Big data benchmarks performance optimization and emerging hardware 6th workshop bpoe 2015 kohala hi

Page 1


Big

6th Workshop BPOE 2015 Kohala HI

USA August 31 September 4 2015

Revised Selected Papers 1st Edition Jianfeng Zhan

Visit to download the full and correct content document: https://textbookfull.com/product/big-data-benchmarks-performance-optimization-andemerging-hardware-6th-workshop-bpoe-2015-kohala-hi-usa-august-31-september-42015-revised-selected-papers-1st-edition-jianfeng-zhan/

More products digital (pdf, epub, mobi) instant download maybe you interests ...

Real-Time Business Intelligence and Analytics:

International Workshops, BIRTE 2015, Kohala Coast, HI, USA, August 31, 2015, BIRTE 2016, New Delhi, India, September 5, 2016, BIRTE 2017, Munich, Germany, August 28, 2017, Revised Selected Papers Malu Castellanos https://textbookfull.com/product/real-time-business-intelligenceand-analytics-international-workshops-birte-2015-kohala-coast-hiusa-august-31-2015-birte-2016-new-delhi-indiaseptember-5-2016-birte-2017-munich-germany/

Trustworthy Global Computing 10th International Symposium TGC 2015 Madrid Spain August 31 September 1 2015 Revised Selected Papers 1st Edition Pierre Ganty

https://textbookfull.com/product/trustworthy-globalcomputing-10th-international-symposium-tgc-2015-madrid-spainaugust-31-september-1-2015-revised-selected-papers-1st-editionpierre-ganty/

Big Data Benchmarking 6th International Workshop WBDB 2015 Toronto ON Canada June 16 17 2015 and 7th

International Workshop WBDB 2015 New Delhi India December 14 15 2015 Revised Selected Papers 1st Edition

Tilmann Rabl https://textbookfull.com/product/big-data-benchmarking-6thinternational-workshop-wbdb-2015-toronto-on-canadajune-16-17-2015-and-7th-international-workshop-wbdb-2015-newdelhi-india-december-14-15-2015-revised-selected-papers-1st-ed/

Social Computing in Digital Education First

International Workshop SOCIALEDU 2015 Stanford CA USA August 19 2015 Revised Selected Papers 1st Edition Fernando Koch

https://textbookfull.com/product/social-computing-in-digitaleducation-first-international-workshop-socialedu-2015-stanfordca-usa-august-19-2015-revised-selected-papers-1st-editionfernando-koch/

Cultural Robotics First International Workshop CR 2015

Held as Part of IEEE RO MAN 2015 Kobe Japan August 31 2015 Revised Selected Papers 1st Edition Jeffrey T.K.V. Koh

https://textbookfull.com/product/cultural-robotics-firstinternational-workshop-cr-2015-held-as-part-of-ieee-roman-2015-kobe-japan-august-31-2015-revised-selected-papers-1stedition-jeffrey-t-k-v-koh/

Languages and Compilers for Parallel Computing 28th

International Workshop LCPC 2015 Raleigh NC USA

September 9 11 2015 Revised Selected Papers 1st Edition

Xipeng Shen

https://textbookfull.com/product/languages-and-compilers-forparallel-computing-28th-international-workshop-lcpc-2015-raleighnc-usa-september-9-11-2015-revised-selected-papers-1st-editionxipeng-shen/

Big Social Data and Urban Computing First Workshop BiDU

2018 Rio de Janeiro Brazil August 31 2018 Revised Selected Papers Jonice Oliveira

https://textbookfull.com/product/big-social-data-and-urbancomputing-first-workshop-bidu-2018-rio-de-janeiro-brazilaugust-31-2018-revised-selected-papers-jonice-oliveira/

Graphic Recognition Current Trends and Challenges 11th

International Workshop GREC 2015 Nancy France August 22 23 2015 Revised Selected Papers 1st Edition Bart Lamiroy

https://textbookfull.com/product/graphic-recognition-currenttrends-and-challenges-11th-international-workshopgrec-2015-nancy-france-august-22-23-2015-revised-selectedpapers-1st-edition-bart-lamiroy/

Big Scientific Data Benchmarks Architecture and Systems

First Workshop SDBA 2018 Beijing China June 12 2018 Revised Selected Papers Rui Ren

https://textbookfull.com/product/big-scientific-data-benchmarksarchitecture-and-systems-first-workshop-sdba-2018-beijing-chinajune-12-2018-revised-selected-papers-rui-ren/

Jianfeng Zhan

Rui Han

Big Data Benchmarks, Performance Optimization, and Emerging Hardware

6th Workshop, BPOE 2015 Kohala, HI, USA, August 31 – September 4, 2015

Revised Selected Papers

LectureNotesinComputerScience9495

CommencedPublicationin1973

FoundingandFormerSeriesEditors: GerhardGoos,JurisHartmanis,andJanvanLeeuwen

EditorialBoard

DavidHutchison

LancasterUniversity,Lancaster,UK

TakeoKanade

CarnegieMellonUniversity,Pittsburgh,PA,USA

JosefKittler UniversityofSurrey,Guildford,UK

JonM.Kleinberg

CornellUniversity,Ithaca,NY,USA

FriedemannMattern

ETHZurich,Zürich,Switzerland

JohnC.Mitchell

StanfordUniversity,Stanford,CA,USA

MoniNaor

WeizmannInstituteofScience,Rehovot,Israel

C.PanduRangan

IndianInstituteofTechnology,Madras,India

BernhardSteffen TUDortmundUniversity,Dortmund,Germany

DemetriTerzopoulos UniversityofCalifornia,LosAngeles,CA,USA

DougTygar UniversityofCalifornia,Berkeley,CA,USA

GerhardWeikum

MaxPlanckInstituteforInformatics,Saarbrücken,Germany

Moreinformationaboutthisseriesathttp://www.springer.com/series/7409

6thWorkshop,BPOE2015

Kohala,HI,USA,August31 – September4,2015

RevisedSelectedPapers

Editors JianfengZhan

InstituteofComputing

ChineseAcademyofSciences

Beijing China

RuiHan

ICT,ChineseAcademyofSciences

Beijing China

Frankfurt Germany

ISSN0302-9743ISSN1611-3349(electronic) LectureNotesinComputerScience

ISBN978-3-319-29005-8ISBN978-3-319-29006-5(eBook) DOI10.1007/978-3-319-29006-5

LibraryofCongressControlNumber:2015959926

LNCSSublibrary:SL3 – InformationSystemsandApplications,incl.Internet/Web,andHCI © SpringerInternationalPublishingSwitzerland2016

Thisworkissubjecttocopyright.AllrightsarereservedbythePublisher,whetherthewholeorpartofthe materialisconcerned,specificallytherightsoftranslation,reprinting,reuseofillustrations,recitation, broadcasting,reproductiononmicrofilmsorinanyotherphysicalway,andtransmissionorinformation storageandretrieval,electronicadaptation,computersoftware,orbysimilarordissimilarmethodologynow knownorhereafterdeveloped.

Theuseofgeneraldescriptivenames,registerednames,trademarks,servicemarks,etc.inthispublication doesnotimply,evenintheabsenceofaspecificstatement,thatsuchnamesareexemptfromtherelevant protectivelawsandregulationsandthereforefreeforgeneraluse.

Thepublisher,theauthorsandtheeditorsaresafetoassumethattheadviceandinformationinthisbookare believedtobetrueandaccurateatthedateofpublication.Neitherthepublishernortheauthorsortheeditors giveawarranty,expressorimplied,withrespecttothematerialcontainedhereinorforanyerrorsor omissionsthatmayhavebeenmade.

Printedonacid-freepaper

ThisSpringerimprintispublishedbySpringerNature

TheregisteredcompanyisSpringerInternationalPublishingAGSwitzerland

Preface

Inrecentyears,dataexplosionhasbecomeaninevitabletrendastheworldismore connectedthaneverbefore.Intheeraofbigdata,thecomplexity,diversity,frequently changedworkloads,andrapidevolutionofbigdatasystemsgiverisetonewchallenges withtraditionalbenchmarksbeinginadequate.Asarchitecture,systems,anddata managementexpertsfrombothindustryandacademiacommunitiespaygreater attentiontoinnovativesystemsandarchitectures,thepressureofbenchmarkingand evaluatingbigdatasystemsincreases.Benchmarkingbigdatasystemsnotonly motivatessystemengineeringeffortsthatoptimizetheperformanceandefficiencyof systemexecution,butalsopromotesimprovementinbigdatatechnologyandstimulatesinvestigationsintonewdatamanagementsystems,hardwarearchitectures,operatingsystems,andprogrammingsystems.

Thisbookincludespapersfromthe6thWorkshoponBigData Benchmarks, Performance Optimization,and EmergingHardware(BPOE-6)(http://prof.ict.ac.cn/bpoe_ 6_vldb),whichwasco-locatedwithVLDB2015(http://vldb.org/2015/),apremier conferenceondatamanagement,database,andinformationsystems.Theworkshop focusesonarchitectureandsystemsupportforbigdatasystems,aimingatbringing researchersandpractitionersfromdatamanagement,architecture,andsystemsresearch communitiestogethertodiscusstheresearchissuesattheintersectionoftheseareas. Thisbookalsoinvitesthreepapersfromseveralindustrypartners,includingtwopapers describingtoolsusedinsystembenchmarkingandmonitoringandonepaperdiscussingprinciplesandmethodologiesinexistingbigdatabenchmarks.

ThecallforpapersfortheBPOE-6workshopattractedanumberofhigh-quality internationalsubmissions.Duringarigorousreviewprocess,inwhicheachpaperwas assessedbyatleastfourexperts,weselectedeightoutoftensubmissionsforpresentationatBPOE-6.Inaddition,severalprestigiouskeynotespeakerswereinvited, includingProf.XiaodongZhang,OhioStateUniversity(http://web.cse.ohio-state.edu/ *zhang//),whosetopicwas “FastDataAccessesinMemoryandStorage,” andProf. DhabaleswarK.(DK)Panda,OhioStateUniversity(http://www.cse.ohio-state.edu/ *panda/),whosetopicwas “AcceleratingandBenchmarkingBigDataProcessingon ModernHPCClustersHPCandBigData.”

Weareverygratefultotheeffortsofallauthorsrelatedtowriting,revising,and presentingtheirpapersatBPOEworkshops.Finally,weappreciatetheindispensable supportoftheBPOEProgramCommitteeandthankthemfortheireffortsandcontributionsinmaintainingthehighstandardsoftheBPOEworkshop.

November2015JianfengZhan RuiHan

Organization

ProgramCo-chairs

JianfengZhanICT,ChineseAcademyofSciencesandUniversity ofChineseAcademyofSciences,China

RuiHanICT,ChineseAcademyofSciences,China

RobertoV.ZicariFrankfurtBigDataLab,GoetheUniversity,Frankfurt, Germany

SteeringCommittee

ChristosKozyrakisStanfordUniversity,USA XiaofangZhouUniversityofQueensland,Australia DhabaleswarK.(DK)PandaOhioStateUniversity,USA

AoyingZhouEastChinaNormalUniversity,China RaghunathNambiarCisco,USA

LizyKurianJohnUniversityofTexasatAustin,USA XiaoyongDuRenminUniversityofChina,China

IppokratisPandisIBMAlmadenResearchCenter,USA XueqiChengICT,ChineseAcademyofSciences,China BillJiaFacebook,USA

LidongZhouMicrosoftResearchAsia,China

H.PeterHofsteeIBMAustinResearchLaboratory,USA AlexandrosLabrinidisUniversityofPittsburgh,USA Cheng-ZhongXuWayneStateUniversity,USA JianfengZhanICT,ChineseAcademyofSciences,China GuangR.GaoUniversityofDelaware,USA YunquanZhangICT,ChineseAcademyofSciences,China

ProgramCommittee

BingshengHeNanyangTechnologicalUniversity,Singapore XuLiuCollegeofWilliamandMary,USA RongChenShanghaiJiaoTongUniversity,China

WeijiaXuTexasAdvancedComputingCenter,University ofTexasatAustin,USA LijieWenSchoolofSoftware,TsinghuaUniversity,China XiaoyiLuTheOhioStateUniversity,USA YuqingZhuInstituteofComputingTechnology,ChineseAcademy ofSciences,China YueguoChenRenminUniversity,China

EdwinShaChongqingUniversity,China

MingyuChenInstituteofComputingTechnology,ChineseAcademy ofSciences,China

ZhenyuGuoMSRA,China

TilmannRablUniversityofToronto,Canada

FarhanTauheedEPFL,Switzerland

ChaitanBaruSanDiegoSupercomputerCenter,UCSanDiego,USA

SeetharamiSeelamIBM,USA

ReneMuellerIBMAlmadenResearchCenter,USA

CheqingJinEastChinaNormalUniversity,China

Benchmarking

RevisitingBenchmarkingPrinciplesandMethodologiesforBigData Benchmarking............................................3 LiutaoZhao,WanlingGao,andYiJin

BigDataBench-MT:ABenchmarkToolforGeneratingRealisticMixed DataCenterWorkloads......................................10 RuiHan,ShulinZhan,ChenrongShao,JunweiWang,LizyK.John, JiangtaoXu,GangLu,andLeiWang

BenchmarkingandWorkloadCharacterization

TowardsaBigDataBenchmarkingandDemonstrationSuitefortheOnline SocialNetworkErawithRealisticWorkloadsandLiveData............25 RuiZhang,IreneManotas,MinLi,andDeanHildebrand

OnStatisticalCharacteristicsofReal-LifeKnowledgeGraphs............37 WenliangCheng,ChengyuWang,BingXiao,WeiningQian, andAoyingZhou

Mbench:BenchmarkingaMulticoreOperatingSystem UsingMixedWorkloads.....................................50 GangLu,XinlongLin,andRunlinZhou

PerformanceOptimizationandEvaluation

EvolutionfromSharktoSparkSQL:PreliminaryAnalysis andQualitativeEvaluation....................................67 XinhuiTian,GangLu,XiexuanZhou,andJingweiLi

HowDataVolumeAffectsSparkBasedDataAnalytics onaScale-upServer........................................81 AhsanJavedAwan,MatsBrorsson,VladimirVlassov, andEduardAyguade

AnOptimalReducePlacementAlgorithmforDataSkew BasedonSampling.........................................93 ZhuoTang,WenMa,RuiLi,KenliLi,andKeqinLi

AAA:AMassiveDataAcquisitionApproachinLarge-Scale SystemMonitoring.........................................107

RunlinZhou,YanfeiLv,DongjinFan,HongZhang,andChungeZhu

EmergingHardware

APlugin-BasedApproachtoExploitRDMABenefitsforApache andEnterpriseHDFS........................................119

AdithyaBhat,NusratSharminIslam,XiaoyiLu,Md.Wasi-ur-Rahman, DiptiShankar,andDhabaleswarK.(DK)Panda

Stream-BasedLosslessDataCompressionHardwareUsingAdaptive FrequencyTableManagement.................................133

ShinichiYamagiwa,KoichiMarumo,andHiroshiSakamoto

AuthorIndex ............................................147

Benchmarking

RevisitingBenchmarkingPrinciples andMethodologiesforBigDataBenchmarking

1 KeyLaboratoryofCloudComputingTechnologyandApplication, BeijingComputingCenter,Beijing,China {zhaolt,jinyi}@bcc.ac.cn

2 StateKeyLaboratoryofComputerArchitecture, InstituteofComputingTechnology,ChineseAcademyofSciences,Beijing,China gaowanling@ict.ac.cn

Abstract. Benchmarkingasyardsticksforsystemdesignandevaluation, hasdevelopedalongperiodandplaysapivotalroleinmanydomains, suchasdatabasesystemsandhighperformancecomputing.Throughprolongedandunremittingefforts,benchmarksonthesedomainshavebeen reachingtheirmaturitygradually.However,intermsofemergingscenariosofbigdata,itsdifferentpropertiesindatavolume,datatypes,data processingrequirementsandtechniques,makethatexistingbenchmarks arerarelyappropriateforbigdatasystemsandfurthermakeuswonder howtodefineagoodbigdatabenchmark.Inthispaper,werevisitsuccessfulbenchmarksinotherdomainsfromtwoperspectives:benchmarkingprincipleswhichdefinefundamentalrules,andmethodologieswhich guidethebenchmarkconstructions.Further,weconcludethebenchmarkingprincipleandmethodologyonbigdatabenchmarkingfromarecent open-sourceeffort–BigDataBench.

1Introduction

Emergingbigdataandcorrespondingsystemsdesperatelyneedabigdatabenchmarksuite,toevaluateandcomparebigdatastorageandprocessingsystems. However,thepropertiesofbigdata(Volume,Variety,Velocity)makebigdata benchmarkingfacegreatchallenges.First,adesignstrategyofone-size-fits-all orone-size-fits-a-bunch.Second,atrade-offbetweenbenchmarkcoverageand cost.Third,greatpressureonadaptingrapidevolutionofworkloads,datasets andsoftwarestacks.Howtodefineprinciplesandmethodologiesforbigdata benchmarkingarehotspotissues.

Benchmarkingprinciplesspecifyfundamentalrules[4].JimGrayproposed fourprinciplestomakeagooddomain-specificbenchmark[8],namely,relevant, portable,scaleableandsimple.Likewise,revisitingsuccessfulbenchmarkstargetingatdifferentdomainsorsystems,suchasSPECbenchmarks[2]fornewest generationofhigh-performancecomputers,TPCbenchmarks[3]fortransaction processinganddatabasesystems,PARSECbenchmark[5]formulti-coreand multiprocessorsystems,implicitbenchmarkingprinciplesexist.Forexample,to

c SpringerInternationalPublishingSwitzerland2016 J.Zhanetal.(Eds.):BPOE2015,LNCS9495,pp.3–9,2016. DOI:10.1007/978-3-319-29006-5 1

benchmarktransactionprocessinganddatabasesystems,oneprimaryprinciple forTPCbenchmarksisrelevantwiththetargetdomain.

Benchmarkingmethodologiesprovidedesignstrategiesandguidelines.Atopdownapproachandabottom-upapproacharetwogeneralmethodologiesto constructabenchmark[5].Top-downmeansselectrepresentativeprogramsand constructasampleoftheapplicationspace,whilebottom-upmeansrecreate diverserangeofcharacteristicsofprogrambehaviorandsolvetheproblemof difficultiestostaterepresentativeness.

Inthispaper,werevisitbenchmarkingprinciplesandmethodologiesofsuccessfulbenchmarksintraditionaldomains,i.e.SPECbenchmarks,TPCbenchmarks,PARSECbenchmark,andfurtherexpandtobigdatascenarios,froma recentopen-sourcebigdatabenchmarkingeffort–BigDataBench[13].

2BenchmarkingPrinciples

Inthissection,werevisitthebenchmarkingprinciplesofthreesuccessfulbenchmarksindetail,i.e.SPECbenchmarks,TPCbenchmarks,andPARSECbenchmark,andfurtherdiscusstheprinciplesforbigdatabenchmarking.

2.1TPCBenchmarks

TheTransactionProcessingPerformanceCouncil(TPC)[3]hasdefinedaseries oftransactionprocessinganddatabasebenchmarksfollowingthreeconsiderations[9]:(1)Nosinglemetriccanmeasurecomprehensively,andonesinglemetric notalwayssuitsfordifferentsystems[8].(2)Themoregeneralthebenchmark, thelessusefulitisforanythinginparticular;(3)Abenchmarkisadistillation oftheessentialattributesofaworkload[9].Asaguide,TPCproposesseven desirableattributesforthedevelopmentofbenchmarks[9].

Relevant :Benchmarkshouldbemeaningfulwithinthetargetdomain.

Understandable :Benchmarkshouldbesimpleandeasytounderstand.

Goodmetrics :Benchmarkshoulddefinelinear,orthogonalandmonotonicmetrics.

scaleable :Benchmarkshouldbeapplicabletosystemswithdifferentscale.

Coverage :Benchmarkshouldnotoversimplifythetypicalenvironment.

Acceptance :Benchmarkshouldbeacceptedandrecognizedasusefulbycorrelativevendorsandusers.

Portable :Benchmarkshouldnotbelimitedtoonesystemorarchitecture.

2.2SPECBenchmarks

SystemsPerformanceEvaluationCooperative(SPEC)hasproposedasetof benchmarksforhighperformancecomputers[2],suchasSPECCPUfor

RevisitingBenchmarkingPrinciplesandMethodologies5

measuringcompute-intensiveperformanceofdifferentsystems.SPECfollows fiveexplicitlyprinciples[4]tomakeitawell-knownbenchmarksuite.

Application-oriented :Differentfromsyntheticbenchmarks,SPECconstructs benchmarksfromend-userapplications,toapproachasnearlyaspossiblethe realitiesofrealapplications.

Portability :SPECbenchmarksgenerallyuseplatformneutralprogramminglanguagestoachieveportabilitytovarioussystemsandarchitectures.

Repeatableandreliable :SPECspecifiesasetofrunrulestomakeawiderange ofresultsrepeatableandreliable,suchasrulesmustbeadheredtoforbase optimizations.

Consistencyandfairness :Likewise,SPECshoulddefinestrictrulesabouthow torunandhowtoreportresults,toensuretheconsistencyandfairnessofbenchmarks.

2.3PARSECBenchmark

PARSECisabenchmarksuitecomposedofmultithreadedprograms[5].The constructingofPARSECbenchmarkfollowsfiveprinciplestoachieveeaseof useandflexibility.

Automatization :Benchmarkshouldallowtheusertoperformstandardtasksin anautomatedandcentralizedway,andletthemget awayfromthedetails.

Modularity :Benchmarkintroducesmodularitytosimplifyitshandlingandadd newprogramsandinputseasily.

Abstraction :Benchmarkshouldabstractfromdetailsofprogramsandallow userstoconductexperimentswithouthavingtoknowmuchabouttheworkloads excepthowtocompileandexecute.

Encapsulation :Benchmarkshouldmakeitusableinaneasilyunderstandable way,byencapsulatedthedetailsoftheinnerworkingsofaworkloadinstandardizedconfigurationfiles.

Logging :Benchmarkshouldallowtheusertorecreatetheirstepsbyautomaticallyloggingimportantinformation.

2.4BigDataBenchmarkingCommunity

TheBigDataBenchmarkingCommunity(BDBC)[1]organizesagroupofindividualsandorganizationswiththesameinterestsonbigdatabenchmarking. Theyhaveholdaseriesofworkshopstofacilitatediscussionsince2012.The FifthWorkshoponBigDataBenchmarking(5thWBDB)whichheldin2014, hasproposedfourprinciplesforasuccessfulbigdatabenchmark.

Simple :Thebenchmarkshouldbesimpletoimplementandexecute.

Costeffective :Notonlybenchmarkconstructionbutalsobenchmarkexecution shouldbecost-controlled.

Timely :Thebenchmarkshouldupgradeitsversiontimelytokeeppacewiththe rapidevolutionofbigdatadomains.

Verifiable :Thebenchmarkresultsmustbereliableandverifiablethroughindependentverificationmethod.

Correspondingtobigdatabenchmarkingchallengesmentionedabove,these fourprinciplesarenecessary,butnotenough.Bigdatashowsstrikinglydifferent propertiesintermsofdatavolume,datasemanticsanddatatypes,thusbigdata benchmarkingshouldinvolvediversityandcomplexityofbigdata.

2.5BigDataBench

BigDataBenchisanopen-sourcebigdatabenchmarksuite[13],itfocuseson broadapplicationdomainsanddiversedatamodelsandworkloadstypes.BigDataBenchdefinesthefollowingfiveprinciples.

Data-centric :Inbigdataera,diversifieddatamodelstaketheplaceofasingle pattern,andnewdata-centricsystemsandarchitecturesaredesignedtoprocess andmanagethebigvolumeofdata.Consequently,agoodbigdatabenchmark mustbedata-centric,notonlyincludingdifferenttypesofrealdata,butalso supportingtheexpansionofdatascale.

Application-centric :Seltzeretal.[12]andChenetal.[6]haveillustratedthe importanceofusingapplication-specificbenchmarkstoproducemeaningfulperformancenumbersinthecontextofrealapplications.

Coverage :Bigdataincarnatesitswidecoverageinever-increasingapplication domains,datamodels,workloadsandsoftwarestacks.Likewise,toevaluatebig datasystemsandarchitectures,benchmarksshouldhaveabroadrangeofcoverage.

ScaleableandExtensible :Bigdatabenchmarkshouldkeeppacewiththefast growthandrapidevolutionofbigdata,whichindicatesitsdemandofscalability andextensibility.Scaleablemeanshavingagoodadaptabilityofdifferentcluster scales.Extensiblemeanseasytoaddnewworkloadsandsupportnewsoftware stacks.

Usability :Usabilitymeanseasytodeploy,configureandrunforusers.

3BenchmarkingMethodologies

Inthissection,werevisitbenchmarkingmethodologiesofTPC-C[3]benchmark, andBigDataBench[13].

3.1TPC-CMethodology

TPC-Cisanon-linetransactionprocessing(OLTP)benchmarkwithmultiple transactiontypes,complexdatabaseandoverallexecutionstructure.TheconstructingofTPC-Cintroducestheconceptofabstractions–functionsofabstractionandfunctionalworkloadmodel[6].

FunctionsofAbstraction. Throughinvestigatingmultipletransactionsin OLTPapplicationdomain,TPC-Cconcentratesonfindingthecomputeunits thatfrequentlyappearedwithrepetitionsorsimilarities,suchasduplicateoperationsandprocessingflowondifferenttables.Afterthat,TPC-Cfinallyabstracts fiveunitsofcomputationwithinanorder-entryenvironment,withdifferentproportionofreadandwrite.

FunctionalWorkloadModel. Functionalworkloadmodelincludesfunctions ofabstraction,datasetandloadpattern.Amongwhich,datasetinvolvesdata structure,inter-dependenceandcontent.Loadpatterninvolvesexecutionfrequency,distributionandarrivalrateofeachfunctionofabstraction.Thatisto say,combiningfiveprimitivetransactions,withspecifyingschedulingmodeand definingdatastructure,afunctionalworkloadmodelcanbeformed.

3.2MethodologyofBigDataBench

Followingtheabovefiveprinciples,BigDataBench[13]takesanincrementaland iterativeapproachasillustratedinFig. 1.

First,itinvestigatesimportantoremergingapplicationdomainsaccordingto widelyacceptablemetrics.Second,itunderstandsselectedapplicationdomains fromtheperspectivesofdatasetsandworkloads[14],includingdatamodels ofdifferenttypes,i.e.structured,un-/semi-structureddatasetsandsemantics, i.e.text,table,graph,imageandworkloaddwarfsofunitsofcomputationthat frequentlyappearinbigdataanalytics[7].

Fig.1. MethodologyofBigDataBench.

Third,itdefinesbenchmarkspecifications[10]foreachapplicationdomainto guideitsimplementationsfromaspectsofdatamodeldescriptionandimportantworkloadsextraction.Fourth,threeaspectsareconsideredtoimplement BigDataBench:representativeanddiversereal-worlddatasets,bigdatageneratorsuitewhichpreservecharacteristicsofreal-worlddata[11],andimportant workloadsimplementationwithcompetitivetechniques.

Finally,itprovidestwoversionsforspecificrequirementsandpurposes:multitenancyversionwithdifferentpercentagesofserviceandanalyticsworkloads, andBigDataBenchsubsetwithasmallnumberofrepresentativeworkloads accordingtoworkloadcharacteristicsfromaspecificperspective.

4Conclusion

Bigdatabenchmarkingisimportantandchallenging.Revisitingsuccessfulbenchmarksinotherdomains,wefindthatmostofthemspecifybenchmarkprinciples accordingtodomain-orientedbenchmarkingrequirements,anddefinemethodologiesaccordwithprinciples.Intermsofbigdatadomain,thebenchmarkingprinciplesshouldtakeitscomplexityanddiversityintoconsideration,moreover,the methodologiesshouldbecapabletokeeppacewiththerapidevolutionofbigdata domains.

Acknowledgements. ThisworkissupportedbytheNationalHighTechnology ResearchandDevelopmentProgramofChina(GrantNo.2015AA015308),theMajor ProgramofNationalNaturalScienceFoundationofChina(GrantNo.61432006),and theKeyTechnologyResearchandDevelopmentProgramsofGuangdongProvince, China(GrantNo.2015B010108006).

References

1.Bdbc. http://clds.sdsc.edu/bdbc

2.Spec. https://www.spec.org/

3.Tpc. http://www.tpc.org

4.Angles,R.:Benchmarkprinciplesandmethods.In:LinkedDataBenchmarkCouncil(LDBC).ProjectNo317548,EuropeanCommunity’sSeventhFrameworkProgrammeFP7(2012–2014)

5.Bienia,C.,Li,K.:BenchmarkingModernMultiprocessors.PrincetonUniversity, NewYork(2011)

6.Chen,Y.,Raab,F.,Katz,R.:FromTPC-Ctobigdatabenchmarks:afunctional workloadmodel.In:Rabl,T.,Poess,M.,Baru,C.,Jacobsen,H.-A.(eds.)WBDB 2012.LNCS,vol.8163,pp.28–43.Springer,Heidelberg(2014)

7.Gao,W.,Luo,C.,Zhan,J.,Ye,H.,He,X.,Wang,L.,Zhu,Y.,Tian,X.:Identifying dwarfsworkloadsinbigdataanalytics(2015).arXivpreprint arXiv:1505.06872

8.Gray,J.:BenchmarkHandbook:ForDatabaseandTransactionProcessingSystems.MorganKaufmannPublishersInc.,SanFrancisco(1992)

9.Levine,C.:TPCbenchmarks.In:SIGMODInternationalConferenceonManagementofData-IndustrialSession(1997)

10.Luo,C.,Gao,W.,Jia,Z.,Han,R.,Li,J.,Lin,X.,Wang,L.,Zhu,Y.,Zhan,J.: Handbookofbigdatabench(version3.1)-abigdatabenchmarksuite

11.Ming,Z.,Luo,C.,Gao,W.,Han,R.,Yang,Q.,Wang,L.,Zhan,J.:BDGS: Ascalablebigdatageneratorsuiteinbigdatabenchmarking.In:Rabl,T., Raghunath,N.,Poess,M.,Bhandarkar,M.,Jacobsen,H.A.,Baru,C.(eds.) AdvancingBigDataBenchmarks.LNCS,vol.8585.Springer,Heidelberg(2014)

12.Seltzer,M.,Krinsky,D.,Smith,K.,Zhang,X.:Thecaseforapplication-specific benchmarking.In:ProceedingsoftheSeventhWorkshoponHotTopicsinOperatingSystems,pp.102–107.IEEE(1999)

13.Wang,L.,Zhan,J.,Luo,C.,Zhu,Y.,Yang,Q.,He,Y.,Gao,W.,Jia,Z.,Shi,Y., Zhang,S.,etal.:BigDataBench:Abigdatabenchmarksuitefrominternetservices. In:2014IEEE20thInternationalSymposiumonHighPerformanceComputer Architecture(HPCA),pp.488–499.IEEE(2014)

14.Zhu,Y.,Zhan,J.,Weng,C.,Nambiar,R.,Zhang,J.,Chen,X.,Wang,L.: BigOP:generatingcomprehensivebigdataworkloadsasabenchmarkingframework.In:Bhowmick,S.S.,Dyreson,C.E.,Jensen,C.S.,Lee,M.L.,Muliantara,A., Thalheim,B.(eds.)DASFAA2014,PartII.LNCS,vol.8422,pp.483–492. Springer,Heidelberg(2014)

BigDataBench-MT:ABenchmarkTool forGeneratingRealisticMixedDataCenter

Workloads

RuiHan1(B) ,ShulinZhan3 ,ChenrongShao4 ,JunweiWang5 , LizyK.John6 ,JiangtaoXu1 ,GangLu1,2 ,andLeiWang1

1 InstituteofComputingTechnology,ChineseAcademyofSciences,Beijing,China {hanrui,xujiangtao,lugang,wl}@ict.ac.cn

2 UniversityofChineseAcademyofSciences,Beijing,China

3 ICarsclub,Beijing,China zhanshulin@ppzuche.com

4 Xi’anJiaotongUniversity,Xi’an,China scr1994@stu.xjtu.edu.cn

5 KingsoftCloud,Beijing,China wangjunwei@kingsoft.com

6 DepartmentofElectricalandComputerEngineering, TheUniversityofTexas,Austin,TX,USA ljohn@ece.utexas.edu

Abstract. Long-runningserviceworkloads(e.g.websearchengine)and short-termdataanalysisworkloads(e.g.HadoopMapReducejobs)colocateintoday’sdatacenters.Developingrealisticbenchmarkstoreflect suchpracticalscenarioofmixedworkloadisakeyproblemtoproducetrustworthyresultswhenevaluatingandcomparingdatacenter systems.Thisrequiresusingactualworkloadsaswellasguaranteeing theirsubmissionstofollowpatternshiddeninreal-worldtraces.However,existingbenchmarkseithergenerateactualworkloadsbasedon probabilitymodels,orreplayreal-worldworkloadtracesusingbasicI/O operations.Tofillthisgap,weproposeabenchmarktoolthatisafirst steptowardsgeneratingamixofactualserviceanddataanalysisworkloadsonthebasisofrealworkloadtraces.Ourtoolincludesacombiner thatenablesthereplayingofactualworkloadsaccordingtotheworkload traces,andamulti-tenantgeneratorthatflexiblyscalestheworkloads upanddownaccordingtousers’requirements.Basedonthis,ourdemo illustratestheworkloadcustomizationandgenerationprocessusinga visualinterface.Theproposedtool,calledBigDataBench-MT,isamultitenantversionofourcomprehensivebenchmarksuiteBigDataBench anditispubliclyavailablefrom http://prof.ict.ac.cn/BigDataBench/ multi-tenancyversion/.

Keywords: Datacenter · Benchmark · Workloadtrace · Mixedworkloads

c SpringerInternationalPublishingSwitzerland2016 J.Zhanetal.(Eds.):BPOE2015,LNCS9495,pp.10–21,2016. DOI:10.1007/978-3-319-29006-5 2

1Introduction

Inmodernclouddatacenters,alargenumberoftenantsareconsolidatedtosharea commoncomputinginfrastructureandexecuteadiversemixofworkloads.Benchmarkingandunderstandingtheseworkloadsisakeyproblemforsystemdesigners, programmersandresearcherstooptimizetheperformanceandenergyefficiency ofdatacentersystemsandtopromotethedevelopmentofdatacentertechnology. Thisworkfocusesontwoclassesofpopulardatacenterworkloads[46]: –

Long-runningservices.Theseworkloadsofferonlineservicessuchasweb searchenginesande-commercesitestoendusersandtheservicesusually keeprunningformonthsandyears.The tenants ofsuchworkloadsare service endusers.

Short-termdataanalysisjobs.Theseworkloadsprocessinputdataofmany scalesusingrelativelyshortperiods(e.g.inGoogleandFacebookdatacenters, amajority(over90%)ofanalyticjobscompletewithinafewminutes[30, 46]).

The tenants ofsuchworkloadsare jobsubmitters.

AsdataanalysissystemssuchasHadoopandSparkmature,bothtypes ofworkloadswidelyco-locateintoday’sdatacenters,hencethepressureto benchmarkandunderstandthesemixedworkloadsrises.Withinthiscontext, webelievethatitwillbeofinteresttothedatamanagementcommunityanda largeuserbasetogeneraterealisticworkloadssuchthattrustworthybenchmarkingreflectingthepracticaldatacenterscenarioscanbeconducted.Considering theheterogeneityanddynamicnatureofdatacenterworkloadsandtheiraggregatedresourcedemandsandarrivalpatterns,thisrequiresovercomingtwomajor challenges.

BenchmarkingUsingActualWorkloadsBasedonReal-WorldWorkloadRraces. Dataanalysisjobsusuallyhavevariouscomputationsemantics (i.e.implementationlogicsorsourcecodes)andinputdatasizes(e.g.ranging fromKBtoPB),andtheirbehaviorsalsoheavilyrelyontheunderlyingsoftware stacks(suchasHadooporMPI).Henceitisdifficulttoemulatethebehaviorsof suchhighlydiverseworkloadsjustusingsyntheticworkloadssuchasI/Ooperations.Ontheotherhand,generatingworkloadswhosearrivalpatternsfollow real-worldtracesisanequallyimportantaspectofrealisticworkloads.Thisis becausethesetracesarethemostrealisticdatasourcesincludingbothexplicit andimplicitarrivalpatterns(e.g.sequencesoftimestampedrequestsorjobs).

BenchmarkingUsingScalableWorkloadswithRealisticMixes. Agood benchmarkneedstoflexiblyadjustthescaleofworkloadstomeettherequirementsofdifferentbenchmarkingscenarios.Basedonourexperience,wenoticed thatinmanycases,obtainingrealworkloadtracesisdifficultduetoconfidential issues.Thelimitedtracedataalsorestrictthescalabilityofbenchmark.Itis thereforechallengingtoproduceworkloadsatdifferentscaleswhilestillguaranteeingtheirrealisticmixcorrespondingtoreal-worldscenarios.

Inthispaper,weproposeabenchmarktoolthatisafirststeptowardsgeneratingrealisticmixeddatacenterworkloads.Thistool,calledBigDataBench-MT,

isamulti-tenancyversionofouropen-sourceprojectBigDataBench,whichisa comprehensivebenchmarksuiteincluding14real-worlddatasetsand33actual workloadscoveringfiveapplicationdomains[8, 51].ThegoalofBigDataBenchMTisnotonlysupportingthegenerationofserviceanddataanalysisworkloads basedonrealworkloadtraces,butalsoprovidingamulti-tenantframeworkto enablethescalingupanddownofsuchworkloadswithguaranteeoftheirrealisticmixes.Consideringourcommunitymayfeelinterestinusingtheseworkloadstoevaluatenewsystemdesignsandimplementations,ourtoolandthe correspondingworkloadtracesarepubliclyavailablefrom http://prof.ict.ac.cn/ BigDataBench/multi-tenancyversion/

2RelatedWork

Wenowreviewexistingdatacenterbenchmarksfromthreeperspectives,as showninTable 1.

EvaluatedPlatform. Firstofall,weclassifydatacenterbenchmarksaccording totheirtargetedsystems.Weconsiderthreepopularcampsofsystemsintoday’s datacenters:(1) Hadoop-relatedsystems :thegreatprosperityoftheHadoopcentricsystemsinindustrybringsawidediversityofsystems(e.g.Spark[6], HBase[1],Hive[2]andImpala[3])ontopofHadoopMapReduceandHDFS [11]aswellasawiderangeofbenchmarksspecificallydesignedforthesesystems. (2) Datastores :parallelDBMSs(e.g.MySQL[12]andOracle[15])andNoSQL datastores(e.g.AmazonDynamo[33],Cassandra[41]andLinkedinVoldemort [50])alsowidelyexistindatacenters.(3) Webservices :long-runningwebservices suchasNutchsearchengine[5]andmulti-tiercloudapplications[36]areanother importanttypeofdatacenterapplications.Theseservicesusuallyhavestringent responsetimerequirement[37]andtheirrequestprocessingisdistributedinto alargenumberofservicecomponentsforparallelprocessing,thustheservice latencyisdeterminedbythetaillatencyofthesecomponents[32, 38].

WorkloadImplementationLogic.

Considerthecomplexityanddiversityof workloadbehaviorsincurrentdatacentersystems,theimplementationlogicof existingdatacenterbenchmarkscanbeclassifiedintothreecategories.Thefirst categoryofbenchmarksimplementtheirworkloadswithalgorithms.Forexample,HiBench[39]includeworkloadsimplementedwithmachinelearningalgorithmsinMahout[4].Thesecondcategoryofbenchmarksimplementworkloads usingdatabaseoperationssuchasreading,loading,joining,grouping,unifying, ordering,aggregatingandsplitingdata.ThethirdcategoryofbenchmarksimplementworkloadsasI/Ooperations.Forexample,NNBench[13]andTestDFSIO [23]emulateI/OoperationsonHadoopHDFS;GridMix[10]providestwoworkloads:LoadJobthatperformsI/OoperationsandSleepJobthatsleepsthejobs; andSWIM[30]providesfourworkloadsthatstimulatetheoperationsofHadoop jobstoread,write,shuffleandsortdata.Weviewthefirsttwocategoriesof workloadsas actualworkloads,becausetheseworkloadshavesemanticsandthey

consumeresourcesofprocessors,memories,cachesandI/Obandwidthsinexecution.Bycontrast,workloadsbelongingtothirdcategoryonlyconsumeI/O resources.

WorkloadMix. Finally,weclassifydatacenterbenchmarksintothreecategoriesfromtheperspectiveofworkloadmix.Thefirsttypeofdatacenter benchmarkseithergeneratesingleworkloads(e.g.WordCount[26],Grep[9] andSort[19])orgeneratemultipleworkloadsindividually(e.g.CALDA[44], AMPLabbenchmark[7]andCloudSuite[34]).Thatis,thesebenchmarksdonot considerworkloadmix.Thesecondcategoryofbenchmarksgeneratesynthetic mixesofworkloads.Manybenchmarks(e.g.PigMix[17],HcBench[47]andBigBench[35])generatemixesofworkloadsbymanuallydeterminingtheirproportions.Similarly,TPCbenchmarks[24]designaquerysetasasyntheticmixof querieswithdifferentproportions.YCSB[31]usesapackagetoincludeasetof relatedworkloads.MRBSdecidesthefrequenciesofdifferentworkloadsusing probabilitydistributionssuchasarandomdistribution.Finally,thirdcategory ofbenchmarksgeneratearealisticmixofsyntheticworkloadswhosearrivalpatternsfaithfullyfollowreal-worldtraces.Forexample,GridMix[10]andSWIM [21, 30]firstbuildajobtracetodescribetherealisticjobmixbyminingproductionloads,andthenrunsyntheticI/Ooperationsaccordingtothetrace. However,howtogenerateactualworkloadsonthebasisofrealworkloadtraces isstillanopenquestion.

Table1. Overviewofdatacenterbenchmarks

Workloadmix Workloadimplementationlogic Algorithms Databaseoperations I/Ooperations

Nomix WordCount1 [26], Grep1 [9],Sort1 [19], Terasort1 [22], HiBench1 [39], TPCx-HS1 [43], Graphalytics1 [29], CloudSuite4 [34]

MRBench1 [40], CALDA2 [44],AMPLab benchmark2 [7], YCSB2 [31],BG benchmark2 [28], CloudSuite4 [34]

Syntheticmix HcBench1 [47],MRBS1 [48] PigMix1 [17],HcBench1 [47], MRBS1 [48], BigBench2 [35], LinkBench2 [27],TPC benchmarks2 [24], TPC-W3 [25], BigDataBench4 [51]

Realisticmix

1 Hadoop-relatedsystems

2 Datastores

3 Webservices

4 Allthreetypesofsystems

NNBench1 [13], TestDFSIO1 [23], HiBD1 [49]

HiBench1 [39], SPECWeb993 [20]

Gridmix1 [10], SWIM1 [21, 30]

3SystemOverview

Figure 1 showstheframeworkofourbenchmarktool.Itconsistsofthreemain modules.Inthe BenchmarkUserPortal,userscanfirstspecifytheirbenchmarkingrequirements,includingthemachinetypeandnumbertobetested,andthe typesofworkloadtouse.Asetofworkloadtracesfollowingtheserequirements arethenselected.Thenextstepof CombinerofWorkloadsandTraces isto matchtherealworkloadandtheselectedworkloadtraces,andoutputsworkloadreplayingscriptstoguidetheworkloadgeneration.Finally,the Multi-tenant WorkloadGenerator extractsthetenantinformationfromthescriptsandconstructsamulti-tenantframeworktogenerateamixofserviceanddataanalysis workloads.

InBigDataBench-MT,weemploytheSogouuserquerylogs[18]asthebasis togeneratetheserviceworkload(i.e.theNutchsearchengine[5])andtheGoogle clusterworkloadtraceasthebasistogeneratedataanalysisworkloads(i.e. HadoopandSharkworkloads).TheSogoutracerecordslogsfrom50daysand itincludesover9millionusersand43millionqueries.TheGoogletracerecords logsfrom29daysand12,492machinesanditincludesover5Kusers,40K workloadtypes,1000Kjobsand144milliontasks.Asapreprocessingstep,we convertedbothtracesintoImpaladatabases(fullversion)andMySQLdatabase (24-hourversion)tofacilitatethecustomizationofbenchmarkingscenarios.In thefollowingsubsections,wedescribethelasttwomodulesofourtool.

Fig.1. TheBigDataBench-MTframework

3.1CombinerofWorkloadandTraces

Thegoalofthecombineristoextracttherequest/jobarrivalpatternsfrom real-worldtracesandcombinethemwithactualworkloads.Thecombinerapplies differentiatedcombinationtechniquestotheserviceanddataanalysisworkloads becausetheirworkloadgenerationshavedifferentfeatures.

ServiceWorkloads. Thegenerationofaserviceworkloadisdeterminedby threefactors:therequestsubmittingtime,thesequenceofrequestsandthe contentofeachrequestquery.Takethewebsearchengineforexample,the combinerimplementsarequestsubmittingservicethatautomaticallyderives thesefactorsfromtheSogoutraceandusesthemtodeterminetherequest submissionprocess.

DataAnalysisWorkloads. Thegenerationofadataanalysisworkloadis determinedbyfourfactors:thejobsubmittingtime,theworkloadtype(i.e.the computationsemanticsandthesoftwarestack)andtheinputdata(i.e.thedata sourceandsize).Thecurrentworkloadtracesusuallyshowtheinformationofjob submittingtimebutonlyprovide anonymousjobs whoseworkloadtypesand/or inputdataareunknown.Hencethebasicideaofthecombineristoderivethe workloadcharacteristicsofbothactualandanonymousjobsandthenmatchjobs whoseworkloadcharacteristicsaresufficientlysimilar.Table 2 liststhemetrics usedtorepresentworkloadcharacteristics,whichreflectbothjobs’performance (executiontimeandresourceusage)andmicro-architecturalbehaviors(CPIand MAI).

Table2. Metricstorepresentworkloadcharacteristicsofdataanalysisjobs

Metric Description

Executiontime

CPUusage

Totalmemorysize

CPI

MAI

Measuredinseconds

TotalCPUtimepersecond

MeasuredinGB

Cyclesperinstruction

Thenumberofmemoryaccessesperinstruction

Figure 2 showstheprocessofmatchingactualdataanalysisjobsandtraces’ anonymousjobsanditconsistsoftwoparallelsub-processes.First,theactual jobswithdifferentinputdatasizesaretestedandtheirmetricsofworkloadcharacteristicsarecollected.InBigDataBench-MT,weprovideauto-runningscripts tocollectperformancemetricsandhardwareperformancecounters(Perf[16]and Oprofile[14]forLinux2.6+basedsystems)toobtainmicro-architecturalmetrics.Usingthetestingresultsassamples,thecombinertrainsthemultivariate regressionmodeltodescribetherelationshipbetweenanactualjob(includingbothitsworkloadtypeandinputsizeastheindependentvariables)andits workloadcharacteristicmetrics(onemetricisadependentvariable).Second,the

combinerviewseachanonymousjobasanentityandthefiveworkloadcharacteristicmetricsasitsattributes,andemploystheBayesianInformationCriterion (BIC)-basedk-meansclusteringalgorithm[45]togroupanonymousjobsinthe traceintodifferentclusters.

Basedontheconstructedregressionmodelsandclusters,thecombinerfurthermatcheseachclustertooneactualjobwithaspecificinputdata.Inthe matching,thecoefficientofvariation(CV)measure,definedastheratioofthe standarddeviation σ tothemean μ,isusedtodescribethedispersionofjobs inthesamecluster.Thecombineriterativelytestsactualjobsofdifferentworkloadtypesandinputsizes,andmatchesanactualjobwithaclusterundertwo conditions:(i)theCVoftheclusterissmallerthanaspecifiedthreshold(e.g. 0.5),whichindicatestheanonymousjobsinthisclusterarecloselysimilarto eachother;(ii)thechangeinthisCVissmallerthanathreshold(e.g.0.1)after theactualjobisaddedtothecluster.Thismeanstheworkloadcharacteristics oftheaddedjobaresufficientlysimilartothoseoftheanonymousjobsinthe cluster.Ifmultiplematchedactualjobsarefoundforonecluster,thecombiner selectsthejobresultingthesmallestCVchange.Finally,thecombinerproduces workloadreplayingscriptsastheoutput.

Fig.2. Thematchingprocessofrealandsyntheticdataanalysisjobs

NotethatBigDataBench-MTprovidestwowaysofusingtheabovecombiner.First,itdirectlyprovidessomeworkloadreplayingscripts,whicharethe combinationresultsofrepresentativeactualworkloads(e.g.HadoopSortand WordCount)andtheGoogleworkloadtrace.Second,italsosupportsbenchmarkuserstodirectlyusetheabovecombinationtechniquetomatchtheirown dataanalysisjobswithGoogleanonymousjobs.

3.2Multi-tenantWorkloadGenerator

Basedonworkloadreplayingscripts,theworkloadgeneratorappliesamultitenantmechanismtogenerateamixofworkloadsusingtwosteps.First,the generatorextractsthetenantinformationfromthescripts.Fortheserviceand

BigDataBench-MT:ABenchmarkToolforGeneratingRealisticMixedData17

dataanalysisworkloads,thistenantinformationrepresentsthenumberofconcurrentendusersandsubmittersofanalyticjobs,respectively.Second,thegeneratorcreatesaclientforeachtenantandemulatesthescenariosthatanumberof endusers/jobsubmittersconcurrentlysubmitrequests/jobstothesystem.This multi-tenantframeworkallowstheflexibleadjustmentofworkloadscaleswith guaranteeoftheirrealisticmixes.Forexample,benchmarkuserscandoubleor halvethesizeofconcurrenttenants,afterwhichthedistributionsofrequests/jobs submittedbythesetenantsstillcorrespondtothoseinrealworkloadtraces.

4DemonstrationDescription

4.1ChosenWorkloadsandWorkloadTraces

Inourdemonstration,benchmarkuserswanttoevaluatetheirdatacentersystemsusingamixofserviceanddataanalysisworkloads.TheNutchwebsearch engine[5]isusedastheexampleserviceworkloadandfourHadoopworkloadsare usedastheexampledataanalysisworkloads.ThechosenHadoopworkloadshave avarietyofworkloadcharacteristics:WordCountandNa¨ıveBayesclassification aretypicalCPU-intensiveworkloadswithintegerandfloatpointcalculations; SortisthetypicalI/O-intensiveworkloadandPageIndexistheworkloadhaving similardemandsforCPUandI/Oresources.Boththedatagenerators[42]and workloadsinthedemocanbeobtainedfromBigDataBench[8].

Ourdemousesa24-huserquerylogsfromSogou,whichinclude1,724,264 queriesfrom519,876endusers,asthebasistogeneraterealisticsearchengine service;andusesa24-hclusterworkloadtracefromGoogle,whichincludes 37,842anonymousjobsfrom2,261jobsubmitters,asthebasistogeneraterealisticHadoopjobs.

4.2SystemDemonstration

BigDataBench-MTprovidesavisualinterfaceinthe BenchmarkUserPortal tohelpbenchmarkusersmakeappropriatebenchmarkingdecisions.Thisportal providesusersnecessaryinformation,allowstheminputbenchmarkingrequirementsandexecutessystemevaluationsontheirbehalf.Thewholeprocessconsistsofthreesteps,asshowninFigs. 3, 4 and 5,respectively.

Step1.Specificationoftestedmachinesandworkloads.Thefirststepofthedemo presentsanoverviewofworkloadtraces(i.e.SogouandGoogletraces)andthe datacenterstatus,includingthesixtypesofmachines,theirmachinenumber andconfigurations,andtheuser,jobandtaskstatisticsinthesemachines.This informationassistsbenchmarkuserstoselectthetypeandnumberofmachines tobeevaluated,andtheworkloadstheywanttouse.Supposeusersselect Type Four ofthemachineswith2processcoresand4GBmemoryand100machines tobetested,theworkloadtracesbelongingtothesemachinesareextractedand forwardedtothenextstep.

Systemdemonstrationscreenshots:step1

Step2.Selectionofbenchmarkingperiodandscale.Atthisstep,usershave theoptiontoselecttheperiodandscalefortheirbenchmarkingscenarios.To facilitatethisselection,BigDataBench-MTshowsthestatisticinformationof boththeserviceworkload(includingitsnumberofrequestsandendusersper second)andthedataanalysisworkloads(includingtheirnumberofjobsand averageCPU,memoryresourceusages)ateachofthe24hs.Supposeusersselect thebenchmarkingperiodof12:00to13:00andthescalefactoris1(thatis,no scalingisneeded).Theworkloadtracesbelongingtothisperiodareselectedfor step3.

Fig.4. Systemdemonstrationscreenshots:Step2

Step3.Generationofmixedworkloads.Afterbothworkloadsandtraceshave beenselected,thefinalstepemploysthecombinerdescribedinSect. 3.1 togenerateworkloadreplayingscriptsforboththeserviceanddataanalysisworkloads, andsendsthesescriptsasfeedbacktousers.InthematchingofactualHadoop jobswithanonymousones,wetestedeachHadoopworkloadtypeusing20differentinputsizestobuildtheregressionmodels.Basedonthereplayingscripts,

Fig.3.

Fig.5. Systemdemonstrationscreenshots:step3

benchmarkuserscanpressthe“Generatemixedworkload”buttontotrigger themulti-tenantworkloadgenerator,inwhicheachtenantisanindependent workloadgeneratorandmultipletenantsgenerateamixofrealisticworkloads.

5FutureWork

Therearemultipleavenuesforextendingthefunctionalityofourbenchmark tool.Afirststepwillbetosupportmoreactualworkloads.Giventhatthere are33actualworkloadsintheBigDataBenchandmanyworkloads(e.g.Bayes classificationandWordCount)havethreeversionsofimplementations(Hadoop, SparkandMPI),addingmoreworkloadstoBigDataBench-MTwillbehelpfulto supportwiderbenchmarkingscenarios.Wealsoplantoextendourmulti-tenant workloadgeneratortosupportdifferentclassesoftenantsandallowusersto applydifferentprioritydisciplinesinworkloadgeneration.

Acknowledgements. ThisworkissupportedbytheNationalHighTechnology ResearchandDevelopmentProgramofChina(GrantNo.2015AA015308),theNational NaturalScienceFoundationofChina(GrantNo.61502451),andtheKeyTechnologyResearchandDevelopmentProgramsofGuangdongProvince,China(GrantNo. 2015B010108006).

References

1.Apachehbase. http://hbase.apache.org/ 2.Apachehive. https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Home

3.Apacheimpala. http://impala.io/ 4.ApacheMahout. http://mahout.apache.org/ 5.ApacheNutch. http://nutch.apache.org/ 6.Apachespark. https://spark.apache.org/ 7.BigdatabenchmarkbyamplabofUCberkeley. https://amplab.cs.berkeley.edu/ benchmark/ 8.BigDataBench. http://prof.ict.ac.cn/BigDataBench/ 9.Grep. http://wiki.apache.org/hadoop/Grep 10.Gridmix. https://hadoop.apache.org/docs/r1.2.1/gridmix.html

20R.Hanetal.

11.Hadoopecosystems. https://hadoopecosystemtable.github.io/ 12.MySQLdatabase. https://www.mysql.com/ 13.Nnbench. http://grepcode.com/file/repo1.maven.org/maven2/org.apache. hadoop/hadoop-mapred-test/0.22.0/org/apache/hadoop/hdfs/NNBench.java/ 14.Oprofile. http://oprofile.sourceforge.net/ 15.Oracledatabase. http://www.oracle.com/ 16.Perf. https://perf.wiki.kernel.org/ 17.PigMix. https://cwiki.apache.org/confluence/display/PIG/PigMix 18.Sogouuserquerylogs. http://www.sogou.com/labs/dl/q-e.html 19.Sort. http://wiki.apache.org/hadoop/Sort 20.Specweb99benchmark. https://www.spec.org/web2009/ 21.Swim. https://github.com/SWIMProjectUCB/SWIM/wiki 22.Terasort. https://hadoop.apache.org/docs/current/api/org/apache/hadoop/ examples/terasort/package-summary.html

23.Testdfsio. https://support.pivotal.io/hc/en-us/articles/200864057-RunningDFSIO-mapreduce-benchmark-test/

24.TPCbenchmarks. http://www.tpc.org/ 25.TPC-Wbenchmark. http://www.tpc.org/tpcw/

26.WordCount. http://wiki.apache.org/hadoop/WordCount

27.Armstrong,T.G.,Ponnekanti,V.,Borthakur,D.,Callaghan,M.,Linkbench:a databasebenchmarkbasedonthefacebooksocialgraph.In:SIGMOD2013,pp. 1185–1196.ACM(2013)

28.Barahmand,S.,Ghandeharizadeh,S.,BG:Abenchmarktoevaluateinteractive socialnetworkingactions.In:CIDR2013.Citeseer(2013)

29.Capot˘a,M.,Hegeman,T.,Iosup,A.,Prat-P´erez,A.,Erling,O.,Boncz,P.,Graphalytics:Abigdatabenchmarkforgraph-processingplatforms.In:Proceedingsof theGRADES2015,pp.7.ACM(2015)

30.Chen,Y.,Alspaugh,S.,Katz,R.:Interactiveanalyticalprocessinginbigdata systems:Across-industrystudyofmapreduceworkloads.VLDB 5(12),1802–1813 (2012)

31.Cooper,B.F.,Silberstein,A.,Tam,E.,Ramakrishnan,R.,Sears,R.:Benchmarking cloudservingsystemswithYCSB.In:SoCC2010,pp.143–154.ACM(2010)

32.Dean,J.,Barroso,L.A.:Thetailatscale.Commun.ACM 56(2),74–80(2013)

33.DeCandia,G.,Hastorun,D.,Jampani,M.,Kakulapati,G.,Lakshman,A.,Pilchin, A.,Sivasubramanian,S.,Vosshall,P.,Vogels,W.,Dynamo:amazon’shighlyavailablekey-valuestore.In:ACMSIGOPSOperatingSystemsReview,vol.41,pp. 205–220.ACM(2007)

34.Ferdman,M.,Adileh,A.,Kocberber,O.,Volos,S.,Alisafaee,M.,Jevdjic,D., Kaynak,C.,Popescu,A.D.,Ailamaki,A.,Falsafi,B.:Clearingtheclouds:Astudy ofemergingworkloadsonmodernhardware.Technicalreport(2011)

35.Ghazal,A.,Rabl,T.,Hu,M.,Raab,F.,Poess,M.,Crolotte,A.,Jacobsen,H.-A.: Bigbench:Towardsanindustrystandardbenchmarkforbigdataanalytics.In: SIGMOD2013,pp.1197–1208.ACM(2013)

36.Han,R.,Ghanem,M.M.,Guo,L.,Guo,Y.,Osmond,M.:Enablingcost-awareand adaptiveelasticityofmulti-tiercloudapplications.FutureGener.Comput.Syst. 32,82–98(2014)

37.Han,R.,Wang,J.,Ge,F.,Vazquez-Poletti,J.L.,Zhan,J.:SARP:producing approximateresultswithsmallcorrectnesslossesforcloudinteractiveservices. In:CF2015,pp.22.ACM(2015)

Another random document with no related content on Scribd:

The Project Gutenberg eBook of Kálozdy Béla: Regény (1. kötet)

This ebook is for the use of anyone anywhere in the United States and most other parts of the world at no cost and with almost no restrictions whatsoever. You may copy it, give it away or re-use it under the terms of the Project Gutenberg License included with this ebook or online at www.gutenberg.org. If you are not located in the United States, you will have to check the laws of the country where you are located before using this eBook.

Title: Kálozdy Béla: Regény (1. kötet)

Author: Zsolt Beöthy

Contributor: Kálmán Mikszáth

Illustrator: Ödön Kacziány

Release date: May 17, 2022 [eBook #68114]

Language: Hungarian

Original publication: Hungary: Franklin, 1908

Credits: Albert László from page images generously made available by the Internet Archive *** START OF THE PROJECT GUTENBERG EBOOK KÁLOZDY BÉLA: REGÉNY (1. KÖTET) ***

Megjegyzés:

A tartalomjegyzék a 357. oldalon található.

MAGYAR REGÉNYIRÓK

KÉPES KIADÁSA

Szerkeszti és bevezetésekkel ellátja

MIKSZÁTH KÁLMÁN

42. KÖTET

KÁLOZDY BÉLA

Irta BEÖTHY ZSOLT

I.

BUDAPEST

FRANKLIN-TÁRSULAT

magyar irod. intézet és könyvnyomda

KÁLOZDY BÉLA

REGÉNY IRTA

BEÖTHY ZSOLT

ELSŐ KÖTET

KACZIÁNY ÖDÖN RAJZAIVAL

BUDAPEST

FRANKLIN-TÁRSULAT

magyar irod. intézet és könyvnyomda

1908

Minden jog fentartva.

Franklin-Társulat nyomdája.

BEÖTHY ZSOLT.

1848.

Az elbeszélő irodalom az utolsó félszázadban, a hetvenes évek körül vérszegénységbe esett. Kemény, Eötvös, Jósika már nem éltek, csak az egy Jókai uralkodott. – Egy csomó író hiszen elkövetett egy-egy regényt, vagy elbeszélést, de az vagy selejtes volt, vagy utánzás, ha ugyan nem szenvedett még egyéb betegségekben is. Általában rossz irányban indult az elbeszélő irodalom. Befútta az útat a külföldről beözönlő sok divatos salak.

Pedig az út világos, s mutató táblái mindenütt láthatók, még a tízparancsolatban is benne van az æstetikai recept.

Tiszteljed atyádat, hogy hosszú életű légy a földön. (T. i. tiszteld Kemény Zsigmondot, Jókait, szóval a magyar elődöket, mert maradandó csak úgy lehetsz, ha nemzeti vagy).

Ne legyenek idegen isteneid. (Ne utánozd Dickenst, se Balzacot és semmi idegent).

Ne paráználkodj. (Kerüld a franczia regények frivolitásait).

Ne ölj. (A rémregények után, a hol tömeges gyilkolások okozzák a hatást, ne indulj).

Ne lopj. (Ne plagizálj) stb.

Ebben az alkalmatos időben lépett ki a nyilvánosság elé egy fiatal diák, Beöthy Zsolt, apró rajzokkal és novellákkal, melyek a fent jelzett parancsolatok ellen nem vétettek, azonfölül gondos,

gördülékeny nyelven s egyéni hangon voltak tartva. Már az első akkordok megcsendűlése erős reményeket fakasztott.

Beöthy Zsolt (a szlovani Beöthyekből) 1848-ban született Budán, de ő maga komáromi embernek vallja magát, s tényleg ott töltötte gyermekkorát, mely arra az időre esik, mikor ez a város a Jókai Mór és a Tóth Lőrincz dicsőségétől zengett. Talán ez a nyomukban fölvert arany-por rászállt az ő fogékony lelkére is, nevelve szomját a Hipocrene forrásai után. De ez csak jámbor föltevés. Ha Budán tölti vala gyermekségét, akkor is azzá válik, a mivé lett.

Már első zsöngeiben sem volt «zöld» és most, a hatvan év küszöbén írt komoly munkáiban sem száraz. Ez a szikár, csupa csont ember kemény koponya. A korral járó gyengeségektől mentes. Pedig másrészt úgyszólván szabályszerű ütemben igazodik termelése életkorához. Pályája elején virágokat hozott, szamóczát és cseresznyét, férfikorában áttér a mesélő genre-től a kritikához s hovatovább a sulyosabb gyümölcsökhöz. Az essay-khez és a széptani művekhez. Szinte úgy látszik, mintha munkakört változtatna, pedig dehogy; megy-megy a maga útján feltartóztatlanúl. Hiszen mindegy, hogy melyik oldalról süt a nap, bár a fák levelein keresztül is, ha mindig ugyanazt a bizonyos kertet, a szépliteraturát termékenyíti és érleli.

Első regénye, Biró Márton, 1872-ben jelenik meg. Maga az író csak huszonnégyéves, de a regény már is teljesen érett munka. Sokan Kemény Zsigmondot látják visszatérni s örülnek. Bár még nem az igazi Kemény, de az az iskola, az a hatalmas véső és erő. Valódi, minden fantasmagóriától megtisztított élet és alakok, fokozatosan fejlesztett jellemek, lélektani indokolás és egészséges bölcselkedés. Nem tud még annyit, mint Kemény, de oda törekszik, a hova Kemény, sőt talán meg is fogja előzni, mert nyelve színesebb, símább, kifejezőbb, előadása könnyebb és kecsesebb. Keménynél sokszor elvész a fonál a mellékszálakban. Beöthy pedig tudja, mit nem kell megírni. A két kötetes Kálozdy Béla (mi is ezt soroztuk be gyűjteményünkbe), mely 1875-ben jelent meg, fokozottabb mértékben emelte hírnevét. Kétségtelenűl a legfőbb elbeszélői műve, a mi nem jelentene sokat, mert több regényt nem

írt ezentúl, ha nem volna egységes kompositiójánál és arányainál fogva egyike a legjobb magyar regényeknek. Apró rajzai között vannak talán még magasabban állók, mint pl. a Mese, a Zsebrák1) roppant műgonddal kivésett filigran jou-jouk.

Daczára az ünnepi zajnak, mely egyes elbeszélő munkáinak megjelenését kisérte, daczára, hogy a Kisfaludy-Társaság s az Akadémia siettek őt megválasztani, mind ez a dicsőség nem birta megmarasztani az elbeszélő genre-nél. Miért? Nehéz meghatározni. De valószinű, hogy csak külső okok járultak közbe.

Beöthy olyan értékes és olyan sokoldalú erő, hogy nem csoda, ha nem hagyják, ha annyi, meg annyi foglalkozást sóznak rá. Fogalmazó volt a pénzügyministeriumban, majd tanár lesz az állami reáliskolánál, később az egyetemen. A Pesti Napló szinházi kritikusnak szerződteti. Maga is lapot szerkeszt, az Athenæumot. A Kisfaludy-Társaság mindenféle bizottságokban foglalkoztatja, titkárának választja. Az Akadémia versenyzik a Kisfaludyval, hogy melyik dolgoztatja meg jobban, elhalmozva őt birálati teendőkkel, pályázati jelentésekkel; daczára bokrétás kalapjainak, lassan-lassan aklimatizálódik, a vaskalapos urak közt, holt írók és tudósok elparentálója lesz, s most már mint irodalmi szónok magaslik ki egy fejjel a többi fölött. A hatalmas boltívek alatt az akadémia csarnokaiban, mintegy elzáródik előle a mosolygós kék ég, vissza nem vágyik oda, de rá se ér; megírja «A szépprózai elbeszélés a magyar irodalomban», a tragikumról szóló nagy munkáját: illusztrált irodalomtörténetét, meg annyi mást, apróbbakat.

Idáig jutva, méltán várhatná az olvasó, hogy mélyebb betekintést vessek Beöthybe. Hogy meghatározzam, mi benne a túlnyomó, a költői vagy a tudományos ér? Mi volt neki kedvesebb, a röpülés-e, vagy a röpülés törvényeinek fürkészése? S mi érne többet a magyar kulturának, azok a regények-e, melyeket még megírhatott volna, vagy ezek a tudományos művek, melyeket a regények helyett megírt?

Isten tudja! Erre csak úgy könnyű felelni, hogy bizonyára legjobb, legkibékitőbb volna, ha két Beöthy Zsoltunk van.

Az egyik írná a regényeket és lenne a Kisfaludy-Társaság elnöke, valamint a főrendiháznak tagja – a másik írná a tudományos műveket és lenne egyetemi tanár, akadémiai korrifeus, a tanáregyesület elnöke, a tanárvizsgáló-bizottság tagja, és ki tudná elszámlálni, kinek-minek a társelnöke, alelnöke, díszelnöke.

Mivel azonban csak egy Beöthynk van, ez a sok hivatal és méltóság mind az ő vállát nyomja, de mivel oly könnyedén és fiatalosan viseli, mintha egyáltaljában semmi dolga se volna, világos abból, hogy ez a pálya korán sincs befejezve; a vége még kékbe vesz, mint a hegyek csúcsai és a mi a regényírás megszakítását illeti, várjunk még ezzel a sopánkodással… egy hosszan tartó szép ősz napfényén, ki tudja még mi eshetik? Hiszen a fák némelykor a meghozott gyümölcsök után még szétjátszák magokat és másodszor is hoznak virágot.

Mikszáth Kálmán.

KÁLOZDY BÉLA

Első kiadása megjelent 1875-ben.

ELSŐ RÉSZ.

I. FEJEZET.

A professzor és házanépe.

Országunk jókora részén ma a nádpálczák ama következetesen kiszámított rendszer szerint suhognak, (rövid lényege: hat után következik a tizenkettő, tizenkettő után a huszonöt) és a pennák a modern paedagogiának ama csalhatatlan főelve szerint mártatnak a kalamárisokba (t. i. hegyökkel lefelé), melyeket nagytiszteletü és tudós Hajós Gábor úr csepegtetett a dunaszögi kollégium ama növendékeibe, kiket az istenek szeszélye gyűlöletük tárgyainak kiválogatott.

A nagytiszteletü úr az említett jó hirü főiskolában a neveléstudomány professzora és minden hatodik esztendőben soros igazgató volt. Különben a szó legszorosabb értelmében tudós, kit elmélkedéseiben a világ zavaros folyása nem igen háborgatott. Az ő tudománya nemcsak afféle közmondásos, hanem igazi hatalom volt, azok közül való, melyeknek megerősített székvárosuk is van. Ez a vár a tanuló szoba volt, hol a tanár úr valóságos bástyákat rakott maga körül könyveiből, igazi lőrésekkel, felvonó hidakkal, ritkán nyiló kapukkal, sorba rakott pipák füstölgő ágyú-ütegeivel, egy nagy vörös zsebkendő zászlajával s az erősség minden pontján őrt álló kaszás és keresztes pókokkal. Ámbár a homályos kis szoba harczias kinézését a szűk, vasrácsos ablak is fokozta: ez a világ legzavartalanabb békéjének volt csöndes tanyája. Nyoma sem volt itt a nyugtalan kételynek az elfoglalt pozicziók erejében, a világ haszontalanságaira való vágyódásnak és hitvány emberek ármánykodásának. A barátok, kik a gazdát környezték, elmult, földi csalfaságaikkal már mind beszámoltak a legfőbb birónak s egyetlen tanácsot sem adtak, hanemha igaz meggyőződésükből folyt, melyet egy-egy késő kori barát okulására följegyeztek. Nagyobbára megviselt bőrköntösökben üldögéltek itt a tudós Vályi András, aztán

Benedek Mihály, a püspök paedagogarcha kollégájával, Tóthpápai

Mihálylyal, mellettök Váradi Szabó János és Bátky Károly; mindezek tudós beszélgetésbe merülve az öreg Plinius-sal és Plutarchhal, Comenius-sal, Locke-val, Francke-val és az yverduni apostollal, Pestalozzival. Nem csoda, ha ebben a társaságban, mely csupa szeretet és jóakarat, az álnok világtól elzárkózott nagytiszteletü úr folyton folyvást meg tudta őrizni – nem ifjuságát (mert hisz azt mondják, már szénior korában vén volt), hanem simára borotvált arczának jóakaró derüjét és lelke csöndes nyugalmát, melybe csakis olyankor esett egy-egy keserü csepp, ha meghallotta, hogy valaki itt vagy ott, némán vagy hangosan, komolyan vagy tréfálkozva úgy vélekedik a paedagogiáról, miszerint az voltaképen nem is tudomány. A mit az istentelen deákok az iskolában olykor elkövettek ellene, azt ő az igazi bölcs nyugalmával csupán a természettől tartott lélektani leczkének vette, melyből okulnia és a melyre építenie kell. Mert ő a közmondással ellentétben vizet ivott és bort prédikált; tanítványainak ismételve szivökre kötötte a hajthatatlan szigort, míg maga a légyhez sem nyult volna.

A nagytiszteletü úr csöndes élete a kathedra és iróasztal között volt megosztva egész addig az emlékezetes napig, melyen a nagytiszteletü asszony azzal a meglepő s általa nem is sejtett hirrel küldte be hozzá a szolgálót, hogy elérkezett az idő, melyben ki kell sietnie az elméletek homályából a gyakorlat verőfényére, mert a házban bölcső, a bölcsőben pedig egy nyikorgó kis jószág van, ki bölcs vezetőre várakozik. A professzor úr, a mint első ámulatából a nagy ujságra magához tért, (nem feledvén el a Didactica magná-nak azt a lapját szamárfüllel jegyezni meg, mely mellett a rárontó szolgáló meglepte), azzal az örömmel indult felesége szobája felé, melyet a szegény szobrász érezhet, mikor hosszas és reménytelen várakozás után végre hozzájut a drága anyaghoz, melybe művészete lelket lehelni van hivatva. A szolgáló nem költött álhirt; a piczi kis darab vörös márvány csakugyan a bölcsőben várta mesterét. A nagytiszteletü úr egyetlen hálás, de csak futó tekintetet vetve halavány életepárjára, ki örömének tulajdonképeni szerzője volt, félénk gyönyörüséggel emelte ügyetlen karjaira a babát. Kis buksi te! – hizelkedett neki és szerencsésen lepottyantotta. A kis

buksi, az anya, a bábaasszony és a szolgáló egyszerre elsikoltván magukat, a zavarba jött professzor csak nagy nehezen tudta az általános jajveszéklést lecsöndesíteni ama nevelési alapelv ismételt fölemlítésével, hogy a gyermeket születése legelső perczétől kezdve edzeni kell. Mert az élet még majd sokkal gorombábban is bánik vele. Az edző rendszert, melyet Hajós Gábor úr ekként buksija lepottyantásával szerencsésen megkezdett és találóan igazolt, Rousseau nyomán következetesen folytatta, minduntalan emlegetvén, hogy csak erős testben lakhatik ép lélek. – Hogy vagy buksi? – e szavakkal nyitott be minden reggel fiához, ki a keresztségben János nevet kapott. A kis csemetét apró, gömbölyü kezeinél fogva emelgette a professzor úr és nagy öröme telt benne, mikor a kicsike vörös márványból három esztendős korában valóságos vasék lett. A nagytiszteletü asszony váltig mondta, hogy nem akar ő Jánoskából tótágast álló komédiást nevelni; de a professzor úr igen jól tudta, hogy az asszonyoknak hallgatniok kell a gyülekezetben s az iskola-előtti órákban mindenféle természetes és mesterséges eszközzel építette az ép lélek méltó lakását. A buksi nőtt és rettentő nagy fejü, izmos kölyök lett belőle, ki egy-két bevert fejet (ha mindjárt köztük volt a magáé is) kutyába sem vett. Már legzsengébb ifjú korában emanczipálta magát minden néven nevezendő hatalom alól. A templom-utcza kis leányai soha hozzá hasonló lovagiatlan ficzkót nem láttak; a vörös haju zsidó gyerekek, ha csak neszét vették, eszük nélkül «móresoltak» neki. Szörnyű öklei voltak. Hanem tanítóinak is ugyan volt kinszenvedésök vele. Mert hát a professzor hajnali fáradozásainak sikerült ugyan a fényes palotát elkészíteni, de a lakó csak nem akart beleköltözni. A feje lágyára való lepottyantás ártott-e meg neki élete első napján, vagy valami más volt az oka, de annyi bizonyos, hogy a buksi makacs butasága bámulásraméltó volt. A Kis Tükör, Hübner, Számító Socrates vele szemben egyenesen arra a szerepre voltak hivatva, a mit az emberiség sötét századában a hüvelykcsavaró, spanyol csizma és más efféle rémes eszközök töltöttek be, melyek tudvalevőleg rejtegetett dolgokat igyekeztek napfényre csikarni. A buksi kinzó szerei azonban emezeknél még annyival borzalmasabbak voltak, mert ő csakugyan teljesen ártatlan volt és borzas nagy fejéből soha semmi sem vala napfényre csikarható. A

nagytiszteletü úr soká küzdött a szomorú lehetetlenség ellen, mig végre belátta, hogy minden törekvése hiábavaló, miután: az anyag nem elég nemes. Canova sem dolgozott volna homokkőből. Levette hát első szülöttéről idejében nevelő kezeit, gondjait egy épen jókor érkezett fris anyagra fordította és a szokás embere csak annyiban maradt hű magához, hogy a reggeli bekiáltást: – Buksi, hogy vagy? – a világ minden kincséért sem hagyta volna abban. A magára hagyatott János úrfi (mert az anyai hatalom ugyan micsoda ilyen borzas fejjel és ilyen izmos karokkal szemközt?!) nőtt, mint a hatalmas tölgyek és bükkök az erdőn: feltartóztathatatlanul és megmegvágva. Miután az iskolában megunta folyton folyvást tizig számlálni, (a tizenkettőből a két utolsó numerust nagytiszteletü atyja iránti tekintetből rendesen elengedték neki), egy szép reggel megszökött katonának, hol azonban nagytiszteletü atyjának nem levén semmi befolyása, a huszonötöt több izben és mindannyiszor hiány nélkül kikapta. A professzor úr, mikor a nem sejtett ujságot hirül vitték neki, valamennyire elkomolyodott és nem mondhatni, hogy ne sajnálta volna a buksit. Idő multán azzal az egyszerű igazsággal vigasztalta meg magát, hogy: ott is lehet ember belőle. Hanem azért minden reggel ép oly hűségesen megkérdezte a gyerekszoba ajtajában, mint annakelőtte, hogy: – Buksi, hogy vagy?

A nagytiszteletü úr csöndes élete a kathedra és iróasztal között volt megosztva.

A mivel ez időszerint vesződött, az már tagadhatatlanul nemesebb anyag volt: kék eres és tiszta fehér márvány. Egy vékony, sápadt, kisárkodó gyerek: Mátyáska. Az öreg semmiképen nem akarta bevallani, hogy rendszerváltoztatásának János úrfi vitézi csákója meg lóvakarója az oka, hanem csak azt hajtotta, hogy a követendő rendszert mindig a gyermek természetéhez kell alkalmazni. E gyöngéd, siró-rivó kis teremtésnél nyilván a szellem fejlesztéséhez kell azonnal látnia, mert megdönthetetlen igazság az, hogy a nagy lélek fenntartja a törékeny testet. A nagytiszteletü úr most erre épített és türelmetlenül várta az időt, mikor reggeli

tudakozódásaira: – Kis beczém hogy vagy? – maga a kérdezett ad vontatott nyafogás helyett értelmes feleletet. A sötét várteremben valóságos ünnep volt a nap, melyen a kis «okos» szellemi képességeinek első, kétségbevonhatatlan bizonyságát szolgáltatta az által, hogy a körtét az almától egész határozottan meg tudta különböztetni. Ugyanis előbb az egyik után nyult és csak aztán a másik felé. Ime a kis féreg már magasabb állásponton áll Buridan vén oktalanjánál, mely hasonló kritikus helyzetben tudvalevőleg az éhhalál áldozatává lett. A gyermek fejlődése nem hazudtolta meg a sokat igérő kezdetet. A számtanban, melyet nagytiszteletü apja – a tudós Bátky nyomán – az észfejlesztés leghathatósabb eszközének tekintett, a csodálatraméltó apróság alig két éves korában annyira vitte, hogy fennakadás nélkül el tudott számítani egy-ig. Nagy buzgalommal vezettetett és haladt azután is a megkezdett ösvényen. Egész könyvtára volt az ábécés könyvekből és az összerakó házakból egész városoknak volt korlátlan ura. A szegény nagytiszteletü asszony élete csupa remegés volt, hogy a szörnyü sok tudomány előbb-utóbb megárt Mátyáskának, ki folyton nyafogó, vézna kis beczegyerek maradt. Az igaz, hogy aztán a mi a lelket illeti, bámulni való volt, a milyen korán fejlett. Hét éves korában a gombozást már oly szenvedélylyel űzte, hogy minduntalan meggombtalanított kabátokkal tért haza az iskolából, sőt néha öltözetének arról a darabjáról és helyéről is el voltak fejtve a gombok, a hol azokra nemcsak egészségi, hanem illedelmi szempontból is kétségkivül a legnagyobb szükség van. Utóbb gomb helyett valóságos krajczárba került a végzetes kérdés fölvetése: fej-e vagy irás? Tizenkét éves korában pedig – mint az iskolai jegyzőkönyv a nevezetes eseménynek emlékét megőrizte, –karczerbe csukattatott, mivelhogy a vallás-órán Dudás Mihály tanulótársával a leghátulsó padban, állítólag puffra, huszonegyezett és rajtakapatott; az elkobzott kártyát vádlottak közül egyik sem akarta elismerni tulajdonának, hanem – megegyező vallomásuk szerint – az első eminens és egyszersmind kurátor helyén, a pad alatt találták. Ekként Mátyás, mig a kollégiumi élet folyóján a szekunda és a terczia lélekvesztőin himbálózott, a szerencse titokteljes tudományának rejtélyeibe mélyen behatolt. Az iskolamulasztások rovása szörnyen felszaporodott és beczénk

szerencsétlenségére, a Griffben nem vezettek jelenléti jegyzéket, mely amazt fölösen kiegyenlítette volna. A gombozásból nehány rövid év alatt annyira vitte, hogy egy viharos őszi estén, vacsora után, nemcsak meggombtalanítva, hanem a szó szoros értelmében megkabáttalanítva tért meg házi tüzhelyéhez; hogy azonban az ellene fordult szerencsének nem egy könnyen engedett, arról földagadt képe előnyösen tett tanuságot. Mert a becze szerencsétlen volt; minduntalan megkoppasztották. Nem csoda e szerint, ha minden második szavában keserü panasz hangzott a sors és az emberek ellen, kik mindjárt az első lépésnél kajánul utját állván, nem engedik, hogy szegény ember is vigye valamire. Életében határozó volt a nap, melynek reggelén Rosenfeld Adolf (azt hiszem, nem kell felőle többet mondanom) szót kért a nagytiszteletü úrnál. A reményeiben keservesen csalódott öreg úr régi, poros könyvek titoktartó lapjai közül előszedte rossz napokra félrerakott, megsárgult bankóit, (egész csomó volt közte olyan, a mi már ki is ment a forgalomból) és második fiáról is levette nevelő kezeit. Nem, a világért sem fejezte volna ki szóval, hogy az édes anya kényeztetése a legtökéletesebb nevelést is tönkre teheti, (hiszen nincs többé, a ki meghallja; a harmadik kis porontyot nincs többé a ki kényeztesse!) hanem annál erősebben meg volt győződve róla. Ettől kezdve Mátyásra nézve is csak arra szorítkozott, hogy a kamasztól minden hajnalban megkérdezze: hogyan van az ő kis beczéje? A kamasz ilyenkor még rendesen horkolt és az alkalmatlan látogatóra keservesen rámordult, hogy őtet már e világon aludni sem hagyják. Különben ez volt is valami feleletnek. A buksira vonatkozó kérdést elnyelte a távol. A messze olasz földre nem hatott az el, a hol az időtt a lovát kefélte. De a professzor úr egy kis galamb után is tudakozódott.

Mert időközben még egy nem sejtett meglepetés érte. Ez azonban leány volt. Kétségkivül méltatlan anyag egy igazi paedagogushoz. A nagytiszteletü úr ugyanis minden részében és fenntartás nélkül osztotta boldogult elődjének, a nagyhirü és tudós Márton professzornak abbeli nézetét, miszerint a legtökéletesebb asszonynak is elegendő annyi ész, hogy esőben a csurgó alá ne álljon. Ennyire pedig paedagogia nélkül is lehet vinni. Valódi

Turn static files into dynamic content formats.

Create a flipbook
Issuu converts static files into: digital portfolios, online yearbooks, online catalogs, digital photo albums and more. Sign up and create your flipbook.