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
- 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.
- 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.
- Az adatkezelési műveleteket Pig Scripts futtatja. A Spark alkalmazásban az SQL lekérdezések a Spark SQL modul használatával futnak.
- Az Apache Pig kiterjesztést, programozási és optimalizálási funkciókat kínál, az Apache Spark pedig nagy teljesítményt nyújt, és 100-szor gyorsabban fut a munkaterhelések futtatásához.
- A Pig architektúráját tekintve a szkriptek párhuzamosíthatók és lehetővé teszik a nagy adatkészletek kezelését, míg a Spark kötegelt és streaming adatműveleteket biztosít.
- 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.
- 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.
- 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.
- Az Apache Pig-et a legtöbb meglévő technológiai szervezet használja adatmanipulációk végrehajtására, míg a Spark a közelmúltban fejlődik, amely nagyszabású elemző motor.
- 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.
- 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 |
Elérhetőség | Apache nyílt forráskódú keretrendszer nyílt forráskódú projektek által | Apache nyílt forráskódú projektek által biztosított nyílt forrású fürtözési keretrendszer |
Végrehajtás | A Hortonworks és a Cloudera szolgáltatók által biztosított, | Az elosztott környezethez használt keret. |
Teljesítmény | Jó teljesítményt nyújt az elosztott csővezetékeknél | A nagy teljesítmény érdekében a Spark a Pig helyett részesül előnyben. |
skálázhatóság | A méretezhetőség korlátozásai | A Spark keretrendszernél gyorsabb futási idő várható. |
Árazás | Nyílt forráskódú, és a szkriptek hatékonyságától függ | Nyílt forráskódú, és az alkalmazott algoritmusok hatékonyságától függ. |
Sebesség | Gyorsabb, de lassabb a Sparkhoz képest, de kisebb szkriptek esetén is eredményes | Sokszor gyorsabb, mint a Pig, és nagyobb futási kapacitást biztosít. |
Lekérdezés sebessége | Több lekérdezés végrehajtási kapacitása. | Az SpQL SQL lekérdezés teljesítménye nagyon magas az SQL Tuning használatával. |
Adatok integrálása | Gyors és rugalmas, különböző eszközökkel. | Adatokat tölthet be és manipulálhat különféle külső alkalmazásokból. |
Adatformátum | Az összes adatformátum támogatott az adatműveletekhez. | Támogatja a bonyolult adatformátumokat, például JSON, NoSQL, parketták stb. |
Egyszerű használat | Könnyebb 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
- Apache Pig vs Apache Hive - A 12 legfontosabb különbség
- Apache Hadoop vs Apache Spark | 10 legfontosabb hasznos összehasonlítás
- Apache Storm vs Apache Spark - Tanulj meg 15 hasznos különbséget
- 5 A legfontosabb különbség az Apache Kafka és a Flume között
- Az 5 legfontosabb különbség az infografikával kapcsolatban Kafka vs Kinesis