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SPARK難道比ORACLE性能還差？百萬級資料測驗性能

2020-09-18 03:43:31 其他

本人對大資料方面也是剛剛研究，由于作業需要在實時查詢與統計的性能方面要深入學習。現測驗性能如下：
 
環境：VirtualBox  host-only
ubuntu版本： Linux master 4.4.0-47-generic #68-Ubuntu SMP Wed Oct 26 19:39:52 UTC 2016 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux
 
XXX.XXX.XXX.101　　master
XXX.XXX.XXX.102　　Slave1
XXX.XXX.XXX.103　　Slave2
XXX.XXX.XXX.104　　Client1
XXX.XXX.XXX.1　　　 HOST 　　資料庫安裝于宿主機器內
 
在master中start-all 成功啟動后。slave1與Slave2 Work啟動成功。
在Client機器中啟動 spark-shell --master  spark://master:7077  --jars ../lib/ojdbc6.jar  啟動成功 執行下面的指令
 
val url = "jdbc:oracle:thin:@XXX.XXX.XXX.1:1521:orcl" val tableName = "mytables" val prop = new java.util.Properties prop.setProperty("user","test") prop.setProperty("password","test")
prop.setProperty("driver","oracle.jdbc.driver.OracleDriver")
val predicates = Array( "2013-01-01" -> "2014-01-01", "2014-01-01" -> "2015-01-01", "2015-01-01" -> "2016-01-01",
"2016-01-01" -> "2017-01-01" ).map { case (start, end) => s" indbtime>= to_date('$start','yyyy-mm-dd') " + s" AND indbtime<= to_date( '$end','yyyy-mm-dd')" }
val jdbcDF = sqlContext.read.jdbc(url,tableName,predicates,prop)
 
 
scala> jdbcDF.count()
16/11/29 17:19:49 INFO DAGScheduler: Job 0 finished: count at <console>:30, took 41.144126 s
res4: Long = 1441039
 
 
結論：
1441039的資料耗時要41秒，而在資料庫里直接用select count(*) from tables ，不到一秒就回傳結果。
我知道集群的spark應該會比單機的oracle功能更強大，請高手指點，哪兒出的問題？
 
對資料庫表里上億條的資料各種組合條件與統計欄位交叉，要求10秒內回傳結果，請問大牛們，如何實作？？
大資料初學，問題有些低級，望專業人士不要見笑。

uj5u.com熱心網友回復：

你直接讀取jdbc的資料當然慢，它首先把資料拉取到executor的記憶體里，然后再執行查詢邏輯。你說慢不慢？
要提升效率當然是把JDBC的資料通過sqoop等工具匯入到HDFS中，最常用的是OCR或者PARQUET檔案格式。然后Spark讀取，再進行查詢就很快了

uj5u.com熱心網友回復：

能不能直接通過spark把oracle資料讀出來，存成parquet檔案，再用sparksql統計分析？？

uj5u.com熱心網友回復：

參考 2 樓 vagrantisme 的回復:
能不能直接通過spark把oracle資料讀出來，存成parquet檔案，再用sparksql統計分析？？

可以
df.write.parquet("hdfs://xxxxxx")
不過太蠢了，建議還是用sqoop，功能更強大

uj5u.com熱心網友回復：

參考 3 樓 link0007 的回復:
Quote: 參考 2 樓 vagrantisme 的回復:

能不能直接通過spark把oracle資料讀出來，存成parquet檔案，再用sparksql統計分析？？

可以
df.write.parquet("hdfs://xxxxxx")
不過太蠢了，建議還是用sqoop，功能更強大


你好，首先謝謝你的建議，但我又進行測驗，代碼如下。
		System.out.println("0>>>>>>>>>>>>>>>" + Util.toStr(null));

		Dataset<Row> jdbcDF = spark.read().format("jdbc")

				.option("url", "jdbc:oracle:thin:@192.168.56.1:1521:orcl")

				.option("dbtable", "testTable")

				.option("user", "test")

				.option("password", "test")

				.option("driver", "oracle.jdbc.driver.OracleDriver")

				.load();

		jdbcDF.select("testcol", "testcol1").orderBy("testcol").write().parquet("hdfs://master:9000/test.parquet");

		System.out.println("1>>>>>>>>>>>>>>>" + Util.toStr(null));

		Dataset<Row> parquetFileDF = spark.read().parquet("hdfs://master:9000/test.parquet");

		System.out.println("2>>>>>>>>>>>>>>>" + Util.toStr(null));

		parquetFileDF.createOrReplaceTempView("parquetFile");

		String sql = "SELECT testcol,count(*) c FROM parquetFile group by testcol order by c desc";

		System.out.println("sql:"+ sql);

		Dataset<Row> namesDF = spark.sql(sql);

		System.out.println("3>>>>>>>>>>>>>>>" + Util.toStr(null));

		System.out.println("4>>>>>>>>>>>>>>>" + Util.toStr(null));

		namesDF.show();

		System.out.println("5>>>>>>>>>>>>>>>" + Util.toStr(null));


結果發現，把parquet讀出到運算得出結果大約7秒左右，比oracle運行速度稍慢一點點。
我的spark用的是三臺linux虛擬機，一臺master,兩臺worker。

請問有沒有更好的方法，進一步提高效率？秒級的回應速度 。我用的測驗資料是百萬級別。

uj5u.com熱心網友回復：

參考 2 樓 vagrantisme 的回復:
能不能直接通過spark把oracle資料讀出來，存成parquet檔案，再用sparksql統計分析？？


dd

uj5u.com熱心網友回復：

參考 4 樓 vagrantisme 的回復:
Quote: 參考 3 樓 link0007 的回復:

Quote: 參考 2 樓 vagrantisme 的回復:

能不能直接通過spark把oracle資料讀出來，存成parquet檔案，再用sparksql統計分析？？

可以
df.write.parquet("hdfs://xxxxxx")
不過太蠢了，建議還是用sqoop，功能更強大


你好，首先謝謝你的建議，但我又進行測驗，代碼如下。
		System.out.println("0>>>>>>>>>>>>>>>" + Util.toStr(null));

		Dataset<Row> jdbcDF = spark.read().format("jdbc")

				.option("url", "jdbc:oracle:thin:@192.168.56.1:1521:orcl")

				.option("dbtable", "testTable")

				.option("user", "test")

				.option("password", "test")

				.option("driver", "oracle.jdbc.driver.OracleDriver")

				.load();

		jdbcDF.select("testcol", "testcol1").orderBy("testcol").write().parquet("hdfs://master:9000/test.parquet");

		System.out.println("1>>>>>>>>>>>>>>>" + Util.toStr(null));

		Dataset<Row> parquetFileDF = spark.read().parquet("hdfs://master:9000/test.parquet");

		System.out.println("2>>>>>>>>>>>>>>>" + Util.toStr(null));

		parquetFileDF.createOrReplaceTempView("parquetFile");

		String sql = "SELECT testcol,count(*) c FROM parquetFile group by testcol order by c desc";

		System.out.println("sql:"+ sql);

		Dataset<Row> namesDF = spark.sql(sql);

		System.out.println("3>>>>>>>>>>>>>>>" + Util.toStr(null));

		System.out.println("4>>>>>>>>>>>>>>>" + Util.toStr(null));

		namesDF.show();

		System.out.println("5>>>>>>>>>>>>>>>" + Util.toStr(null));


結果發現，把parquet讀出到運算得出結果大約7秒左右，比oracle運行速度稍慢一點點。
我的spark用的是三臺linux虛擬機，一臺master,兩臺worker。

請問有沒有更好的方法，進一步提高效率？秒級的回應速度 。我用的測驗資料是百萬級別。

首先group by count不要作為性能評估依據。。。其次你用SparkSQL就是要用UDF/UDAF以及要跑很久的復雜查詢，否則你直接JDBC查Oracle算了。。。最后3臺虛擬機。。。給個眼神你自己體會

uj5u.com熱心網友回復：

參考 6 樓 link0007 的回復:
Quote: 參考 4 樓 vagrantisme 的回復:

Quote: 參考 3 樓 link0007 的回復:

Quote: 參考 2 樓 vagrantisme 的回復:

能不能直接通過spark把oracle資料讀出來，存成parquet檔案，再用sparksql統計分析？？

可以
df.write.parquet("hdfs://xxxxxx")
不過太蠢了，建議還是用sqoop，功能更強大


你好，首先謝謝你的建議，但我又進行測驗，代碼如下。
		System.out.println("0>>>>>>>>>>>>>>>" + Util.toStr(null));

		Dataset<Row> jdbcDF = spark.read().format("jdbc")

				.option("url", "jdbc:oracle:thin:@192.168.56.1:1521:orcl")

				.option("dbtable", "testTable")

				.option("user", "test")

				.option("password", "test")

				.option("driver", "oracle.jdbc.driver.OracleDriver")

				.load();

		jdbcDF.select("testcol", "testcol1").orderBy("testcol").write().parquet("hdfs://master:9000/test.parquet");

		System.out.println("1>>>>>>>>>>>>>>>" + Util.toStr(null));

		Dataset<Row> parquetFileDF = spark.read().parquet("hdfs://master:9000/test.parquet");

		System.out.println("2>>>>>>>>>>>>>>>" + Util.toStr(null));

		parquetFileDF.createOrReplaceTempView("parquetFile");

		String sql = "SELECT testcol,count(*) c FROM parquetFile group by testcol order by c desc";

		System.out.println("sql:"+ sql);

		Dataset<Row> namesDF = spark.sql(sql);

		System.out.println("3>>>>>>>>>>>>>>>" + Util.toStr(null));

		System.out.println("4>>>>>>>>>>>>>>>" + Util.toStr(null));

		namesDF.show();

		System.out.println("5>>>>>>>>>>>>>>>" + Util.toStr(null));


結果發現，把parquet讀出到運算得出結果大約7秒左右，比oracle運行速度稍慢一點點。
我的spark用的是三臺linux虛擬機，一臺master,兩臺worker。

請問有沒有更好的方法，進一步提高效率？秒級的回應速度 。我用的測驗資料是百萬級別。

首先group by count不要作為性能評估依據。。。其次你用SparkSQL就是要用UDF/UDAF以及要跑很久的復雜查詢，否則你直接JDBC查Oracle算了。。。最后3臺虛擬機。。。給個眼神你自己體會



你好，還要繼續請教。

現在客戶資料庫單張表內有5000萬打的資料，每條資料大約100個欄位，要求各種組合條件與分組統計的結果，要在10秒以內得出。請問，用大資料的什么方案可以完美解決此需求。現在我的問題主要是沒有思路。

uj5u.com熱心網友回復：

參考 7 樓 vagrantisme 的回復:
Quote: 參考 6 樓 link0007 的回復:

Quote: 參考 4 樓 vagrantisme 的回復:

Quote: 參考 3 樓 link0007 的回復:

Quote: 參考 2 樓 vagrantisme 的回復:

能不能直接通過spark把oracle資料讀出來，存成parquet檔案，再用sparksql統計分析？？

可以
df.write.parquet("hdfs://xxxxxx")
不過太蠢了，建議還是用sqoop，功能更強大


你好，首先謝謝你的建議，但我又進行測驗，代碼如下。
		System.out.println("0>>>>>>>>>>>>>>>" + Util.toStr(null));

		Dataset<Row> jdbcDF = spark.read().format("jdbc")

				.option("url", "jdbc:oracle:thin:@192.168.56.1:1521:orcl")

				.option("dbtable", "testTable")

				.option("user", "test")

				.option("password", "test")

				.option("driver", "oracle.jdbc.driver.OracleDriver")

				.load();

		jdbcDF.select("testcol", "testcol1").orderBy("testcol").write().parquet("hdfs://master:9000/test.parquet");

		System.out.println("1>>>>>>>>>>>>>>>" + Util.toStr(null));

		Dataset<Row> parquetFileDF = spark.read().parquet("hdfs://master:9000/test.parquet");

		System.out.println("2>>>>>>>>>>>>>>>" + Util.toStr(null));

		parquetFileDF.createOrReplaceTempView("parquetFile");

		String sql = "SELECT testcol,count(*) c FROM parquetFile group by testcol order by c desc";

		System.out.println("sql:"+ sql);

		Dataset<Row> namesDF = spark.sql(sql);

		System.out.println("3>>>>>>>>>>>>>>>" + Util.toStr(null));

		System.out.println("4>>>>>>>>>>>>>>>" + Util.toStr(null));

		namesDF.show();

		System.out.println("5>>>>>>>>>>>>>>>" + Util.toStr(null));


結果發現，把parquet讀出到運算得出結果大約7秒左右，比oracle運行速度稍慢一點點。
我的spark用的是三臺linux虛擬機，一臺master,兩臺worker。

請問有沒有更好的方法，進一步提高效率？秒級的回應速度 。我用的測驗資料是百萬級別。

首先group by count不要作為性能評估依據。。。其次你用SparkSQL就是要用UDF/UDAF以及要跑很久的復雜查詢，否則你直接JDBC查Oracle算了。。。最后3臺虛擬機。。。給個眼神你自己體會



你好，還要繼續請教。

現在客戶資料庫單張表內有5000萬打的資料，每條資料大約100個欄位，要求各種組合條件與分組統計的結果，要在10秒以內得出。請問，用大資料的什么方案可以完美解決此需求。現在我的問題主要是沒有思路。

SparkSQL去做沒有問題，但是影響性能的首先肯定是集群硬體，其次是SQL的性能優化。。。3臺虛擬機10秒內完成5kw資料的聚合查詢，可能有點吃緊。另外你可以看看其他的SQL on Hadoop。impala據稱是可以做到毫秒級的回應，靠的是資料的預聚合

uj5u.com熱心網友回復：

先放到hdfs里 再測驗別的

uj5u.com熱心網友回復：

參考 9 樓 xx1710 的回復:
先放到hdfs里 再測驗別的


已經放到HDFS系統里了。

uj5u.com熱心網友回復：

參考 8 樓 link0007 的回復:
Quote: 參考 7 樓 vagrantisme 的回復:

Quote: 參考 6 樓 link0007 的回復:

Quote: 參考 4 樓 vagrantisme 的回復:

Quote: 參考 3 樓 link0007 的回復:

Quote: 參考 2 樓 vagrantisme 的回復:

能不能直接通過spark把oracle資料讀出來，存成parquet檔案，再用sparksql統計分析？？

可以
df.write.parquet("hdfs://xxxxxx")
不過太蠢了，建議還是用sqoop，功能更強大


你好，首先謝謝你的建議，但我又進行測驗，代碼如下。
		System.out.println("0>>>>>>>>>>>>>>>" + Util.toStr(null));

		Dataset<Row> jdbcDF = spark.read().format("jdbc")

				.option("url", "jdbc:oracle:thin:@192.168.56.1:1521:orcl")

				.option("dbtable", "testTable")

				.option("user", "test")

				.option("password", "test")

				.option("driver", "oracle.jdbc.driver.OracleDriver")

				.load();

		jdbcDF.select("testcol", "testcol1").orderBy("testcol").write().parquet("hdfs://master:9000/test.parquet");

		System.out.println("1>>>>>>>>>>>>>>>" + Util.toStr(null));

		Dataset<Row> parquetFileDF = spark.read().parquet("hdfs://master:9000/test.parquet");

		System.out.println("2>>>>>>>>>>>>>>>" + Util.toStr(null));

		parquetFileDF.createOrReplaceTempView("parquetFile");

		String sql = "SELECT testcol,count(*) c FROM parquetFile group by testcol order by c desc";

		System.out.println("sql:"+ sql);

		Dataset<Row> namesDF = spark.sql(sql);

		System.out.println("3>>>>>>>>>>>>>>>" + Util.toStr(null));

		System.out.println("4>>>>>>>>>>>>>>>" + Util.toStr(null));

		namesDF.show();

		System.out.println("5>>>>>>>>>>>>>>>" + Util.toStr(null));


結果發現，把parquet讀出到運算得出結果大約7秒左右，比oracle運行速度稍慢一點點。
我的spark用的是三臺linux虛擬機，一臺master,兩臺worker。

請問有沒有更好的方法，進一步提高效率？秒級的回應速度 。我用的測驗資料是百萬級別。

首先group by count不要作為性能評估依據。。。其次你用SparkSQL就是要用UDF/UDAF以及要跑很久的復雜查詢，否則你直接JDBC查Oracle算了。。。最后3臺虛擬機。。。給個眼神你自己體會



你好，還要繼續請教。

現在客戶資料庫單張表內有5000萬打的資料，每條資料大約100個欄位，要求各種組合條件與分組統計的結果，要在10秒以內得出。請問，用大資料的什么方案可以完美解決此需求。現在我的問題主要是沒有思路。

SparkSQL去做沒有問題，但是影響性能的首先肯定是集群硬體，其次是SQL的性能優化。。。3臺虛擬機10秒內完成5kw資料的聚合查詢，可能有點吃緊。另外你可以看看其他的SQL on Hadoop。impala據稱是可以做到毫秒級的回應，靠的是資料的預聚合



看樣我需要研究impala了。

uj5u.com熱心網友回復：

樓上都TM扯淡
 
我來終結此貼

百萬級別根本不是spark擅長的 不到千萬的級別oracle足夠了 

虛擬機搭建spark集群毫無意義，反而比單機能慢

百萬級別的資料如果oracle費力，還不如用greenplum.

5000w 資料 多維度聚合 最好的方式就是做cube.

cube結果以grouping__id作為位圖索引 存在oracle就好 

轉載請註明出處，本文鏈接：https://www.uj5u.com/qita/70421.html

標籤：Spark

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    隨著前端技術的不斷發展和應用程式的日益復雜，前端自動化測驗也在不斷演進。隨著 Web 應用程式變得越來越復雜，自動化測驗的需求也越來越高。如今，自動化測驗已經成為 Web 應用程式開發程序中不可或缺的一部分，它們可以幫助開發人員更快地發現和修復錯誤，提高應用程式的性能和可靠性。 ......

    uj5u.com 2023-04-20 07:43:16 more
  • CANN開發實踐：4個DVPP記憶體問題的典型案例解讀

    摘要：由于DVPP媒體資料處理功能對存放輸入、輸出資料的記憶體有更高的要求（例如，記憶體首地址128位元組對齊），因此需呼叫專用的記憶體申請介面，那么本期就分享幾個關于DVPP記憶體問題的典型案例，并給出原因分析及解決方法。 本文分享自華為云社區《FAQ_DVPP記憶體問題案例》，作者：昇騰CANN。 DVPP ......

    uj5u.com 2023-04-20 07:43:03 more
  • msf學習

    msf學習 以kali自帶的msf為例 一、msf核心模塊與功能 msf模塊都放在/usr/share/metasploit-framework/modules目錄下 1、auxiliary 輔助模塊，輔助滲透（埠掃描、登錄密碼爆破、漏洞驗證等） 2、encoders 編碼器模塊，主要包含各種編碼 ......

    uj5u.com 2023-04-20 07:42:59 more
  • Halcon軟體安裝與界面簡介

    1. 下載Halcon17版本到到本地 2. 雙擊安裝包后 3. 步驟如下 1.2 Halcon軟體安裝 界面分為四大塊 1. Halcon的五個助手 1) 影像采集助手：與相機連接，設定相機引數，采集影像 2) 標定助手：九點標定或是其它的標定，生成標定檔案及內參外參，可以將像素單位轉換為長度單位 ......

    uj5u.com 2023-04-20 07:42:17 more
  • 在MacOS下使用Unity3D開發游戲

    第一次發博客，先發一下我的游戲開發環境吧。 去年2月份買了一臺MacBookPro2021 M1pro(以下簡稱mbp)，這一年來一直在用mbp開發游戲。我大致分享一下我的開發工具以及使用體驗。 1、Unity 官網鏈接： https://unity.cn/releases 我一般使用的Apple ......

    uj5u.com 2023-04-20 07:40:19 more

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