Különbségek a sertés és a szikra között

Az Apache Pig egy nyílt forráskódú keret, amelyet az Apache Software Foundation fejlesztett ki, amely egy magas szintű platform a Hadoop Platformon futó programok létrehozásához. Fő előnyei, mint például nagyon nagy adatkészletek futtatása a Map Reduce Jobs és Pig Scripts segítségével. Az adatfeldolgozás, a tárolás, a hozzáférés, a biztonság a Hadoop Ecosystem többféle funkciója. A Pig származása eredetileg a Yahoo-tól származik, amelyet később az Apache License platformon nyílt forrásúvá tettek.

Az Apache Spark egy nyílt forrású fürtszámítási keret, amelyet az Apache Software Foundation fejlesztett ki, amelyet eredetileg a Kaliforniai Berkeley Egyetem fejlesztett ki, és amelyet később az Apache Alapítványnak adományoztak, hogy nyílt forrásúvá tegyék.

A Hadoop HDFS magas hibatűrő képességgel rendelkezik, és olcsó hardverrendszereken való működésre tervezték. A HDFS nagy átviteli sebességet jelent, ami azt jelenti, hogy képes nagy mennyiségű adat kezelésére párhuzamos feldolgozási képességgel.

Az Apache Pig-ot általában a Hadoop-nal használják normál absztrakcióként a Map Reduce feladatokhoz. Az adatkezelések különféle típusai Pig Scripts segítségével végezhetők el. A Pig szkriptek a Java programozási nyelvtől függetlenül írhatók.

Az Apache Spark nagyon gyors és nagyméretű adatfeldolgozásra használható, amely az utóbbi időben nagyban fejlődik. Alternatívává vált számos létező nagyszabású adatfeldolgozó eszköz számára a nagy adattechnológiák területén. Az Apache Spark a programok 100-szor gyorsabb futtatásához használható, mint a Map Reduce feladatok Hadoop környezetben, ezáltal még inkább.

Az Apache Pig egy magas szintű szkriptnyelv, amelyet a Hadoop technológiákkal használnak az adatok manipulálására és a feladatok futtatására nagyon nagy adatkészleteken. A Pig szkriptnyelv hasonló az SQL nyelvéhez, amely a Pig Latin nyelvből származik.

A fej és fej összehasonlítása a disznó és a szikra között (infographics)

Az alábbiakban a Top 10 összehasonlítás található a Pig és Spark között

Főbb különbségek a sertés és a szikra között

Az alábbiakban felsoroljuk a pontok listáját, írjuk le a Pig vs Spark közötti különbségeket

  1. Az Apache Pig egy általános célú programozási és fürtözési keret a nagyméretű adatfeldolgozáshoz, amely kompatibilis a Hadoop-tal, míg az Apache Pig egy szkriptkörnyezet a Pig Scripts futtatásához összetett és nagyméretű adatkészletek kezelésére.
  2. Az Apache Pig egy magas szintű adatfolyam-szkriptnyelv, amely támogatja az önálló szkripteket, és interaktív héjat biztosít, amely a Hadoop-on fut, míg a Spark magas szintű fürtszámítási keret, amely könnyen integrálható a Hadoop-keretrendszerbe.
  3. Az adatkezelési műveleteket Pig Scripts futtatja. A Spark alkalmazásban az SQL lekérdezések a Spark SQL modul használatával futnak.
  4. Az Apache Pig kiterjesztést, programozási és optimalizálási funkciókat kínál, az Apache Spark pedig nagy teljesítményt nyújt, és 100-szor gyorsabban fut a munkaterhelések futtatásához.
  5. A Pig architektúráját tekintve a szkriptek párhuzamosíthatók és lehetővé teszik a nagy adatkészletek kezelését, míg a Spark kötegelt és streaming adatműveleteket biztosít.
  6. A Pig alkalmazásban beépített funkciók lesznek az alapértelmezett műveletek és funkciók végrehajtásához. A Spark, SQL, az adatfolyam és a komplex elemzés kombinálható, így biztosítva egy halom könyvtárat SQL, core, MLib és Streaming modulokhoz, amelyek különféle összetett alkalmazásokhoz érhetők el.
  7. Az Apache Pig Tez módot biztosít, hogy jobban összpontosítson a teljesítményre és az optimalizálási folyamatra, míg az Apache Spark nagy teljesítményt nyújt streaming és kötegelt adatfeldolgozási feladatokban.
  8. Az Apache Pig Tez módot biztosít, hogy jobban összpontosítson a teljesítményre és az optimalizálási folyamatra, míg az Apache Spark nagy teljesítményt nyújt streaming és kötegelt adatfeldolgozási feladatokban. A Tez mód kifejezetten engedélyezhető a konfiguráció használatával.
  9. Az Apache Pig-et a legtöbb meglévő technológiai szervezet használja adatmanipulációk végrehajtására, míg a Spark a közelmúltban fejlődik, amely nagyszabású elemző motor.
  10. Az Apache Pig lusta végrehajtási technikát alkalmaz, és a disznó Latin parancsokat könnyen átalakíthatják vagy Spark műveletekké alakíthatják, míg az Apache Spark rendelkezik beépített DAG ütemezővel, lekérdezés-optimalizálóval és fizikai végrehajtási motorral a nagy adatkészletek gyors feldolgozásához.
  11. Az Apache Pig hasonló az Data Flow végrehajtási modelljéhez az Data Stage munkaeszközökben, mint például az ETL (Extract, Transform and Load), míg az Apache Spark mindenütt fut és működik a Hadoopmal, és többféle adatforrásra képes hozzáférni.

Pig és Spark összehasonlító táblázat

Az alábbiakban felsoroljuk a pontok listáját, írjuk le a Pig és Spark összehasonlításait:

AZ ALAPJA

ÖSSZEHASONLÍTÁS

MALAC SZIKRA
ElérhetőségApache nyílt forráskódú keretrendszer nyílt forráskódú projektek általApache nyílt forráskódú projektek által biztosított nyílt forrású fürtözési keretrendszer
VégrehajtásA Hortonworks és a Cloudera szolgáltatók által biztosított,Az elosztott környezethez használt keret.
TeljesítményJó teljesítményt nyújt az elosztott csővezetékeknélA nagy teljesítmény érdekében a Spark a Pig helyett részesül előnyben.
skálázhatóságA méretezhetőség korlátozásaiA Spark keretrendszernél gyorsabb futási idő várható.
ÁrazásNyílt forráskódú, és a szkriptek hatékonyságától függNyílt forráskódú, és az alkalmazott algoritmusok hatékonyságától függ.
SebességGyorsabb, de lassabb a Sparkhoz képest, de kisebb szkriptek esetén is eredményesSokszor gyorsabb, mint a Pig, és nagyobb futási kapacitást biztosít.
Lekérdezés sebességeTöbb lekérdezés végrehajtási kapacitása.Az SpQL SQL lekérdezés teljesítménye nagyon magas az SQL Tuning használatával.
Adatok integrálásaGyors és rugalmas, különböző eszközökkel.Adatokat tölthet be és manipulálhat különféle külső alkalmazásokból.
AdatformátumAz összes adatformátum támogatott az adatműveletekhez.Támogatja a bonyolult adatformátumokat, például JSON, NoSQL, parketták stb.
Egyszerű használatKönnyebb a sertés szkriptek, mint például az SQL lekérdezések kerete.Bonyolult műveleteket végez a beépített keretrendszerek segítségével.

Következtetés - Pig vs Spark

A Pig és a Spark összehasonlításának végső megállapítása az, hogy a Spark nyer a könnyű üzemeltetés, karbantartás és termelékenység szempontjából, míg a Pignek hiányzik a teljesítmény skálázhatósága és a jellemzői, valamint a harmadik fél által használt eszközökkel és termékekkel való integráció. nagy mennyiségű adatkészlet. Mivel mind a Pig, mind a Spark projektek az Apache Software Foundation-hez tartoznak, mind a Pig, mind a Spark nyílt forráskódúak, felhasználhatók és integrálhatók a Hadoop környezetbe, és adatkezelési alkalmazásokba telepíthetők a működtetendő adatok mennyisége és mennyisége alapján.

A legtöbb esetben a Spark volt a legjobb választás, amelyet az ügyfelek többsége figyelembe vett a nagyvállalati igények kielégítése érdekében, annak érdekében, hogy bármilyen pénzügyi intézmény nagyméretű és érzékeny adatait kezelje, vagy nagyobb adatintegritással bíró nyilvános információk esetén. és biztonság.

A meglévő előnyök mellett a Sparknak megvannak a maga előnyei is a nyílt forráskódú projekt, és az utóbbi időben sokkal kifinomultabb módon fejlődött nagyszerű klaszterezési funkciókkal, amelyek helyettesítik a meglévő rendszereket a költségekkel járó folyamatok csökkentése, valamint a komplexitások és a futási idő csökkentése érdekében.

Ajánlott cikkek

Ez útmutatóként szolgál a disznó és a szikra közötti különbségekhez, azok jelentéséhez, a fej-fej összehasonlításhoz, a legfontosabb különbségekhez, az összehasonlító táblázathoz és a következtetésekhez. ez a cikk minden hasznos különbséget tartalmaz a Pig vs Spark között. A következő cikkeket is megnézheti további információkért

  1. Apache Pig vs Apache Hive - A 12 legfontosabb különbség
  2. Apache Hadoop vs Apache Spark | 10 legfontosabb hasznos összehasonlítás
  3. Apache Storm vs Apache Spark - Tanulj meg 15 hasznos különbséget
  4. 5 A legfontosabb különbség az Apache Kafka és a Flume között
  5. Az 5 legfontosabb különbség az infografikával kapcsolatban Kafka vs Kinesis

Kategória: