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	Tez	MapReduce
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。