下面是通过AQE获得的10个TPC-DS查询性能提高最多的图表。 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: 不...
TPC-DS 缩放比例为 1TB。1. Spark SQL 在用于 Parquet 时更快一些 下图比较了在 Spark 1.5.1 中运行 24 个查询的所有执行时间的总和。在使用平面的 CVS 文件时，查询花费了大约 12 个小时才完成，而在使用 Parquet 时，查询用了不到 1 个小时的时间就完成了，性能提高了 11 倍。比较在文本和 Parquet ...
TPC-DS是TPC(事务处理性能委员会)组织发布的一套决策支持系统的性能测试基准,这个基准用于评估服务器的性能。TPC-DS包含一套零售行业的数据模型,采用星型、雪花型等多维数据模型。包含7张事实表,17张维度表,以及99个标准SQL测试案例,每个测试案例几乎都有很高的IO负载或者CPU计算负载,是专门用于评测数据仓库、大数据分...
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...
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...
TPC-DS数据生成需要两个项目, 一个是tpcds-kit ,另一个是 spark-sql-perf 辅助工具生成 tpcds-kit 源码地址:tpcds-kit 按照github上的文档按照步骤进行编译就可以了,编译后需要tools的两个文件: dsdgen,tpcds.idx 把文件放在所有计算节点的/tmp/tpcds 目录下,这里待后面使用,如果是不方便的话,可以使用spark...
这些改进大部分来自动态分区合并和动态连接策略调整,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 SQL 的参数 spark.sql.adaptive 参数来启用 AQE。设置为 true 时将启用,在 Spark 3.0 中默认为 false,如果查询满足以下条件建议启用: ...
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...
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...