简述Hive中MR(map reduce)、Tez和Spark执行引擎对比 ？
参考回答
在Hive中，数据的查询执行可以通过不同的执行引擎来处理，主要包括MapReduce、Tez和Spark。它们各自有不同的特点和适用场景：
- MapReduce：
- 传统的执行引擎，Hive的默认执行引擎。
- 基于磁盘的处理方式，处理过程包括Map阶段和Reduce阶段。
- 优点：具有良好的容错性，适用于大规模数据处理。
- 缺点：性能较差，因为每个MapReduce任务都会涉及磁盘的读写，导致高延迟和低吞吐量。
- Tez：
- 是一种更高效的执行引擎，旨在提供比MapReduce更好的性能。
- 相较于MapReduce，Tez可以将多个MapReduce作业融合为一个作业，从而减少磁盘I/O。
- 优点：提供更高的性能和更低的延迟，支持复杂的数据流处理。
- 缺点：需要更高的资源配置和调优。
- Spark：
- 是一种基于内存计算的执行引擎，具有极高的计算性能。
- Spark通过RDD（弹性分布式数据集）实现数据处理，计算时将数据保存在内存中，避免了大量的磁盘I/O。
- 优点：性能非常高，适用于需要低延迟和快速迭代的场景，尤其是机器学习和实时处理。
- 缺点：内存消耗大，适用于具有足够内存的集群。
详细讲解与拓展
- MapReduce：
- 工作原理：MapReduce任务由两个主要阶段组成：Map阶段和Reduce阶段。Map阶段负责将输入数据映射成键值对，然后进行排序和分组，最后将结果传递给Reduce阶段进行合并。MapReduce是基于磁盘的操作，处理的数据会在每个阶段之间通过磁盘进行传输。
- 适用场景：适用于大规模、批量数据处理的场景，尤其是在数据量极大的情况下，MapReduce仍然是一个可靠的解决方案。
- 缺点：由于涉及磁盘I/O，性能不如其他更现代的执行引擎，尤其在对性能要求较高的查询中。
- Tez：
- 工作原理：Tez通过将多个MapReduce任务合并为一个作业来减少磁盘I/O，从而提高性能。Tez作业的执行图可以包含多个节点和不同的输入/输出操作，能够有效地减少中间结果的写入和读取。
- 适用场景：适用于需要高效数据流处理的场景，尤其在Hive中使用时，它能够显著提高查询性能。
- 缺点：需要一定的配置和调优，资源消耗较大，性能提升可能受限于集群资源。
- Spark：
- 工作原理：Spark通过RDD进行内存计算，避免了磁盘I/O操作。Spark将数据加载到内存中进行处理，可以非常快速地执行计算。它支持丰富的操作，如map、reduce、join等，能够进行批处理、实时流处理、机器学习和图计算等多种任务。
- 适用场景：适用于低延迟、高性能要求的场景，尤其适用于机器学习、大数据分析、流处理和图计算等任务。对于实时数据处理和快速迭代的任务，Spark是首选引擎。
- 缺点：对内存的要求较高，可能导致集群内存消耗过大，适用于内存充足的集群。
总结
- MapReduce：基于磁盘的传统执行引擎，适用于大规模批量数据处理，但性能较差。
- Tez：相对于MapReduce，性能更高，通过减少磁盘I/O和作业合并提高处理效率，适合复杂数据流任务。
- Spark：内存计算引擎，极大提升了计算性能，适用于低延迟、高性能的场景，尤其适合机器学习和实时处理任务。
选择合适的执行引擎可以根据任务的特性、性能要求和资源配置来进行。