在第 1 阶段,您安装了包含 Db2 中创建的表的分析组件;可能已为了实现加速而启用它们。现在,在第 2 阶段,您已准备好将这些表移动到 Db2 Analytics Accelerator,使它们变成仅用于加速器的表 (AOT)。
修改并提交 SDRLCNTL 中的成员,以便将这些表添加到加速器中(请注意,这个样本使用了从 SAQTSAMP 编译的 AQTSCALL):
– Analytics - KPM Db2
- DRLJAKDA
– Analytics - Db2
- DRLJA2DA
– Analytics - KPM z/OS
- DRLJAKZA
– Analytics - z/OS
- DRLJAPMA
– Analytics - KPM CICS
- DRLJAKCA
备注:如果没有编译 AQTSCALL,可以使用 SAQTSAMP 中的样本作业 AQTSJI03。
修改并提交 SDRLCNTL 中的成员,以便将查找表的内容移动到加速器:
– Analytics - Db2
- DRLJA2DK
– Analytics - KPM z/OS
- DRLJAKZK
– Analytics - z/OS
- DRLJAPMK
现在,如果有必要,您应该自定义分析组件的 LOOKUP 定义,以反映经典查找表的内容。
每个分析组件查找表都基于一个非分析组件查找表。
如果仅将数据收集到 Db2 Analytics Accelerator 中,而不将数据放在 Db2 for z/OS 上,那么您应该自定义 Common Data Provider 的成员。您将在 Common Data Provider to z/OS 中配置查找表。在本例中,会将数据收集到 Db2 Analytics Accelerator 中。最好将来自 SHBODEFS 数据集的成员复制到某个新建的 LOCAL.DEFS 数据集中。参见表 1.
备注:这部分与上面的“对 IDAA_ONLY 表使用 COLLECT 语句”部分相同。在这里再次提供是为了方便您使用。
现在您已准备好将 SMF 数据收集到 Db2 Analytics Accelerator 中。
首先,应该运行 CDPz 提供的 JCL 作业,通过分析组件为该加速器创建的表生成 Db2 内部格式数据。修改 SHBOCNTL 中的以下作业并提交到 LOCAL.CNTL 数据集,以便利用提供的 SMF 日志数据集来创建暂存数据集:
– Analytics – Db2
- HBOA2DUN
– Analytics – KPM Db2
- HBOAKDUN
– Analytics – z/OS Performance
- HBOAPMUN
– Analytics – KPM z/OS
- HBOAKZUN
– Analytics – KPM CICS
- HBOAKCUN
应包含
- STEPLIB
数据集。
- CDPz SHBOLOAD
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HBOLOG 应包含您想要收集的 SMF 数据集。
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运行该作业后,可以检查输出中的统计数据:
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使用 Db2 Analytics Accelerator Loader for z/OS V2.1 将 SDE 创建的 Db2 内部格式数据集直接加载到 Db2 Analytics Accelerator 中,而无需将数据放在 Db2 for z/OS 中。作业由 CDPz 提供。
修改 SDRLCNTL 中的作业并提交到 LOCAL.CNTL 数据集,以便使用该加载器将暂存数据集上传到该加速器:
– Analytics – Db2
- DRLJA2DD
– Analytics – KPM Db2
- DRLJAKDD
– Analytics – z/OS Performance
- DRLJAPMD
– Analytics – KPM z/OS
- DRLJAKZD
– Analytics – KPM CICS>
- DRLJAKCD
组件中的每个表都有相应的
语句:
- LOAD
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作业输出包含每条语句的统计数据:
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您还可以将
和
- CDPz Collect
组合到一个 JCL 中。
- Db2
- Analytics
- Accelerator
- Load
您应该仍对非分析组件使用 TDSz COLLECT,但 A_* 表排除在外。
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本教程展示了如何在 TDSz、CDPz 和 Db2 Analytics Accelerator 之间实现集成,以便使用仅用于加速器的表将 SMF 数据直接发送到 Db2 Analytics Accelerator。您了解了两种不同的方法:
在两种情况下,都需要一个 Common Data Provider for z/OS,后者将 SMF 数据收集到 Db2 Analytics Accelerator 中。
来源: http://www.ibm.com/developerworks/cn/cognitive/library/cc-build-with-watson-tips-best-practices-custom-classifiers-visual-recognition/index.html