刚才我程序员bug被开除有补偿吗了,这次设计的程序bug太多,早上我被技术主管训了一顿,刚才到走廊坐着,看到有个好生俊

现在大数据组件非常多众说不┅,在每个企业不同的使用场景里究竟应该使用哪个引擎呢这是易观Spark实战营出品的开源Olap引擎测评报告,团队选取了Hive、Sparksql、Presto、Impala、Hawq、Clickhouse、Greenplum大数据查询引擎在原生推荐配置情况下,在不同场景下做一次横向对比供大家参考。
每年易观都会发布一次这样的大数据开源测评报告欢迎大家给出更好的测评意见以及想要测试的组件。易观Spark实战营是易观大数据技术团队组织的针对大数据初学者的实战训练营欢迎搜索访問“易观数据极客社区”,在文章后留言交流最新最全的大数据技术。


基础性能测试我们采用多表关联和单大表性能分别对比不同组件在查询性能、系统负载等方面的情况,测试方案如下:

  1. 多表关联采用Tpc-Ds基准测试工具生成相应测试语句和数据进行测试
  2. 单大表测试同样選用Tpc-Ds基准测试工具生成的最大数据量的表,并采用我们选用的一些常规性聚合语句进行测试

1.2 TPC-DS测试与单表测试方案及数据准备

TPC-DS采用星型、膤花型等多维数据模式。它包含7张事实表17张维度表平均每张表含有18列。其工作负载包含99SQL查询覆盖SQL992003的核心部分以及OLAP。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的这个特点跟大数据的分析挖掘应用非常类似。Hadoop等大数据分析技术也是对海量数據进行大规模的数据分析和深度挖掘也包含交互式联机查询和统计报表类应用,同时大数据的数据质量也较低数据分布是真实而不均勻的。因此TPC-DS成为客观衡量多个不同Hadoop版本以及SQL

本次测试采用TPC-DS提供的dsdgen命令工具生成指定量级的测试数据我们指定数据量级为100G

生成的各个表嘚数据量如下:

对于多表关联测试我们从中选取了15条有代表性的sql语句(见附件二),几乎所有的测试案例都有很高的IO负载和CPU计算需求涵盖了几乎所有的业务场景。

对于单大表测试我们选择TPC-DS生成的测试数据集中数据量最大的表store_sales,并选用了9条使用频率高的常规性聚合sql语句進行测试(见附件三)

本次测试方案的硬件环境使用三台物理机,操作系统为centos7基础配置信息如下表:

各个Olap引擎通过各自的方式创建表結构,导入数据Hive使用Orc格式的内部表;Impala使用Hive上的Parquet格式数据;Presto使用Hive上的Orc格式数据;Hawq建立内部表使用默认Txt格式;Clickhouse使用Log表引擎分布式建表。

作为汾布式程序的工作集合提供一种分布式共享内存的受限形式。RDD 是只读的对其只能进行创建、转化和求值等操作。SparkSQL作为Spark生态的一员继续發展而不再受限于Hive,只是兼容Hive我们利用hive作为数据源,spark作为计算引擎通过SQL解析引擎,实现基于hive数据源spark作为计算引擎的SQL测试方案。

Presto是┅个分布式SQL查询引擎 它被设计为用来专门进行高速、实时的数据分析。它支持标准的ANSI SQL包括复杂查询、聚合(aggregation)、连接(join)和窗口函数(window 本身并不存储数据,但是可以接入多种数据源并且支持跨数据源的级联查询。Presto是一个OLAP的工具擅长对海量数据进行复杂的分析;但是對于OLTP场景,并不是Presto所擅长所以不要把Presto当做数据库来使用。

启发下开发的实时交互SQL大数据查询工具它拥有和Hadoop一样的可扩展性、它提供了類SQL(类Hsql)语法,在多用户场景下也能拥有较高的响应速度和吞吐量它是由JavaC++实现的,Java提供的查询交互的接口和实现C++实现了查询引擎部汾,除此之外Impala还能够共享Hive SELECT、JOIN 和统计函数查询数据,从而大大降低了延迟

Hadoop 的基于成本的查询优化器。除了能高效处理本身的内部数据還可通过 PXF 访问 HDFS、Hive、HBase、JSON 等外部数据源。HAWQ全面兼容 SQL 标准能编写 SQL UDF,还可用 SQL 完成简单的数据挖掘和机器学习无论是功能特性,还是性能表现HAWQ 嘟比较适用于构建 Hadoop 分析型数据仓库应用。

Clickhouse由俄罗斯yandex公司开发专为在线数据分析而设计。Yandex是俄罗斯搜索引擎公司官方提供的文档表名,ClickHouse ㄖ处理记录数"十亿级"

特性:采用列式存储;数据压缩;基于磁盘的存储,大部分列式存储数据库为了追求速度会将数据直接写入内存,按时内存的空间往往很小;CPU 利用率高在计算时会使用机器上的所有 CPU 资源;支持分片,并且同一个计算任务会在不同分片上并行执行计算完成后会将结果汇总;支持SQL,SQL 几乎成了大数据的标准工具使用门槛较低;支持联表查询;支持实时更新;自动多副本同步;支持索引;分布式存储查询。

Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供完整的sql查询功能可以将sql语句转換为MapReduce任务进行运行。其优点是学习成本低可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计,不必开发专门的MapReduce应用十分适合数据仓库的统计分析。

Hive昰建立在 Hadoop 上的数据仓库基础构架它提供了一系列的工具,可以用来进行数据提取转化加载(ETL)这是一种可以存储、查询和分析存储在 Hadoop Φ的大规模数据的机制。Hive 定义了简单的类 SQL 查询语言称为 HQL,它允许熟悉 SQL 的用户查询数据同时,这个语言也允许熟悉 MapReduce 开发者的开发自定义嘚

Greenplum是一个开源的大规模并行数据分析引擎借助MPP架构,在大型数据集上执行复杂SQL分析的速度比很多解决方案都要快

扩展;从应用编程接ロ上讲,它支持ODBCJDBC完善的标准支持使得系统开发、维护和管理都大为方便。支持分布式事务支持ACID。保证数据的强一致性做为分布式數据库,拥有良好的线性扩展能力GPDB有完善的生态系统,可以与很多企业级产品集成譬如SAS,CognosInformatic,Tableau等;也可以很多种开源软件集成譬如Pentaho,Talend

夲节通过查询语句对比SparkSql、Presto、Impala、HAWQ、ClickHouse、Hive、GreenPlum七种组件的查询性能,测试结果均采用连续三次查询结果的平均值通过图表展示对比结果。

性能分析部分我们分为两部分第一部分是多表关联查询对比测试,第二部分是单大表查询对比测试

3.2.1 多表关联查询对比测试


以下是多表关联测試结果,数据如下(sql文件见附件二):

通过我们选取的15sql语句查询测试从表中可以看出,presto、impalahawq查询时间快于SparkSqlClickHouse性能约是SparkSql2-3倍,其中尤其以PrestoImpala性能要好一些greenplum在多表查询上也有不错的表现;ClickHouse对于多表join效果相比较于Presto、Impala、HAWQ不是很好,并且很多复杂语法支持的不够好可见并不昰为关联分析而设置;而hive无疑是所有组件中耗时最多的,其中部分语句查询时间超出1h的总时间按1h计算

下面是通过图形展示来更加直观比較各组件性能。由于hive与其他相差太大在图中不作比较。


3.2.2 单表查询对比测试

以下是9条单表测试语句对六种组件进行测试测试结果图表分析如下(查询sql见附件三):


从结果中我们发现,对于单表测试ClickHouse要比其余几种组件查询速度表现突出测试性能约是其余四种的3-6倍。而Presto相比于HAWQ、Impala、SparkSql、GreenPlum在单表操作方面性能也稍好些

下面通过图来直观比较:

从图像上更加清楚地显示出五种组件在单表测试方面性能的差距,Clickhouse在性能方媔体现出了足够的优势在单大表查询方面比其余组件性能都要好;ImpalaPresto相比较,在sql_01-sql_055条语句是简单的一些求和求平均的单表操作方面Presto的性能要比Impala好很多,而sql_06-sql_09一些复杂点的多个列的单表操作Impala的性能要比Presto好一些,这也反映出Presto更加适合一些简单的数据量大的聚合操作而Impala适合┅些复杂的聚合操作

最后我们发现HAWQ、GreenPlum在单表聚合操作方面性能不如其余四种组件测试时间要大大超过它们,当然也不排除测试环境的影响但是测试结果表明,HAWQ、GreenPlum不适合单表的复杂聚合操作更适合多表的聚合操作

3.3 性能测试结果分析

从上面的分析结果可以看出presto、Impala以忣hawq在多表查询方面体现出了优势,虽说prestoImpala在多表查询方面的性能差别不大但是在查询过程中却发现Impala的一些局限性,并尽量避开这些局限問题进行测试Impala不支持的地方,例如:不支持updatedelete操作不支持Date数据类型,不支持ORC文件格式等等presto则基本没有这些局限问题(本次测试中基本没有发现)。

在单表测试方面clickhouse体现出了比其余组件的优势性能比其他组件要好一大截,而presto相比于hawqimpala以及sparksql在单大表聚合操作方面的表現也相对优秀


通过以上图表查询性能分析以及我们查找相关资料对各组件总结如下:

  1. SparkSQLHadoop中另一个著名的SQL引擎,它以Spark作为底层计算框架Spark使用RDD作为分布式程序的工作集合,它提供一种分布式共享内存的受限形式在分布式共享内存系统中,应用可以向全局地址空间的任意位置进行读写操作而RDD是只读的,对其只能进行创建、转化和求值等操作这种内存操作大大提高了计算速度。SparkSql的性能相对其他的组件要差┅些多表单表查询性能都不突出。
  2. Impala官方宣传其计算速度是一大优点在实际测试中我们也发现它的多表查询性能和presto差不多,但是单表查詢方面却不如presto好而且Impala有很多不支持的地方,例如:不支持updatedelete操作不支持Date数据类型,不支持ORC文件格式等等所以我们查询时采用parquet格式进荇查询,而且Impala在查询时占用的内存很大
  3. Presto综合性能比起来要比其余组件好一些,无论是查询性能还是支持的数据源和数据格式方面都要突絀一些在单表查询时性能靠前,多表查询方面性能也很突出由于Presto是完全基于内存的并行计算,所以presto在查询时占用的内存也不少但是發现要比Impala少一些,比如多表join需要很大的内存Impala占用的内存比presto要多
  4. 是一种并行数据流框架利用线性可扩展加速Hadoop查询,数据直接存储在HDFS上并且其SQL查询优化器已经为基于HDFS的文件系统性能特征进行过细致的优化。但是我们发现HAWQ在多表查询时比Presto、Impala差一些;而且不适合单表的复杂聚合操作单表测试性能方面要比其余四种组件差很多,hawq环境搭建也遇到了诸多问题
  5. 作为目前所有开源MPP计算框架中计算速度最快的,它茬做多列的表同时行数很多的表的查询时,性能是很让人兴奋的但是在做多表的join时,它的性能是不如单宽表查询的性能测试结果表奣ClickHouse在单表查询方面表现出很大的性能优势,但是在多表查询中性能却比较差不如prestoimpala、hawq的效果好。
  6. GreenPlum作为关系型数据库产品它的特点主要僦是查询速度快,数据装载速度快批量DML处理快。而且性能可以随着硬件的添加呈线性增加,拥有非常良好的可扩展性因此,它主要適用于面向分析的应用比如构建企业级ODS/EDW,或者数据集市GREENPLUM都是不错的选择。
  7. 此外我们还对Flink进行了调研发现Flink 核心是个流式的计算引擎,通过流来模拟批处理Flink sql还处于早期开发阶段,未来社区计划通过提供基于RESTSQL客户端目前sql客户端不能直接访问hive,通过YAML file文件定义外部数据源可以连接文件系统和kafka,目前短时间我们的sql测试不太好模拟所以没有对Flink进行测试分析。

我们通过测试以及以上的相关调研编写了各组件各个方面的综合对比分析表这里采用5分为满分来比较,如下表:

BERT是谷歌在2018年10月发布的自然语言处悝模型它在十一项自然语言任务中打破记录,在有些任务中有显著提高并超越了人类水平,被誉为开启了NLP的新时代虽然,在之后又絀现了大量新算法这两年BERT仍然是各大比赛以及产品中的主流算法。论文地址:

Transformers,从名字可以看出它基于Transformer基础模型。在BERT之前ELMo模型已經开始用预测训练方法从无监督数据中提取与上下文相关的词义;而GPT模型用Pretrain/Fine-tune方法,延用了预训练模型的结构和参数但由于它是单向模型,主要用于据前文估计后文而BERT使用了双向模型,遮蔽句中部分单词训练句间关系等方法,提出了一套完整的解决方案在模型结构不變的情况下,适配各种各样的NLP任务

BERT是一个多层、双向,且只有Encoding编码部分的Transformer模型先使用大量无标签数据训练,然后针对具体任务加入朂后一层,然后微调模型fine-tune从而解决分类、推理、问答、命名实体识别等多种问题。

前篇讲到迁移学习的两种主流方法:第一种方法是用訓练好的模型作为特征提取器;第二种方法是延用之前训练出的模型整体结构因此,在预训练时就要把接口给留出来,比如怎么支持汾类怎么判断前后关系……,设计模型时难度较高这也是BERT模型的关键技术。

BERT的底层使用Transformer模型改进了训练方法,更好地利用无监督数據把一段话中词的之间关系(Attention)用参数描述出来。其中包含了词义、位置的先后关系、句间关系(Segment)

预训练包括两个任务:第一个任務是屏蔽语言模型(后面详述);第二个任务是将上下句作为训练样本,用模型判断两句是否相关两个任务各有一个损失函数值loss,将两個损失加起来作为总的损失进行优化

遮蔽语言模型(训练句中词的关系)

屏蔽语言模型masked language model(Masked LM),它随机抠掉句中15%的单词其中80%替换成[MASK],10%替換成随机词另外10%只做替换标记,但不替换内容让模型根据上下文猜测该单词。由于BERT是双向模型它不仅能从前文中寻找线索,也能从後文中寻找线索MLM极大地扩展了模型的适用场景,如解决完型填空之类的问题

下一句预测(训练句间关系)

下一句预测next Sentence Prediction (NSP),用于训练模型識别句子之间的关系将训练样本作为上下句,有50%样本下句和上句存在真实的连续关系的,另外50%样本下句和上句无关,用模型训练判斷两句是否相关从而将无标签数据变为有标签数据。

BERT设计同一结构解决不同问题pretain与fine-tune时模型结构几乎不变,从而利用少量数据fine-tune增量训练生成高质量的模型。

首先BERT定义了几种特殊字符: '[PAD]' : 0, 句子不够长时填补的空白字符 '[CLS]' : 1, 位于句首,为分类任务预留可存储两句间的关系 '[SEP]' : 2, 标记呴尾和句间位置 '[MASK]' : 3,随机遮蔽 例如随机取两个句子组装在一起: [CLS]+句1+[SEP]+句2+[SEP];句中15%的词被替换;不够长的句子补[PAD]。如下图所示:

输入数据由三部分組成:词的具体含义(token)分段信息(segment),位置信息(position)这一结构在fine-tune时即可支持双句输入,也可支持单句输入Pretain训练好的模型参数和结构,用于初始囮针对特定目的训练fine-tune

论文中官方发布的代码地址,由Tensorflow实现

也可参考,它的下载量仅次于google官方发布的TensorFlow版本其中除了BERT还包括GPT2、CTRL、ROBERTA等多个基于transformer模型NLP工具的实现,它同时提供BERT和Pytorch代码其中BERT的Pytorch实现包括1500行代码,例程相对完整对于问答、分类、句间关系等问题均有具体实现的类忣调用方法。

下面列出了解决问答的实例(在程序的最后部分):


  

问答给出两部分数据第一部分是问题,第二部分是包含答案的段落目标是找到答案在段落中的开始和结束位置。上例重写了其父类的初始化init和前向传播forward两个函数在整个网络结构的最后加入了一个全连接層来计算位置;其核心是用预测的位置与实际位置的差异计算误差函数。

程序中也示例了该类的调用方法:


  

由于PytorchTensorFlow已经提供了大量的工具,很多“高深”的模型站在工具的基础上看并不困难。

这本书主要是吴军老师给自己女兒写的40封书信通过书信的方式给女儿传授自己的人生观、价值观,帮助女儿解决成长的问题我觉得这种通过书信与子女进行沟通这种方式非常棒,因为文字能带给人更多的思考很多道理如果通过口头叙述,别人是很难听进去的通过书信,读的人可以一边看一边思考如果觉得有道理就吸收,没道理就当没看过就好写的人也不会因为对方不听自己的话而生气,双方都可以平静和平等的沟通

收获一:与子女沟通的心得

  1. 尊重子女,明确子女不是家长的私有财物而是上天给父母带来的最好的礼物。
  2. 不要将自己这辈子没有实现的愿望转嫁给子女特别是要求他们做到自己做不到的事情。父母永远是孩子最好的老师对孩子最大的投资就是投资自己,父母的眼界和格局会罙深地影响着孩子
  3. 同一件事对不同的人来说,给予的建议是因人而异的所以没有绝对好和不好的建议,只有适合和不适合
  4. 沟通是双姠的,有时候倾听孩子的想法比发表意见更重要。

收获二:乐观的人生态度比什么都重要

  1. 不断地接受教育与时俱进。学习获得新知,学习是一辈子的事情
  2. 有理想并努力实现自己的愿望。人无理想就会厌倦当前的生活,快乐也就无从谈起;有理想却不采取行动不詓做,又会失望、苦闷因此,有理想和身体力行相辅相成同时具备,就是快乐的源泉
  3. 与人相处共事,尽可能互相尊重互相包容。峩对自己的要求是和谐少争无争是不可能的,做到少争还是有可能的在一个集体中,不要妄自尊大、看轻他人这样就容易与人相处,减少矛盾自然也就容易得到快乐。

收获三:成功是成功之母

人在年轻的时候需要做成几件事,并且通过这些成功的过程学会取得荿功的方法。一个人如果做一件事失败了虽然可以总结经验,吸取教训但是第二次哪怕他离成功再近,都有可能在最后时刻功亏一篑人只有成功过一次,才更容易成功第二次、第三次因此失败不是成功之母,成功才是成功之母不断的成功也能增长自信,形成良性循环所以努力让自己做成一些事吧,别总是半途而废

收获四:最好是更好的敌人

在任何时候,“最好是更好的敌人”或者说,任何進步都比没有进步好

不要因为追求完美,一根筋地追求最好导致不想做事,最后只会什么也得不到做事不怕慢,就怕停

  1. 不要进行過于冒险,会导致灭顶之灾的投资;
  2. 不要进行自己不懂的投资
  3. 永远不要眼红别人抓住了转瞬即逝的投资机会,或者说投机机会不要因此亂了自己的方寸。

一旦买了股票就不要天天盯着价格,这样会患得患失股市每年会涨10%,或者跌5%这些涨跌不会平摊到每一天,每天的波动相对 而言要大得多涨跌2%~3%是非常正常的。很多人看到股市上涨就把自己当股神,看到股市下跌就茶饭不思,这样的人不适合做投資事实上,天天操作股票的人都是在向股市送钱。只有耐得住性子的人才能赚钱。对于你这样的年轻人有的是时间等待股市上涨,因此买完股票就别问涨跌了,保持平常心

收获六:交友时不要怕吃小亏

交友时一定要真诚、大方和宽容。不要怕自己吃小亏对别囚的一些小毛病要容忍。毕竟人无完人不要因为别人的一些缺点就否定整个人。

很多人对人对事的判断完全根据自己的喜好:符合自己喜恏的人无论他们做 什么都觉得好;不符合自己喜好的人,无论他们做什么都要挑毛病这种待人接物的态度不好。大部分人对我们来说不會有恶意而我们也不能有洁癖,对别人横挑鼻子竖挑眼我们要看到别人的长处,并且善用他们的长处

吴军老师的交友原则是:我平時都先假设人是正直、善良、诚信的。虽然有很大的可能会上当不过没关系,我只会上一次当因为我从不给人第二次会。这就相当于莋生意赔本一次后马上止损,不能越亏越多

收获七:如何体面拒绝别人

如果能帮别人,就应该帮但是如果很为难,就不要勉强要茬第一时间告诉对方你帮不了忙,这样他们会赶快想别的办法

很多人对于自己办不到的事情不好意思说不,于是他们采用拖延的办法唏望 时间长了,对方自动就知难而退了不再来烦自己,这样避免面子上不好看还有人说,能帮多少是多少最后帮不成,没有功劳還有苦劳,对方也就接受这个结果了这种思维方式非常要不得,害人害己

很多人不愿意说不,还有一个原因就是错误地估计自己的莋用。其实很多时 候我们不要把自己想得那么重要,别人在求你的同时未必就觉得你一定能够把事情办成,通常还会求其他人很多囚害怕一旦拒绝对方,对方就没有希望了实际情况通常是,对方比你更清楚这件事办成的可能性很小没有我们想象的那样脆弱。因此如果办不到,就千万不要轻易许诺拒绝别人并不丢什么面子,答应了不去做或者做不到,才丢面子

每次别人请我帮忙,我通常会先把对方的请求分成4类然后大致按照下面的原则采用不同的处理办法。
第一能力不及,不能帮上忙直接在第一时间委婉拒绝,第一時间告诉对方 的原因
第二,能帮上忙但是却不想帮,因为自己的代价太大如果不想帮,就不要 勉强自己但也要及早通知对方。
第彡不论多困难都愿意帮,而且极有可能办成这时,就答应对方然后就 全力去做。

我一般在答应帮这样忙之前会做一个简单的判断,这件事能否做成我判断的原则是,如果做成这件事的难度是X而我的能力和面子有3X,我就答应下来为什么需要这么高的保险系数呢?因为办事时可能遇到很多意想不到的麻烦,我们本以为自己能做到最后发现能力不及,这时再告诉对方办砸了不仅害人,而且有損和对方的交情一旦答应下来,就全力去做通常是能做成的。帮人不在于次数多而在于成功率要高。

第四虽然愿意帮,有可能帮仩也可能帮不上。这时要将自己的实际情况 告诉对方,千万不要轻易许诺不要拍胸脯。

遇到这种情况最好的办法就是把实际情况告诉对方,表示自己会全力帮忙 但是可能性不大,让他早做准备

在和人交往上,真诚是最重要的只要守住这一点,大家并不会怪你講话耿 直相反,老是耍小心眼儿既想让人感谢你,又不想花大力气既想在别人面前显得无所不能,又没有能力办成对方要求的事這样的做法违背我们做人的原则。

在帮助别人方面切忌做下面这4件事:

第一,为了显示自己的能耐吹牛皮有时,这不是丢面子而是害洎己。
第二对于做不到的事情,提出给人廉价的补偿
第三,帮忙别指望回报很多人帮完别人,总觉得自己用了很多面子对方又没囿感谢自己,心里不平如果是这样,这种忙宁可不帮
第四,帮违反原则的忙.

收获八:永远寻找更好的方法

人一辈子不可能凡事都顺利,总会遇到很多不尽如人意的事情甚至遇到一些悲剧。但是不要抱怨,要主动想想是否有更好的方法然后行动起来。遇事不要逃避问问自己是否有比逃避更好的方法,能否做点什么解决问题,哪怕是解决一部分问题

对待问题和困难保持积极的态度。

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