EBS表结构的并行处理优化

MapReduce 的并行机制挺适合搞大数据的，是在 Hadoop 环境下用 Java 来写那套流程，虽然一开始有点门槛，但搭配 Maven 其实也不复杂。像Mapper和Reducer这两个核心类，你写过一次就知道套路了。要注意字符编码问题，中文数据时常会碰到乱码，记得下 byte 到字符串的转换。嗯，还有，依赖管理交给 Maven 挺省心的，配置好pom.xml，各种 Hadoop 相关包都能拉得稳稳的。

为了提高系统的日志恢复效率，可以在生产环境中通过调整数据库参数来达到最佳性能。建议将DB_BLOCK_CHECKING设置为OFF以及DB_BLOCK_CHECKSUM设置为TYPICAL或者OFF，以减少数据坏块检查带来的性能开销。此外，推荐在DataGuard日志恢复过程中采用并行处理技术，设置并行度为CPU核心数，以加快数据恢复速度。

优化请求* FND_RGU:FND_REQUEST_GROUP_UNITS FND_RS:FND_REQUEST_SETS FND_RSS:FND_REQUEST_SET_STAGES FND_RRA:FND_RUN_REQ_PP_ACTIONS FND_RG: FND_REQUEST_GROUPS FND_RSP: FND_REQUEST_SET_PROGRAMS FND_RSA: FND_REQUEST_SET_PROGRAM_ARGS FND_RR:FND_RUN_REQUESTS FND_DF:FND-DESCRIPTIVE_FLEXS FND_CPG:FND_CONCURRENT_P

GreenplumDB是一款开源大规模并行数据仓库，具备以下特性：- 基于MPP架构，实现海量数据加载和分析- 优化查询，支持大数据超高性能分析- 多态数据存储和执行，提升数据处理效率- 集成Apache MADLib，提供高级机器学习功能GreenplumDB与PostgreSQL、PostGIS等工具协同，构建一体化数据架构。

针对海量用电数据的挖掘效率低下等问题，本研究采用理论分析与实验相结合的方法，提出了一种新的并行处理算法。首先，利用Canopy算法对数据进行初步处理，确定聚类个数和中心点；随后，采用K-means算法进行精确聚类，兼顾了算法简单且收敛速度快的优势，避免了局部最优解的问题。为验证算法的效果，我们将其部署到MapReduce框架上进行了实验，结果表明，该算法在处理海量用电数据方面表现出高效和可行性，且具备显著的加速效果。

在设计电子驱动系统（EBS）的表结构时，功能安全是一个至关重要的考虑因素。

Matlab开发中的MatlabProgressBar支持并行处理，为命令窗口提供智能进度条功能。

登录安全涉及多个关键组件如FND_URG、FND_USER_RESP_GROUPS、FND_RES等，这些组件构成了EBS系统的安全基础。通过理解和管理这些表结构，可以有效提升系统的安全性和稳定性。FND_SG、FND_APP等组件也在系统安全管理中发挥重要作用，保障FND_APPLICATION_SERVERS的安全访问和FND_OID的身份验证。此外，FND_DG和FND_DATA_GROUPS管理着数据组权限，FND_SESS记录了用户会话信息，FND_LRF和FND_LOGIN_RESP_FORMS则关联了登录和责任表单。FND_LR和FND_LOG记录了登录和登录失败的详细信息，而F

成本(COST) * CST_ITEM_COSTS 存储成本控制信息。定义项目成本窗口将信息插入此表中。主键是INVENTORY_ITEM_ID、ORGANIZATION_ID和COST_TYPE_ID。CST_ITEM_COST_DETAILS 存储成本类型的项目详细成本信息。它是CST_ITEM_COSTS的子表。主键是INVENTORY_ITEM_ID、ORGANIZATION_ID和COST_TYPE_ID。