# Spark与Tez性能分析与比较
## 引言
在大数据领域，Apache Spark和Apache Tez都是非常流行的数据处理框架。两者都提供了高效的分布式计算能力，用于处理大规模数据集。然而，由于其不同的设计目标和实现方式，Spark和Tez在性能方面可能存在一些差异。本文将介绍Spark和Tez的基本原理，对比它们在性能方面的差异，并通过一些代码示例进行实际性能测试。
## Spa
原创
2023-08-25 16:14:33
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MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。概念"Map（映射）"和"Reduce（归约）"。Tez是Apache开源的支持DAG作业的计算框架，它直接源于MapReduce框架，核心思想是将Map和Reduce两个操作进一步拆分，即Map被拆分成Input、Processor、Sort、Merge和Output， Reduce被拆分成Input、Shu
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2024-07-19 07:03:34
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Storm优势就在于Storm是实时的连续性的分布式的计算框架,一旦运行起来,除非你将它杀掉,否则它一直处理计算或等待计算的状态.Spark和hadoop都做不到.当然它们各自都有其应用场景,各有各的优势.可以配合使用.下面我转一份别人的资料,讲的很清楚.Storm与Spark、Hadoop这三种框架，各有各的优点，每个框架都有自己的最佳应用场景。所以，在不同的应用场景下，应该选择不同的框架。St
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2024-01-30 23:05:43
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在批处理时代，Hive一枝独秀；在实时交互式查询时代，呈现出的是百花齐放的局面。Hive onTez, Hive on Spark, Spark SQL, Impala等等，目前看也没有谁干掉谁的趋势。引用今年图灵奖得主Michael Stonebraker的话说，现在的数据库领域已经不是”one size fit all”的时代了。那么面对这么多系统，我们改如何选择呢？这里谈谈这些系统的区别和优
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2023-12-02 14:02:11
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背景mr引擎在hive 2中将被弃用。官方推荐使用tez或spark等引擎。选择tez使用有向无环图。内存式计算。spark可以同时作为批式和流式的处理引擎，减少学习成本。问题&&不便tez：在hive sql中使用了union 或 join操作tez会将任务切分,每个小任务，创建一个文件文件夹，如下：这就会造成一个非常严重的问题，假如这张表的下文，使用这张表没有用tez，而是使用
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2023-05-26 23:53:04
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spark 新特性主要增加DataFrame/DataSet、Structured Streaming和Spark Session1. DataFrame/DataSet主要替换之前的RDD，主要优势在执行效率、集群间通信、执行优化和GC开销比RDD有优势。2. Structured Streaming大部分场景替换之前的Streaming，比之前的优势集中中简洁的模型、一致的API、卓
# Presto、Tez与Spark性能比较
在大数据处理领域，Presto、Tez和Spark是三种流行的计算引擎。它们各有优缺点，并在不同场景下适用。本文将对这三种技术进行比较，分析它们的性能特点，并提供一些代码示例来帮助读者更好地理解。
## 1. 概述
在讨论性能之前，首先了解这三种引擎的基本概念：
- **Presto**：开源分布式SQL查询引擎，适用于交互式分析。它能够查询来
# Tez和Spark性能比较
## 1. 流程
在比较Tez和Spark的性能之前，我们首先需要了解整个流程。下面是比较Tez和Spark性能的流程图：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 数据准备 |
| 2 | 配置环境 |
| 3 | 编写和执行作业 |
| 4 | 性能评估 |
## 2. 数据准备
在进行性能比较之前，我们需要准备相应的数据集。可以
原创
2023-07-21 10:18:23
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# 用Spark SQL替代Hive on Tez性能提升指南
在大数据处理领域，Hive和Tez是一种常见的数据处理框架。然而，当面对数据的高吞吐量和大规模计算时，Spark SQL可以提供更好的性能和更灵活的编程模型。本文将指导您如何将Spark SQL替代Hive on Tez，实现性能提升的目标。
## 整体流程
下面是将Spark SQL替代Hive on Tez的整个实施流程：
直接罗列我碰到的问题和我的处理方式，有更好的方式希望能评论告知，互相成长。1、取消hive on spark，取消mr，使用hive on tez（1）hive on spark，hive底层使用hivesql转化成sparksql，调用俩种driver使用spark引擎来查询hive数据。本身没什么问题，但需要注意一定要使用官网推荐的版本依赖，否则会出现不可控问题。例如：用了半年多，突然就卡顿的
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2023-11-04 13:24:08
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Tez是Apache最新的支持DAG作业的开源计算框架，它可以将多个有依赖的作业转换为一个作业从而大幅提升DAG作业的性能。Tez并不直接面向最终用户——事实上它允许开发者为最终用户构建性能更快、扩展性更好的应用程序。Hadoop传统上是一个大量数据批处理平台。但是，有很多用例需要近乎实时的查询处理性能。还有一些工作则不太适合MapReduce，例如机器学习。Tez的目的就是帮助Hadoop处理这
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2023-12-16 09:41:45
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在如今数据爆炸的时代，企业的数据量与日俱增，大数据产品层出不穷。 出现了很多热门的开源社区，其中著名的有 Hadoop、Storm，以及后来的 Spark，他们都有着各自专注的应用场景。Spark 掀开了内存计算的先河，也以内存为赌注，赢得了内存计算的飞速发展。Spark 的火热或多或少的掩盖了其他分布式计算的系统身影。就像 Flink，也就在这个时候默默的发展着。从第1代的MapReduce，到
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2023-10-28 13:55:15
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DAG: 大数据计算引擎框架我们根据使用方式的不同一般会分为四类，其中第一类就是Hadoop 所承载的 MapReduce,它将计算分为两个阶段，分别为 Map 阶段 和 Reduce 阶段。对于上层应用来说，就不得不想方设法去拆分算法，甚至于不得不在上层应用实现多个 Job 的串联，以完成一个完整的算法，例如迭代计算。 由于这样的弊端，催生了支持 DAG 框架的产生。因此，支持 DAG 的框架被
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2024-06-19 21:15:34
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后续会添加spark生态系统中各个组件的兼容支持情况。。。Spark2.0.0* 2016-07-27正式发布
* 它是2.x版本线的上的第一个版本。
* 300位contributors的超过2500个patches
* Programming APIs
* DataFrame和Dataset统一（scala和Java中）
* SparkSession将要替换旧的SQLContext和H
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2023-06-11 14:39:20
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5.9 MapReduce与Tez对比Tez是一个基于Hadoop YARN构建的新计算框架，将任务组成一个有向无环图（DAG）去执行作业，所有的作业都可以描述成顶点和边构成的DAG。 Tez为数据处理提供了统一的接口，不再像MapReduce计算引擎一样将任务分为作业Map和Reduce阶段。在Tez中任务由输入（input）、输出（output）和处理器（processor）三部分接口组成，处
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2024-06-12 21:51:09
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Hive on Tez - Apache Hive - Apache Software Foundation简单来说 hive是根本，执行引擎目前用过spark 和mr，现在是tez。一般来说mr 有点拉跨主要基于磁盘，spark是基于内存计算，通过spark划分宽窄依赖并且形成dag图，然后执行。其实tez和spark本身是差不多的 只不过可能底层思想不一样，现在来学习。Multiple red
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2023-12-13 18:23:47
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MapReduce MapReduce是一种编程模型，mapreduce是hive的默认执行引擎，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。概念"Map（映射）“和"Reduce（归约）”。Tez Tez是Apache开源的支持DAG作业的计算框架，它直接源于MapReduce框架，核心思想是将Map和Reduce两个操作进一步拆分，即Map被拆分成Input、Processor、Sort、Mer
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2024-06-10 17:53:37
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2004年，Google的MapReduce论文揭开了大数据处理的时代，现如今，大数据的发展已达到惊人的速度，大数据技术深刻改变了世界。与此同时，各大数据库厂商在大数据这片蓝海里都想多分一杯羹，于是乎，各种数据库开发技术如雨后春笋般孕育而出。众所周知，大数据技术纷杂繁多，而Spark、Hive、Tez、RapidsDB这几款却深受开发者青睐，谈其性能各有千秋：1.Spark是由UC Berkele
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2023-10-26 21:19:34
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自从 Hadoop 问世以来，MapReduce 在很长时间内都是排序基准测试的纪录保持者，但这一垄断在最近被基于内存计算的 Spark 打破了。在今年Databricks与AWS一起完成的一个Daytona Gray类别的Sort Benchmark中，Spark 完胜 Hadoop MapReduce：“1/10计算资源，1/3耗时”。这是个很有意思的对比实验，因此笔者也在一个小规模集群上做了
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2024-05-29 10:57:58
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Impala 技术点梳理 Impala优点: 实时性查询 计算的中间结果不写入磁盘缺点: 对于内存的依赖过于严重，内存溢出直接导致技术任务的失败 不支持UDF，不支持UPDATE/DELTE操作，不支持同一SELECT中多个DISTINCT即在内存不足时将数据存入磁盘进行计算。这是在Impala 1.4 for CDH4、CDH5.1开始支持的功能，以增加了磁盘IO，延长了运算时间为代价，避免了内
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2024-06-04 23:39:41
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