Apache Tez：新一代DAG计算框架

Apache Tez 是一个高效、可扩展的计算框架，它源于MapReduce并针对DAG（有向无环图）作业进行了优化。Tez的设计目标是解决Hadoop MapReduce在处理复杂数据处理任务时效率低下的问题，尤其是在需要近实时查询处理和不适合传统MapReduce的工作负载时。以下是关于Tez的详细知识： 1. **基本概念**： - **DAG作业**：Tez 支持用户定义复杂的有向无环数据流图，其中每个节点代表一个处理任务，边表示数据流。 - **Input-Processor-Output模型**：Tez 将每个任务分解为输入（Input）、处理（Processor）和输出（Output）三部分，允许灵活组合以构建各种数据处理逻辑。 2. **性能提升**： - **减少作业启动时间**：Tez 允许将多个有依赖的任务合并成一个单一的DAG作业，减少了作业之间的启动延迟，提高了整体效率。 - **运行时优化**：Tez 可以在执行过程中动态调整任务数量，如根据数据量自动增加或减少Reducer，确保资源的有效利用。 3. **数据流API**： - **结构化API**：Tez 提供了一套强大的数据流定义API，用户可以方便地描述DAG，增强了编程灵活性。 - **数据类型无关性**：不同于MapReduce需要指定输入输出格式，Tez 不关心数据的具体格式，只需关注数据的移动。 4. **运行环境**： - **基于YARN**：Tez 构建在Hadoop的YARN（Yet Another Resource Negotiator）之上，利用YARN的资源管理和调度能力。 - **客户端应用程序**：Tez 是一个轻量级的客户端应用程序，利用YARN的本地资源和分布式缓存，简化了部署。 5. **优化与重配置**： - **动态优化**：Tez 在运行时能根据任务执行情况和资源使用情况调整DAG，例如，通过收集task信息来优化数据流图。 - **容错性**：如果某个任务失败，Tez 可以自动重新安排，保证作业的正确执行。 6. **与其他组件集成**： - **与Hive和Pig结合**：Tez 可以与Hive和Pig等数据处理工具紧密集成，显著提高SQL查询和其他复杂分析的速度。 7. **Tez UI**： - **监控与调试**：Tez 提供了一个用户界面，用于查看DAG的执行状态，帮助开发人员调试和优化作业。 8. **Tez的提交过程**： - 用户不是直接将作业提交给ResourceManager，而是提交给一个称为“Session”的组件，Session负责协调和管理作业的生命周期。 通过这些特性，Tez 成为了大数据处理领域的一个重要工具，特别是在需要复杂数据流和高性能处理的场景下。它的出现使得Hadoop生态系统更加灵活和高效，满足了多样化的数据处理需求。