在先前有关CDW性能的博客文章中，我们将Azure HDInsight与CDW进行了比较。在此博客文章中，我们使用TPC-DS 2.9基准测试比较了使用Cloudera数据平台（CDP ）上的Cloudera数据仓库（CDW）的Apache Hive-LLAP与Amazon上的EMR 6.0（也由Apache Hive-LLAP支持）。亚马逊最近宣布了其最新的EMR版本6.1.0，支持ACID事务。该基准测试是在EMR 6.0版上运行的，因为我们无法使查询在6.1.0版本上成功运行。稍后在博客中对此有更多的了解。
尽管这两种服务都由开源Apache Hive-LLAP的相同版本提供支持，但基准测试结果清楚地表明CDW更适合使用LLAP来提供最佳性能：
- CDW运行TPC-DS基准测试套件的速度是EMR的3倍以上，分别是3小时和11小时（见图1）。
- CDW上的查询平均比EMR上的查询运行速度快5倍，从而提供了总体上更快的响应时间（见图2）。
- 基准测试在CDW上取得了100％的成功。相反，EMR在运行query72的问题上运行了10多个小时。
您可以在此处找到所有基准脚本来设置和运行10TB规模的TPC-DS 。此外，可以在此处找到用于基准测试的脚本和EMR集群配置。CDW是针对Cloudera数据平台（CDP）的分析产品。您可以使用此处的脚本在Amazon上轻松设置CDP 。
基准配置
在CDW上，当您根据数据目录（表和视图的目录）配置虚拟仓库时，平台将提供经过完全调优的LLAP工作节点，以准备运行您的查询。不需要额外的设置或配置步骤即可运行基准测试。基准测试运行完成后，如果未检测到其他活动，虚拟仓库将自动挂起。对于基准测试，我们选择了10个节点集群的“小型”虚拟仓库大小。
在EMR上，我们启用了10个具有与CDW相同节点类型的工作程序，以进行类似的比较，其中100％的容量专用于LLAP。
S3上存储的TPC-DS 10TB数据集以CDW的ACID ORC格式和EMR 6.0的非ACID ORC格式生成。
Cloudera数据仓库与EMR
对于基准测试，我们对每个查询执行了两次运行，并选择了运行时间最少的运行。多次运行同一查询使我们能够使用前一次运行在SSD上缓存的数据来衡量性能。然后，通过汇总所有98个查询的运行时间来计算总运行时间。
如下图1所示，CDW在整个运行时间中的性能比EMR高出3倍，其中CDW在大约3小时（11,386秒）内完成了基准测试，而EMR则为11小时（41,273秒）。
图1 –总体运行时比较
性能上的差异不仅限于少数查询。我们发现60%的基准测试CDW的查询性能提高从2倍到160倍，平均每次查询速度提高了7.8倍。
图2 –每个查询加速的TPC-DS
EMR 6.1.0的问题
我们最初计划使用EMR 6.1.0运行该基准测试，因为它支持ACID ORC格式。但是，由于bigTableByteColumnVectorVectors（org.apache.hadoop.hive.ql.exec.vector.mapjoin.VectorMapJoinInnerBigOnlyLongOperator）中的序列化异常，我们无法通过表连接获得任何查询以成功运行。
解决此问题的方法是禁用向量化，但是在此设置下性能下降非常严重，以至于我们不得不放弃使用此版本运行的基准测试。
结论
CDW使用市场上最新、最优化的Hive引擎，由Apache Hive LLAP项目的先驱贡献者构建和支持，并立即提供了Cloudera在调整其性能平台方面的全部知识和经验。企业无需花费大量时间和精力来调整性能分析，而是可以直接关注最重要的事情：从数据中获取洞察力和价值。
除了提供更好的性能外，CDW还提供类似于SaaS的体验来无缝管理您的数据生命周期需求。CDW可以在高度优化的Kubernetes引擎上运行，可以根据实际查询工作负载快速自动缩放，从而提供对云（公共和私有）资源和预算的最佳利用。最后，CDP与其他数据生命周期服务（数据工程，机器学习和数据中心）一起在CDP中提供。CDP通过其通用的共享数据体验（SDX）模块，确保所有服务之间的端到端安全性，治理和元数据管理始终如一。
原文作者：Nita Dembla& Paul Vidal
原文链接：https://blog.cloudera.com/3x-better-performance-with-cdp-data-warehouse-compared-to-emr-in-tpc-ds-benchmark/
