文章分爲四個部分講述怎樣使用spark官方評測工具評測spark 2.0 tpc ds支持狀況html
刀片機:1臺 126G內存 64核心 centos 7.2c++
virtualbox安裝四臺虛擬機(centos 7.2,16G內存,4核):master,worker1,worker2,worker3(centos下)git
spark版本:2.0github
hadoop版本:2.6sql
安裝請參考:hadoop安裝或者Spark On Yarn安裝shell
安裝後的截圖apache
davies/tpcds-kit是用來生成測試數據的工具centos
git clone https://github.com/davies/tpcds-kit.git工具
任選一臺機器(這裏咱們選擇master)安裝如下編譯工具(默認軟件裏沒有編譯工具)oop
yum install gcc gcc-c++ bison flex cmake ncurses-devel cd tpcds-kit/tools cp Makefile.suite Makefile #複製Makefile.suite爲Makefile make #運行make命令
接下來,拷貝tpcds-kit到全部機器的相同目錄下(重要)
scp -r /目錄/tpcds-kit root@worker1:/目錄/tpcds-kit #執行三次該命令複製到worker1,worker2,worker3
git clone https://github.com/databricks/spark-sql-perf.git
使用sbt package打包的jar在使用時會出現依賴找不到狀況,咱們使用Intellij Idea導入該工程
修改sbt.build,更改scala版本爲2.11.8
打包成jar包
設置Project Structure
設置Artifacts
Build
jar包不須要每一個節點都有
SPARK_DRIVER_MEMORY=8G #依具體狀況而定
cd spark-2.0.0-bin-hadoop2.6 ./bin/spark-shell --jars /jar包目錄/spark-sql-perf.jar --num-executors 20 --executor-cores 2 --executor-memory 8G --master spark://master:7077
// 建立sqlContext val sqlContext=new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc) import sqlContext.implicits._ // 生成數據 參數1:sqlContext 參數2:tpcds-kit目錄 參數3:生成的數據量(GB) val tables=new Tables(sqlCotext,"/目錄/tpcds-kit/tools",1) tables.genData("hdfs://master:8020:tpctest","parquet",true,false,false,false,false); // 建立表結構(外部表或者臨時表) // talbles.createExternalTables("hdfs://master:8020:tpctest","parquet","mytest",false) talbles.createTemporaryTables("hdfs://master:8020:tpctest","parquet") import com.databricks.spark.sql.perf.tpcds.TPCDS val tpcds=new TPCDS(sqlContext=sqlContext) //運行測試 val experiment=tpcds.runExperiment(tpcds.tpcds1_4Queries)
在spark-shell中咱們能夠調用 _experiment.html_查看執行狀態
HDFS上生成的數據截圖
運行截圖
運行結果保存在spark/performance目錄下
HDFS上的評測結果截圖