首先，你需要准备一个符合TPC-DS规范的数据集，并使用Apache Hive或SparkSQL进行处理。然后，设计一系列基准测试，以评估查询执行时间、内存使用、CPU消耗等关键性能指标。在执行测试时，应确保测试环境与生产环境尽可能相似，包括硬件配置、软件版本、网络状况等，以保证测试结果的可靠性和可比性。通过对比不...
TPC-DS 性能对比测试数据如图 4 所示,在 SF=2T 的数据量下,Spark + Gluten + Velox 对比 Vanilla Spark,TPC-DS 99条 SQL 执行效率有 2.73 倍的提升;Spark + Gluten + Velox +QAT 对比 Vanilla Spark,TPC-DS 99 条 SQL 执行效...
frompyspark.sqlimportSparkSession# 初始化Spark会话spark=SparkSession.builder \.appName("TPC-H Queries")\.getOrCreate()# 加载TPC-H数据集df_lineitem=spark.read.format('csv').option('header','true').load('/path/to/lineitem.csv')df_orders=spark.read.format('csv').option('header','true'...
另一方面，Spark SQL 目前也是支持基于TPC-DS数据集进行性能压测或性能对比。Q2：怎么去评价SQL优化效果？A2：评价SQL 的优化效果，主要看优化的目的是什么。如果优化目的是提高稳定性，比如优化之前这个SQL 经常出现跑不出来、跑失败，优化后能跑出来就达到了预期的优化效果。还有一种是如果优化目的是希望能跑得更快...
1 测试集群 内存:256G CPU:32Core (Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2640 v3 @ 2.60GHz) Disk(系统盘):300G Disk(数据盘):1.5T*1 2 测试数据 tpcds parquet 10g tpcds orc 10g 3 测试对象 hive-2.3.4 【set mapreduce.map.memory.mb=4096; set mapreduce.map.java.opts=-Xmx3072m;】【yarn 200g*...
火山引擎 LAS Spark 相比社区有较大的性能提升,这些性能提升一部分来源于厂内已有的性能优化,例如AdaptiveShuffledHashJoin、AdaptiveFileSplit 等;还有一部分来源于对 TPC-DS 数据集的研究和挖掘。在对 TPC-DS 的 workload 的测试和研究中,Spark SQL 团队发现了一些潜在的性能优化点。
nohup ./bin/dsdgen --output-location /tmp/spark-tpcds-data --overwrite --scale-factor 600 --partition-tables --num-partitions 100 &>dsdgen.log & 生产了大约200GB的数据 TPC-DS的SQL来源 目前很多引擎都自带了TPC-DS的sql语句(如Trino,Spark),目前我们参考Spark的提供的sql语句如下: TPC-DS v1.4 ...
这些改进大部分来自动态分区合并和动态join策略调整,因为随机生成的TPC-DS数据没有倾斜。在实际生产中,AQE 带来了更大的性能提升。 启用AQE 可以通过设置参数spark.sql.adaptive为true来启用AQE(在Spark3.0中默认为false)。 如果查询满足以下条件建议启用:
1 测试集群 内存:256G CPU:32Core (Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2640 v3 @ 2.60GHz) Disk(系统盘):300G Disk(数据盘):1.5T*1 2 测试数据 tpcds parquet 10g tpcds orc 10g 3 测试对象 hive-2.3.4 【set mapreduce.map.memory.mb=4096; set mapreduce.map.java.opts=-Xmx3072m;】【yarn 200g*...
1.5 ClickHouse as Spark SQL Backend 基于前面的分析,我们很容易想到可以将 ClickHouse 改造为一个 Spark 的 SQL 引擎内核,完成 Task 中的数据处理逻辑。 该设想能够实现的前提是,ClickHouse 本身是个成熟的 OLAP 引擎,其对 SQL 语法有较为全面的实现,也就是说 Spark 中的绝大部分 SQL 算子在 ClickHouse 中都能...