El motor DataStage PX es un marco de procesamiento paralelo masivo (MPP) que permite que los trabajos de DataStage se ejecuten en un clúster de servidores básicos. DataStage PX distribuye los datos y el procesamiento en un clúster de servidores, lo que permite que los trabajos de DataStage escalen horizontalmente y aprovechen la potencia de procesamiento de varios servidores.
¿Cómo puedo procesar varios archivos en DataStage?
Al trabajar con DataStage, es posible que necesite procesar varios archivos a la vez. Hay varias maneras de hacerlo, dependiendo de sus necesidades específicas.
Una opción es utilizar la etapa Iterador de Archivos. Esta etapa puede ser usada para leer múltiples archivos y procesarlos uno a la vez. Esta es una buena opción si usted necesita para procesar los archivos de forma secuencial, o si los archivos son demasiado grandes para caber en la memoria a la vez.
Otra opción es utilizar la etapa de Archivo Paralelo. Esta etapa leerá todos los archivos simultáneamente y los procesará en paralelo. Esta es una buena opción si los archivos pueden ser procesados independientemente unos de otros, y si usted tiene suficiente memoria para mantener todos los datos.
Por último, puede utilizar la etapa Hadoop File. Esta etapa está diseñada para procesar archivos en un clúster Hadoop. Esta es una buena opción si ya estás usando Hadoop, o si necesitas procesar un gran número de archivos.
¿Cuál es la diferencia entre trabajos de servidor y paralelos en DataStage?
En DataStage, un "trabajo de servidor" es un trabajo que se ejecuta en un solo servidor, mientras que un "trabajo paralelo" es un trabajo que se ejecuta en varios servidores en paralelo.
Los trabajos de servidor se utilizan normalmente para tareas que pueden realizarse en un solo servidor, como extracciones, transformaciones y operaciones de carga. Los trabajos paralelos se utilizan normalmente para tareas que requieren varios servidores, como la minería de datos, el almacenamiento de datos y las aplicaciones de inteligencia empresarial. ¿En qué lenguaje está escrito DataStage? DataStage está escrito en el lenguaje de programación C++. ¿En qué lenguaje está escrito DataStage? DataStage está escrito en el lenguaje de programación C++.
¿Qué es la etapa de fusión en DataStage?
La etapa de fusión en DataStage es una etapa que se utiliza para fusionar dos o más conjuntos de datos en un único conjunto de datos. Esta etapa puede ser utilizada para fusionar datos de diferentes fuentes, o para fusionar datos de diferentes etapas en un trabajo de DataStage.