Paralleles Datenladen

Paralleles Dataload kann sich auf parallele Threadverarbeitungsmethoden beziehen, die Ihnen zur Optimierung der fünf Phasen der Dataload-Pipeline zur Verfügung stehen. Es kann sich auch darauf beziehen, mehrere Datendateien gleichzeitig zu importieren.

Threads in der Dataload-Pipeline parallelisieren

Ein Aspekt des parallelen Dataloads beschreibt die Pipelineoptimierung, die Sie mit den Konfigurationseinstellungen DLTHREADSPREPARE und DLTHREADSWRITE erreichen können. Während die Mindest- und Standardanzahl von Threads, die einem Dataload zugewiesen sind, 5 beträgt (ein Thread pro Phase der Pipeline), können Sie mit diesen Einstellungen ausgewählten Phasen in der Pipeline Threads hinzufügen. Beispiel: Mit der folgenden Konfiguration können Sie die Threads, die in den Vorbereitungs- und Schreibphasen verwendet werden, von jeweils 1 auf jeweils 4 erhöhen: 


DLSINGLETHREADPERSTAGE Sample Basic FALSE
DLTHREADSPREPARE Sample Basic 4
DLTHREADSWRITE Sample Basic 4

Bei der obigen Konfiguration wird der Dataload mit 11 Threads ausgeführt.

Hinweis:

Parallele Dataload-Vorgänge erstellen Threads nicht dynamisch, sondern verwenden stattdessen eine festgelegte Anzahl von Threads aus einem vorab erstellten Threadpool. Sie können die Größe des Threadpools anpassen. Weitere Informationen dazu finden Sie unter WORKERTHREADS.

Datendateien gleichzeitig importieren

Ein weiterer Aspekt des parallelen Dataloads bezieht sich auf das gleichzeitige Laden mehrerer Datendateien in einen Essbase-Cube. Wenn Sie mit großen Datasets arbeiten (z.B. einem Satz von zehn 2 GB-Dateien), können Sie beim gleichzeitigen Laden der Datenquellen die CPU-Ressourcen und I/O-Kanäle moderner Server mit mehreren Prozessoren und leistungsstarken Speichersubsystemen vollständig nutzen.

Sie können auch die Anzahl der Threads anpassen, die in Dataloads mit mehreren Dateien verwendet werden. Beispiel: Wenn Sie die obige Konfiguration angeben und gleichzeitig zwei Datendateien angeben, werden zwei Dataload-Pipelines erstellt, die jeweils 11 Threads aufweisen.

Um Daten parallel zu laden, wählen Sie eine Option aus:

  • Verwenden Sie Jobs in der Essbase-Weboberfläche. Weitere Informationen finden Sie unter Daten laden.

  • Verwenden Sie Cube Designer. Weitere Informationen finden Sie unter Daten in Cube Designer laden.

  • Verwenden Sie MaxL, indem Sie mehrere Datendateien für die Importdaten-Anweisung angeben, indem Sie ein Platzhalterzeichen (* und/oder ?) verwenden, um alle Datenquellendateien abzugleichen, die Sie verwenden möchten. Steuern Sie bei Bedarf die Anzahl der Threads, die durch den parallelen Dataload gestartet werden. Verwenden Sie dazu die maximale_threads-Klausel.