hive LLAP

LLAP提供了一种混合模型，它包含一个长驻进程，用于直接与DataNode 进行IO交互，并紧密地集成在基于DAG的框架中。Caching，pre-fetching，部分query的执行，以及 access control被移动到此进程执行。

大部分Small/short queries被此进程直接处理。而如果是大型任务（如在reduce阶段中的大型shuffle） 则仍被标准的yarn containers 处理。此外，LLAP 还提供了更精细的访问控制。

类似于 DataNode 进程，LLAP 进程也可被其他应用访问，特别是在以文件为中心（file-centric）的关系型数据处理（如 join，多表查询）中。下图展示了 带有LLAP 的执行引擎的一个例子：

可以看到，Tez AM 仍作为 Application Master，处理整个任务调度。Query在初始阶段即被送往 LLAP。在Reduce阶段中，大型的 shuffles 操作在不同的 containers 中执行。多个 queries 与 applications 可以并行地访问 LLAP。

为了满足 caching 以及 JIT 优化，以及减少大部分的启动消耗（startup costs），LLAP 会在每个从节点上启动一个常驻进程。这个进程用于处理 I/O，caching，以及query中部分片段的执行。

LLAP 与集群中执行引擎共同工作，以保留 Hive 原有的性能（如可扩展性能）。LLAP 并不会替代已存在的执行引擎，而是增强它的功能。这里需要注意的几点是：

1.       这些进程是可选的。没有他们，Hive也可以正常工作

2.       LLAP 并不是一个执行引擎（如MR or Tez）。一个query 的整个执行过程仍由原有的执行引擎调度与监控。LLAP级别的支持暂时仅对 Tez 可用

3.       取决于query，一个LLAP进程可以提供query的部分结果，或是转交给外部的Hive Task

4.       资源管理仍由 YARN 负责。在YARN container 分配资源后，执行引擎可以决定哪些资源可以被分配给LLAP，或者它可以启动 Apache Tez processors 在一个独立的 YARN container中。