ShuffleBench: Ein Benchmark für groß angelegte Daten-Shuffling-Operationen mit verteilten Stream-Verarbeitungs-Frameworks

Kernkonzepte

ShuffleBench ist ein neuer Benchmark, der sich auf das Shuffling von Daten in großen Mengen konzentriert und die Leistung verschiedener Stream-Verarbeitungs-Frameworks bewertet.

Zusammenfassung

ShuffleBench wurde entwickelt, um die Leistung moderner Stream-Verarbeitungs-Frameworks zu bewerten, wobei Flink die höchste Durchsatzrate aufweist, gefolgt von Kafka Streams. Hazelcast zeigt eine sehr niedrige Latenz, während Spark eine starke Korrelation zwischen Durchsatz und Latenz aufweist. Die Benchmark-Ergebnisse bieten Einblicke in die Leistungsfähigkeit der Frameworks für große Daten-Shuffling-Anwendungen.

Einleitung:

Distributed Stream Processing Frameworks wie Spark, Flink, Kafka Streams und Hazelcast sind weit verbreitet.

ShuffleBench Benchmark:

Einführung eines neuen Benchmarks für Stream-Verarbeitungs-Frameworks.
Flink erreicht den höchsten Durchsatz, während Hazelcast die niedrigste Latenz aufweist.

Experimentelle Evaluation:

Durchführung von Tests zu Durchsatz, Latenz und Skalierbarkeit.

Diskussion:

Vergleich der Ergebnisse mit verwandten Arbeiten.

Zukünftige Arbeit:

Erweiterung der Benchmark-Unterstützung für weitere Qualitäten wie Zuverlässigkeit.

Statistiken

Dieses Paper führt ShuffleBench ein, einen neuen Benchmark für Stream-Verarbeitungs-Frameworks.
Flink erreicht den höchsten Durchsatz, während Hazelcast die niedrigste Latenz aufweist.
Spark zeigt eine starke Korrelation zwischen Durchsatz und Latenz.

Zitate

"Flink erreicht den höchsten Durchsatz, gefolgt von Kafka Streams."
"Hazelcast zeigt eine sehr niedrige Latenz im Vergleich zu anderen Frameworks."

Wichtige Erkenntnisse aus

ShuffleBench

by Söre... um arxiv.org 03-08-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.04570.pdf

Tiefere Fragen

Wie können die Ergebnisse von ShuffleBench auf andere Anwendungsfälle übertragen werden?

Die Ergebnisse von ShuffleBench können auf andere Anwendungsfälle übertragen werden, indem die Benchmark-Konfigurationen angepasst werden, um die spezifischen Anforderungen des neuen Anwendungsfalls widerzuspiegeln. Dies könnte die Änderung von Parametern wie der Anzahl der real-time Consumers, der Größe der Datenrecords, der Gesamtselektivität und der Deployment-Konfigurationen umfassen. Durch die Anpassung dieser Parameter kann die Leistung der verschiedenen Stream-Processing-Frameworks in Bezug auf Durchsatz, Latenz und Skalierbarkeit für den neuen Anwendungsfall bewertet werden. Darüber hinaus können die Ergebnisse von ShuffleBench als Referenzpunkt dienen, um die Leistung von Stream-Processing-Frameworks in verschiedenen Szenarien zu vergleichen und zu bewerten.

Gibt es spezifische Konfigurationen, die die Leistung von Spark verbessern könnten?

Ja, es gibt spezifische Konfigurationen, die die Leistung von Spark verbessern könnten. Ein Ansatz zur Verbesserung der Leistung von Spark könnte die Feinabstimmung der Konfigurationsoptionen des Frameworks umfassen. Dazu gehören Parameter wie die Anzahl der maximal abgerufenen Datensätze pro Batch, die Größe der Batches, die Speichereinstellungen, die Parallelisierungsebene und die Ressourcenzuweisung. Durch die Optimierung dieser Konfigurationsoptionen kann die Leistung von Spark in Bezug auf Durchsatz und Latenz verbessert werden. Darüber hinaus könnten spezifische Optimierungen für den Einsatz von Spark in Kubernetes-Clustern oder in Cloud-Umgebungen die Leistung weiter steigern.

Welche weiteren Qualitäten sollten in zukünftigen Versionen von ShuffleBench berücksichtigt werden?

In zukünftigen Versionen von ShuffleBench könnten zusätzliche Qualitäten berücksichtigt werden, um eine umfassendere Bewertung der Stream-Processing-Frameworks zu ermöglichen. Dazu könnten Qualitäten wie Zuverlässigkeit, Skalierbarkeit unter Last, Ressourcenverbrauch, Fehlertoleranz und Sicherheit gehören. Die Integration von Metriken und Messmethoden zur Bewertung dieser Qualitäten würde es den Anwendern ermöglichen, die Leistung der Frameworks in Bezug auf diese wichtigen Aspekte zu bewerten. Darüber hinaus könnten Aspekte wie die Unterstützung von Streaming-Verarbeitungsmustern, die Integration von externen Datenquellen und die Unterstützung von Echtzeit-Analysefunktionen in zukünftigen Versionen von ShuffleBench berücksichtigt werden, um eine umfassende Bewertung der Frameworks zu ermöglichen.