简介

Tez是Apache开源的支持DAG作业的计算框架，是支持HADOOP2.x的重要引擎。它源于MapReduce框架，核心思想是将Map和Reduce两个操作进一步拆分，分解后的元操作可以任意灵活组合，产生新的操作，这些操作经过一些控制程序组装后，可形成一个大的DAG作业。

Tez将Map task和Reduce task进一步拆分为如下图所示，

Tez的task由Input、processor、output阶段组成，可以表达所有复杂的map、reduce操作，如下图，

举个栗子看优势，直接看下图，Tez可以将多个有依赖的作业转换为一个作业（这样只需写一次HDFS，且中间节点较少），从而大大提升DAG作业的性能。Tez已被Hortonworks用于Hive引擎的优化，经测试，性能提升约100倍。

Tez的实现

Tez对外提供了6种可编程组件，分别是：
1）Input：对输入数据源的抽象，它解析输入数据格式，并吐出一个个Key/value

2）Output：对输出数据源的抽象，它将用户程序产生的Key/value写入文件系统

3）Paritioner：对数据进行分片，类似于MR中的Partitioner

4）Processor：对计算的抽象，它从一个Input中获取数据，经处理后，通过Output输出

5）Task：对任务的抽象，每个Task由一个Input、Ouput和Processor组成

6）Maser：管理各个Task的依赖关系，并按顺依赖关系执行他们

除了以上6种组件，Tez还提供了两种算子，分别是Sort（排序）和Shuffle（混洗），为了用户使用方便，它还提供了多种Input、Output、Task和Sort的实现，具体如下：
1）Input实现：LocalMergedInput（文件本地合并后作为输入），ShuffledMergedInput（远程拷贝数据且合并后作为输入）

2）Output实现：InMemorySortedOutput（内存排序后输出），LocalOnFileSorterOutput（本地磁盘排序后输出），OnFileSortedOutput（磁盘排序后输出）

3）Task实现：RunTimeTask（非常简单的Task，基本没做什么事）

4）Sort实现：DefaultSorter（本地数据排序），InMemoryShuffleSorter（远程拷贝数据并排序）

为了展示Tez的使用方法和验证Tez框架的可用性，Apache在YARN MRAppMaster基础上使用Tez编程接口重新设计了MapReduce框架，使之可运行在YARN中。为此，Tez提供了以下几个组件：

1）Input：SimpleInput（直接使用MR InputFormat获取数据）

2）Output：SimpleOutput（直接使用MR OutputFormat获取数据）

3）Partition：MRPartitioner（直接使用MR Partitioner获取数据）

4）Processor：MapProcessor（执行Map Task），ReduceProcessor（执行Reduce Task）

5）Task：FinalTask，InitialTask，initialTaskWithInMemSort，InitialTaskWithLocalSort ，IntermediateTask，LocalFinalTask，MapOnlyTask。

对于MapReduce作业而言，如果只有Map Task，则使用MapOnlyTask，否则，Map Task使用InitialTaskWithInMemSort而Reduce Task用FinalTask。当然，如果你想编写其他类型的作业，可使用以上任何几种Task进行组合，比如”InitialTaskWithInMemSort –> FinalTask”是MapReduce作业。

为了减少Tez开发工作量，并让Tez能够运行在YARN之上，Tez重用了大部分YARN 中MRAppMater的代码，包括客户端、资源申请、任务推测执行、任务启动等。

Tez+Hive与Impala区别

Tez+Hive与Impala均可用于解决Hive/Pig延迟大、性能低效的问题，Impala的出发点是抛弃MapReduce计算框架，不再将SQL或者PIG语句翻译成MR程序，而是采用传统数据数据库的方式，直接从DataNode上存取数据，而Tez+Hive则不同，Tez+Hive仍采用MapReduce计算框架，但对DAG的作业依赖关系进行了裁剪，并将多个小作业合并成一个大作业，这样，不仅计算量减少，而且写HDFS次数也会大大减少。