17、大数据系统性能测试与优化全解析

大数据系统性能测试与优化全解析

在大数据时代,数据处理系统的性能至关重要。本文将深入探讨大数据系统的性能测试、优化等方面的内容,涵盖了 Transwarp Data Hub、TPC - DS 测试、系统配置以及性能调优等关键环节。

1. Transwarp Data Hub 概述

Apache Hadoop 最初是一个以经济高效的方式分布式存储和处理大型数据集的框架,最初仅支持批处理。近年来,相关工具的发展将 Hadoop 大数据处理能力扩展到决策支持系统和数据仓库领域。与传统数据仓库相比,现代数据仓库具有可扩展性、处理半/非结构化数据、实时处理、分析判断、数据挖掘和深度学习等优势。

Transwarp Data Hub (TDH) 是一套完整的 Hadoop 发行版组件,包括补充的 SQL 引擎(Inceptor)、机器学习和深度学习组件、NoSQL 搜索引擎和流处理。Transwarp Inceptor 在逻辑数据仓库 (LDW) 中统一了 SQL 接口,通过支持不同 RDMS 方言的 SQL 分析来自不同源的所有数据,还扩展了 SQL 以支持全文搜索和从远程 Kafka 进行流处理。Inceptor SQL 引擎支持标准 SQL 和存储过程(如 Oracle PL/SQL),经过语义分析后,Inceptor 优化器会使用 CBO、RBO 等对 SQL 进行优化,优化后的执行计划将发送到 Inceptor 向量化和分布式执行引擎。在数据访问层,Inceptor 提供驱动程序来访问不同类型的数据库和 HDFS 上的数据,所有数据由元数据管理统一视图。

2. TPC - DS 测试

TPC - DS 基准测试工作负载包含 99 个查询,

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