spark-sql性能测试

一，测试环境

      1） 硬件环境完全相同：

             包括：cpu/内存/网络/磁盘Io/机器数量等

      2）软件环境：

             相同数据

             相同测试用例

      3） 不同计算框架，其中spark-sql 都是基于yarn的

      4）spark-sql executor内存总量不大于 hive使用内存峰值

二，不同框架在两个测试用例下的性能对比

1）bu_出租车需求数计算.sql

	orc	orc (split 110M)	parquet +snappy	parquet +gzip
spark-sql 1.4	2mins, 7sec	1mins,40sec	Parquet does not support decimal	Parquet does not support decimal
spark-sql 1.6	1mins, 30sec	大概1mins,4sec	大概1mins,4sec	大概1mins,4sec
hive	20mins	18.5mins	大概20mins	大概20mins
所占空间（raw倍数）	1	1	1.6	1

2）专快播单,接单情况.sql

spark-sql 1.6保持分配600G的内存不变，在不同数据量下进行测试：

	200G	550G	1.1T
spark-sql 1.4	11-12mins
spark-sql 1.6	7-8mins	22mins	51mins
hive	15mins	50mins	将近5T内存，就没测试

3) 听单

	time
spark-sql 1.6	190s
hive	1117s

 

4)

三，总结 

1）spark-sql 1.6  相对于spark-sql 1.4 提高30%的性能；

2）不同应用spark-sql相对于hive性能提升幅度不同，但是都会提高很多

3）不同存储+压缩格式，存储空间不同

4）hive的stage-1的mr个数与数据存储空间大小成正比；

     注：mr 的个数与block大小有关，所以在split切分设为110M以后，资源占用大概两倍；

5）在数据量接近或远大于分配内存资源的情况下，spark-sql速度比下降，但相对于hive，仍就很快（并且hive资源占用过多）；