Tez

Tez和MapReduce间的关系

Tez采用了DAG来组织MR任务（DAG中一个节点就是一个RDD，边表示对RDD的操作）。它的核心思想是把将Map任务和Reduce任务进一步拆分，Map任务拆分为Input-Processor-Sort-Merge-Output，Reduce任务拆分为Input-Shuffer-Sort-Merge-Process-output，Tez将若干小任务灵活重组，形成一个大的DAG作业。

图1 Hive基于MapReduce提交任务和基于Tez提价任务流程图

Hive on MR任务中包含多个MapReduce任务，每个任务都会将中间结果存储到HDFS上——前一个步骤中的reducer为下一个步骤中的mapper提供数据。Hive on Tez任务仅在一个任务中就能完成同样的处理过程，任务之间不需要访问HDFS。

Tez和Yarn间的关系

Tez是运行在Yarn之上的计算框架，运行时环境由Yarn的ResourceManager和ApplicationMaster组成。其中ResourceManager是一个全新的资源管理系统，而ApplicationMaster则负责MapReduce作业的数据切分、任务划分、资源申请和任务调度与容错等工作。此外，TezUI依赖Yarn提供的TimelineServer实现Tez任务运行过程呈现。