使用TPC-H对Spark Sql进行负载评估 本项目已经更新入 Wiki,从格式和内容的角度来说,建议阅读 Wiki 版本,链接在此。 1. TPC-H的简单介绍 TPC全称为Transaction Processing Performance Council,即“事务处理性能委员会”。而TPC-H是由TPC提供的一个决策支持基准,可以生成一些模拟的商业数据。这些数据共包含8...
首先,我们需要加载TPC-H数据集。在这里,我们模拟数据加载过程: 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')d...
在硬件加速上，ClickHouse 和PG11 都不支持硬件加速，Spark 支持FPGA 加速，ADB PG 采用IR 技术，可以通过将IR 翻译成对应的机器执行代码,从而支持GPU 加速。二、laser 计算引擎的核心技术 Laser 计算引擎的核心技术主要包括5 大块:1. 向量计算引擎 2. 行列式内存模型 3. JIT 加速 4. SIMD 指令加速 5. FUSION...
为了便捷快速的执行SQL操作,DLI支持定制模板或将正在使用的SQL语句保存为模板。保存模板后,不需编写SQL语句,可通过模板直接执行SQL操作。当前系统提供了多条标准的TPC-H查询语句模板,可以根据当前需求选择使用。本样例演示通过一个TPC-H样例模板开发并提交Spark SQL作业
为了便捷快速的执行SQL操作,DLI支持定制模板或将正在使用的SQL语句保存为模板。保存模板后,不需编写SQL语句,可通过模板直接执行SQL操作。当前系统提供了多条标准的TPC-H查询语句模板,可以根据当前需求选择使用。本样例演示通过一个TPC-H样例模板开发并提交Spark SQL作业
TwelveCat/TPC-H_SparkSQL 代码 Issues 0 Pull Requests 0 Wiki 统计 流水线 服务 标签 Tags Releases 功能基于仓库中的历史标记 建议使用类似 V1.0 的版本标记作为 Releases 点。支付提示 将跳转至支付宝完成支付 确定 取消 捐赠 捐赠前请先登录 取消 前往登录 登录提示 该操作需登录 Gitee 帐号,...
在即时编译上,ClickHouse 采用表达式级LLVM、PG11 采用表达式级LLVM,Spark 采用Stage Java 技术,ADB PG 采用算子级LLVM 技术。算子级LLVM 技术可以提升算子的计算性能。 在硬件加速上,ClickHouse 和PG11 都不支持硬件加速,Spark 支持FPGA 加速,ADB PG 采用IR 技术,可以通过将IR 翻译成对应的机器执行代码,从而支持GPU...
本次测试对比了 TiDB v5.4 MPP 模式下和主流分析引擎例如 Greenplum 和 Apache Spark 最新版本在 TPC-H 100 GB 数据下的性能表现。结果显示,TiDB v5.4 MPP 模式下相对这些方案有 2-3 倍的性能提升。 TiDB v5.0 中引入的TiFlash组件的 MPP 模式大大幅增强了 TiDB HTAP 形态。本文的测试对象如下: ...
随着开源Hapdoop、Map/Reduce、Spark、HDFS、HBASE等技术的商用化,大数据管理技术得到了突飞猛进的发展。一般来说,大数据具有3V特性,即Volume(海量)、Velocity(高速)和Variety(多样)[1]。TPC联合主席、Ci…
在硬件加速上,ClickHouse 和PG11 都不支持硬件加速,Spark 支持FPGA 加速,ADB PG 采用IR 技术,可以通过将IR 翻译成对应的机器执行代码,从而支持GPU 加速。 二、laser 计算引擎的核心技术 Laser 计算引擎的核心技术主要包括5 大块: 1. 向量计算引擎 2. 行列式内存模型 ...