大數據分析的案例方法與挑戰(DOCX 47頁)

數據日趨龐大，無論是入庫和查詢，都出現性能瓶頸
用戶的應用和分析結果呈整合趨勢，對實時性和響應時間要求越來越高
使用的模型越來越複雜，計算量指數級上升
傳統技能無法應對大數據：R、SAS、SQL
數據庫服務器：HP小型機，128G內存，48顆CPU，2節點RAC，其中一個節點用於入
庫，另外一個節點用於查詢
存儲：HP虛擬化存儲，>1000個盤
入庫節點
入庫方式——常規路徑sqlldr
大量使用表分區設計
數據量：每小時寫入200G左右數據磁盤物理寫大約
為450G每小時
問題：1 入庫瓶頸 2 查詢瓶頸
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