大数据基准比较：Hadoop生态下的Hive、Tez、Shark与Impala性能研究

大数据基准（BigDataBenchmark）是一个在Hadoop生态系统中进行数据处理框架性能评估的重要工具，它于2017年9月1日发布。这个工具旨在对比和分析当时新兴的大数据处理技术，包括但不限于那些基于传统大规模并行处理器（MPP）架构的数据仓库解决方案，如Amazon Redshift；那些在Hadoop之上构建类似MPP执行引擎的系统，如Impala和HAWQ；以及优化MapReduce以提升分析工作负载性能的解决方案，如Shark和Tez。 该基准的研究重点是来自Pavlo等人2009年SIGMOD会议上发表的《大型数据集分析方法比较》（A Comparison of Approaches to Large-Scale Data Analysis）的工作负载和查询。作者们从该论文中选取了测试场景，并将其转化为完全托管在Amazon Elastic Compute Cloud (EC2)上的软件版本，使得用户可以从自己的计算机上运行这些测试。然而，需要注意的是，使用这个工具得出的结果与Pavlo等人的原始研究结果可能存在差异，主要体现在所使用的数据集不同以及对其中一个查询进行了修改，具体细节在FAQ中有详细说明。 通过BigDataBenchmark，研究人员和开发者可以深入了解各种大数据处理框架在处理复杂查询、执行效率和扩展性方面的性能，这对于选择合适的技术栈、优化数据处理流程以及提升大数据分析性能具有实际价值。使用者可以根据报告中的结果来调整其数据处理策略，或者作为衡量自身系统改进的标准。 该工具的使用流程包括运行工作负载、查看性能指标、讨论结果和解答常见问题（FAQ），并且鼓励用户自行尝试以获得符合自己环境的实际体验。BigDataBenchmark是一个不可或缺的工具，对于理解Hadoop生态系统的多样性以及各个组件在大数据处理场景中的竞争地位具有重要意义。