tez和spark区别

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mob649e8154f2e5 2023-07-31 07:14:12 ©著作权

文章标签 apache 数据处理代码示例 文章分类 Spark 大数据

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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阶段，以实现更高的并行性和更低的延迟。

代码示例

以下是一个使用Tez的简单示例，用于计算一组数字的总和：

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.tez.client.TezClient;
import org.apache.tez.dag.api.DAG;
import org.apache.tez.dag.api.Edge;
import org.apache.tez.dag.api.InputDescriptor;
import org.apache.tez.dag.api.OutputDescriptor;
import org.apache.tez.dag.api.ProcessorDescriptor;
import org.apache.tez.dag.api.Vertex;
import org.apache.tez.dag.api.VertexGroup;
import org.apache.tez.dag.api.VertexGroupInputDescriptor;
import org.apache.tez.dag.api.VertexGroupOutputDescriptor;
import org.apache.tez.dag.api.UserPayload;
import org.apache.tez.dag.library.vertexmanager.ShuffleVertexManager;

public class TezExample {

   public static void main(String[] args) throws Exception {
      
      Configuration conf = new Configuration();
      FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
      
      // 创建Tez客户端
      TezClient tezClient = TezClient.create("TezExample", conf);
      tezClient.start();
      
      // 创建Tez DAG
      DAG dag = DAG.create("TezExample");
      
      // 创建输入和输出描述符
      InputDescriptor inputDesc = new InputDescriptor("Input", UserPayload.create());
      OutputDescriptor outputDesc = new OutputDescriptor("Output", UserPayload.create());
      
      // 创建Vertex
      Vertex inputVertex = Vertex.create("InputVertex", ProcessorDescriptor.create(InputProcessor.class.getName()), 1, inputDesc);
      Vertex outputVertex = Vertex.create("OutputVertex", ProcessorDescriptor.create(OutputProcessor.class.getName()), 1, outputDesc);
      
      // 创建边
      Edge edge = Edge.create(inputVertex, outputVertex, outputDesc);
      
      // 将Vertex和Edge添加到DAG
      dag.addVertex(inputVertex).addVertex(outputVertex).addEdge(edge);
      
      // 提交DAG并等待完成
      tezClient.waitTillReady();
      tezClient.submitDAG(dag);
      tezClient.stop();
   }
}

3. Spark

Spark是一个快速、通用的大数据处理引擎，它提供了一个分布式计算框架，可以处理各种数据处理任务。Spark使用了弹性分布式数据集（RDD）来表示数据，通过将任务分解为一系列转换和动作操作来进行数据处理。

代码示例

以下是一个使用Spark的简单示例，用于计算一组数字的总和：

import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.SparkContext

object SparkExample {

   def main(args: Array[String]) {
      
      val conf = new SparkConf().setAppName("SparkExample")
      val sc = new SparkContext(conf)
      
      // 创建输入RDD
      val input = sc.parallelize(Seq(1, 2, 3, 4, 5))
      
      // 执行转换和动作操作
      val sum = input.reduce(_ + _)
      
      // 输出结果
      println("Sum: " + sum)
      
      sc.stop()
   }
}