如何编译及使用hive-testbench生成Hive基准测试数据

Posted 2021-04-29 Hadoop实操

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Fayson的github：https://github.com/fayson/cdhproject

提示：代码块部分可以左右滑动查看噢

1.文档编写目的

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前面Fayson介绍了《》，在本篇文章Fayson主要介绍GitHub上的一个开源的项目hive-testbench，该项目主要基于TPC-DS进行封装利用MapReduce的方式快速的生成Hive基准测试数据，本篇文章主要介绍如何编译及使用hive-testbench生成指定数据量的Hive基准测试数据。

• 内容概述：

1.环境准备及编译hive-testbench

2.生成并加载数据

3.总结

• 测试环境：

1.RedHat7.3

2.采用root用户操作

2.环境准备

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1. 
   

https://github.com/hortonworks/hive-testbench.git

（可左右滑动）

下载至本地目录

[root@ip-172-31-16-68 ~]# git clone https://github.com/hortonworks/hive-testbench.git

（可左右滑动）

2.安装hive-testbench编译依赖环境

[root@ip-172-31-16-68 ~]# yum -y install gcc gcc-c++

（可左右滑动）

3.编译并打包hive-testbench

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这里Fayson只是用TPC-DS，所以主要介绍编译TPC-DS，TPC-H的编译方式一样只是使用的脚本为tpch-build.sh，在编译的过程中需要下载Maven和TPC-DS或TPC-H的源码工程，所以该编译节点需要有访问互联网的权限。

1. 进入hive-testbench目录

[root@ip-172-31-16-68 ~]# cd hive-testbench/
[root@ip-172-31-16-68 hive-testbench]# ll

（可左右滑动）

2.在hive-testbench目录下执行如下脚本进行编译打包

  
    
    
  

   
     
     
   
[root@ip-172-31-16-68 hive-testbench]# ./tpcds-build.sh 
  
    
    
  

（可左右滑动）

3.等待编译结束，如下显示则表示编译成功

至此已完成hive-testbench的编译

4.生成并加载数据

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1.在hive-testbench目录下执行如下脚本生成并加载测试数据

  
    
    
  

   
     
     
   
[root@ip-172-31-16-68 hive-testbench]# ./tpcds-setup.sh 10 /extwarehouse/tpcds
  
    
    
  

（可左右滑动）

参数说明：

10表示生成的数据量大小GB单位

/extwarehouse/tpcds表数据数据生成的目录，目录不存在自动生成，如果不指定数据目录则默认生成到/tmp/tpcds目录下。

由上图可以看到生成数据的方式是向集群提交了一个MapReduce作业，使用这种方式生成测试数据会比前面Fayson介绍的《》效率高。

2.等待脚本执行成功

有如上图显示则表示脚本执行成功，成功生成了测试数据并创建了tpcds_text_10和tpcds_bin_partitioned_orc_10两个数据库。

3.在命令行查看HDFS上的数据是否与我们指定的量一致

数据总量与指定10GB数据量一致（注意：这里生成数据会与指定的量有一些出入）

各个表大小

4.通过Hue验证生成的测试数据

可以看到生成了两个数据库分别为tpcds_text_10和tpcds_bin_partitioned_orc_10两个库。

生成了测试用的所有表， 并将数据load到相应的表中

5.总结

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在编译hive-testbench项目时需要有外网环境，在编译的过程会下载Maven的安装包、下载Maven依赖以及TPC-DS的源码在后面的文章Fayson会结合真实环境通过脚本的方式运行TPC-DS的99条SQL来做Hive、Impala、Presto等服务的基准测试。

参考：

https://github.com/hortonworks/hive-testbench

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为天地立心，为生民立命，为往圣继绝学，为万世开太平。

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