Apache Tez简介
Apache Tez 是一个通用的分布式计算框架，主要设计用于在 Hadoop 集群上高效执行复杂的数据处理任务。它最初由 Hortonworks 开发，后来成为 Apache 软件基金会的一个顶级项目。Tez 的主要目标是提供比传统 MapReduce 更高效、更灵活的数据处理能力。
产生背景
Apache Tez 的产生背景可以追溯到大数据处理需求的快速增长以及对 Hadoop MapReduce 模型的一些局限性的认识。
以下是 Apache Tez 产生的几个关键背景因素：
- MapReduce 的局限性
- 固定的两阶段模型: 传统的 MapReduce 采用固定的 Map 和 Reduce 两个阶段模型，这种简单的编程模型虽然易于理解，但在处理复杂的数据处理任务时显得不够灵活。尤其是在需要多步处理的工作流中，使用 MapReduce 通常会导致多个作业串联执行，增加了 I/O 开销和延迟。
- 性能问题: MapReduce 的磁盘 I/O 操作频繁，因为每个 Map 和 Reduce 阶段之间的数据需要写入磁盘。这种方式虽然保证了容错性，但在性能上并不高效，特别是在处理大规模数据集时。
- 大数据处理需求的增长
- 多样化的数据处理: 随着大数据技术的广泛应用，企业和研究机构需要处理的任务变得更加复杂和多样化。这些任务不仅包括批处理作业，还包括需要快速响应的交互式查询和流处理。
- 实时性要求: 数据驱动的决策需要更实时的数据处理能力，传统的批处理模式已经不能满足业务的实时性要求。
- 生态系统的演进
- YARN 的引入: Hadoop 2.0 引入了 YARN（Yet Another Resource Negotiator），这为 Hadoop 提供了更好的资源管理和调度能力。YARN 的出现使得在 Hadoop 上开发新的数据处理框架成为可能。
- 生态系统的丰富性: 随着 Hadoop 生态系统的扩展，越来越多的工具和框架（如 Hive、Pig）需要更灵活、更高效的执行引擎来提升性能。
- 业界需求
- 高效的执行引擎: 企业需要一个比 MapReduce 更高效的执行引擎，以支持大数据分析和处理的复杂性，同时还需要保持 Hadoop 的可靠性和可扩展性。
- 灵活的编程模型: 开发者希望能够更灵活地定义数据流和处理逻辑，而不受限于 MapReduce 的固定模型。
在这些背景下，Hortonworks 开始开发 Apache Tez，旨在提供一个灵活的、性能更高的框架，以取代或补充传统的 MapReduce。在 Tez 中，数据处理任务被建模为有向无环图（DAG），允许更复杂的任务依赖关系和优化策略。这种模型不仅提高了处理效率，还大大减少了数据在磁盘上的中间存储，从而提高了整体性能。通过这些改进，Apache Tez 成为 Hadoop 生态系统中一个关键的组件，特别是在需要高效批处理和交互式数据分析的场景中。它的出现标志着大数据处理框架的一次重要演进，为用户提供了更大的灵活性和性能优势。
核心特点
- 灵活性:
- DAG 执行模型: Tez 使用有向无环图（DAG）模型来表示数据处理任务。每个任务可以包含多个阶段，这些阶段可以并行执行，从而减少数据传输和中间结果存储的开销。
- 动态优化: Tez 可以在运行时动态调整任务的执行计划，以适应不同的数据特性和集群负载情况。
- 高性能:
- 减少 I/O 开销: 通过减少中间数据的磁盘写入和读取操作，Tez 显著提高了数据处理速度。
- 内存优化: Tez 利用内存缓存和高效的内存管理技术，减少了对磁盘的依赖，进一步提升了性能。
- 兼容性:
- Hadoop 生态系统: Tez 与 Hadoop 生态系统中的其他组件（如 Hive、Pig 和 HBase）高度集成，可以无缝替换传统的 MapReduce 作业。
- 多种数据源: Tez 支持从多种数据源读取数据，包括 HDFS、HBase 和其他存储系统。
- 可扩展性:
- 插件架构: Tez 提供了一个插件架构，允许开发者自定义输入/输出格式、处理器和调度策略，从而满足特定的业务需求。
- 资源管理: Tez 与 YARN（Yet Another Resource Negotiator）紧密集成，能够有效地管理和分配集群资源。
应用场景
- 批处理:
- ETL（提取、转换、加载）: Tez 可以用于高效地处理 ETL 任务，将数据从一个系统迁移到另一个系统。
- 数据仓库: Tez 与 Hive 结合使用，可以显著提升数据仓库查询的性能。
- 交互式查询:
- 即席查询: Tez 可以用于处理复杂的即席查询，提供快速的响应时间。
- 实时分析: 虽然 Tez 主要设计用于批处理，但其高效的执行模型也适用于某些实时分析场景。
Apache Tez的架构
Apache Tez 的架构设计旨在提供灵活、高效的数据处理能力。它通过有向无环图（DAG）模型来表达数据处理任务，使得复杂的数据流和依赖关系可以被清晰地定义和优化。
以下是 Apache Tez 的主要架构组件和设计特点：
- DAG 执行模型
- DAG（有向无环图）: 在 Tez 中，数据处理任务被表示为一个 DAG，其中每个节点称为 Vertex，代表一个数据处理阶段。边（Edge）连接不同的 Vertex，定义了数据流的方向和数据交换模式。
- Vertex: Vertex 是 DAG 的基本执行单元，代表一个可并行执行的数据处理任务。每个 Vertex 可以有多个 Task 实例来处理数据分片。
- Edge: Edge 描述了两个 Vertex 之间的数据传输模式，Tez 支持多种传输模式（如散列分区、广播、管道等），以适应不同的应用场景。
- Tez Session
- Tez Session: Tez 提供了一个长期运行的会话机制，允许多个 DAG 在同一会话中共享资源和配置。这样可以减少作业启动的开销，提高系统的整体吞吐量。
- 任务执行
- Task: Task 是 Vertex 的执行实例，负责处理输入数据并生成输出数据。Tez 提供了高效的任务调度和执行机制，支持动态任务并行度调整。
- 资源管理与调度
- YARN 集成: Tez 运行在 Hadoop 的 YARN 资源管理框架之上，利用 YARN 提供的资源管理和调度功能来分配集群资源。Tez 的任务调度器负责在集群中高效分配资源，并根据负载情况动态调整任务执行。
- 数据传输和优化
- 数据传输模式: Tez 支持多种数据传输模式，通过选择合适的传输模式，可以减少数据传输的开销。例如，使用管道模式可以直接在生产者和消费者之间传输数据，而不需要写入磁盘。
- 优化策略: Tez 提供了多种优化策略来提高执行效率，包括任务合并、数据压缩、内存缓存等。
- 插件和可扩展性
- 插件架构: Tez 的架构是高度可扩展的，允许用户通过插件自定义输入输出格式、数据处理逻辑、调度策略等，以满足特定的业务需求。
- 故障恢复
- 容错机制: Tez 提供了健壮的容错机制，能够自动重试失败的任务，确保作业的高可用性和可靠性。
Apache Tez 的架构通过灵活的 DAG 模型和高效的任务执行引擎，提供了优于传统 MapReduce 的性能和可扩展性。它的设计使得复杂的数据处理工作流可以被优化和高效执行，特别适用于大规模数据分析和处理任务。Tez 的架构设计充分利用了 Hadoop 生态系统的优势，为用户提供了一个强大而灵活的数据处理平台。
与Spark的对比
Apache Tez 和 Apache Spark 都是用于大数据处理的框架，但它们在设计目标、架构和应用场景等方面存在一些显著的区别。
| 特性 | Apache Tez | Apache Spark |
| 设计目标 | 优化 Hadoop 生态系统中的数据处理，替代 MapReduce | 提供统一的数据处理平台，支持批处理、流处理和机器学习 |
| 执行模型 | 基于 DAG（有向无环图） | 基于 DAG（有向无环图），支持内存计算 |
| 资源管理 | 依赖 YARN 进行资源管理和调度 | 自带资源管理功能，也可运行在 YARN、Mesos 或 Kubernetes 上 |
| 核心优势 | 高效的批处理和交互式查询，减少磁盘 I/O | 内存计算带来高速度，支持多种数据处理任务 |
| 库和生态系统 | 主要作为 Hive 和 Pig 的执行引擎 | 提供丰富的库，如 Spark SQL、Spark Streaming、MLlib、GraphX |
| 性能优化 | 支持动态优化和任务合并 | 内存缓存和延迟评估优化查询执行 |
| 应用场景 | Hive 和 Pig 查询优化，批处理和 ETL 作业 | 实时数据处理、机器学习、图计算、交互式分析 |
| 易用性 | 与 Hadoop 兼容性强，但主要面向框架开发者 | 提供高级 API 和交互式 shell，易于上手 |
| 社区和支持 | 主要由 Hadoop 社区支持 | 拥有活跃的全球社区，资源丰富 |
总结
- Apache Tez适合需要优化现有 Hadoop 生态系统的用户，尤其是在 Hive 和 Pig 中用于复杂查询和批处理任务。
- Apache Spark提供了更广泛的功能集和更快的处理速度，适合需要实时处理和复杂数据分析的用户。
参考链接：
