培训目标：

本培训旨在使学员深入掌握Datastage的高级功能与最佳实践，包括Parallel Framework Architecture的深入理解、作业编译与执行优化、数据分区与收集策略、排序与缓冲技术、复杂数据类型处理、可重用组件开发、Transformer逻辑设计、Datastage功能扩展以及性能调优等。通过系统学习与实践，学员将能够高效运用Datastage进行大数据处理与ETL（抽取、转换、加载）作业开发，提升数据处理效率与质量。

培训收益：

· 精通Datastage高级架构：深入理解Parallel Framework Architecture，掌握并行处理与数据分区技术。

· 优化作业编译与执行：学会优化作业编译过程，提升执行效率，减少资源消耗。

· 高效处理复杂数据：掌握复杂数据类型处理技巧，确保数据完整性与准确性。

· 提升ETL作业性能：运用排序、缓冲与性能调优技术，提升ETL作业处理速度。

· 开发可重用组件：学会开发可重用组件，提高开发效率，降低维护成本。

· 获得专家级指导：享受一对一专家咨询，解决Datastage应用中的技术难题。

培训目录：

1. Parallel Framework Architecture深入解析

· 培训目标：深入理解Datastage的并行处理架构，掌握管道并行与分区并行原理。

· 培训内容：

· 并行处理架构概述

· 管道并行与分区并行详解

· 配置文件的作用与配置方法

2. 作业编译与执行优化

· 培训目标：掌握作业编译过程，优化执行效率，减少资源消耗。

· 培训内容：

· 配置文件的主要部分与配置技巧

· 编译过程与OSH（Object Stage Header）生成

· Score的角色与部分解析

· 作业执行优化策略

3. 数据分区与收集策略

· 培训目标：学会选择合适的数据分区与收集算法，提升数据处理效率。

· 培训内容：

· 分区在Framework中的工作原理

· 收集与分区算法的选择与应用

· Score中查看收集器与分区器的方法

4. 排序与缓冲技术

· 培训目标：掌握排序与缓冲技术，优化数据处理流程。

· 培训内容：

· 并行框架中的数据排序方法

· 减少插入排序数量的策略

· 优化Fork-join作业的技巧

· 缓冲的工作原理与调优方法

· 避免缓冲争用的策略

5. 复杂数据类型处理

· 培训目标：学会处理复杂数据类型，确保数据完整性与准确性。

· 培训内容：

· 虚拟数据集与模式处理

· 空值处理与复杂数据类型（如JSON、XML）解析

6. 可重用组件开发

· 培训目标：掌握可重用组件开发技巧，提高开发效率，降低维护成本。

· 培训内容：

· 模式文件的使用与顺序文件读取

· 运行时列传播（RCP）技术

· 共享容器与自定义组件开发

7. Transformer逻辑设计

· 培训目标：学会设计复杂的Transformer逻辑，满足业务需求。

· 培训内容：

· 空值处理与循环处理

· 分组与聚合操作

· 条件逻辑与表达式编写

8. Datastage功能扩展

· 培训目标：探索Datastage的功能扩展方法，提升作业灵活性。

· 培训内容：

· Wrapped stages与Build stages的使用

· 外部函数例程与自定义阶段开发

9. 性能调优与最佳实践

· 培训目标：掌握性能调优技巧，提升Datastage作业处理速度。

· 培训内容：

· 阶段使用最佳实践（如查找、聚合、转换等）

· 性能监控与调优工具使用

· 实际案例分析与性能优化策略

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