Rozdiely medzi ošípanými a iskrami
Apache Pig je open source framework vyvinutý spoločnosťou Apache Software Foundation, čo je platforma na vysokej úrovni, ktorá sa používa na vytváranie programov na spustenie na platforme Hadoop. Jeho hlavnými výhodami sú napríklad spúšťanie veľmi rozsiahlych súborov údajov pomocou skriptov Map Reduce Jobs a Pig Scripts. Spracovanie dát, ukladanie, prístup, bezpečnosť je niekoľko typov funkcií dostupných v systéme Hadoop Ecosystem. Pôvod ošípaných bol pôvodne z Yahoo neskôr, ktorý bol vyrobený ako open source pod licenčnou platformou Apache.
Apache Spark je platforma pre vytváranie klastrov s otvoreným zdrojovým kódom vyvinutá spoločnosťou Apache Software Foundation, ktorá bola pôvodne vyvinutá kalifornskou univerzitou v Berkeley a neskôr bola spoločnosti Apache Foundation venovaná, aby ju vytvorila ako otvorený zdroj.
Hadoop HDFS má vysokú odolnosť proti poruchám a bol navrhnutý tak, aby fungoval na lacných hardvérových systémoch. HDFS má vysokú priepustnosť, čo znamená, že dokáže spracovať veľké množstvo údajov s možnosťou paralelného spracovania.
Apache Pig sa bežne používa s Hadoop ako normálna abstrakcia k úlohám Map Reduce. Rôzne typy manipulácie s údajmi je možné vykonávať pomocou prasačích skriptov. Pig skripty môžu byť napísané nezávisle od programovacieho jazyka Java.
Apache Spark je veľmi rýchly a dá sa použiť na rozsiahle spracovanie údajov, ktoré sa v poslednom čase vyvíjalo skvele. Stala sa alternatívou k mnohým existujúcim rozsiahlym nástrojom na spracovanie údajov v oblasti veľkých dátových technológií. Aplikáciu Apache Spark je možné použiť na spúšťanie programov 100-krát rýchlejšie ako úlohy Map Reduce v prostredí Hadoop, čím sa stáva výhodnejšia.
Apache Pig je skriptovací jazyk na vysokej úrovni, ktorý sa používa s technológiami Hadoop na manipuláciu s údajmi a na spúšťanie úloh na veľmi veľkých množinách údajov. Skriptovací jazyk ošípaných je podobný jazyku SQL, ktorý pochádza z latiny prasaťa.
Porovnanie Head to Head medzi Prasami a iskrami (infografika)
Nižšie je 10 najlepších porovnaní medzi ošípanými a iskrami 
Kľúčové rozdiely medzi ošípanými a iskrami
Nižšie sú uvedené zoznamy bodov, opíšte kľúčové rozdiely medzi ošípanými a iskrami
- Apache Pig je univerzálny programovací a klastrovací rámec pre spracovanie rozsiahlych údajov, ktorý je kompatibilný s Hadoop, zatiaľ čo Apache Pig je skriptovacie prostredie na spúšťanie Pig skriptov pre komplexnú a rozsiahlu manipuláciu s dátovými súbormi.
- Apache Pig je skriptovací jazyk na vysokej úrovni pre tok údajov, ktorý podporuje samostatné skripty a poskytuje interaktívny shell, ktorý sa spúšťa na Hadoop, zatiaľ čo Spark je vysoko výkonný klastrový klastrový rámec, ktorý možno ľahko integrovať do rámca Hadoop.
- Operácie manipulácie s údajmi sa vykonávajú spustením Pig skriptov. V programe Spark sa dotazy SQL spúšťajú pomocou modulu Spark SQL.
- Apache Pig poskytuje rozšíriteľnosť, jednoduchosť funkcií programovania a optimalizácie a Apache Spark poskytuje vysoký výkon a beží stokrát rýchlejšie na vykonávanie pracovných úloh.
- Pokiaľ ide o architektúru ošípaných, skriptovanie môže byť paralelné a umožňuje spracovať veľké množiny údajov, zatiaľ čo Spark poskytuje dávkové a streamingové dátové operácie.
- V Prahe budú zabudované funkcie na vykonávanie niektorých predvolených operácií a funkcií. V programoch Spark, SQL je možné kombinovať streaming a komplexnú analýzu, ktorá poháňa hromadu knižníc pre moduly SQL, core, MLib a Streaming pre rôzne zložité aplikácie.
- Apache Pig poskytuje režim Tez, aby sa viac sústredil na tok výkonu a optimalizácie, zatiaľ čo Apache Spark poskytuje vysoký výkon v úlohách streamovania a spracovania dávkových dát.
- Apache Pig poskytuje režim Tez, aby sa viac sústredil na tok výkonu a optimalizácie, zatiaľ čo Apache Spark poskytuje vysoký výkon v úlohách streamovania a spracovania dávkových dát. Režim Tez je možné explicitne povoliť pomocou konfigurácie.
- Apache Pig používa väčšina súčasných technologických organizácií na manipuláciu s údajmi, zatiaľ čo Spark sa v súčasnosti vyvíja, čo je analytický nástroj pre veľké meradlá.
- Apache Pig využíva lenivú techniku vykonávania a príkazy z latiny ošípaných môžu byť ľahko transformované alebo prevedené na akcie Spark, zatiaľ čo Apache Spark má zabudovaný DAG plánovač, optimalizátor dotazov a stroj fyzického vykonávania pre rýchle spracovanie veľkých množín údajov.
- Apache Pig je podobný modelu vykonávania toku údajov v pracovných nástrojoch Data Stage, ako je ETL (extrakt, transformácia a načítanie), zatiaľ čo Apache Spark beží všade a spolupracuje s Hadoop a má prístup k rôznym zdrojom údajov rôznym spôsobom.
Porovnávacia tabuľka ošípaných vs iskra
Nižšie sú uvedené zoznamy bodov, opíšte porovnania medzi ošípanými a iskrami:
|
ZÁKLAD PRE POROVNANIE | PIG | SPARK |
| Dostupnosť | Open Source Framework od Apache Open Source Projects | Rámec klastrov otvoreného zdroja poskytovaný projektmi Apache Open Source |
| uskutočnenie | Poskytované poskytovateľmi Hortonworks a Cloudera atď., | Rámec používaný pre distribuované prostredie. |
| výkon | Poskytuje dobrý výkon pre distribuované potrubia | Spark je preferovaný pred prasaťom pre vynikajúci výkon. |
| škálovateľnosť | Obmedzenia škálovateľnosti | V rámci programu Spark sa očakávajú rýchlejšie doby prevádzky. |
| stanovenie ceny | Open Source a závisí od efektívnosti skriptov | Open Source a závisí od efektívnosti implementovaných algoritmov. |
| rýchlosť | Rýchlejšie, ale pomalšie v porovnaní so Sparkom, ale produktívne pre menšie skripty | Mnohokrát rýchlejšie ako prasa a poskytuje väčšiu runtime kapacitu. |
| Rýchlosť dotazu | Vykonávacia kapacita viacerých dopytov. | Spark SQL dotaz výkon je veľmi vysoká s ladenie SQL. |
| Integrácia dát | Rýchly a flexibilný pomocou rôznych nástrojov. | Dokáže načítať dáta a manipulovať s nimi z rôznych externých aplikácií. |
| Formát údajov | Všetky dátové formáty sú podporované pre dátové operácie. | Podporuje zložité dátové formáty ako JSON, NoSQL, parkety atď. |
| Jednoduchosť použitia | Ľahšie rámovanie ošípaných skriptov, ako sú dotazy SQL. | Spracováva zložité operácie pomocou zabudovaných funkcií rámcov. |
Záver - Prasa vs. Spark
Záverečné vyhlásenie na záver porovnania medzi Pigom a Sparkom je, že Spark vyhráva z hľadiska jednoduchosti prevádzky, údržby a produktivity, zatiaľ čo Pig chýba z hľadiska škálovateľnosti výkonu a funkcií, integrácie s nástrojmi a produktmi tretích strán v prípade veľký objem súborov údajov. Keďže projekty Pig aj Spark patria do nadácie Apache Software Foundation, Pig aj Spark sú open source a môžu sa používať a integrovať do prostredia Hadoop a môžu byť nasadené pre dátové aplikácie na základe množstva a objemu dát, na ktorých sa majú pracovať.
Vo väčšine prípadov je Spark tou najlepšou voľbou, ktorá môže brať do úvahy rozsiahle obchodné požiadavky väčšiny klientov alebo zákazníkov s cieľom spracovať rozsiahle a citlivé údaje všetkých finančných inštitúcií alebo verejných informácií s väčšou integritou údajov. a bezpečnosť.
Okrem existujúcich výhod má Spark svoje vlastné výhody ako projekt s otvoreným zdrojovým kódom a nedávno sa vyvíjal sofistikovanejšie so skvelými klastrovými operačnými funkciami, ktoré nahrádzajú existujúce systémy, čím znižujú náklady, ktoré spôsobujú náklady, a znižujú zložitosť a čas vykonávania.
Odporúčané články
Toto bol sprievodca rozdielmi medzi ošípanými vs Spark, ich významom, porovnaním hlava-hlava, kľúčovými rozdielmi, porovnávacou tabuľkou a záverom. tento článok pozostáva zo všetkých užitočných rozdielov medzi ošípanými a iskrami. Viac informácií nájdete aj v nasledujúcich článkoch
- Apache Pig vs Apache Hive - Top 12 užitočných rozdielov
- Apache Hadoop vs Apache Spark | Top 10 užitočných porovnaní, ktoré by ste mali vedieť
- Apache Storm vs Apache Spark - Naučte sa 15 užitočných rozdielov
- 5 Najdôležitejší rozdiel medzi Apache Kafka a Flume
- 5 najväčších rozdielov s infografikami Kafka vs Kinesis