【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算机
，特别涉及一种检测计算模型的方法、测试服务器及业务平台。
技术介绍
随着开源Hapdoop、Map/Reduce、Spark、HDFS、HBASE等大数据框架技术的商用化，基于上述各大数据框架的计算模型(即数据管理系统)应用也越来越广泛。计算模型可用于大数据管理业务，基于不同大数据框架的计算模型具备不同的数据处理效率；目前，通常使用TPC-DS测试基准分别对基于不同大数据框架且实现相同目标业务的计算模型进行检测，以获取每一个基于大数据框架的计算模型分别对应的资源消耗信息，进而使用户可根据获取到的资源消耗信息结合实际业务需求选择合适的计算模型以实现相应的大数据管理业务；但是，计算模型所需要处理的数据通常包括结构化数据和非结构化数据，针对结构化数据和非结构化数据分别进行相应的处理时所需要占用的资源并不相同，而TPC-DS测试基准只能检测基于结构化数据的数据处理业务，因此，针对计算模型的检测结果准确性较低。
技术实现思路
本专利技术提供了一种检测计算模型的方法、测试服务器及业务平台，可提高检测结果的准确性。第一方面，本专利技术提供了...
【技术保护点】
一种检测计算模型的方法，其特征在于，包括：获取目标计算模型，并将目标计算模型部署在至少一台存储服务器上；还包括：获取TPC‑DS测试组件，根据所述TPC‑DS测试组件产生第一检测指令，向所述目标计算模型发送第一检测指令，所述第一检测指令指示所述目标计算模型对应的至少一台存储服务器针对结构化数据进行相应的业务处理；获取所述至少一台存储服务器对应所述第一检测指令的第一资源消耗信息，并存储所述第一资源消耗信息；获取bigbench测试组件，根据所述bigbench测试组件产生第二检测指令，向所述目标计算模型发送第二检测指令，所述第二检测指令指示所述目标计算模型对应的至少一台存储服...
【技术特征摘要】
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