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大数据分析的案例、方法与挑战 2012.4 中山大学海量数据与云计算研究中心黄志洪 数据分析者面临的问题 数据日趋庞大,无论是入库和查询,都出现性能瓶颈 用户的应用和分析结果呈整合趋势,对实时性和响应时间要求越来越高 使用的模型越来越复杂,计算量指数级上升 传统技能无法应对大数据:R、SAS、SQL 2012.4 中山大学海量数据与云计算研究中心黄志洪 场景介绍 信令监测是做什么的? 2012.4 DTCC2012 DTCC2012 中山大学海量数据与云计算研究中心黄志洪 体系架构 数据库服务器:HP小型机,128G内存,48颗CPU ,2节点RAC ,其中一个节点用于入 库,另外一个节点用于查询 存储:HP虚拟化存储,1000个盘 入库节点 入库方式——常规路径sqlldr 大量使用表分区设计 数据量:每小时写入200G左右数据磁盘物理写大约 为450G每小时 问题:1 入库瓶颈 2 查询瓶颈 2012.4 DTCC2012 DTCC2012 中山大学海量数据与云计算研究中心黄志洪 数据库设计 物理上采用ASM 大表全部按时间分区,开始时按小时分区,但由于数据量庞大,后来改成15分钟分区 ,最后变成每分钟切换1个分区 采用sqlldr方式入库 2012.4 DTCC2012 DTCC2012 中山大学海量数据与云计算研究中心黄志洪 5 入库故障描述 由于数据量太大,不得不同时启用多个处理机,产生了多个入库节点 当入库节点分别增加到2节点和4节点以后,sqlldr出现停顿现象 2012.4 DTCC2012 DTCC2012 中山大学海量数据与云计算研究中心黄志洪 AWR报告 2012.4 DTCC2012 DTCC2012 中山大学海量数据与云计算研究中心黄志洪 AWR报告 2012.4 DTCC2012 DTCC2012 中山大学海量数据与云计算研究中心黄志洪 AWR报告 2012.4 DTCC2012 DTCC2012 中山大学海量数据与云计算研究中心黄志洪 关于Buffer Cache 2012.4 DTCC2012
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