Apache Hive vs Apache Impala Query Performance Comparison - Cloudera Blog
The 100% open source and community driven innovation of Apache Hive 2.0 and LLAP (Long Last and Process) truly brings agile analytics to the next level. It enables customers to perform sub-second interactive queries without the need for additional SQL-based analytical tools, enabling rapid analytical iterations and providing significant time-to-value. TRY HIVE LLAP TODAY Read about how Hive with L
Demystify Apache Tez Memory Tuning - Step by Step
Introduction Apache Tez has become a very important framework and API to support batch and interactive over terabytes and petabytes of data for many engines within HDP such as Pig, Hive, Java. Cascading and others, with performance advantages at scale over Map Reduce and even Spark at certain volumes of data. For more on Apache Tez see http://hortonworks.com/hadoop/tez/ This article is meant to ou
第16回 並列データ処理系 Apache Tez | gihyo.jp
はじめに 今回は、Apache Hadoop上で動作する並列データ処理系Apache Tezについて解説します。 MapReduceの制約 本連載第13回で述べたように、Hadoop MapReduceは、MapとReduceからなる単純なインタフェースを有し、多くのデータ処理を記述できる汎用的な並列データ処理系（フレームワーク）である反面、その単純さによりいくつかの性能的な課題が存在すると考えられます。 たとえば、複雑なジョブをMapReduceで実行する場合、MapとReduceからなるMapReduceジョブを複数段連ねて実行する必要があります（図1）。当該ケースにおいては、MapReduceジョブの間において、分散ファイルシステムを介したデータの入出力が行われてしまい、当該入出力は、性能の観点においてはオーバーヘッドであるため、ジョブの実行時間を長くする原因の1つとなりえます。
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Configuring Tez - Hortonworks Data Platform
[TEZ-2972] Avoid task rescheduling when a node turns unhealthy - ASF JIRA
Disabling Tez for Hive Queries - Hortonworks Data Platform
Configuring Tez - Hortonworks Data Platform
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