티스토리 뷰
<정보>
아파치 하둡2.0의 YARN 위에서 동작하는 비동기 사이클 그래프 프레임워크이다.
pig, hive와 연동하여 사용하면 기존의 mapreduce에 비하여 성능이 향상되는 효과를 얻을 수 있다.
hadoop을 크게 저장을 위한 hdfs와 분산 처리를 위한 mapreduce로 나눌 수 있는데,
mapreduce 부분이 처리과정이 분할되면 다음 처리를 위한 데이터를 hdfs에 저장하게 되는데
이 부분을 제거하고 데이터를 메모리에 저장하게 함으로써 처리 성능을 높여 준다.
기존에 stage 사이의 정보가 hdfs에 저장되는 것을 메모리를 활용하여 처리함으로써 성능을 높여 주는 것이다.
* stage 가 나누어 지지 않는 작업의 경우 크게 향상 되지 않을 수도 있다.
** MR에 비하여 작업이 오히려 늦어질수도 있다.
hive2의 기본 엔진으로 선택되면서 점점 활용도가 높아 질 것으로 기대된다.
* hive2의 엔진에서 MR이 deprecated 되었기 때문에 점점 활용도가 높아 질 것이다.
<특징>
- Empowering end users by:
- Expressive dataflow definition APIs
- Flexible Input-Processor-Output runtime model
- Data type agnostic
- Simplifying deployment
- Execution Performance
- Performance gains over Map Reduce
- Optimal resource management
- Plan reconfiguration at runtime
- Dynamic physical data flow decisions
아파치 테즈 - https://tez.apache.org/
호튼웍스 테즈 - http://hortonworks.com/apache/tez/#section_1
하이브 테즈 - https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Hive+on+Tez
Analyzing performance of Apache Tez and MapReduce with hadoop multinode cluster on Amazon cloud
'빅데이터 > hadoop' 카테고리의 다른 글
[hdfs] 하둡 hdfs의 휴지통 설정하기 (0) | 2017.07.24 |
---|---|
[hadoop][fsck] HDFS의 상태를 점검 할 수 있는 명령어 (0) | 2017.04.10 |
[hadoop][EMR] 하둡 리소스매니저(resource manager)의 기본 포트 (0) | 2016.12.07 |
[hadoop][hive] 맵리듀스 처리시 오류가 발생해도 무시하고 진행하게 하는 프로퍼티 (0) | 2016.11.24 |
[hadoop] 하둡 처리중 NoClassDefFoundError 오류가 발생하는 경우 (0) | 2016.10.27 |
- Total
- Today
- Yesterday
- 오류
- java
- oozie
- 하둡
- Linux
- Tez
- 다이나믹
- build
- SQL
- 하이브
- 알고리즘
- Python
- ubuntu
- 정올
- 파이썬
- bash
- Hadoop
- SPARK
- hbase
- mysql
- nodejs
- AWS
- airflow
- HDFS
- emr
- error
- yarn
- S3
- 백준
- HIVE
일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | |||
5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 |
12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 |
19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 |
26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 |