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Erschienen in:
Introducing TPCx-HS: The First Industry Standard for Benchmarking Big Data Systems Kapitel lesen Erstes Kapitel lesen

2015 | OriginalPaper | Buchkapitel

Discussion of BigBench: A Proposed Industry Standard Performance Benchmark for Big Data

verfasst von : Chaitanya Baru, Milind Bhandarkar, Carlo Curino, Manuel Danisch, Michael Frank, Bhaskar Gowda, Hans-Arno Jacobsen, Huang Jie, Dileep Kumar, Raghunath Nambiar, Meikel Poess, Francois Raab, Tilmann Rabl, Nishkam Ravi, Kai Sachs, Saptak Sen, Lan Yi, Choonhan Youn

Erschienen in: Performance Characterization and Benchmarking. Traditional to Big Data

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

Enterprises perceive a huge opportunity in mining information that can be found in big data. New storage systems and processing paradigms are allowing for ever larger data sets to be collected and analyzed. The high demand for data analytics and rapid development in technologies has led to a sizable ecosystem of big data processing systems. However, the lack of established, standardized benchmarks makes it difficult for users to choose the appropriate systems that suit their requirements. To address this problem, we have developed the BigBench benchmark specification. BigBench is the first end-to-end big data analytics benchmark suite. In this paper, we present the BigBench benchmark and analyze the workload from technical as well as business point of view. We characterize the queries in the workload along different dimensions, according to their functional characteristics, and also analyze their runtime behavior. Finally, we evaluate the suitability and relevance of the workload from the point of view of enterprise applications, and discuss potential extensions to the proposed specification in order to cover typical big data processing use cases.

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Fußnoten
Literatur
1.
Armstrong, T.G., Ponnekanti, V., Borthakur, D., Callaghan, M.: LinkBench: a database benchmark based on the facebook social graph. In: SIGMOD, pp. 1185–1196 (2013)
2.
Chen, Y., Raab, F., Katz, R.: From TPC-C to big data benchmarks: a functional workload model. In: Rabl, T., Poess, M., Baru, C., Jacobsen, H.-A. (eds.) WBDB 2012. LNCS, vol. 8163, pp. 28–43. Springer, Heidelberg (2014) CrossRef
3.
Chowdhury, B., Rabl, T., Saadatpanah, P., Du, J., Jacobsen, H.A.: A BigBench implementation in the hadoop ecosystem. In: Rabl, T., Raghunath, N., Poess, M., Bhandarkar, M., Jacobsen, H.-A., Baru, C. (eds.) WBDB 2013. LNCS, vol. 8585, pp. 3–18. Springer, Switzerland (2014) CrossRef
4.
Costley, J., Lankford, P.: Big Data Cases in Banking and Securities - A Report from the Front Lines. Technical report STAC (2014)
5.
Dean, J., Ghemawat, S.: MapReduce: simplified data processing on large clusters. Commun. ACM 51(1), 107–113 (2008)CrossRef
6.
Dominguez-Sal, D., Martinez-Bazan, N., Muntes-Mulero, V., Baleta, P., Larriba-Pey, J.L.: A Discussion on the Design of Graph Database Benchmarks. In: Nambiar, R., Poess, M. (eds.) TPCTC 2010. LNCS, vol. 6417, pp. 25–40. Springer, Heidelberg (2011) CrossRef
7.
Ghazal, A., Rabl, T., Hu, M., Raab, F., Poess, M., Crolotte, A., Jacobsen., H.A.: BigBench: towards an industry standard benchmark for big data analytics. In: SIGMOD (2013)
8.
Huang, S., Huang, J., Dai, J., Xie, T., Huang, B.: The HiBench benchmark suite: characterization of the MapReduce-based data analysis. In: ICDEW (2010)
9.
10.
11.
Murphy, R.C., Wheeler, K.B., Barrett, B.W., Ang, J.A.: Introducing the Graph 500. Cray Users Group (CUG) (2010)
12.
Nambiar, R.O., Poess, M.: The making of TPC-DS. In: Dayal, U., Whang, K.Y., Lomet, D.B., Alonso, G., Lohman, G.M., Kersten, M.L., Cha, S.K., Kim, Y.K. (eds.) VLDB, pp. 1049–1058. ACM (2006)
13.
Pavlo, A., Paulson, E., Rasin, A., Abadi, D.J., DeWitt, D.J., Madden, S., Stonebraker, M.: A comparison of approaches to large-scale data analysis. In: SIGMOD, pp. 165–178 (2009)
14.
Pöss, M., Floyd, C.: New TPC benchmarks for decision support and web commerce. SIGMOD Rec. 29(4), 64–71 (2000)CrossRef
15.
Pöss, M., Nambiar, R.O., Walrath, D.: Why you should run TPC-DS: a workload analysis. In: VLDB, pp. 1138–1149 (2007)
16.
Rabl, T., Frank, M., Danisch, M., Gowda, B., Jacobsen, H.A.: Towards a complete BigBench implementation. In: WBDB (2014). (in print)
17.
Rabl, T., Frank, M., Sergieh, H.M., Kosch, H.: A data generator for cloud-scale benchmarking. In: Nambiar, R., Poess, M. (eds.) TPCTC 2010. LNCS, vol. 6417, pp. 41–56. Springer, Heidelberg (2011) CrossRef
18.
Thusoo, A., Sarma, J.S., Jain, N., Shao, Z., Chakka, P., Anthony, S., Liu, H., Wyckoff, P., Murthy, R.: Hive: a warehousing solution over a map-reduce framework. PVLDB 2(2), 1626–1629 (2009)
19.
Transaction Processing Performance Council: TPC Benchmark C - Standard Specification (2010). (version 5.11)
20.
Wang, L., Zhan, J., Luo, C., Zhu, Y., Yang, Q., He, Y., Gao, W., Jia, Z., Shi, Y., Zhang, S., Zhen, C., Lu, G., Zhan, K., Li, X., Qiu, B.: BigDataBench: a big data benchmark suite from internet services. In: HPCA (2014)
21.
Yi, L., Dai, J.: Experience from hadoop benchmarking with HiBench: from micro-benchmarks toward end-to-end pipelines. In: Rabl, T., Raghunath, N., Poess, M., Bhandarkar, M., Jacobsen, H.-A., Baru, C. (eds.) WBDB 2013. LNCS, vol. 8585, pp. 43–48. Springer, Switzerland (2014) CrossRef
22.
Zaharia, M., Chowdhury, M., Das, T., Dave, A., Ma, J., McCauley, M., Franklin, M.J., Shenker, S., Stoica, I.: Resilient distributed datasets: a fault-tolerant abstraction for in-memory cluster computing. In: NSDI, pp. 2–2 (2012)
23.
Zhao, J.M., Wang, W., Liu, X.: Big data benchmark - big DS. In: Rabl, T., Raghunath, N., Poess, M., Bhandarkar, M., Jacobsen, H.-A., Baru, C. (eds.) WBDB 2013. LNCS, vol. 8585, pp. 49–57. Springer, Switzerland (2014) CrossRef
Metadaten
Titel
Discussion of BigBench: A Proposed Industry Standard Performance Benchmark for Big Data
verfasst von
Chaitanya Baru
Milind Bhandarkar
Carlo Curino
Manuel Danisch
Michael Frank
Bhaskar Gowda
Hans-Arno Jacobsen
Huang Jie
Dileep Kumar
Raghunath Nambiar
Meikel Poess
Francois Raab
Tilmann Rabl
Nishkam Ravi
Kai Sachs
Saptak Sen
Lan Yi
Choonhan Youn
Copyright-Jahr
2015
Buch
Performance Characterization and Benchmarking. Traditional to Big Data

Print ISBN: 978-3-319-15349-0

Electronic ISBN: 978-3-319-15350-6

Copyright-Jahr: 2015

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-15350-6_4

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