Spark 运行架构如下图：各个RDD之间存在着依赖关系，这些依赖关系形成有向无环图DAG，DAGScheduler对这些依赖关系形成的DAG，进行Stage划分，划分的规则很简单，从后往前回溯，遇到窄依赖加入本stage，遇见宽依赖进行Stage切分。完成了Stage的划分,DAGScheduler基于每个Stage生成TaskSet,并将TaskSet提交给TaskScheduler。Task
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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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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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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DAG在spark里每一个操作生成一个RDD，RDD之间连一条边，最后这些RDD和他们之间的边组成一个有向无环图，这个就是DAG。Spark内核会在需要计算发生的时刻绘制一张关于计算路径的有向无环图，也就是DAG。有了计算的DAG图，Spark内核下一步的任务就是根据DAG图将计算划分成任务集，也就是Stage，这样可以将任务提交到计算（节点进行真正的计算）。Spark计算的中间结果默认是保存在内
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2024-07-27 15:53:42
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大数据本身是个很宽泛的概念，Hadoop生态圈(或者泛生态圈)基本上都是为了处理超过单机尺度的数据处理而诞生的。你可以把它比作一个厨房所有需要的各种工具。锅碗瓢盆，各有各的用处，互相之间又有重合。你可以用汤锅直接当碗吃饭喝汤，你可以用小刀或者刨子去皮。但是每个工具有自己的特性，虽然奇怪的组合也能工作，但是未必是最佳选择。大数据，首先你要能存的下大数据。传统的文件系统是单机的，不能横跨不同的机器。H
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2024-10-12 13:14:28
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MR（MapReduce）引擎是一种在Hadoop生态系统中常用的数据处理引擎。它的特点是将大规模数据处理任务分解为多个Map和Reduce阶段，并通过磁盘进行数据存储和传输。MR引擎的优点是能够处理大规模的数据，并且保证结果的准确性。它适用于处理一些相对较慢的任务，如周、月、年指标的计算。然而，随着数据规模的不断增长和业务需求的不断变化，MR引擎在某些场景下可能无法满足用户的需求。特别是对于需要
# 如何使用Tez和Spark
## 介绍
Tez是一个用于大数据处理的执行框架，它可以加速Apache Hadoop的MapReduce作业。Spark是另一个开源的大数据处理框架，它提供了更快的数据处理能力和更丰富的API。在本文中，我们将讨论如何使用Tez和Spark来处理大数据。
## 整体流程
下面是使用Tez和Spark处理大数据的整体流程。我们将用表格的形式展示每个步骤和所需
原创
2023-07-29 12:44:03
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MapReduceMapReduce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）”。TezTez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Inp
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2023-10-11 22:56:32
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01 什么是DAG？DAG：Directed Acyclic Graph，中文意为「有向无环图」。DAG原本是计算机领域一种常用数据结构，因为独特的拓扑结构所带来的优异特性，经常被用于处理动态规划、导航中寻求最短路径、数据压缩等多种算法场景。我们直观点来理解：这就要从太阳系说起了，了解太阳系的运转方式有利于大家更加直观的了解什么是DAG。上学时候老师教我们银河系中的星球都是围绕着太阳旋转的，还在课
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2024-01-17 12:33:35
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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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一.概述GraphX是Spark中用于图形和图形并行计算的新组件。在较高的层次上，GraphX 通过引入新的Graph抽象来扩展Spark RDD：一个有向多重图，其属性附加到每个顶点和边上。为了支持图计算，GraphX公开了一组基本的操作符（例如， subgraph，joinVertices和 aggregateMessages），以及所述的优化的变体Pr
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2023-07-21 11:56:31
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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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# Spark和Tez对比
### 简介
Spark和Tez都是用于大数据处理的框架，它们之间有很多相似之处，但也有一些不同之处。本文将对Spark和Tez进行对比，分析它们的优劣势。
### Spark
Spark是由Apache软件基金会开发的开源分布式计算框架，它主要用于大规模数据处理。Spark提供了丰富的API，包括Java、Scala、Python和R等，可以轻松地开发复杂的数据处
原创
2024-05-03 03:49:10
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# 比较TEZ和Spark
## 概述
在大数据领域，TEZ和Spark都是常用的计算框架，但它们有各自的特点和适用场景。本文将介绍TEZ和Spark的比较，帮助新手了解它们之间的异同。
## 流程
下面是比较TEZ和Spark的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 安装Hadoop集群 |
| 2 | 安装TEZ |
| 3 | 安装Spark |
|
原创
2024-06-11 04:09:48
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讲说spark的资源调度和任务调度，基本的spark术语，这里不再多说，懂的人都懂了。。。按照数字顺序阅读，逐渐深入理解：以下所有截图均为个人上传，不知道为什么总是显示别人的，好尴尬，无所谓啦，开始吧~~1 宽窄依赖与Stage划分：上熟悉的图： 在 Spark 里每一个操作生成一个 RDD，RDD 之间连一条边，最后这些 RDD 和他们之间的边组成一个有向无环图
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2023-11-16 14:21:28
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## Tez和Spark区别及代码示例
### 1. 简介
Tez和Spark都是用于大数据处理的开源框架，它们都致力于提供高性能和高效的数据处理能力。然而，两者在设计和实现上有一些区别。
### 2. Tez
Tez是一个基于Hadoop YARN的数据处理引擎，它的目标是提供一个低延迟的、高效的数据处理框架。Tez使用了有向无环图（DAG）来表示数据处理任务，通过将复杂的任务拆分为多个
原创
2023-07-31 07:14:12
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Spark中RDD的高效与DAG图有着莫大的关系，在DAG调度中需要对计算过程划分stage，而划分依据就是RDD之间的依赖关系。针对不同的转换函数，RDD之间的依赖关系分类窄依赖（narrow dependency）和宽依赖（wide dependency, 也称 shuffle dependency）.宽依赖与窄依赖窄依赖是指父RDD的每个分区只被子RDD的一个分区所使用，子RDD分区通常对应
