Spark-Bench 测试教程

时间：2022-01-04 07:51:35

Spark-Bench 教程

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系统环境配置

操作系统：centos7

环境要求：安装 JDK, Hadoop, Spark，mvn 运行环境

步骤

  1. 安装测试工具

    1. 安装 wikixmlj
    2. 安装 SparkBench 基准测试组件
    3. 单机环境安装方式

  2. 根据实际环境配置测试环境

    1. 修改基本环境
    2. 配置 Spark 运行参数部分

  3. 运行 Spark-Bench 测试

    1. 机器学习测试案例
    2. 图计算测试案例
    3. SQL 查询测试案例
    4. 流处理测试案例
    5. 其他测试案例

  4. 查看测试结果

安装测试工具

所有步骤在 hdfs 账号下进行：

安装 wikixmlj

克隆项目：项目地址

git clone https://github.com/synhershko/wikixmlj.git

进入项目目录进行 mvn 编译：

cd wikixmlj

mvn package -Dmaven.test.skip=true

mvn install -Dmaven.test.skip=true
安装 SparkBench 基准测试组件

注： ubuntu 系统需要安装以下包:

sudo apt-get install libgfortran3

克隆项目：项目地址

git clone -b legacy https://github.com/CODAIT/spark-bench.git

进入项目目录进行构建：

cd spark-bench/

./bin/build-all.sh
单机环境安装方式

在其他机器上执行上述两步，将两个文件拷贝到需要测试的机器上的 hdfs 账号下

注： ubuntu 系统需要安装额外包

根据实际环境配置测试环境

进入到 spark-bench 目录下修改 conf 目录下的 env.sh

cd spark-bench/

vim conf/env.sh
修改基本环境

根据实际情况修改对应配置

master="<master_ip_address>"                   根据实际情况修改master

MC_LIST=""

HADOOP_HOME=<HADOOP_HOME>                      根据实际情况修改HADOOP_HOME

SPARK_HOME=<SPARK_HOME>                        根据实际情况修改SPARK_HOME

HDFS_URL="hdfs://${master}:9000"               根据实际情况修改端口号

DATA_HDFS="hdfs://${master}:9000/SparkBench"   根据实际情况修改端口号
配置 Spark 运行参数部分

修改conf目录下的env.sh

SPARK_EXECUTOR_MEMORY=4G                       根据实际情况修改

export SPARK_DRIVER_MEMORY=4g                  根据实际情况修改

export SPARK_EXECUTOR_INSTANCES=1              根据实际情况修改

export SPARK_EXECUTOR_CORES=1                  根据实际情况修改

运行 Spark-Bench 测试

测试案例 功能
机器学习测试案例 逻辑回归，支持向量机，矩阵分解
图计算测试案例 PageRank，SVD++，三角计数（Triangle Count）
SQL查询测试案例 Hive，RDDRelation
流处理测试案例 Twitter Tag ， Page View
其他测试案例 Kmeans，线性回归，决策树，最短路径，标签传播，连通图，强连通图
机器学习测试案例

进入到 spark-bench 目录下，在该目录下执行操作：

测试案例 Workload
逻辑回归 LogisticRegression
支持向量机 SVM
矩阵分解 MatrixFactorization

步骤：

  1. 修改配置参数
  2. 运行生成测试数据脚本
  3. 运行相应案例测试脚本
修改配置参数

<Workload> 根据测试案例表填写实际内容，下同:

vim <Workload>/conf/env.sh
运行生成测试数据脚本
./<Workload>/bin/gen_data.sh
运行相应案例测试脚本
./<Workload>/bin/run.sh
图计算测试案例

进入到 spark-bench 目录下，在该目录下执行操作：

测试案例 Workload
网页排名 PageRank
SVD++ SVDPlusPlus
三角计数 TriangleCount

步骤：

  1. 修改配置参数
  2. 运行生成测试数据脚本
  3. 运行相应案例测试脚本
修改配置参数
vim <Workload>/conf/env.sh
运行生成测试数据脚本
./<Workload>/bin/gen_data.sh
运行相应案例测试脚本
./<Workload>/bin/run.sh

SQL 查询测试案例

进入到 spark-bench 目录下，在该目录下执行操作：

测试案例 Workload
SQL查询 SQL

步骤：

  1. 修改配置参数
  2. 运行生成测试数据脚本
  3. 运行相应案例测试脚本
修改配置参数
vim /<Workload>/conf/env.sh
运行生成测试数据脚本
./<Workload>/bin/gen_data.sh
运行相应案例测试脚本
./<Workload>/bin/run.sh

在运行 SQL 查询案例时，默认是运行其中的 RDDRelation 案例，如果要想运行其中的 Hive 案例可以执行下面代码：

./<Workload>/bin/run.sh hive

流处理测试案例

进入到 spark-bench 目录下，在该目录下执行操作：

测试案例 Workload
流处理 Streaming

步骤：

  1. 修改配置参数
  2. 首先在一个终端中执行生成随机数据
  3. 然后再另一个终端中执行
修改配置参数
vim <Workload>/conf/env.sh

在运行流数据处理案例时，例如 TwitterTag，Streaming 逻辑回归

首先在一个终端中执行生成随机数据

在执行脚本时必须要指定你要运行案例名字的参数，如下：

./<Workload>/bin/gen_data.sh TwitterPopularTags
然后再另一个终端中执行

在执行脚本时必须要指定你要运行案例名字的参数，如下：

./<Workload>/bin/run.sh TwitterPopularTags

当然你也可以在 <Workload>/conf/env.sh 配置文件中指定你要运行的子案例的名称，通过修改 subApp=TwitterPopularTags

其他测试案例

进入到 spark-bench 目录下，在该目录下执行操作：

测试案例 Workload
Kmeans Kmeans
线性回归 LinearRegression
决策树 DecisionTree
最短路径 ShortestPaths
标签传播 LabelPropagation
连通图 ConnectedComponent
强连通图 StronglyConnectedComponent
主成分分析 PCA

步骤：

  1. 修改配置参数
  2. 运行生成测试数据脚本
  3. 运行相应案例测试脚本
修改配置参数
vim <Workload>/conf/env.sh
运行生成测试数据脚本
./<Workload>/bin/gen_data.sh
运行相应案例测试脚本
./<Workload>/bin/run.sh

查看测试结果

在 spark-bench 目录下的 num 目录下可以查看到运行结果。

相关链接

开源项目官网 : https://github.com/CODAIT/spark-bench/tree/legacy

安装文档 : https://blog.csdn.net/xfg0218/article/details/79250019

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