Różnice między Pig a Spark
Apache Pig to platforma open source opracowana przez Apache Software Foundation, która jest platformą wysokiego poziomu używaną do tworzenia programów do uruchamiania na platformie Hadoop. Jego głównymi zaletami są: uruchamianie bardzo dużych zbiorów danych za pomocą Map Reduce Jobs i Pig Scripts. Przetwarzanie danych, przechowywanie, dostęp, bezpieczeństwo to kilka rodzajów funkcji dostępnych w ekosystemie Hadoop. Pochodzenie Pig pochodzi z Yahoo później, które zostało stworzone jako oprogramowanie typu open source na platformie licencji Apache.
Apache Spark to środowisko obliczeniowe klastrowe typu open source opracowane przez Apache Software Foundation, które zostało pierwotnie opracowane przez University of California Berkeley i zostało przekazane na rzecz Apache Foundation później, aby stało się open source.
Hadoop HDFS ma wysoką odporność na uszkodzenia i został zaprojektowany do pracy na niedrogich systemach sprzętowych. HDFS ma wysoką przepustowość, co oznacza zdolność do obsługi dużych ilości danych z możliwością przetwarzania równoległego.
Świnia Apache jest zwykle używana w Hadoop jako normalna abstrakcja zadań zmniejszania mapy. Różne typy manipulacji danymi można wykonywać za pomocą skryptów Pig. Skrypty Pig można pisać niezależnie od języka programowania Java.
Apache Spark jest bardzo szybki i może być wykorzystywany do przetwarzania danych na dużą skalę, który ostatnio ewoluuje. Stał się alternatywą dla wielu istniejących narzędzi do przetwarzania danych na dużą skalę w obszarze technologii dużych zbiorów danych. Apache Spark może być używany do uruchamiania programów 100 razy szybciej niż zadania Map Reduce w środowisku Hadoop, co czyni to bardziej preferowanym.
Apache Pig jest językiem skryptowym wysokiego poziomu używanym z technologiami Hadoop do manipulowania danymi i uruchamiania zadań na bardzo dużych zestawach danych. Język skryptowy Pig jest podobny do języka SQL, który pochodzi z Pig Latin.
Bezpośrednie porównanie między Pig a Spark (infografiki)
Poniżej znajduje się porównanie 10 najlepszych między Pig a Spark 
Kluczowe różnice między Pig a Spark
Poniżej znajdują się listy punktów, opisz kluczowe różnice między Pig a Spark
- Apache Pig to platforma programistyczna i klastrowa ogólnego zastosowania do przetwarzania danych na dużą skalę, która jest kompatybilna z Hadoop, podczas gdy Apache Pig to środowisko skryptowe do uruchamiania skryptów Pig do złożonych i dużych operacji na zestawach danych.
- Apache Pig jest językiem skryptowym wysokiego poziomu przepływu danych, który obsługuje samodzielne skrypty i zapewnia interaktywną powłokę, która działa w Hadoop, podczas gdy Spark to wysokopoziomowy framework do przetwarzania klastrowego, który można łatwo zintegrować ze środowiskiem Hadoop.
- Operacje manipulacji danymi są wykonywane przez uruchamianie skryptów Pig. W Spark zapytania SQL są uruchamiane przy użyciu modułu Spark SQL.
- Apache Pig zapewnia rozszerzalność, łatwość programowania i funkcje optymalizacji, a Apache Spark zapewnia wysoką wydajność i działa 100 razy szybciej, aby uruchomić obciążenia.
- Jeśli chodzi o architekturę Pig, skrypty mogą być zrównoleglone i umożliwiają obsługę dużych zestawów danych, podczas gdy Spark zapewnia operacje wsadowe i strumieniowe.
- W Pig będą wbudowane funkcje do wykonywania niektórych domyślnych operacji i funkcjonalności. W Spark, SQL można łączyć strumieniowanie i złożone analizy, które zasilają stos bibliotek dla modułów SQL, core, MLib i Streaming, które są dostępne dla różnych złożonych aplikacji.
- Apache Pig zapewnia tryb Tez, aby bardziej skupić się na wydajności i przepływie optymalizacji, podczas gdy Apache Spark zapewnia wysoką wydajność w strumieniowych i wsadowych zadaniach przetwarzania danych.
- Apache Pig zapewnia tryb Tez, aby bardziej skupić się na wydajności i przepływie optymalizacji, podczas gdy Apache Spark zapewnia wysoką wydajność w strumieniowych i wsadowych zadaniach przetwarzania danych. Tryb Tez można jawnie włączyć za pomocą konfiguracji.
- Apache Pig jest wykorzystywany przez większość istniejących organizacji technologicznych do przeprowadzania manipulacji danymi, podczas gdy Spark ewoluuje, który jest silnikiem analitycznym na dużą skalę.
- Apache Pig używa leniwej techniki wykonywania, a łacińskie polecenia świni można łatwo przekształcić lub przekształcić w działania Spark, podczas gdy Apache Spark ma wbudowany harmonogram DAG, optymalizator zapytań i silnik wykonywania fizycznego do szybkiego przetwarzania dużych zestawów danych.
- Apache Pig jest podobny do modelu wykonywania przepływu danych w narzędziach zadań Data Stage, takich jak ETL (Extract, Transform and Load), podczas gdy Apache Spark działa wszędzie i współpracuje z Hadoop i ma różnorodny dostęp do wielu źródeł danych.
Tabela porównawcza świń i iskier
Poniżej znajdują się listy punktów, opisz porównania między Pig a Spark:
|
PODSTAWA DO PORÓWNANIE | ŚWINIA | ISKRA |
| Dostępność | Framework Open Source autorstwa Apache Open Source Projects | Struktura klastrowania typu open source zapewniana przez projekty Apache Open Source |
| Realizacja | Dostarczone przez dostawców Hortonworks i Cloudera itp., | Struktura używana w środowisku rozproszonym. |
| Występ | Zapewnia dobrą wydajność dla rozproszonych rurociągów | Spark jest lepszy od Pig dla doskonałej wydajności. |
| Skalowalność | Ograniczenia skalowalności | Oczekuje się, że środowisko Spark będzie działać szybciej. |
| cennik | Open Source i zależy od wydajności skryptów | Open Source i zależy od wydajności zaimplementowanych algorytmów. |
| Prędkość | Szybszy, ale wolniejszy w porównaniu do Spark, ale produktywny w przypadku mniejszych skryptów | Wiele razy szybszy niż Pig i zapewnia większą wydajność. |
| Szybkość zapytania | Zdolność wykonywania wielu zapytań. | Wydajność zapytań Spark SQL jest bardzo wysoka dzięki SQL Tuning. |
| Integracja danych | Szybki i elastyczny z różnymi narzędziami. | Może ładować dane i manipulować z różnych aplikacji zewnętrznych. |
| Format danych | Wszystkie formaty danych są obsługiwane dla operacji na danych. | Obsługuje złożone formaty danych, takie jak JSON, NoSQL, parkiety itp. |
| Łatwość użycia | Łatwiej kadruj skrypty świni, takie jak zapytania SQL. | Obsługuje złożone operacje za pomocą wbudowanych funkcji ram. |
Wniosek - Pig vs Spark
Ostateczne stwierdzenie podsumowujące porównanie Pig i Spark jest takie, że Spark wygrywa pod względem łatwości obsługi, konserwacji i wydajności, podczas gdy Pig brakuje pod względem skalowalności wydajności i funkcji, integracji z narzędziami i produktami innych firm w przypadku duża ilość zestawów danych. Ponieważ zarówno projekty Pig, jak i Spark należą do Apache Software Foundation, zarówno Pig, jak i Spark są oprogramowaniem typu open source i mogą być używane i integrowane ze środowiskiem Hadoop oraz mogą być wdrażane w aplikacjach danych w oparciu o ilość i ilość danych, które mają być obsługiwane.
W większości przypadków Spark jest najlepszym wyborem do rozważenia wymagań biznesowych na dużą skalę przez większość klientów lub klientów w celu obsługi dużych i poufnych danych wszelkich instytucji finansowych lub informacji publicznych z większą integralnością danych i bezpieczeństwo.
Oprócz istniejących korzyści Spark ma swoje zalety jako projekt open source i ewoluuje ostatnio bardziej wyrafinowanie z wielkimi funkcjami klastrowania, które zastępują istniejące systemy w celu zmniejszenia procesów ponoszących koszty oraz zmniejszenia złożoności i czasu pracy.
Polecane artykuły
Jest to przewodnik po różnicach między świniami a iskrami, ich znaczeniu, bezpośrednim porównaniu, kluczowymi różnicami, tabelą porównawczą i wnioskami. ten artykuł zawiera wszystkie przydatne różnice między Pig a Spark. Możesz także przejrzeć poniższe artykuły, aby dowiedzieć się więcej
- Apache Pig vs Hoje Apache - Top 12 przydatnych różnic
- Apache Hadoop vs Apache Spark | 10 najważniejszych przydatnych porównań do poznania
- Apache Storm vs Apache Spark - poznaj 15 przydatnych różnic
- 5 Najważniejsza różnica między Apache Kafka a Flume
- Top 5 różnic w infografikach | Kafka vs Kinesis