内存:256G
CPU:32Core (Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2640 v3 @ 2.60GHz)
Disk(系统盘):300G
Disk(数据盘):1.5T*1

2 测试数据

  • tpcds parquet 10g
  • tpcds orc 10g

3 测试对象

  • hive-2.3.4 【set mapreduce.map.memory.mb=4096; set mapreduce.map.java.opts=-Xmx3072m;】【yarn 200g*3】
  • hive-2.3.4 on spark-2.4.0 【--master yarn --driver-memory 4g --num-executors 10 --executor-memory 4g】
  • 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

【原创】大数据基础之Benchmark(4)TPC-DS测试结果(hive/hive on spark/spark sql/impala/presto)

ps:0 means 执行失败

 

【原创】大数据基础之Benchmark(4)TPC-DS测试结果(hive/hive on spark/spark sql/impala/presto)

 

4.2 orc

【原创】大数据基础之Benchmark(4)TPC-DS测试结果(hive/hive on spark/spark sql/impala/presto)

ps:0 means 执行失败

 

【原创】大数据基础之Benchmark(4)TPC-DS测试结果(hive/hive on spark/spark sql/impala/presto)

 

可见:

hive orc相比parquet性能提升22%;
spark parquet相比orc性能提升36%;

 

相关文章:

  • 2021-05-17
  • 2021-04-11
  • 2022-12-23
  • 2022-12-23
  • 2021-10-01
  • 2021-04-15
猜你喜欢
  • 2021-09-14
  • 2021-09-13
  • 2021-09-02
  • 2021-08-01
  • 2021-09-24
  • 2021-09-30
相关资源
相似解决方案