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    Hadoop平臺(tái)基準(zhǔn)性能測試研究

    2015-03-02 12:02:36張新玲
    軟件導(dǎo)刊 2015年1期
    關(guān)鍵詞:大數(shù)據(jù)

    摘要:Hadoop平臺(tái)是apche下的一個(gè)開源大數(shù)據(jù)平臺(tái),具有分布性、虛擬化、高可靠性、高可伸縮性、通用性等特點(diǎn)。Hadoop平臺(tái)發(fā)展至今,集成組件已從1.0發(fā)展到2.0。從Hadoop體系結(jié)構(gòu)入手,分析了Hadoop 平臺(tái)1.0和2.0平臺(tái)的基準(zhǔn)測試性能并進(jìn)行了對比。研究了testdfsIO、yarn、hive的基準(zhǔn)測試,通過對升級(jí)后平臺(tái)的基準(zhǔn)測試,分析了2.0的優(yōu)勢,為集成Hadoop平臺(tái)提供參考。

    關(guān)鍵詞:大數(shù)據(jù);Hadoop;testdfsIO;yarn;hive;性能對比

    DOIDOI:10.11907/rjdk.143775

    中圖分類號(hào):TP306

    文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào)文章編號(hào):16727800(2015)001003003

    作者簡介作者簡介:張新玲(1983-),女,浙江杭州人,浪潮電子信息產(chǎn)業(yè)股份有限公司系統(tǒng)軟件部高級(jí)工程師,研究方向?yàn)樵朴?jì)算、大數(shù)據(jù)。

    0 引言

    隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、社交網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)的興起,全球數(shù)據(jù)量迅猛增長,大數(shù)據(jù)(Big Data)時(shí)代已經(jīng)來臨。大數(shù)據(jù)的定義有多種提法,IBM認(rèn)為大數(shù)據(jù)具備規(guī)模性(Volume)、多樣性(Variety)和高速性(Velocity)3個(gè)特征:規(guī)模性指數(shù)據(jù)量巨大,量級(jí)達(dá)到TB級(jí)及PB級(jí);多樣性指數(shù)據(jù)類型繁多,包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù);高速性指數(shù)據(jù)創(chuàng)建、處理和分析的速度持續(xù)加快。Hadoop是一個(gè)開源大數(shù)據(jù)平臺(tái),已成為大數(shù)據(jù)的代名詞。短短幾年,Hadoop從一種邊緣技術(shù)成為事實(shí)上的標(biāo)準(zhǔn),Hadoop 逐漸通過開源的分布式計(jì)算框架成為各軟件開發(fā)團(tuán)隊(duì)首選的云計(jì)算平臺(tái)。

    Hadoop平臺(tái)軟件系統(tǒng)具有分布性、虛擬化、高可靠性、高可伸縮性、通用性等特點(diǎn),在軍事、教育、政府、金融等各個(gè)領(lǐng)域都有應(yīng)用。在這樣的背景下,研究Hadoop平臺(tái)下的基準(zhǔn)測試工作具有重要現(xiàn)實(shí)意義,本文研究的是hadoop平臺(tái)1.0和2.0的基準(zhǔn)項(xiàng)性能測試對比。

    1 研究內(nèi)容

    Hadoop平臺(tái)下的基準(zhǔn)測試主要包括Hdfs的讀寫、Yarn的執(zhí)行情況;Hive的基本功能包括簡單查詢、表連接查詢、插入操作、分組查詢和map查詢; TestDFSIO基準(zhǔn)測試、Yarn基準(zhǔn)測試、Hive基準(zhǔn)測試比較研究。采用hadoop自帶的測試包hadoop-test.jar中的TestDFSIO方法,分別執(zhí)行3次讀寫操作。

    2 TestDFSIO基準(zhǔn)測試比較

    2.1 單個(gè)1G文件讀寫測試

    測試采用Hadoop自帶的測試包hadoop-test.jar中的TestDFSIO方法,分別執(zhí)行3次讀寫操作,測試結(jié)果對比如表2、表3所示。

    2.2 單個(gè)200G文件讀寫測試

    測試采用Hadoop自帶的測試包hadoop-test.jar中的TestDFSIO方法。

    2.3 10個(gè)1G文件讀寫測試

    測試采用Hadoop自帶的測試包hadoop-test.jar中的TestDFSIO方法。

    2.4 10個(gè)200G文件讀寫測試

    測試采用Hadoop自帶的測試包hadoop-test.jar中的TestDFSIO方法。

    3 Yarn基準(zhǔn)測試比較

    3.1 使用Wordcount統(tǒng)計(jì)輸入數(shù)據(jù)中每個(gè)單詞的出現(xiàn)次數(shù)

    輸入數(shù)據(jù)使用Hadoop RandomWriter產(chǎn)生的random data, 在yarn上運(yùn)行RandomWriter,會(huì)啟動(dòng)一個(gè)MapReduce job, 每個(gè)節(jié)點(diǎn)生成1G數(shù)據(jù)共8G。

    Wordcount進(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì),在Hadoop2.0平臺(tái)與Hadoop1.0平臺(tái)上的測試時(shí)間分別如表10所示。

    3.2 使用Sort對8GB數(shù)據(jù)進(jìn)行排序

    Sort測試是Hadoop自帶的排序測試,輸入數(shù)據(jù)使用Hadoop RandomTextWriter生成8G數(shù)據(jù)。

    3.3 使用Terasort對1TB數(shù)據(jù)進(jìn)行排序

    TeraSort是由微軟的數(shù)據(jù)庫專家Jim Gray創(chuàng)建的標(biāo)準(zhǔn)benchmark,輸入數(shù)據(jù)由Hadoop TeraGen產(chǎn)生,生成1TB數(shù)據(jù)。

    4 Hive基準(zhǔn)測試比較

    本次hive測試生成兩個(gè)表:Rankings和Uservisits表,Rankings表大小為1GB共11 999 999條,Uservisits表大小20GB共99 999 995條。Rankings表的表結(jié)構(gòu)為:

    hive> desc rankings;

    OK

    pageurl string None

    pagerank int None

    avgduration int None

    Time taken: 0.12 seconds, Fetched: 3 row(s)

    Uservisits表的表結(jié)構(gòu)為:

    hive> desc uservisits;

    OK

    sourceip string None

    desturl string None

    visitdate string None

    adrevenue double None

    useragent string None

    countrycode string None

    languagecode string None

    searchword string None

    duration int None

    Time taken: 0.128 seconds, Fetched: 9 row(s)

    4.1 簡單查詢操作

    以pageurl字段作為條件,從Rankings表中單條查詢出結(jié)果,語句為:

    select * from rankings where pageurl='wyhajvmhqmtngawxpzkkjxkjoxzfecznoklgkcgbdaiaxy

    gpqtohcrtakdebgwwpouzkjnplnqzjyqauevchrs';

    測試結(jié)果見表13。

    4.2 簡單連接查詢操作

    通過Rankings表中的pageURL和Uservisits表中的descURL進(jìn)行連接操作,再根據(jù)Rankings中的pageURL作為限制條件進(jìn)行查詢,語句為:

    select R.pageurl sourceIP,visitDate from rankings R

    JOIN uservisits UV ON (R.pageURL=UV.destURL)

    AndR.pageurl='wyhajvmhqmtngawxpzkkjxkjoxzfecznoklg kcgbdaiaxygpqtohcrtakdebgwwpouzkjnplnqzjyqauevchrs';

    測試結(jié)果見表14。

    4.3 插入操作

    創(chuàng)建一個(gè)與Rankings表結(jié)構(gòu)相同的表Rankingsless,從Rankings表中根據(jù)pageRank排序得到前40條數(shù)據(jù)插入到Rankingsless表中,語句為:

    建表語句:CREATE EXTERNAL TABLE rankingsless (pageURL STRING, pageRank INT, avgDuration INT)STORED AS SEQUENCEFILE;

    插入語句:insert overwrite table rankingsless select * from rankings order by pageRank desc limit 40;

    測試結(jié)果見表15。

    4.4 分組操作(group by)

    對Rservisits表進(jìn)行操作,根據(jù)sourceIP進(jìn)行分組,查詢出sourceIP和 SUM(adRevenue),然后插入到新建的表Uservisits_aggre中,命令:

    建表語句:CREATE TABLE uservisits_aggre ( sourceIP STRING, sumAdRevenue DOUBLE) STORED AS SEQUENCEFILE ;

    分組操作語句:INSERT OVERWRITE TABLE uservisits_aggre SELECT sourceIP, SUM(adRevenue) FROM uservisits GROUP BY sourceIP;

    測試結(jié)果對比見表16。

    4.5 map連接操作

    采用map連接方式對Rankingsless和Rankings進(jìn)行連接,進(jìn)行統(tǒng)計(jì)運(yùn)算,語句為:

    select /*+ MAPJOIN(rankingsless) */ count(*) from uservisits U JOIN rankingsless R ON U.destURL=R.pageURLandR.pageurl='wyhajvmhqmtngawxpzkkjxkjoxzfecznoklgkcgbdaiaxygpqtohcrtakdebgwwpouzkjnplnqzjy qauevchrs';

    測試結(jié)果見表17。

    5 結(jié)語

    本次實(shí)驗(yàn)基于Hadoop平臺(tái)2.X的基準(zhǔn)測試與Hadoop1.0平臺(tái)的基準(zhǔn)測試對比,可以發(fā)現(xiàn)在新一代的Hadoop平臺(tái)下,Hadoop2.0有11項(xiàng)測試優(yōu)于Hadoop1.0平臺(tái),其它5項(xiàng)測試時(shí)間相差不多,整體情況來看,Hadoop2.0性能要優(yōu)于Hadoop1.0。

    參考文獻(xiàn):

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