Kettle 的性能测试说明
我之前的一篇文章写到Kettle 的一些性能测试的说明,
http://www.gemini5201314.net/?p=129
主要比较了kettle 和talend 在读和写方面的性能测试, 由于有代码可以自己运行, 每个人都可以试一下结果,
一个ETL转换肯定会有写的步骤,所以主要说明一下同时有读和写的情况
文件大小为2.4GB , Kettle 单步骤运行的时候, 读大概:12 – 18M/s , 写大概14M/s , 平均0.7GB/min.
2步骤运行的时候, 读还是12-18 M/s , 写大概18M/s ,平均1.0GB/min , 写是在两个文件上, 但是还是由一个物理磁盘来写的.
运行这个测试的机器是普通的笔记本电脑,估计硬盘的缓存大小为16M/s , 由于写的时候是Linux 系统(kubuntu 8.10), 所以写的速度最大可以略微超过一点.
我在自己的电脑上也测试过这个转换任务, 读大概是18-20M/s , 写只有接近600M/min , 之所以速度慢的原因是我的物理磁盘比较慢, 磁盘是Maxtor 的, 缓存大小只有8M/s , 所以一分钟的最大速度只可能有8*60M/min = 480M/min , 所以我的写速度大概是600M /min 不到是正常的.
由于这个任务的CPU 利用率也比较高,都会达到100% , 所以更强的CPU 也可以提高速度.
关于查看硬盘的信息由多种方式,我是在windows 下, 所以可以使用windows 优化大师的硬件查看功能,如下图: 缓存只有8M/s , 所以速度不是很快, 如果有更快的物理磁盘,这个转换任务会更快.
Linux 下可以使用iostat 命令,比如原测试环境就是使用iostat –k 5 来测试的,硬盘缓存大小为16M/s , 其他的Linux 命令比如hdparm 也可以帮你了解你的硬盘(hdpart –T /dev/sda ) , 或者使用一些专用的IO 测试工具,比如oracle 的orion 之类的.
另外注意这个转换有一些参数需要注意一下, 文件读写尽量使用CSV 文件或者Fixed Text 文件, 这是使用NIO 优化过了的, 注意NIO Buffer 的大小,里面设置的是50M , 文件大的时候就设置大一点, lazy convertion 开启了, 文件格式记得要fast data dump (不开启的话,比较耗CPU,根据你需要决定),
另外不要误以为左边Slave Server 有几个server 就认为这个转换是在cluster 下执行的, 左边的slave server 跟这个完全没关系, 上面CSV 步骤上写的 "x2" 是指这个转换步骤的copy number ,你在这个转换步骤上右键点击选"change number of copys to start" 里面填上你需要的copy number , 集群的配置是根据你的slaver 数量来决定的,你是不能手工输入多少slaver 来执行,而且他是在步骤的右上角写"Cx2" ,而不是左上角的"x2" . 当然, 虽然这个转换本身是单机的,但是即使换在cluster 环境下执行,也是同时可以既有集群数,也有copy number 的.
这个转换是以文件为主, 如果你在大批量的导入文件到数据库的时候,还是建议使用数据库本身的特有的Bulk Loader , Kettle 也有不少的插件可以支持特定数据库的Bulk Loader 操作, 比如目前已经有Oracle Bulker Loader, Greenplum Bulker ,Postgresql Bulk Loader ,LucideDB Bulk Loader . 相当于在数据库的客户端(Kettle 运行转换的服务器端)执行, 本身要指定你的数据库安装的目录文件位置. 集群的话当然也要保证在每一个Kettle 运行的服务器端都安装好了数据库的客户端软件,不然转换肯定会出错.
