Drill for windows 安装以及使用

Drill vs JMeter:轻量级HTTP压测工具的性能对比与实战指南 HTTP负载测试是评估服务稳定性和承载能力的关键技术,其核心原理是通过模拟多用户并发请求来测量系统的吞吐量、延迟和错误率。在微服务与云原生架构成为主流的今天,传统的重量级测试工具在快速迭代的开发流程中常显得笨重。基于Rust异步架构的轻量级工具Drill应运而生,它通过高效的异步任务模型和极简的YAML配置,实现了快速启动、低资源消耗和高并发模拟,为开发自测、CI/CD集成和基准测试等场景提供了高效的解决方案。本文聚焦于性能测试工具的选择与实践,通过对比分析Drill与JMeter在架构、资源消耗和易用性上 阅读详情

先简单说两句

1.drill 是建立在文件系统上的,针对千万级别的查询的神器,如果你不信,哥告诉你:https://drill.apache.org/docs 看看就知道了。

2. drill 是一个非常容易使用的selecter ,在windows 上就可以使用。


drill 的安装

1.下载drill ,http://drill.apache.org/ 就有,现在是1.0.0 的

2.下载并解压到一个固定的目录,然后就可以使用了。


drill 的使用

1.进入bin目录:如下图所示


2. 执行开启本机查询命令:sqlline.bat -u "jdbc:drill:zk=local"。如下图所示:


3.使用:select * from  sys.drillbits; 查询drill上的自动表如下图:


4.web 访问,在本机启动之后,可以在http://localhost:8047/storage 去看详细信息。如下图:




通过上面的这四步骤的学习,差不多对drill 就有一定得了解了。。。


做点笔记看看吧:


1.
http://www.javacodegeeks.com/2015/02/analyze-highly-dynamic-datasets-apache-drill.html . 介绍...


2.
http://segmentfault.com/a/1190000002652348#articleHeader0 安装和简单试用.


Drill支持的SQL函数: 
limit,  kvgen(自带函数), flatten(自带函数), sum, substr(), strpos(), in(),cast(),max(),min(),count(),left(),right(),replace(),length(),extract(),


Drill支持的查询条件: 
where,group by, order by,is null, is not null, or, join(TestJdbcDistQuery.java.129),


Drill 的查询需要语法是:
select * from  dfs.`本地文件(Parquet、JSON、CSV等文件)绝对路径`  where ... group by ... order by ... 


3.
https://github.com/apache/drill/blob/master/exec/jdbc/src/test/java/org/apache/drill/jdbc/test/JdbcTestQueryBase.java


查询执行步骤:1,2,
1.在安装目录执行 :


sqlline.bat -u "jdbc:drill:zk=local"


sqlline -u "jdbc:drill:schema=dfs;zk=local"


sqlline -u "jdbc:drill:schema=cp;zk=local"


sqlline sqlline.bat -u "jdbc:drill:schema=dfs;zk=local"


sqlline -u "jdbc:drill:schema=parquet-local -n admin -p admin"


http://localhost:8047/storage


2.查询基本语法 :


select * from  dfs.`本地文件(Parquet、JSON、CSV等文件)绝对路径`  where ... group by ... order by ... 


Drill 主要作用介绍:
http://drill.apache.org/docs/drill-introduction/
http://doc.mapr.com/display/MapR/Connecting+Apache+Drill+to+Data+Sources


support:
select count(columns[4]) from  dfs.`/*/transdata.tbl` group by columns[4] ;
select columns[1],columns[2],columns[3],columns[4] from  dfs.`/*/transdata.tbl` where columns[1]=9951987 and columns[2]='Jack WALLACE'   19 line


select count(columns[0]) from dfs.`/togeek/trans/data2/transdata.tbl`


unsupport:
delete from dfs.`/*/transdata.tbl` where columns[1]=9951987 and columns[2]='Jack WALLACE'
update dfs.`/*/transdata.tbl` set columns[1]=99599999 where columns[1]=9951987 and columns[2]='Jack WALLACE'
insert into  dfs.`/*/transtest.tbl` (columns[0],columns[1],columns[2],columns[3],columns[4],columns[5],columns[6],columns[7],columns[8],columns[9],columns[10],columns[11],columns[12],columns[13],columns[14])  values ("220101816","3538365","Gabriella AHAW","1934-09-13","M","AZ","M","1668487","9-90652-700-1","75.99","COM1PUTERS","74.99","39","2010-05-30 11:24:11","false");












轻量级HTTP负载测试工具Drill:从核心概念到实战压测 负载测试是评估系统性能、发现瓶颈的关键工程实践,其核心在于模拟真实用户流量,测量系统在压力下的响应时间、吞吐量与稳定性。通过控制并发用户数、请求速率等参数,可以科学地验证系统的容量与可靠性。在众多工具中,轻量级、高性能的解决方案因其快速部署和低资源开销而备受青睐,尤其适合API接口的快速验证与自动化测试场景。本文以Rust编写的Drill为例,深入解析其无状态设计、并发模型及YAML场景配置,并结合响应时间百分比、RPS等关键指标解读,演示如何高效实施HTTP(S)服务的压力测试与基准测试。 阅读详情

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