Apache Tez提升DAG作业性能的开源计算框架

Apache Tez 为大数据处理提供 DAG 作业支持，提升数据处理速度。面向开发者，优化应用程序性能与扩展性。Tez 助力 Hadoop 应对实时查询和机器学习等场景。

Apache Tez 是一个构建于 YARN 之上的开源计算框架，支持 DAG 作业。Tez 源于 MapReduce 框架，但其核心思想是将 Map 和 Reduce 操作进一步拆分为更细粒度的元操作，例如 Input、Processor、Sort、Merge 和 Output。这些元操作可以自由组合，形成新的操作，并通过控制程序组装成复杂的 DAG 作业。 Tez 的主要特点包括：- 作为 Apache 二级开源项目，其源代码已正式发布。- 运行于 YARN 之上，可有效利用集群资源。- 适用于 DAG（有向图）应用，可替代 Hive/Pig 等传统数据处理工具，类似于 Impala、Dremel 和 Drill。

Apache Tez 是一个轻量级并行框架，它专为 Apache Hadoop 而设计，它提供了高性能、可伸缩性和低延迟。 Hive LLAP 是一种轻量级事务处理引擎，它允许您在 Hive 中快速有效地执行查询。它利用 Apache Tez 的并行处理能力，可以显著提高 Hive 查询的性能。 将 Hive LLAP 与 Apache Tez 结合使用可以帮助您提高数据仓库和分析应用程序的性能。

Tez是Apache推出的DAG计算框架，它源于MapReduce框架。核心思想是将Map和Reduce操作拆分为更小的元操作，如Map拆分为Input、Processor、Sort、Merge和Output，Reduce拆分为Input、Shuffle、Sort、Merge、Processor和Output。这些元操作可以灵活组合形成新的操作，最终组装成一个大的DAG作业。Tez的主要特点包括： （1）Apache二级开源项目 （2）运行在YARN之上 （3）适用于DAG应用，可替代Hive/Pig。

TensorFlow是由Google开发和维护的开源机器学习框架。它基于数据流编程的符号数学系统，广泛应用于机器学习算法的编程实现。TensorFlow拥有多层级结构，支持部署于服务器、PC和网页，并支持GPU和TPU高性能数值计算。它被广泛应用于Google内部产品开发和科学研究。

Quartz是一款开源的作业调度框架，允许开发者在Java应用程序中定义、安排和执行复杂的任务。该压缩包可能包含用于在SQL Server数据库中创建Quartz作业调度库的相关脚本和配置文件。创建Quartz数据库的过程包括获取、修改并执行建库脚本，然后配置Quartz以连接到新创建的数据库，并定义作业和触发器。启动调度器后，Quartz开始监视和执行预定的任务。

螺旋洞察力推动了Helical Insight CE社区的创新。它是全球首个开源商业智能框架，帮助您从一个或多个数据源中获取见解。具备传统BI工具的所有功能，Helical Insight还通过API和SDK实现高度扩展，无缝满足业务需求。其独特的工作流规则引擎使您能够定制任何业务流程。前端使用HTML，后端采用Java技术组，支持一键访问的新一代UI报表、仪表板和其他数据分析创建方法，以及多种格式的数据导出和电子邮件排程功能。支持XML驱动的工作流程和API驱动框架，与现代浏览器和所有JDBC4兼容，适用于各种数据库包括NoSQL、大数据和RDBMS。

Pastas是一个用于处理、模拟和分析水文时间序列的开源Python软件包。其面向对象的结构使得用户能够快速实现新的模型组件，并利用内置的优化、可视化和统计分析工具进行时间序列模型的创建、校准和分析。详细文档和示例可以在Pastas的专用网站上找到，例如在文档网站的examples目录中。使用Pastas的工作示例笔记本可以在MyBinder中查看和编辑，专用的GitHub存储库还提供了使用Pastas的出版物列表。用户可以通过Github讨论解决与Pastas相关的问题，并提出错误、功能请求或其他改进，提交问题或拉取请求将仅在存储库的开发分支（dev）上进行接受。查看文档网站上的“开发人员”部分可以获取有关如何为Pastas做出贡献的更多信息。

Apache Kylin 是一款强大的开源分布式分析引擎，专为处理海量数据集而设计。通过预先计算和存储多维数据集，Kylin 可以将 Hive 表的查询速度提升千百倍。 Kylin 的工作原理： 定义数据模型: 首先，您需要定义 Kylin 的数据模型，指定要分析的 Hive 表和维度。 构建 Cube: Kylin 会根据数据模型预先计算并存储多维数据集，称为 Cube。 查询 Cube: 当您查询 Hive 表时，Kylin 会将查询转换为对 Cube 的查询，从而实现快速响应。 Kylin 的优势： 高性能: Kylin 可以将 Hive 表的查询速度提升千百倍，即使面对 PB 级数据集也能保持快速响应。 可扩展性: Kylin 具有良好的可扩展性，可以处理不断增长的数据集和用户查询负载。 易用性: Kylin 提供了友好的用户界面和 API，方便用户构建 Cube 和执行查询。 使用 Kylin 加速 Hive 表查询的步骤： 部署 Kylin 集群。 创建 Kylin 项目并定义数据模型。 构建 Cube。 配置 Hive 连接 Kylin。 提交 Hive 查询，Kylin 会自动拦截查询并将其转换为对 Cube 的查询。 通过使用 Apache Kylin，您可以显著提升 Hive 表的查询性能，为数据分析和决策提供更快速、更高效的支持。