Kylin 性能 | 性能全面提升:Kylin4 vs Kylin3 官方性能测试报告
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2021-10-09 08:32
Kylin 社区于 2021 年 08 月 30 日发布 Apache Kylin 4.0.0，这是 Kylin 4.X (Kylin on Parquet) 的第一个正式版本。Apache Kylin 的目标是成为一个高性能、低云上 TCO 的开源 OLAP 平台。Kylin 4 升级了架构，使 Kylin 的学习、部署、调优更加简单，也使得在云上的部署、扩容更加简单。如果你对技术架构的细节感兴趣的话，欢迎阅读我们的技术文章：https://kylin.apache.org/blog/2021/07/02/Apache-Kylin4-A-new-storage-and-compute-architecture/
为了使得新老用户能够简单直接地了解 Kylin 3 和 Kylin 4 的性能差别，Kylin 发布小组在一个标准的软硬件环境，提供一个易于复现、易于观测的性能测试方式，从而为用户提供不同版本之间 Kylin、乃至不同 OLAP 工具之间性能比较的手段。由于我们比较熟悉 AWS 系列产品，所以这里选择 AWS 平台的 EMR 产品作为测试平台。
准备
01
硬件资源一览
备注：
什么是 vCPU？Each vCPU is a thread of either an Intel Xeon core or an AMD EPYC core, except for M6g instances, A1 instances, T2 instances, and m3.medium.
关于选用的节点（EC2）的详细硬件信息， 请访问 AWS 官网：https://aws.amazon.com/ec2/instance-types
Kylin 3 使用磁盘空间较多，所以 Core 节点使用数据盘尺寸为 700GB；与此相对的，Kylin 4 的集群 Core 节点数据盘尺寸为 400GB
创建 EMR 集群的描述文件见附件
02
Hadoop 组件版本一览
备注：
关于AWS EMR Hadoop 的更多版本信息，请访问官网 https://docs.aws.amazon.com/emr/latest/ReleaseGuide/emr-release-5x.html#emr-5310-components
03
性能度量标准一览
04
测试步骤
准备测试需要的 JMeter 文件，创建 EMR 集群的脚本
按照 scale factor = 10 分别创建 TPC-H 和 SSB 的数据文件，保存到 S3
创建 EMR 集群，根据不同 Kylin 的版本，对应的 Hadoop 组件有所不同，具体参考附件提供的脚本
下载 TPC-H 和 SSB 的数据文件，Hive 建表
部署和启动 Kylin 实例
导入 TPC-H 或者 SSB 的 Kylin 元数据，触发构建任务
记录 “Cubing Duration” 和 “Storage Size”
下载 JMeter 文件，在三分钟的预热查询后，依次执行单线程串行查询测试，多线程并发查询测试，每轮测试 15 分钟，测试完成收集保存 JMeter 的报告文件
释放集群资源，测试结束
测试结果
01
TPC-H 基准结果
平均查询响应时间对比
并发测试对比
对于 Kylin 4，我们做了单线程和四线程查询性能对比测试，结果如下。
02
SSB 基准结果
平均查询响应时间对比
结论
数据加载时间和 Cube 存储大小
相对 Kylin 3 的 MR 构建引擎，得益于较高的资源利用率，同时减少了转换为 HFile 的步骤，Kylin 4 大大减少构建 Cube 使用的时间，构建时间（Cubing Duration）减少了 62.6%；
由于 Kylin 3 存在两份不同格式的 Cube 文件，并且列式存储的 Parquet 使用的空间也较少，Kylin 4 的 Cube 磁盘空间（Storage Size）也大幅降低了 72.56%。
查询性能
在复杂查询场景下，Kylin 3 查询优化难度较大，需要对 HBase RS Server、Kylin Query Server 进行反复优化，并且压力测试场景下出现查询节点不稳定，查询响应时间随时间进行不断变差的情况；Kylin 4 由于去除了Query Server 的单点瓶颈，Response Time 和 QPS 都有明显提升，在 TPC-H 查询集上，Kylin 4 有 5-7 倍的提升，其并发也有 4 倍的提升。
在点查询场景下，Kylin 4 经过一些基本的调参，性能也能满足亚秒级查询的需求，与 Kylin 3 表现相对比较接近。
学习成本和调参难度
相对 Kylin 3 有众多的构建步骤，同时也依赖多种组件，如 Hive、MapReduce、HBase，需要学习和了解多种技术架构，熟悉多种组件参数配置，学习成本和调参难度较大。
与此对应，Kylin 4 构建和查询都统一切换到流行的 Spark 计算引擎，新用户上手 Kylin 4，学习和调参基本只需要掌握 Spark 即可，这些学习材料可以说很容易找到，并且常用的参数项要远远少于 Kylin 3。
其它
由于时间原因，这里 Kylin 3 的构建过程并没有使用 Spark 和 Flink 来进行测试，我们相信如果使用 Spark 和 Flink 作为构建引擎， Kylin 3 的构建速度会得到一定程度的提升，但是由于存在转换为 HFile 的步骤， Kylin 3 仍会慢于 Kylin 4。
囿于精力和个人水平，这次测试过程并没有做到百分百的发挥不同版本的最好水平，笔者在此特附上性能测试使用的配置文件、脚本、HTML 测试报告，欢迎大家多多尝试和发现更多有趣的结论。谢谢大家。
文档/附件 & 推荐阅读
Kylin 4 with TPC-H: https://github.com/Kyligence/kylin-tpch/issues/6
点击阅读原文，查看测试报告