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执行引擎 Tez、Spark 和 MapReduce 都是用于在大数据处理中执行任务的框架或引擎，它们在性能、优化、适用场景等方面有一些区别。

1. MapReduce：

   • MapReduce 是 Hadoop 最早引入的批处理计算模型，它将任务分成 Map 和 Reduce 两个阶段，适用于大规模离线数据处理。
   • MapReduce 的特点是适合对大量数据进行批量处理，但因为它的多阶段计算模型，可能导致高延迟。

2. Tez：

   • Tez 是一个基于Hadoop YARN的数据处理引擎，旨在提高Hadoop集群上的任务执行性能。它允许更复杂的计算图，而不仅仅是 Map 和 Reduce 阶段。
   • Tez 的优点在于通过优化任务执行流程，减少了多阶段计算的开销，从而提高了任务执行的效率，减少了延迟。它特别适合于需要更低延迟和更高性能的任务。

3. Spark：

   • Spark 是一个内存计算框架，支持批处理、交互式查询、流处理和机器学习等多种工作负载。它在内存中存储数据，因此速度较快。
   • Spark 的特点在于能够在内存中进行迭代计算，适用于迭代算法、机器学习等需要多次迭代的计算。另外，Spark 也支持流处理，适用于实时数据处理。

区别和比较：

• 性能： Tez 和 Spark 在性能上通常优于传统的 MapReduce。Spark 利用内存计算和数据共享，提供更高的执行速度。Tez 通过优化执行流程来降低计算开销，提高任务执行效率。

• 适用场景：

  • MapReduce 适合于离线、批处理的数据处理任务。
  • Tez 适用于需要更低延迟和更高性能的数据处理任务，特别是复杂的计算任务。
  • Spark 适用于多种场景，包括批处理、交互式查询、流处理、机器学习等。

• 编程模型：

  • MapReduce 需要定义 Map 和 Reduce 函数，相对复杂。
  • Tez 和 Spark 提供更多的抽象，使得编程更加方便。

• 数据共享：

  • Spark 具有数据共享和缓存的功能，适合迭代算法等需要多次访问同一数据集的任务。
  • Tez 也具有一定的数据共享功能，但相对不如 Spark。

综上所述，选择适当的执行引擎取决于具体的数据处理需求和性能要求。MapReduce适合传统大规模批处理，Tez 适合需要更低延迟的任务，Spark 则适用于多种工作负载。