Apache Tez 使用教程

Apache Tez 使用教程

【免费下载链接】tez Tez is a super-simple and lightweight Trainer for PyTorch. It also comes with many utils that you can use to tackle over 90% of deep learning projects in PyTorch. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/tez/tez

项目介绍

Apache Tez 是一个应用程序框架，旨在构建一个复杂的、有向无环图（DAG）的任务来处理数据。它目前建立在 Apache Hadoop YARN 之上。Tez 的主要设计目标是：

• 增强终端用户能力：通过表达性的数据流定义 API、灵活的输入-处理器-输出运行时模型、数据类型无关等特性。
• 简化部署：通过优化资源管理和在运行时动态进行物理数据流决策。

Tez 允许项目如 Apache Hive 和 Apache Pig 运行一个复杂的 DAG 任务，从而在性能上优于传统的 MapReduce。

项目快速启动

安装 Tez

首先，克隆项目仓库：

git clone https://github.com/abhishekkrthakur/tez.git
cd tez

配置 Tez

编辑 tez-site.xml 文件，配置 Tez 的安装路径：

<configuration>
  <property>
    <name>tez.lib.uris</name>
    <value>${TEZ_JARS}</value>
  </property>
</configuration>

运行示例任务

编写一个简单的 Tez 任务：

import org.apache.tez.dag.api.*;
import org.apache.tez.dag.api.client.*;
import org.apache.tez.common.counters.*;

public class SimpleTezJob {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        TezConfiguration tezConf = new TezConfiguration();
        TezClient tezClient = TezClient.create("SimpleTezJob", tezConf);
        tezClient.start();

        DAG dag = DAG.create("SimpleTezJob");
        Vertex vertex = Vertex.create("vertex1", ProcessorDescriptor.create("ProcessorClass"), 1);
        dag.addVertex(vertex);

        DAGClient dagClient = tezClient.submitDAG(dag);
        DAGStatus dagStatus = dagClient.waitForCompletionWithStatusUpdates(Sets.newHashSet(StatusGetOpts.GET_COUNTERS));

        if (dagStatus.getState() == DAGStatus.State.SUCCEEDED) {
            System.out.println("DAG execution completed successfully");
            TezCounters counters = dagStatus.getDAGCounters();
            System.out.println("Counters from the successful DAG execution:");
            for (TezCounterGroup group : counters) {
                System.out.println("Counter Group: " + group.getDisplayName());
                for (TezCounter counter : group) {
                    System.out.println(counter.getDisplayName() + ": " + counter.getValue());
                }
            }
        } else {
            System.out.println("DAG execution failed");
        }

        tezClient.stop();
    }
}

应用案例和最佳实践

应用案例

Tez 在处理大规模数据时表现出色，特别是在以下场景中：

• 复杂的数据处理管道：Tez 可以有效地管理多个数据处理步骤，如数据清洗、转换和聚合。
• 实时数据分析：结合 Apache Hive 和 Apache Pig，Tez 可以实现高效的实时数据分析。

最佳实践

• 优化 DAG 结构：合理设计 DAG 结构，减少不必要的任务和数据传输。
• 资源管理：根据任务需求合理分配资源，避免资源浪费。
• 监控和调试：使用 Tez UI 和日志进行监控和调试，及时发现和解决问题。

典型生态项目

Tez 与以下项目紧密结合，形成强大的生态系统：

• Apache Hive：用于数据仓库和 SQL 查询。
• Apache Pig：用于数据流编程和 ETL 操作。
• Apache Spark：用于大规模数据处理和机器学习。

这些项目与 Tez 结合使用，可以构建出高效、可扩展的大数据处理解决方案。

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