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 --num-partitions 100 &>dsdgen.log & 生产了大约200GB的数...
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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 local的方式进行生成数据,可以只放在本地目录。 spark-sql-perf 源码地址:GitHub - databricks/spark-sql...
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-...
Spark 3.2TPC-DS 1T 数据集 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-...
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...
在我们使用TPC-DS数据和查询的实验中,自适应查询执行的查询性能提高了8倍,32个查询的性能提高了1.1倍以上。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。
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 运行一个任务需要 1 小时跑完,...
自适应查询 AQE 凭借着自己的“三板斧”,在 1TB TPC-DS 基准中,可以将 q77 的查询速度提高 8 倍,q5 的查询速度提高 2 倍,且对另外 26 个查询的速度提高 1.1 倍以上,这是普通优化无法想象的傲人战绩! 真的吗?我不信 口说无凭,自适应查询 AQE 的优越性到底是如何实现,我们“码”上看看。
基于3TB的TPC-DS基准测试中,与不使用AQE相比,使用AQE的Spark将两个查询的性能提升了1.5倍以上,对于另外37个查询的性能提升超过了1.1倍。 动态分区裁剪 当优化器在编译时无法识别可跳过的分区时,可以使用"动态分区裁剪",即基于运行时推断的信息来进一步进行分区裁剪。这在星型模型中很常见,星型模型是由一个或多个...