IBM Spark TPC-DS 性能测试项目启动与配置教程

IBM Spark TPC-DS 性能测试项目启动与配置教程

spark-tpc-ds-performance-test Use the TPC-DS benchmark to test Spark SQL performance spark-tpc-ds-performance-test 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sp/spark-tpc-ds-performance-test

1. 项目目录结构及介绍

该项目目录结构如下所示:

spark-tpc-ds-performance-test/
├── bin/                        # 存放脚本文件,用于启动和运行性能测试
├── conf/                       # 存放配置文件
├── data/                       # 存放测试数据集散和预处理数据
├── integration-tests/          # 集成测试代码
├── pom.xml                     # Maven项目文件
├── scripts/                    # 存放辅助脚本
├── sql/                        # 存放SQL查询文件
├── src/                        # 源代码目录
│   ├── main/                   # 主代码目录
│   │   ├── java/               # Java源代码
│   │   └── resources/          # 资源文件
│   └── test/                   # 测试代码目录
│       ├── java/               # Java测试代码
│       └── resources/          # 测试资源文件
└── target/                     # 构建目标目录

以下是对各个目录的简要介绍:

  • bin/:包含启动和运行性能测试的脚本文件。
  • conf/:包含项目的配置文件,用于定制测试环境和参数。
  • data/:存储测试所需要的数据文件,包括原始数据和处理后的数据。
  • integration-tests/:集成测试代码,用于验证项目各部分的协同工作。
  • pom.xml:Maven项目文件,用于项目管理和构建。
  • scripts/:包含一些辅助脚本,用于数据预处理等任务。
  • sql/:包含SQL查询文件,用于执行性能测试。
  • src/:源代码目录,包括主代码和测试代码。
  • target/:构建目标目录,用于存放构建结果。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件位于bin/目录下,主要包含以下几个脚本:

  • start.sh:用于在Linux环境下启动性能测试。
  • start.bat:用于在Windows环境下启动性能测试。

start.sh为例,该脚本的主要作用是设置环境变量、初始化配置并启动测试。脚本内容大致如下:

#!/bin/bash

# 设置环境变量
export ...

# 初始化配置
...

# 启动测试
...

用户可以直接在终端中运行./start.sh来启动性能测试。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件位于conf/目录下,主要包括以下几个文件:

  • spark.conf:Spark配置文件,用于设置Spark运行时的参数。
  • tpcds.conf:TPC-DS性能测试配置文件,用于设置测试参数和数据集。

spark.conf文件可能包含如下内容:

spark.executor.memory=2g
spark.executor.cores=2
spark.dynamicAllocation.enabled=true
...

tpcds.conf文件可能包含如下内容:

databaseName=tpcds
scaleFactor=1
queryCount=10
...

用户可以根据自己的需要修改这些配置文件,以适应不同的测试环境和需求。修改完成后,重新启动性能测试即可使配置生效。

spark-tpc-ds-performance-test Use the TPC-DS benchmark to test Spark SQL performance spark-tpc-ds-performance-test 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sp/spark-tpc-ds-performance-test

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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