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的数据 TPC-DS的SQL...
--conf spark.driver.cores=2 \ --conf spark.driver.memory=4G \ --conf spark.executor.cores=2 \ --conf spark.executor.memory=8G \ --conf spark.executor.instances=25 \ --conf spark.executor.memoryOverhead=2048 \ --conf spark.default.parallelism=600 \ --jars /home/hadoop_test/tpcdb/sp...
Spark 在执行 window 计算之前,为了保证一个 partition 内具有相同分区的字段的数据分布是连续的,会按照分区字段做一次 partition 内的局部排序. 但由于Q67中 window 的分区字段i_category的基数较少, 导致单个 task 数据较多,执行Sort + Window耗时很久。 由于Query 67 中 window 计算后紧跟着过滤条件:rk <= 100...
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...
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...
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spark-2.4.0 【--master yarn --driver-memory 4g --num-executors 10 --executor-memory 4g】 impala-2.12 【MEM_LIMIT=20gb * 3】 默认配置,未经优化; 4 测试结果 4.1 parquet ps:0 means 执行失败 4.2 orc ps:0 means 执行失败 可见:
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...
通过配置 disk_cache，worker 端可以把远端的文件存入本地磁盘缓存来加速下一次读取的速度。性能优化 此外...
Databricks 上周发布了 Apache Spark 3.0,并将此作为新版 Databricks Runtime 7.0 的一部分。3.0.0 版本包含 3400 多个补丁,为 Python 和 SQL 功能带来了重大进展。 Spark 是用于大数据处理,数据科学,机器学习和数据分析等领域的统一引擎。 Spark 3.0 重要变化: ...