Cette formation InfoSphere DataStage Parallel Framework 11.3 présente les techniques de développement de jobs parallèles avancés dans DataStage 11.3. Cette technique permet d’intégrer des données sur de multiples systèmes à haute performance et de prendre en charge la gestion étendue des métadonnées et la connectivité d’entreprise.

Les participants  vont renforcer leur compréhension de l’architecture de DataStage, y compris du développement de DataStage et des environnements de runtime. Ils seront ainsi en mesure de concevoir des jobs 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:
– Comprendre l’architecture parallèle
– Comprendre  le parallélisme du pipeline et de la partition
– Comprendre les rôles et les principaux éléments des fichiers de configuration de DataStage
– Comprendre  le processus de compilation et comment il est représenté dans l’OHS
– Comprendre le processus d’exécution du runtime job et comment il est représenté dans le Score
– Comprendre comment fonctionne le partionnement et la collecte de données dans la structure parallèle
– Lister et sélectionner les algorithmes de partionnement et de collecte
– Comprendre  le tri dans une structure parallèle
– Comprendre  les techniques d’optimisation de tri et de partition
– Comprendre  la fonction de buffer dans la structure parallèle
– Comprendre les techniques d’optimisation des buffers
– Comprendre  et travailler avec les différents types de données et éléments de la structure parallèle, tels que les éléments de virtualisation des données et les schémas
– Comprendre le fonctionnement et l’utilisation de la Runtime Column Propagation (RCP)
– Créer des composants réutilisables à l’aide de conteneurs partagés
– Comprendre le fonctionnement et l’utilisation de l’optimisation répartie
– Optimiser les travaux parallèles DataStage en utilsant la répartition.

Public :

Ce cours s’adresse aux développeurs expérimentés sur DataStage souhaitant comprendre l’architecture parallèle et progresser dans la technique de jobs.

Prérequis :

Il est recommandé d’avoir suivi la formation InfoSphere DataStage Essentials v11.3 (KM203G) ou de posséder des connaissances équivalentes et de 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
Bufferisation dans les jobs parallèles
Parallel Framework Data Types
Composants réutilisables
Optimizer avec la répartion

De nombreux exercices pratiques permettront de mettre en oeuvre et d’assimiler les notions abordées.