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-...
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-...
此处命令格式为:dockercp 本地文件路径 ID全称:容器路径 ,如果需要反过来传送,把容器内文件拷出来,命令格式的第三和第四参数互换就可以了。 把项目放进容器里面后,进入容器,跳到flink-community/resource/tpcds里面的目录,运行compileTpcds.sh,提示有命令找不到路径:yacc make: yacc: Command not found 看来又要...
最早决策支持的benchmark是1994年出来的TPC-D,但当时的复杂查询经过优化器的不断进化已经变得非常快了,而且数据量比较小。在1999年TPC-H诞生,增加了更大规模数据的测试,以及增加了一些查询,但变化较小。最终TPC-DS作为衡量state-of-the-art的决策支持系统性能的最新benchmark,经历了十多年的发展正式成为TPC家族的一...
如果用一个形象一点的说法来解释,TPC-DS跑分就好比“用最快的速度在盖一栋摩天大楼”,数据就是“沙子、钢筋和水泥“等基础材料,而算力和CPU就如同各种”建筑工具“,要通过合理的组合,才能完成复杂任务。在“大楼建造”过程中,工程团队首先做的工作是“算力优化”,通过特定任务处理、软硬件协同以及用执行特定任务的...
由于SQL或事务支持限制，大多数基于Hadoop的厂商无法运行完整的TPC-DS基准测试。由于架构和优化限制，传统数据库厂商难以通过测试或无法取得良好结果，尤其是在大数据环境下，比如传统数据库由于架构限制，当有大量数据交换时，会导致单个节点瓶颈。为了降低影响，一些厂商会引入了特殊设备来处理数据交换，这使得系统的成本...
如果用一个形象一点的说法来解释,TPC-DS跑分就好比“用最快的速度在盖一栋摩天大楼”,数据就是“沙子、钢筋和水泥“等基础材料,而算力和CPU就如同各种”建筑工具“,要通过合理的组合,才能完成复杂任务。在“大楼建造”过程中,工程团队首先做的工作是“算力优化”,通过特定任务处理、软硬件协同以及用执行特定任务的...
Flink比赛使用分支:Flink代码是从社区apache/flink代码拉取分支,并根据比赛需要新增了一些feature和bug修复,请所有选手基于这份代码进行优化Benchmark工具: Flink 用来做TPC-DS性能测试的工具,提供生成数据集、生成测试query,同时提供了数据集从CSV转parquet的功能,Benchmark工具中有TPC-DS全量99个SQL。
与Spark 2.4 相比,TPC-DS 的性能提升了2倍,主要通过自适应查询执行、动态分区修剪和其他优化实现 兼容ANSI SQL 针对pandas API 的重大改进,包括 Python 类型提示和额外的 pandas UDF 改进Python 错误处理,简化 PySpark 异常提醒 为结构化流(structured streaming)提供新 UI ...
TPC-DS 性能比较: 与 Impala 缘起 我们公司是做SAAS的,具体的说是企业信息系统。 信息系统的特点,是数据量不算很大,但表特别多,并发很小,但查询逻辑非常复杂。 目前我们大概有几十亿条数据,3000多张表,TP+AP的并发不到100。 三年多以前,我们刚创业,做数据库选型时,跟东旭聊过,考察过TIDB。当时还没...