Cette formation InfoSphere DataStage intègre des données sur de multiples systèmes en utilisant une structure parallèle à haute performance et prend en charge la gestion étendue des métadonnées et la connectivité d’entreprise. Cette formation InfoSphere vise à introduire les techniques de développement de jobs parallèles avancés dans DataStage V9.1. Les participants renforcent leur compréhension de l’architecture de DataStage, y compris du développement de DataStage et des environnements d’exécution. Ils sont ainsi en mesure de concevoir des travaux parallèles robustes, moins sujets à des erreurs, réutilisables, et optimisés pour de meilleures performances. A la suite de cette formation InfoSphere DataStage, vous aurez acquis les capacités nécessaires pour:
– Décrire l’architecture parallèle
– Décrire les rôles et éléments des fichiers de configuration de DataStage
– Décrire le processus d’exécution du runtime job
– Décrire comment fonctionne le partionnement et la collecte de données dans la structure parallèle
– Lister et sélectionner les algorythmes de partionnement et de collecte
– Décrire les techniques d’optimisation de tri
– Décrire la fonction tampon dans la structure parallèle
– Décrire les techniques d’optimisation de tampon
– Décrire et travailler les types de données et éléments de la structure parallèle
– Décrire le fonctionnement et l’utilisation de la propagation de la colonne Runtime (RCP)
– Créer des composants réutilisables d’emploi à l’aide de conteneurs partagés
– Décrire le fonctionnement et l’utilisation de l’optimisation équilibré
– Optimiser les travaux parallèles DataStage

Public :

Cette formation InfoSphere Datastage s’adresse aux développeurs DataStage expérimentés qui souhaitent approfondir leurs connaissances dans la mise en oeuvre de techniques avancées et la compréhension de l’architecture parallel framework.

Prérequis :

Avoir suivi une formation d’introduction à DataStage Essentials, et posséder au moins un an d’expérience dans le développement de jobs parallèles avec DataStage.

Introduction à l’architecture Parallel Framework Compilation et exécution Partitionnement et collecte des données Tri des données Tampon dans les jobs parallèles Types de données de la structure parallèle Composants réutilisables Balanced Optimization