大数据查询引擎之Tez

Apache Tez 是一个用于大数据处理的分布式计算框架，旨在提高 Hadoop 的 MapReduce 计算引擎的效率和性能。它是一个面向 DAG（有向无环图）任务执行的框架，主要用于大规模数据处理场景中，特别是在 Apache Hadoop 生态系统中。Tez 的出现大大提高了 Hadoop 的计算效率，尤其是在复杂的批处理和交互式查询场景中，得到了广泛应用。

1. 基本概念

Apache Tez 是为大规模数据处理场景设计的高效执行引擎。它允许用户定义任意复杂的数据流作业，并通过优化 DAG 执行来提高计算性能。相对于传统的 Hadoop MapReduce，Tez 提供了更加灵活和高效的处理方式。

• DAG（有向无环图）：Tez 的核心概念是基于 DAG 的任务执行，用户可以创建复杂的多阶段工作流，而不仅仅依赖 Map 和 Reduce 阶段。DAG 中的节点表示计算任务，边表示数据传输依赖。
• 基于容器的执行：Tez 通过 YARN 管理集群资源，将计算任务调度到集群节点上的容器中执行，实现任务的并行化和高效资源利用。

2. Tez 的架构

Tez 的架构由多个组件组成，每个组件协同工作，以优化任务执行流程。主要组件包括：

• **Application Master (AM)**：Tez 在 YARN 上运行时，每个作业都对应一个 Application Master。AM 负责整个作业的生命周期管理，包括 DAG 构建、资源分配、任务调度等。
• Task：任务是实际执行数据处理的单位。在 Tez 中，一个 DAG 节点的计算被分解为多个并行执行的任务。任务可以是任意复杂的计算逻辑，而不再局限于传统的 Map 或 Reduce。
• Tez Session：Tez 支持会话模式（Session Mode），可以在同一个应用中复用 Application Master。通过共享执行引擎，避免了为每个作业启动独立 AM 的开销，提升了性能。
• Input/Output Handlers：负责处理数据的输入和输出，包括从 HDFS 读取数据和写入结果，支持多种存储系统。
• DAG Scheduler：调度器负责决定 DAG 中各节点的执行顺序，确保作业依赖关系正确，并优化任务执行顺序和资源使用。

3. 核心功能

Tez 提供了许多增强 MapReduce 处理能力的功能，使其在复杂的批处理、流处理以及交互式查询场景中表现出色：

• DAG 模型：相比 MapReduce 的固定两阶段模型，Tez 允许用户自定义 DAG 图，能够表示任意复杂的计算逻辑。节点可以是任意计算操作（如过滤、聚合、连接等），而边表示数据流依赖。
• 可扩展性和高效资源管理：Tez 在 YARN 上运行，充分利用 YARN 的资源管理能力。任务可以根据需要动态分配资源，避免了固定资源的浪费。
• Session Reuse（会话复用）：通过会话复用，多个作业可以共享同一个 Tez Session，减少了启动新作业的开销。
• 数据处理优化：Tez 支持在 DAG 执行过程中优化数据传输，包括减少磁盘 I/O、网络传输，甚至允许任务之间直接进行内存数据交换，以提高效率。
• 容错和重试机制：Tez 继承了 Hadoop 生态的容错能力，如果某个任务失败，Tez 可以通过重试机制重新执行任务。
• 支持多种编程语言：Tez 本质上是一个框架，可以与多种编程语言和工具集成，如 Java、Scala，以及 SQL 查询引擎（如 Hive）。

4. Tez 与 MapReduce 的比较

虽然 Tez 基于 Hadoop YARN 运行，但它在设计和执行模型上与 MapReduce 有很大不同：
特性TezMapReduce执行模型DAG（有向无环图），可自定义多阶段任务固定的两阶段：Map 和 Reduce执行效率高效的数据处理，减少中间数据存储与传输每阶段的中间结果需存储在磁盘上会话模式支持会话复用，提升多作业执行效率每个作业需要启动新的作业实例任务调度依赖 DAG 的依赖关系灵活调度基于固定的 Map-Reduce 流程调度数据处理方式内存中传递数据，减少磁盘和网络开销中间结果写磁盘，网络开销较大容错机制支持任务级别的重试和恢复具有内置容错能力，但重启开销较大

5. 应用场景

Apache Tez 被广泛应用于大数据的各种场景，特别是在复杂数据处理、ETL、数据仓库、以及实时数据分析中：

• ETL（Extract, Transform, Load）：通过自定义 DAG，可以灵活设计数据提取、清洗、转换和加载的多阶段处理。
• 交互式查询：Tez 被 Apache Hive 采用作为默认的执行引擎，提升了 Hive SQL 查询的性能，特别是在大规模数据集上的交互式查询场景中。
• 批处理作业：相比传统的 MapReduce，Tez 在批处理任务中能够显著减少 I/O 和网络开销，提升任务处理速度。
• 数据分析与机器学习：Tez 可以作为底层引擎，用于执行复杂的数据分析和机器学习算法，通过灵活的 DAG 设计来实现不同计算逻辑。

6. Tez 的集成与生态系统

Tez 是 Apache Hadoop 生态系统的重要组成部分，与许多大数据工具深度集成：

• Apache Hive：Hive 使用 Tez 作为默认的 SQL 执行引擎，极大提高了 SQL 查询的性能。
• Apache Pig：Pig 通过 Tez 执行脚本，优化数据流处理。
• Apache Spark：尽管 Spark 通常使用自己的计算引擎，但 Tez 也可以用于某些复杂任务。
• HDFS/YARN：Tez 依赖 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）存储数据，并通过 YARN 管理集群资源。

7. 优缺点

优点：

• 支持灵活的 DAG 执行模型，适用于复杂的多阶段数据处理任务。
• 优化数据传输，减少中间数据存储和传输开销，提高效率。
• 会话复用减少作业启动时间，适合大规模数据处理任务。
• 与 Hadoop 生态无缝集成，支持多种大数据处理框架。

缺点：

• 相对复杂的编程模型和配置，要求用户理解 DAG 和数据流优化。
• 尽管比 MapReduce 快，但在某些场景中仍不如 Spark 那样具备极致性能。

8. 总结

Apache Tez 是一个强大的分布式计算引擎，极大提升了 Hadoop 数据处理的效率。通过支持灵活的 DAG 模型，Tez 可以处理复杂的多阶段任务，减少了传统 MapReduce 的中间结果写入磁盘和数据传输的瓶颈。它已广泛应用于大数据处理的多个领域，尤其在 Hive 等 SQL 查询引擎中，成为提升数据查询效率的重要工具。