Tez DAG（Directed Acyclic Graph）调度优化是大数据处理领域中一个关键的技术点，它直接影响到任务的执行效率和资源利用率。本文将深入探讨Tez DAG调度优化中的两个核心方面：逻辑计划重构与物理计划调整。

逻辑计划重构

逻辑计划重构是指在任务执行前对DAG的逻辑结构进行优化，以减少不必要的计算步骤并提高整体性能。逻辑计划重构的核心目标是通过分析任务的输入输出关系，消除冗余操作，合并相似操作，从而生成一个更高效的执行计划。

• 消除冗余操作： 在DAG中，可能存在一些重复或不必要的操作，例如多次执行相同的过滤条件或重复的数据转换。通过静态分析，可以识别这些冗余操作并将其移除。


• 合并相似操作： 如果DAG中存在多个相似的操作，例如连续的Map操作或Reduce操作，可以通过合并这些操作来减少任务的执行步骤。


• 优化Join顺序： 在涉及多个表的Join操作时，选择合适的Join顺序可以显著减少中间数据的生成量，从而提高执行效率。

例如，在实际项目中，我们可以通过申请试用的方式，利用先进的工具对DAG进行分析和重构，从而实现更高效的逻辑计划。

物理计划调整

物理计划调整是在逻辑计划的基础上，进一步优化任务的物理执行方式。这包括选择合适的执行引擎、调整资源分配以及优化数据分布等。

• 选择合适的执行引擎： 不同的执行引擎（如MapReduce、Spark等）在处理不同类型的任务时表现不同。根据任务的特点选择最合适的执行引擎可以显著提高性能。


• 调整资源分配： 物理计划需要考虑资源的分配情况，例如内存、CPU和磁盘I/O等。通过动态调整资源分配，可以更好地适应任务的需求。


• 优化数据分布： 数据的分布方式对任务的执行效率有重要影响。通过调整数据的分区和分片策略，可以减少数据传输的开销并提高并行度。

在实际应用中，物理计划调整需要结合具体的业务场景进行。例如，通过申请试用，可以获取专业的技术支持，帮助您更好地调整物理计划。

总结

Tez DAG调度优化是一个复杂但至关重要的过程，它需要从逻辑计划重构和物理计划调整两个方面入手。通过深入分析任务的特点和资源需求，可以显著提高任务的执行效率和资源利用率。