Pig0.15集成Tez，让猪飞起来
1，Tez是什么？
Tez是Hortonworks公司开源的一种新型基于DAG有向无环图开源计算框架，它可以将多个有依赖的作业转换为一个作业从而大幅提升DAG作业的性能，看下面一张图，就能说明问题：
2，Tez能干什么？
上图已经说明问题了，如果将我们的Hive，或者Pig运行在Tez之上，那么速度会有几倍的提升，当然这仅仅是相对MapReduce来讲的，因为Spark这种分布式内存计算框架才是未来的的主流，所以让大家熟悉了解一下这个东西也并无坏处。
当我们的程序有很多复杂的操作时，例如，过滤，分组，排序，合并，聚合等，传统的MR是会每一个阶段都会落地操作的，当然开发者当初这么设计，也并不是没有道理的，只不过随着时代进步，人们追求更高，更快的性能或速度时，这个落地操作，拖了整体处理的性能，Tez能够合并多个阶段的过程，直接无须落地，就能进行下一阶段的任务处理，这是提速的一种不错的方法，当然spark直接利用内存做迭代运算，速度更是快的没法说，当然前提是你有足够大的内存，如果你没有那么大的内存，性能其实与普通MR是差不多的。
3，下面进入正题，看看如何使Pig运行在Tez之上。
Pig最新的版本，Pig0.15已经支持Pig On Tez的模式运行，使用方法，也非常简单
不需要你下载Tez的源码，然后编译大半天，最后还有可能失败，因为Pig直接内置了Tez的处理jar包
（1）在装好的Hadoop的etc/hadoop/下面
直接新建一个 vi tez-site.xml
<configuration>
<property>
<name>tez.lib.uris</name>
<value>/user/tez</value>
</property>
</configuration>
（2）在hdfs上新建一个/user/tez目录
（3）拷贝/ROOT/server/pig/lib/h2下，以tez开头的所有的jar包上传到/user/tez下面
除此之外，还需要guice3.0所有的jar包
以及：commons-collections4-4.0.jar包
至此，所有的jar包已经齐全
（4）Tez vs MapReduce
同样一个pig脚本，分别运行两种任务模式
pig t.pig MapReduce模式
pig -x tez t.pig Tez模式
MapReduce的截图如下：
Tez任务耗时截图：
可以看出Tez下，任务执行的非常之迅速，堪比Spark的速度了，
最后再记录一个问题：
由于我的
dfs.datanode.max.xcievers打开的文件数，设置的太大了（65535），导致上述的异常发生，这个
属性的含义是：
相当于linux下的打开文件最大数量，文档中无此参数，当出现DataXceiver报错的时候，需要调大。默认256
当修改为2048后，重启启动集群再次，跑Tez作业时，没有上述的异常发生了
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