Apache Tez提升DAG作业性能的开源计算框架

Tez 是一个挺有意思的大数据框架，主要是为了替代 MapReduce，提升性能的。它通过使用 DAG（有向无环图）来任务的执行流程，支持任务之间的并行执行，这样可以大大减少时间。Tez的任务划分方式比传统的 MapReduce 灵活，支持更精细的资源分配，同时可以和 Hive 紧密结合，提升查询效率。比如，Hive 通过启用 Tez 来执行查询时，可以并行多个操作，减少了数据的 I/O 开销，整体速度要快多。tez-0.1.zip这个包里包含了最新版本的 Tez 框架和一个不错的 UI，能你更清楚地了解 DAG 的执行流程，实时监控任务状态，还能通过日志来定位瓶颈。如果你正在大数据，尤其是要

Apache Tez 为大数据处理提供 DAG 作业支持，提升数据处理速度。面向开发者，优化应用程序性能与扩展性。Tez 助力 Hadoop 应对实时查询和机器学习等场景。

Apache Tez 是一个构建于 YARN 之上的开源计算框架，支持 DAG 作业。Tez 源于 MapReduce 框架，但其核心思想是将 Map 和 Reduce 操作进一步拆分为更细粒度的元操作，例如 Input、Processor、Sort、Merge 和 Output。这些元操作可以自由组合，形成新的操作，并通过控制程序组装成复杂的 DAG 作业。 Tez 的主要特点包括：- 作为 Apache 二级开源项目，其源代码已正式发布。- 运行于 YARN 之上，可有效利用集群资源。- 适用于 DAG（有向图）应用，可替代 Hive/Pig 等传统数据处理工具，类似于 Impala、D

Apache Tez 是一个轻量级并行框架，它专为 Apache Hadoop 而设计，它提供了高性能、可伸缩性和低延迟。 Hive LLAP 是一种轻量级事务处理引擎，它允许您在 Hive 中快速有效地执行查询。它利用 Apache Tez 的并行处理能力，可以显著提高 Hive 查询的性能。 将 Hive LLAP 与 Apache Tez 结合使用可以帮助您提高数据仓库和分析应用程序的性能。

如果你正在搞图计算，Apache Spark Graph Processing.pdf 真是一本不错的参考书，专门了如何利用 Spark 来图数据。作为 Spark 的图计算框架，GraphX可不简单，支持各种图计算操作，比如图的遍历、最短路径、连通分量等，能满足大部分需求。如果你已经对Spark有点了解，再深入学习图计算，肯定事半功倍哦！ 另外，还有一些相关资源也挺有的，比如GraphX 2.11 2.2.2图计算库、spark-graphx_2.12-2.4.5.jar版本，以及GraphX 库的版本 2.2.3，都可以作为补充学习资料。，图计算的门槛不高，但要掌握好，掌握好相关工具和库是

你知道吗，Apache Storm是 Twitter 开源的流式数据框架，专为实时计算设计。它适合需要大规模实时数据的场景，比如实时数据、流式计算等。如果你正在开发需要高吞吐量、低延迟的数据应用，Storm 会是一个不错的选择。你可以把它理解成一个持续数据流的机器，数据一进来就能被马上，保证实时性和准确性。 如果你对实时数据感兴趣，Storm的架构设计和性能表现都值得一看。它支持复杂的流式数据计算，且扩展性蛮好。你可以用它各种实时事件，比如金融风控、推荐系统的实时更新等。 想了解得更深入，可以看看这些相关文章：[Storm 是 Twitter 开源的实时大数据框架](http://www.cp

如果你对流感兴趣，Apache Flink可是个棒的选择哦。它不仅能实时数据流，还适合大规模数据的计算。Learning Apache Flink.epub这本书挺适合刚入门的同学，内容通俗易懂，了 Flink 的基本概念和核心原理。你可以通过这本书了解如何在Flink中事件时间、窗口操作以及如何实现流式数据的实时。如果你有一点基础，配合上相关的示例代码，会更有。另外，如果你想深入了解 Flink 的实际应用，像这篇文章《Apache Flink 流》中提到的Flink的使用场景，绝对能给你多灵感。而且，JAVA 大数据流 Apache Flink 示例代码也能让你快速上手，减少多试错的时间。

Tez是Apache推出的DAG计算框架，它源于MapReduce框架。核心思想是将Map和Reduce操作拆分为更小的元操作，如Map拆分为Input、Processor、Sort、Merge和Output，Reduce拆分为Input、Shuffle、Sort、Merge、Processor和Output。这些元操作可以灵活组合形成新的操作，最终组装成一个大的DAG作业。Tez的主要特点包括： （1）Apache二级开源项目 （2）运行在YARN之上 （3）适用于DAG应用，可替代Hive/Pig。

Apache Flink 是一个挺牛的开源分布式数据平台，支持流和批。它的流性能强，吞吐量高、延迟低，适合需要实时数据的场景。而且，它有内建的容错机制，保证了在出现问题时也能稳定运行。Flink 的另一个亮点就是它的 API，了对流式数据和批量数据的统一，简直是做大数据时的好帮手。如果你要做复杂的事件、机器学习或者图，Flink 也有相关的库可以支持。总结来说，它在高吞吐量、大数据上的表现相当出色，值得一试哦！