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FME可以通过并行执行多个进程来利用多核处理器。与单流程转换相比,并行处理具有提高性能的潜力。
FME中的每个并行进程都使用自己的一组数据,并且数据不能在进程之间传递。因此,必须使用Group-By参数将数据分组,并将每个组设置为由不同的进程处理。
这是一个用户在计算温哥华城市公园游客数量的统计数据,使用FME的统计计算变压器。每个公园都有一个属性来定义它所在的社区。邻域属性用于对数据进行分组,通过设置并行处理级别,每个组由一个单独的进程处理,可能会提高性能。
下面的步骤是如何在转换器上使用并行处理的示例。
1.启动FME工作台,打开附件工作区模板:
请注意,工作区读取一个包含违规停车计时器的CSV文件。AttributeValueMapper转换器为每一种攻击提供一个货币值。
其任务是计算每项细则所记录的罪行数目和罚款总额。
2.在AttributeValueMapper后面加一个统计测量变压器:
打开统计计算变压器的参数对话框。在群by参数下,选择属性细则。这将确保每个不同的细则生成自己的统计数据集。选择FineAmount作为属性进行分析:
现在设置如下:
空任何其他参数字段:
3.向统计计算器中添加一个检查器转换器:汇总输出端口(或打开特性缓存)并运行工作区。在我的电脑,有了监控器变压器,运行完成大约需要53秒。
然而,因为我们正在使用数据组,所以我们有能力启动并行处理。
4.为统计计算变压器重新打开参数对话框。将并行处理参数设置为Moderate。在四核计算机上,这将同时运行四个进程。
可选地,打开任务管理器窗口,然后重新运行工作区:
exe是FME工作台用户界面的过程。
exe是FME翻译的主要流程,exe进程是一个并行的计算统计量的进程。
在我的电脑上,整个翻译现在只需要29秒就能完成,演示并行处理如何缩短翻译时间。
这里使用的数据来源于温哥华的城市,不列颠哥伦比亚省。它包含根据开放政府许可证-温哥华许可的信息。
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