Yahoo Streaming Benchmark 安装与使用指南
2024-09-09 16:55:56作者:裘晴惠Vivianne
本指南旨在帮助您了解并运行 Yahoo 的流处理基准测试项目,该项目用于评估低延迟(流式)解决方案,包括 Apache Storm、Apache Spark 和 Apache Flink。以下内容将按要求分模块详细介绍。
1. 项目目录结构及介绍
Yahoo Streaming Benchmark 的目录结构包含了不同组件和脚本,以及各种流处理框架的基准测试实现。以下是核心的目录概述:
cluster_setup: 包含设置集群环境的相关脚本或说明。conf: 配置文件所在目录,可能存放不同框架的配置模板。data: 可能存放模拟数据或者测试数据集。flink-benchmarks,spark-dstream-benchmarks,spark-ss-benchmarks,storm-benchmarks: 分别对应Flink、Spark DStream、Spark Structured Streaming、Storm的基准测试代码。streaming-benchmark-common: 提供了共享的代码库或工具函数,适用于所有框架的基准测试。scripts或基准测试启动相关的脚本如stream-bench.sh: 用于自动化部署和执行基准测试。- 其他必要文件如
LICENSE,README.md: 许可证和项目说明文档。
2. 项目的启动文件介绍
主要启动脚本:stream-bench.sh
这个脚本是基准测试的核心启动脚本,它负责下载必要的依赖(如Kafka、Storm、Flink等),配置这些系统,并执行实际的基准测试。用户在使用前需根据自己的环境调整该脚本中的变量,例如指定Kafka、Storm、Flink的版本路径,确保这些依赖项能够正确被下载和解压。
在编辑 stream-bench.sh 时,重点修改以下步骤:
- 设置Kafka、Storm、Flink等相关软件包的下载URL和存储路径。
- 根据需要,调整任何特定于环境的配置。
执行脚本之前,确保已安装必要的前提条件(如Java环境)并正确设置了环境变量。
3. 项目的配置文件介绍
配置文件通常位于 conf 目录下,每个流处理框架可能会有其特定的配置文件。这些配置文件定义了基准测试的行为,比如Kafka的主题名称、Redis服务器的信息、窗口大小、事件处理逻辑等关键参数。
- 框架特定配置: 每个框架如Flink、Spark或Storm可能有自己的一套配置文件,用来调整内存分配、执行策略等。
- 应用配置: 基准测试自身可能有一个或多个配置文件,定义基准任务的具体细节,例如输入源、输出目标、时间窗口的长度等。
为了使基准测试适应您的需求,仔细阅读各框架的配置文件指导,并根据实际情况调整配置值。记得在进行重大更改后,先验证配置的有效性,以避免运行时错误。
以上就是关于 Yahoo Streaming Benchmark 的基础介绍,包括其目录结构、启动脚本和配置文件的基本理解。通过深入研究这些部分,您可以更有效地设置和利用此基准测试工具来评估不同的流处理平台性能。
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
173
193
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
647
263
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
269
93
暂无简介
Dart
622
140
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
377
3.32 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.1 K
620
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
856
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1