Различия между Свинья против Искры

Apache Pig - это платформа с открытым исходным кодом, разработанная Apache Software Foundation, которая представляет собой платформу высокого уровня, используемую для создания программ для работы на платформе Hadoop. Его основными преимуществами являются запуск очень больших наборов данных с использованием Map Reduce Jobs и Pig Scripts. Обработка данных, хранение, доступ, безопасность - это несколько типов функций, доступных в Hadoop Ecosystem. Происхождение Pig было первоначально из Yahoo, которая была сделана с открытым исходным кодом под платформой Apache License.

Apache Spark - это инфраструктура кластерных вычислений с открытым исходным кодом, разработанная Apache Software Foundation, которая первоначально была разработана Калифорнийским университетом в Беркли, а позже была передана в дар Apache Foundation, чтобы сделать ее открытой.

Hadoop HDFS обладает высокой отказоустойчивостью и была разработана для работы на недорогих аппаратных системах. HDFS обладает высокой пропускной способностью, что означает возможность обрабатывать большие объемы данных с возможностью параллельной обработки.

Apache Pig обычно используется с Hadoop как обычная абстракция для заданий Map Reduce. Различные типы манипуляций с данными могут быть выполнены с использованием Pig Scripts. Скриптовые сценарии могут быть написаны независимо от языка программирования Java.

Apache Spark очень быстр и может использоваться для крупномасштабной обработки данных, которая развивается в последнее время. Это стало альтернативой для многих существующих крупномасштабных инструментов обработки данных в области технологий больших данных. Apache Spark можно использовать для запуска программ в 100 раз быстрее, чем задания Map Reduce в среде Hadoop, что делает это более предпочтительным.

Apache Pig - это язык сценариев высокого уровня, который используется с технологиями Hadoop для управления данными и выполнения заданий на очень больших наборах данных. Язык сценариев Pig похож на язык SQL, который появился в Pig Latin.

Сравнение лицом к лицу между Свинья и Искрой (Инфографика)

Ниже 10 лучших сравнений между Свинья и Искра

Ключевые различия между Свинья и Искра

Ниже приведены списки точек, описать ключевые различия между Свинья против Искры

  1. Apache Pig - это универсальная среда программирования и кластеризации для крупномасштабной обработки данных, совместимая с Hadoop, в то время как Apache Pig - это среда сценариев для запуска Pig Scripts для управления сложными и крупномасштабными наборами данных.
  2. Apache Pig - это высокоуровневый язык сценариев потока данных, который поддерживает автономные сценарии и предоставляет интерактивную оболочку, которая выполняется на Hadoop, тогда как Spark - это среда кластерных вычислений высокого уровня, которую можно легко интегрировать с платформой Hadoop.
  3. Операции манипулирования данными выполняются с помощью сценариев Pig. В Spark запросы SQL выполняются с использованием модуля Spark SQL.
  4. Apache Pig обеспечивает расширяемость, простоту программирования и функции оптимизации, а Apache Spark обеспечивает высокую производительность и работает в 100 раз быстрее для выполнения рабочих нагрузок.
  5. С точки зрения архитектуры Pig, сценарии могут быть распараллелены и позволяют обрабатывать большие наборы данных, тогда как Spark обеспечивает пакетные и потоковые операции с данными.
  6. В Pig будут встроенные функции для выполнения некоторых операций и функций по умолчанию. В Spark SQL можно объединить потоковую и сложную аналитику, которая обеспечивает стек библиотек для модулей SQL, core, MLib и Streaming, доступных для различных сложных приложений.
  7. Apache Pig предоставляет режим Tez, позволяющий уделять больше внимания производительности и оптимизации, а Apache Spark обеспечивает высокую производительность в задачах потоковой и пакетной обработки данных.
  8. Apache Pig предоставляет режим Tez, позволяющий уделять больше внимания производительности и оптимизации, а Apache Spark обеспечивает высокую производительность в задачах потоковой и пакетной обработки данных. Режим Tez может быть включен явно с помощью конфигурации.
  9. Apache Pig используется большинством существующих технических организаций для выполнения манипуляций с данными, в то время как Spark в последнее время развивается, что является аналитическим механизмом для крупных масштабов.
  10. Apache Pig использует ленивую технику выполнения, и команды pig Latin можно легко преобразовать или преобразовать в действия Spark, тогда как Apache Spark имеет встроенный планировщик DAG, оптимизатор запросов и механизм физического выполнения для быстрой обработки больших наборов данных.
  11. Apache Pig аналогичен модели выполнения потока данных в инструментах заданий Data Stage, таких как ETL (Extract, Transform и Load), тогда как Apache Spark работает везде и работает с Hadoop и может получать разнообразный доступ к нескольким источникам данных.

Свинья с искрой Сравнительная таблица

Ниже приведены списки точек, описывающих сравнения между Pig и Spark:

ОСНОВА ДЛЯ

СРАВНЕНИЕ

 PIG SPARK
ДоступностьOpen Source Framework от Apache Open Source ProjectsПлатформа кластеризации с открытым исходным кодом, предоставляемая проектами Apache Open Source
РеализацияПредоставлено поставщиками Hortonworks, Cloudera и т. Д.,Фреймворк, используемый для распределенной среды.
ПроизводительностьОбеспечивает хорошую производительность для распределенных конвейеровИскра предпочтительнее свиньи за отличную производительность.
МасштабируемостьОграничения в масштабируемостиОжидается более быстрое время выполнения для Spark Framework.
ценообразованиеОткрытый исходный код и зависит от эффективности сценариевОткрытый исходный код и зависит от эффективности реализованных алгоритмов.
скоростьБыстрее, но медленнее по сравнению со Spark, но продуктивно для небольших скриптовВо много раз быстрее, чем свинья и обеспечивает большую производительность во время выполнения.
Скорость запросаВозможность выполнения нескольких запросов.Производительность SQL-запросов Spark очень высока с настройкой SQL.
Интеграция данныхБыстрый и гибкий с различными инструментами.Может загружать данные и манипулировать из разных внешних приложений.
Формат данныхВсе форматы данных поддерживаются для операций с данными.Поддерживает сложные форматы данных, такие как JSON, NoSQL, паркет и т. Д.
Простота использованияПроще создавать сценарии Pig, такие как SQL-запросы.Управляет сложными операциями, используя встроенные функции фреймворка.

Вывод - Свинья против Искры

Последнее утверждение, которое завершает сравнение между Pig и Spark, заключается в том, что Spark выигрывает с точки зрения простоты операций, обслуживания и производительности, в то время как Pig не хватает с точки зрения масштабируемости производительности и функций, интеграции со сторонними инструментами и продуктами в случае большой объем наборов данных. Поскольку проекты Pig и Spark принадлежат Apache Software Foundation, Pig и Spark имеют открытый исходный код и могут использоваться и интегрироваться со средой Hadoop, а также могут быть развернуты для приложений данных в зависимости от объема и объемов данных, с которыми нужно работать.

В большинстве случаев Spark был наилучшим выбором для удовлетворения требований крупных предприятий большинством клиентов или клиентов, чтобы обрабатывать крупномасштабные и конфиденциальные данные любых финансовых учреждений или общедоступную информацию с большей целостностью данных. и безопасность.

Помимо существующих преимуществ, у Spark есть свои преимущества, связанные с проектом с открытым исходным кодом, и в последнее время он эволюционирует более изощренно благодаря великолепным функциональным возможностям кластеризации, которые заменяют существующие системы для сокращения затрат на процессы и сокращения сложности и времени выполнения.

Рекомендуемые статьи

Это руководство по различиям между «Свинья» и «Искра», их значению, сравнению «голова к голове», ключевым различиям, сравнительной таблице и выводу. Эта статья состоит из всех полезных различий между Свинья против Искры. Вы также можете посмотреть следующие статьи, чтобы узнать больше

  1. Apache Pig против Apache Hive - Лучшие 12 полезных отличий
  2. Apache Hadoop против Apache Spark | Лучшие 10 полезных сравнений, чтобы знать
  3. Apache Storm против Apache Spark - узнайте 15 полезных отличий
  4. 5 самых важных различий между Apache Kafka и Flume
  5. Топ 5 отличий с инфографикой | Кафка против Кинезис

Категория:

Большое количество данных