TPC-DS数据来源 进行TPCDS的数据来源需要我们自己生产,参考Spark Commiter和PMC的项目 spark-tpcds-datagen,具体的生产数据命令如下: nohup ./bin/dsdgen --output-location /tmp/spark-tpcds-data --overwrite --scale-factor 600 --partition-tables -
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。 火山引擎 LAS Spark 在 TPC-...
TPC-DS 1T 的性能对比中,火山引擎 LAS Spark 3.2 达到了社区 3.2 性能的 2.5x。 LAS Spark 团队自研优化 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-...
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。 火山引擎 LAS Spark 在 TPC-...
EDAP Spark作业运行TPC-DS Benchmark 更新时间:2024-08-28 在【我的项目】中新建项目,用于后续在其中开发Spark作业。 在BMR控制台创建BMR集群后,在EDAP界面【资源管理】中添加资源,选择【BMR实例】、选择刚刚创建的BMR集群,用于后续作业中使用该【BMR实例】向其对应的BMR集群提交作业。然后在【绑定项目】中绑定刚刚...
4.1 TPCDS 性能 我们使用 10T 规模的 TPCDS 进行了性能测试,整体上有 2.3 倍的性能提升。 这里2.3 倍性能提升的意思是,对于所有 TPCDS SQL 的执行耗时总和,Spark Vanilla(原生 Spark)总耗时是 Spark Native 的 2.3 倍。其在应用场景的意义是,对于一个 10 台机器的空闲集群,用 Spark Vanilla 运行一个任务需...
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...
这是启用AQE之前和之后第二个TPC-DS查询执行的最后阶段: 动态合并shuffle分区 如果随机播放分区的数量大于按键分组的数量,则由于键的不平衡分配,会浪费很多CPU周期 当两个 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 spark.sql.adaptive.enabled
本资料包涵盖了Spark性能优化的关键技术点,包括TPC-DS测试环境的搭建方法。TPC-DS是一个接近真实业务场景的测试集,包含多维数据结构和复杂的查询操作。资料详细介绍了在Mac和Linux环境下搭建TPC-DS环境的步骤,包括源码下载、编译、脚本修改和数据集生成。通过这些步骤,
基于没有统计数据的 1TB TPC-DS 基准，Spark 3.0 可以使 q77 的速度提高8倍，使 q5 的速度提高2倍，而对另外26个查询的速度提高1.1倍以上。可以通过设置 SQL 配置 spark.sql.adaptive=true 来启用 AQE，这个参数默认值为 false 编辑 支持GPU等计算加速调度 ：大规模机器学习中，计算迭代时间会比较长，AI...