我正在使用hdp2.6.4，并且看到了sparksql和tez上的hive之间的巨大差异。下面是一个关于~95m行表的简单查询

SELECT DT, Sum(1) from mydata GROUP BY DT
``` `DT` 是分区列，一个标记日期的字符串。
在sparkshell中，有15个执行器，10g内存用于驱动程序，15g内存用于执行程序，查询运行10-15秒。
在配置单元上运行时（从直线开始），查询将运行（实际上仍在运行）500多秒。（！！！）更糟糕的是，这个应用程序比我在其中运行作业的sparkshell会话需要更多的资源（显著地）。
更新：完成了 `1 row selected (672.152 seconds)` 有关环境的更多信息：
仅使用一个队列，使用容量调度程序
运行作业的用户是我自己的用户。我们将kerberos用于ldap
am资源：4096 mb
使用tez.runtime.compress和snappy
数据为Parquet格式，未应用压缩
tez.task.resource.memory 6134 mb内存
tez.counters.max 10000个
tez.counters.max.groups 3000个
tez.runtime.io.sort.mb 8110 mb
tez.runtime.pipelined.sorter.sort.threads线程2
tez.runtime.shuffle.fetch.buffer.percent 0.6
tez.runtime.shuffle.memory.limit.percent 0.25
tez.runtime.unordered.output.buffer.size-mb 460 mb
启用矢量化和Map矢量化为真
启用减少矢量化错误
hive.vectoried.groupby.checkinterval 4096
hive.vectoried.groupby.flush.percent 0.1
Hive.tez.container.size 682
更多更新：
当检查这个链接上的向量化时，我注意到我在任何地方都没有看到向量化的执行：当我使用 `explain` . 另一件引起我注意的事情是： `table:{"input format:":"org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat","output format:":"org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveIgnoreKeyTextOutputFormat","serde:":"org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe"}` 即检查表本身时： `STORED AS INPUTFORMAT 'org.apache.hadoop.hive.ql.io.parquet.MapredParquetInputFormat'` 以及 `OUTPUTFORMAT 'org.apache.hadoop.hive.ql.io.parquet.MapredParquetOutputFormat'` spark和tez之间的任何比较通常都是相对一致的，但我看到了巨大的差异。
首先要检查的是什么？
谢谢