WEBVTT

00:00:00.000 --> 00:00:03.000
>> SQL Server 2019 ビッグ
データ クラスタは、

00:00:03.000 --> 00:00:06.585
オフロードするコンピューティング プール
分散クエリ処理。

00:00:06.585 --> 00:00:10.350
UCは私たちにすべてを教えるためにここにあります
これは今日、公開されたデータに関する。

00:00:10.350 --> 00:00:21.060
[音楽]

00:00:21.060 --> 00:00:25.215
>> こんにちは。別のエピソードへようこそ
公開されたデータの。私はジェローンです。

00:00:25.215 --> 00:00:27.810
今日、私はUCに参加しています
コンピューティングについて話す

00:00:27.810 --> 00:00:30.690
SQL Server のプール
2019ビッグデータクラスタ。

00:00:30.690 --> 00:00:33.000
こんにちは、UC。おかげで
再びショーに参加します。

00:00:33.000 --> 00:00:34.155
>> 確かに。

00:00:34.155 --> 00:00:36.060
>> コンピューティングプール?

00:00:36.060 --> 00:00:36.615
>> はい。

00:00:36.615 --> 00:00:37.815
>> 彼らは何ですか?

00:00:37.815 --> 00:00:40.980
>> プールを計算します。である

00:00:40.980 --> 00:00:44.430
基本的に SQL Server インスタンス
ビッグ データ クラスターでは、

00:00:44.430 --> 00:00:48.725
あなたのオフロードに使用することができます
分散クエリ処理。

00:00:48.725 --> 00:00:50.310
だから、この写真では、

00:00:50.310 --> 00:00:54.870
で多くのコンポーネントが表示されます。
SQL Server ビッグ データ クラスタ。

00:00:54.870 --> 00:00:58.570
今日は、
このコンピューティング プールはここです。

00:00:58.570 --> 00:01:01.710
それで何なの?それは
基本的に一連の

00:01:01.710 --> 00:01:03.825
SQL Server インスタンスは、

00:01:03.825 --> 00:01:06.685
自動的にパンフレット
ビッグデータクラスタ内、

00:01:06.685 --> 00:01:10.475
そして、それらはのために利用できる
分散クエリを実行する。

00:01:10.475 --> 00:01:11.405
>> わかった。

00:01:11.405 --> 00:01:14.030
>> これはポリベースに似ています

00:01:14.030 --> 00:01:17.585
スケールアウト グループ SQL Server 2016。

00:01:17.585 --> 00:01:21.490
この機能により、

00:01:21.490 --> 00:01:25.174
SQL インスタンスのすぐに使用できます。

00:01:25.174 --> 00:01:27.890
ほとんどのことができます
あなたのために分散作業を行います。

00:01:27.890 --> 00:01:28.930
>> わかった。

00:01:28.930 --> 00:01:32.540
>> クエリはどちらかを使用できます
コンピューティング プールを使用しないか

00:01:32.540 --> 00:01:35.540
計算プールに応じて
を照会のタイプに設定します。

00:01:35.540 --> 00:01:38.570
>> どのようなシナリオを私は
コンピューティング プールを選択しますか?

00:01:38.570 --> 00:01:40.720
>> はい。すごい
質問。それでは、見てみましょう。

00:01:40.720 --> 00:01:44.270
一般的なシナリオの 1 つは次の点です。
に 2 つのディレクトリがあるとします。

00:01:44.270 --> 00:01:45.950
数百、数千のHDFS

00:01:45.950 --> 00:01:48.355
ファイルを作成し、それらを結合する場合。

00:01:48.355 --> 00:01:50.000
したがって、そのシナリオでは、

00:01:50.000 --> 00:01:53.390
あなたはすべてを手に入れたくない
データを SQL Server に渡します。

00:01:53.390 --> 00:01:53.720
>> いいえ。

00:01:53.720 --> 00:01:55.760
>> アプリケーションを実行しています。

00:01:55.760 --> 00:01:57.785
そこで、
コンピューティング プールが役立ちます。

00:01:57.785 --> 00:02:02.270
だから、それはほとんどのオフロードすることができます
HDFSへの仕事

00:02:02.270 --> 00:02:03.680
その後プル

00:02:03.680 --> 00:02:07.490
計算に必要なデータ
プールし、そこに参加を行います。

00:02:07.490 --> 00:02:09.920
だから、これは基本的にそれらすべてをオフロードし、

00:02:09.920 --> 00:02:13.520
異なるコンピューティングの世界
可能な SQL Server マシン

00:02:13.520 --> 00:02:17.545
の異なるノード上
そのビッグデータクラスタ、

00:02:17.545 --> 00:02:19.895
をクリックし、これらのリソースを使用します。

00:02:19.895 --> 00:02:21.590
その後、他のシナリオは、

00:02:21.590 --> 00:02:23.570
からデータを結合する

00:02:23.570 --> 00:02:26.780
異なるデータ ソース
は異なる方法でパーティション分割されます。

00:02:26.780 --> 00:02:31.760
だから、あなたはそれを統一する必要があります
ある時点でのパーティション分割、

00:02:31.760 --> 00:02:33.530
そして、それはそこで
コンピューティング プールが役立ちます。

00:02:33.530 --> 00:02:34.145
>> わかった。

00:02:34.145 --> 00:02:36.710
>> したがって、1つのテーブルが別のテーブルで分散されている場合

00:02:36.710 --> 00:02:40.465
顧客 ID ともう 1 つは
注文 ID 別に配布されます。

00:02:40.465 --> 00:02:43.400
そして、あなたはまだ
顧客 ID による参加、

00:02:43.400 --> 00:02:46.590
それはそれを行うことができます
あなたのために調整します。

00:02:46.590 --> 00:02:47.400
>> わかった。

00:02:47.400 --> 00:02:50.070
>> だから、それはシナリオの一部です。

00:02:50.070 --> 00:02:54.259
また、次のようなことができます。
HDFS へのデータのエクスポート、

00:02:54.259 --> 00:02:56.930
そして、それは他の場所です
コンピューティング プールが役立つ場所。

00:02:56.930 --> 00:02:59.090
>> わかった。したがって、コンピューティング
プールは私を助けるだろう

00:02:59.090 --> 00:03:01.550
並列化, スケールアウト
私の[聞こえない]。

00:03:01.550 --> 00:03:02.185
>> はい。

00:03:02.185 --> 00:03:05.430
>> HDFSからの両方の読み取り
そして、HDFSに書き込む?

00:03:05.430 --> 00:03:06.030
>> はい。

00:03:06.030 --> 00:03:07.350
>> クール。それはどのように動作しますか?

00:03:07.350 --> 00:03:09.300
つまり、私たちに見せることができますか?
それがどのように動作しますか?

00:03:09.300 --> 00:03:12.605
>> はい。もちろん。ここに行きましょう。

00:03:12.605 --> 00:03:16.885
私は実際に接続されています
SQL Server ビッグ データ クラスタ、

00:03:16.885 --> 00:03:19.655
そして特にマスター
インスタンスを次に示します。

00:03:19.655 --> 00:03:22.280
これで新しい DMV が追加されました。

00:03:22.280 --> 00:03:24.775
これはコンピューティング プールと呼ばれます。

00:03:24.775 --> 00:03:25.545
>> わかった。

00:03:25.545 --> 00:03:28.610
>>基本的には、それは示しています
計算プール

00:03:28.610 --> 00:03:31.955
プロビジョニングされ、使用可能である
ビッグ データ クラスターで使用します。

00:03:31.955 --> 00:03:35.960
既定では、1 つだけ
その情報をここに示します。

00:03:35.960 --> 00:03:38.110
その後、あなたも見ることができます

00:03:38.110 --> 00:03:42.465
実際にいくつのノードが
コンピューティング プール内に存在します。

00:03:42.465 --> 00:03:44.740
このクエリは実際に

00:03:44.740 --> 00:03:47.525
この特定の問題を除いて
SQL Server インスタンス、

00:03:47.525 --> 00:03:49.100
私は2つの計算を持っています

00:03:49.100 --> 00:03:52.730
次に示すように、プール インスタンス
これらの強調表示された行、右?

00:03:52.730 --> 00:03:53.405
>> はい。

00:03:53.405 --> 00:03:57.815
>> 他のDMVがあります。
あなたは基本的に見つけるために使用することができます

00:03:57.815 --> 00:04:03.195
コンピューティングに関する情報
CPU アクティビティのようなプール、

00:04:03.195 --> 00:04:05.745
割り当てられたメモリの量、

00:04:05.745 --> 00:04:09.900
でも利用できるかどうか
クエリなどでしょ?

00:04:09.900 --> 00:04:10.200
>> 右。

00:04:10.200 --> 00:04:12.470
>> これらは情報です
DBA ができる

00:04:12.470 --> 00:04:15.095
を使用して、コンピューティング プールのトラブルシューティングを行います。

00:04:15.095 --> 00:04:16.145
>> 確かに。

00:04:16.145 --> 00:04:20.480
>> さらに、あなたはすることができます
で複雑なクエリを実行する

00:04:20.480 --> 00:04:25.955
実際に実行できる SQL Server
をクリックしてコンピューティング プールを使用します。

00:04:25.955 --> 00:04:26.270
>> わかった。

00:04:26.270 --> 00:04:27.565
>> この例では、

00:04:27.565 --> 00:04:32.869
SQL でローカル テーブルを結合しています
HDFS 内の一部のデータを含むサーバー、

00:04:32.869 --> 00:04:37.070
そして、私はまた、テーブルを持っています
オラクル、私が問い付けにしています。

00:04:37.070 --> 00:04:40.265
したがって、基本的にクエリを実行し、

00:04:40.265 --> 00:04:42.290
クエリ オプティマイザ
自動的に数字

00:04:42.290 --> 00:04:44.570
コンピューティング プールの使用方法について説明します。

00:04:44.570 --> 00:04:47.630
この場合、それは
コンピュータ プールを使用する目的

00:04:47.630 --> 00:04:50.930
あなたのHDFSテーブルと

00:04:50.930 --> 00:04:54.490
データの残りの部分は、
すべての結合され、返されます。

00:04:54.490 --> 00:04:57.030
それは一例です
コンピューティング プールの場所

00:04:57.030 --> 00:05:00.060
透過的に動作します。
あなたのために結果を得る。

00:05:00.060 --> 00:05:01.755
>> クール。それは本当に良さそうです。

00:05:01.755 --> 00:05:04.220
基本的に、このクエリを記述できます。

00:05:04.220 --> 00:05:07.040
私は今、信頼することができます
コンピューティング プールは手順を実行します

00:05:07.040 --> 00:05:10.010
理にかなっているところで
パフォーマンスを最適化し、正しいですか?

00:05:10.010 --> 00:05:10.535
>> はい。

00:05:10.535 --> 00:05:13.115
>> 素晴らしい。まあ、ありがとう
共有のための多く。

00:05:13.115 --> 00:05:14.015
>> 確かに。

00:05:14.015 --> 00:05:15.500
>> これが役に立つことを願っています。

00:05:15.500 --> 00:05:20.150
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ビデオとコメントに。

00:05:20.150 --> 00:05:22.340
次回お会いできることをご希望の方がいらっちの話です。
見てくれてありがとう。

00:05:22.340 --> 00:05:36.910
[音楽]