[原创]kudu vs parquet, impala vs spark Benchmark

测试环境

• 节点:

               2 台主节点，6台计算节点

• 机器配置:

               16个物理核

               128G内存

               12*3T磁盘

• 操作系统:

               redhat 7.2

• 版本:

               CDH 5.7.1-1.cdh5.7.1.p0.11

               impala_kudu 2.7.0-1.cdh5.9.0.p0.23

               kudu 0.9.1-1.kudu0.9.1.p0.32

               spark 2.0.0

• 对照组：

               Spark on Parquet

               Impala on Parquet

               Impala on Kudu

测试数据、语句、场景

    TPC-DS，是用于评测决策支持系统（或数据仓库）的标准SQL测试集。这个测试集包含对大数据集的统计／报表生成／联机查询／数据挖掘等复杂应用，测试用的数据和值是有倾斜的，与真实数据一致。可以说TPC-DS是与真实场景非常接近的一个测试集，也是难度较大的一个测试集。

    TPC-DS支持指定不同的数据大小。本次测试选择的数据大小分别为10GB、100GB、1TB、10TB。数据大小与表rows的关系如下图所示：

    TPC-DS一共99个测试案例，遵循SQL‘99和SQL 2003的语法标准，SQL案例比较复杂．分析的数据量大，并且测试案例是在回答真实的商业问题．测试案例中包含各种业务模型（如分析报告型，迭代式的联机分析型，数据挖掘型等）．本次测试使用了大部分的query，某些query由于语法错误、语法不兼容，或者在Hive、Spark、Impala下面都无法跑过，因此这些query不纳入性能测试的范围。

参数配置

    本次测验基本上使用了CDH的默认配置。一些重要配置有：

• Hadoop:  使用非安全模式，不带kerberos认证。
• Impala:  使用自带的Resource Management，而非YARN；Catalog Server设置内存为32gb；impalad内存设置为64gb。
• Kudu：   使用data disks的第一块磁盘作为WAL磁盘（也就是使用SATA盘）；Kudu Tablet Server内存设置为32gb。
• Spark：  配置如下

spark.serializer                 org.apache.spark.serializer.KryoSerializer
spark.driver.memory              10g
spark.executor.memory           10g
spark.executor.instances        36
spark.executor.cores            5
spark.yarn.executor.memoryOverhead  2g 
spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold    209715200

测试步骤

1. 通过tpcds-gen在hdfs上生成parquet数据
2. 利用impala将tpcds数据从hdfs上导入到kudu
3. 测试impala on kudu的性能
4. 测试impala on parquet性能
5. 测试spark on parquet的性能

测试结果

Kudu数据导入速度

    如图所示，kudu在导入小表时速度非常快，当导入大表时，速度反而变慢，性能严重下降。为了避免表字段类型、字段数目、大小造成的速度差异。我们根据同一张表store_sales进行比较，其结果为

                                            (单位rows/秒, 越大越好)

    由于kudu一开始先将数据插入到memRowSet，因此在数据集较小时插入速度非常快。当插入的数据达到10亿条级别以上时，性能开始出现严重的downgrade。根据Todd在slack上的解释是，impala插入数据时采用了随机的顺序，如果先将数据排序，再用impala导入可改善插入性能。目前社区正在改善此问题。

Kudu 查询性能

    首先我们比较一下100GB下impala on kudu 和impala on parquet的性能

                                           (单位second, 越小越好)

    如图所示，在小数据集的查询性能上，kudu普遍比parquet慢了2倍~10倍。

    如果我们再比较一下1TB下的性能，可以发现

    Kudu比parquet慢了10倍~100倍。这其中很可能是由于impala对kudu缺少优化导致的。因此我们再来比较基本查询kudu的性能

    如图所示，单从简单查询来看，kudu的性能和imapla差距不是特别大，其中出现的波动是由于缓存导致的。和impala的差异主要来自于impala的优化。

Spark 2.0 / Impala查询性能

查询速度

                                            (单位second, 越小越好)

    从数据大小分析， 1TB和10TB下的差异不大。

    从语句进行分析，Impala对于query75、query94下的性能较差，很可能是语句优化，join顺序导致的异常。Spark对于query17、query50性能较差。

    综合分析，可以发现impala的速度普遍比Spark快一倍以上。Impala经过compute stats之后，消除了query75、query94这两个语句的异常，在其它语句上的速度提升达到了一倍以上，在某些语句上compute stats后速度反而下降，如query58，然而这种情况很少见。

资源使用情况

    Impala的资源使用整体少于Spark，磁盘的数据读取少于Spark，这对于速度的提高至关重要，这与其语句的优化有关。Impala的CPU一直维持在较低的水平，说明其C++的实现比JAVA高效。

    Spark的CPU占用较高，但是维持在50%的水平，可见CPU并没有成为其瓶颈。Spark的磁盘写入（绿色）非常多，这也许是其速度的主要瓶颈。从网络IO上来看Spark也多余Impala，这一点可能与语句的优化、join、shuffle的实现方式有关。

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By 浴雨青山

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原文：http://www.cnblogs.com/wasu/p/5828586.html