tpcx-hs测试结果衡量指标的计算方式讲解

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围墙铁丝网TPCx-HS是一个基准测试，用于评估大数据处理系统的性能。它衡量了系统在处理大规模数据集时的吞吐量、响应时间和效率。

1.性能指标（Performance Metric）：衡量系统在一定时间内处理数据的速度。TPCx-HS使用两个性能指标：HSph和QppH。

●HSph（Hadoop Sorts per Hour）：计算系统在一小时内可以完成多少次Hadoop排序操作。HSph的计算方式是将总排序数据量（以TB为单位）除以测试运行时间（以小时为单位）。

HSph = 总排序数据量（TB） / 测试运行时间（小时）

●QppH（Queries per Hour）：计算系统在一小时内可以完成多少个查询操作。QppH的计算方式是将总查询数据量（以TB为单位）除以测试运行时间（以小时为单位）。

QppH = 总查询数据量（TB） / 测试运行时间（小时）

2.响应时间（Response Time）：衡量系统处理单个查询操作所需的时间。TPCx-HS使用两个响应时间指标：Qth和Qss.

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●Qth（Query Test Time History）：是每个查询操作的响应时间的中位数。它表示系统处理查询的典型响应时间。

●Qss（Query Shortest Time Span）：是每个查询操作的响应时间的最小值。它表示系统处理查询的最短响应时间。

3.效率指标（Efficiency Metric）：衡量系统在处理数据时的资源利用效率。TPCx-HS使用两个效率指标：HSphEff和QppHEff。

●懒人床HSphEff（Hadoop Sorts per Hour Efficiency）：表示系统在完成一定数量的Hadoop排序操作时所消耗的资源（如CPU、内存、存储等）的效率。HSphEff的计算方式是将HSph除以系统消耗的资源。

HSphEff = HSph / 系统消耗的资源

●QppHEff（Queries per Hour Efficiency）：表示系统在完成一定数量的查询操作时所消耗的资源的效率。QppHEff的计算方式是将QppH除以系统消耗的资源。

QppHEff = QppH / 系统消耗的资源

新功率这些可以帮助评估系统的性能、响应时间和资源利用效率，从而对系统进行性能优化。

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本文发布于:2024-09-24 08:22:33，感谢您对本站的认可！

标签：系统时间查询

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