Разлики между Pig vs Spark
Apache Pig е рамка с отворен код, разработена от Apache Software Foundation, която е платформа на високо ниво, използвана за създаване на програми, които да се стартират на Hadoop Platform. Неговите основни предимства са, например, да се използват много големи набори от данни, използвайки Map Reduce Jobs и Pig Script. Обработка на данни, съхранение, достъп, сигурност са няколко типа функции, налични в Hadoop Ecosystem. Произходът на Pig първоначално е от Yahoo по-късно, което е направено с отворен код под платформата Apache License.
Apache Spark е клъстерна изчислителна рамка с отворен код, разработена от Apache Software Foundation, която първоначално е разработена от Калифорнийския университет Беркли и е дарена на фондация Apache по-късно, за да я направи с отворен код.
Hadoop HDFS има висока способност за устойчивост на откази и е проектиран да работи на хардуерни системи с ниска цена. HDFS има висока пропускателна способност, което означава, че е в състояние да борави с големи количества данни с възможност за паралелна обработка.
Apache Pig обикновено се използва с Hadoop като нормална абстракция за намаление на работните места в Map. Различните видове манипулации с данни могат да се извършват с помощта на Pig Scripts. Скриптите за свине могат да бъдат писани независимо от езика за програмиране на Java.
Apache Spark е много бърз и може да се използва за мащабна обработка на данни, която се развива чудесно напоследък. Той се превърна в алтернатива на много съществуващи мащабни инструменти за обработка на данни в областта на големите технологии за данни. Apache Spark може да се използва за стартиране на програми 100 пъти по-бързо от Map Reduction работни места в Hadoop среда, което прави това по-предпочитано.
Apache Pig е скриптов език на високо ниво, който се използва с Hadoop технологиите за манипулиране на данни и изпълнение на задачи на много големи набори от данни. Езикът за скриптове на свине е подобен на този на SQL, който идва от Pig Latin.
Сравнение между главата на Pig vs Spark (Инфографика)
По-долу е топ 10 на сравнение между Pig vs Spark 
Ключови разлики между Pig vs Spark
По-долу са списъците с точки, опишете ключовите разлики между Pig vs Spark
- Apache Pig е рамка за програмиране и клъстериране с общо предназначение за мащабна обработка на данни, която е съвместима с Hadoop, докато Apache Pig е скриптова среда за изпълнение на скриптове за свине за манипулиране на сложни и мащабни масиви данни.
- Apache Pig е скриптов език за високо ниво на данни, който поддържа самостоятелни скриптове и осигурява интерактивна обвивка, която се изпълнява на Hadoop, докато Spark е рамка за изчислителни изчисления на високо ниво, която може лесно да се интегрира с Hadoop.
- Операциите за манипулиране на данни се извършват чрез стартиране на Pig Scripts. В Spark SQL заявките се изпълняват с помощта на Spark SQL модул.
- Apache Pig осигурява разширяемост, лекота на програмиране и функции за оптимизация, а Apache Spark осигурява висока производителност и работи 100 пъти по-бързо, за да работи натоварванията.
- По отношение на архитектурата на Pig, скриптовете могат да бъдат успоредни и да могат да се справят с големи масиви от данни, докато Spark осигурява операции за партидни и поточни данни.
- В Pig ще има вградени функции за извършване на някои операции и функционалности по подразбиране. В Spark могат да се комбинират SQL, поточно и сложно анализиране, което захранва стек от библиотеки за модули SQL, ядро, MLib и Streaming са достъпни за различни сложни приложения.
- Apache Pig осигурява режим Tez да се съсредоточи повече върху производителността и оптимизационния поток, докато Apache Spark осигурява висока производителност при поточни и пакетни обработки на данни.
- Apache Pig осигурява режим Tez да се съсредоточи повече върху производителността и оптимизационния поток, докато Apache Spark осигурява висока производителност при поточни и пакетни обработки на данни. Режимът Tez може да бъде активиран изрично с помощта на конфигурация.
- Apache Pig се използва от повечето съществуващи технологични организации за извършване на манипулиране на данни, докато Spark наскоро се развива, което е двигател за анализи в големи мащаби.
- Apache Pig използва техника за мързеливо изпълнение и свинските латински команди могат лесно да бъдат трансформирани или конвертирани в действия Spark, докато Apache Spark има вграден DAG планировчик, оптимизатор на заявки и двигател за физическо изпълнение за бърза обработка на големи набори от данни.
- Apache Pig е подобен на този на модела за изпълнение на потока на данни в инструментите за работа на Data Stage като ETL (Extract, Transform and Load), докато Apache Spark работи навсякъде и работи с Hadoop и има достъп до множество източници на данни разнообразно.
Таблица за сравняване на прасета срещу искри
По-долу са списъците с точки, опишете сравненията между Pig vs Spark:
|
ОСНОВА ЗА СРАВНЕНИЕ | PIG | SPARK |
| наличност | Рамка с отворен код от проекти на Apache с отворен код | Рамка за клъстериране с отворен код, осигурена от проекти на Apache Open Source |
| изпълнение | Предоставя се от доставчиците на Hortonworks и Cloudera и т.н., | Рамка, използвана за разпределена среда. |
| производителност | Осигурява добри показатели за разпределени тръбопроводи | Искрата е предпочитана пред Pig за страхотно представяне. |
| скалируемост | Ограничения в мащабируемостта | Очакват се по-бързи изпълнения за рамката Spark. |
| Ценообразуване | Open Source и зависи от ефективността на сценариите | Open Source и зависи от ефективността на внедрените алгоритми. |
| скорост | По-бърз, но по-бавен в сравнение с Spark, но продуктивен за по-малки скриптове | Много пъти по-бърз от прасето и осигурява по-голям капацитет на изпълнение. |
| Скорост на запитване | Капацитет за изпълнение на няколко заявки. | Ефективността на Spark SQL заявките е много висока при настройка на SQL. |
| Интеграция на данни | Бързо и гъвкаво с различни инструменти. | Може да зарежда данни и да манипулира от различни външни приложения. |
| Формат на данните | Всички формати на данни се поддържат за операции с данни. | Поддържа сложни формати на данни като JSON, NoSQL, паркети и т.н. |
| Лесно използване | По-лесно за рамкиране на скриптове за свине като SQL заявки. | Работи със сложни операции, използвайки вградени функции на рамката. |
Заключение - Pig vs Spark
Крайното твърдение за заключение на сравнението между Pig и Spark е, че Spark печели по отношение на лекотата на работа, поддръжката и производителността, докато Pig липсва по отношение на мащабируемост и характеристики, интеграция с инструменти и продукти на трети страни в случай на голям обем набори от данни. Тъй като и Pig и Spark проекти принадлежат на Apache Software Foundation, и Pig и Spark са с отворен код и могат да бъдат използвани и интегрирани с Hadoop среда и могат да бъдат разгърнати за приложения за данни въз основа на количеството и обемите на данни, които ще бъдат оперирани.
В повечето случаи Spark е бил най-добрият избор за разглеждане на мащабните бизнес изисквания от повечето клиенти или клиенти, за да се справят с мащабните и чувствителни данни на всякакви финансови институции или публична информация с повече интегритет на данните и сигурност.
Освен съществуващите предимства, Spark има своите предимства, че е проект с отворен код и се развива в последно време по-сложно с големи клъстерни оперативни функции, които заместват съществуващите системи, за да намалят процесите, свързани с разходите и намаляват сложността и времето на работа.
Препоръчителни статии
Това е ръководство за разликите между Pig vs Spark, тяхното значение, сравнение между главата, ключови разлики, таблица за сравнение и заключение. тази статия се състои от всички полезни разлики между Pig vs Spark. Можете също да разгледате следните статии, за да научите повече
- Apache Pig vs Apache Hive - Топ 12 полезни разлики
- Apache Hadoop vs Apache Spark | Топ 10 полезни сравнения, които трябва да знаем
- Apache Storm срещу Apache Spark - Научете 15 полезни разлики
- 5 Най-важната разлика между Apache Kafka срещу Flume
- Топ 5 разлики с Инфографика | Кафка срещу Кинезис