Spark SQL vs Presto - Aflați cele 7 comparații utile

Diferențele dintre Spark SQL și Presto

Presto în termeni simpli este „motorul de interogare SQL”, dezvoltat inițial pentru Apache Hadoop. Este un motor de interogare SQL distribuit de sursă deschisă proiectat pentru a rula interogări analitice interactive împotriva seturilor de date de toate dimensiunile.

Spark SQL este un motor de calcul distribuit în memorie cu un strat SQL pe setul de date structurate și semi-structurate. De la procesarea sa în memoria, procesarea va fi rapidă în Spark SQL.

Comparație față în față între Spark SQL și Presto (Infografie)

Mai jos găsiți comparația Top 7 între Spark SQL și Presto

Diferențe cheie între Spark SQL și Presto

Mai jos este lista, despre diferența cheie dintre Presto și Spark SQL

Apache Spark introduce un modul de programare pentru procesarea datelor structurate numite Spark SQL. Spark SQL include o abstractizare de codificare numită Data Frame care poate acționa ca motor de interogare SQL distribuit.
Motivul din spatele începutului Presto a fost acela de a permite analize interactive și abordări ale vitezei depozitelor de date comerciale cu puterea de a reduce dimensiunea organizațiilor care se potrivesc Facebook.
În timp ce Spark SQL este o componentă din partea superioară a Spark Core care introduce o nouă extragere de date numită SchemaRDD (Datasets Distilient Distributed), oferă suport pentru date structurate / semi-structurate.
Presto a fost conceput ca o alternativă la instrumentele care interogează datele HDFS folosind joburi MapReduce precum Hive sau Pig, dar Presto nu se limitează la HDFS.
Spark SQL urmărește procesarea în memorie, ceea ce crește viteza de procesare. Spark este proiectat pentru a procesa o gamă largă de sarcini de lucru, precum interogări pe loturi, algoritmi iterativi, interogări interactive, streaming etc.
Presto este capabil să execute interogările federative. Mai jos este prezentat întrebările Federated Presto

Să presupunem orice RDBMS cu proba de tabel1

ȘI HIVE cu eșantion de tabel2,

„Testdb” este baza de date atât în stup, cât și în MYSQL. Folosind Presto putem evalua datele utilizând o singură interogare odată ce conectatorii lor sunt configurați corect, așa cum se arată mai jos-

presto> hive.Testdb.sample2

Funcție (selectați / grupați prin ..etc)> mysql.Testdb.sample1

Arhitectura Spark SQL constă din Spark SQL, Schema RDD și Data Frame
- Un cadru de date este o colecție de date; datele sunt organizate în coloane numite. Tehnic, este la fel ca tabelele bazelor de date relaționale.
- Schema RDD: Spark Core conține o structură specială de date numită RDD. Spark SQL funcționează pe scheme, tabele și înregistrări. Prin urmare, un utilizator poate utiliza schema RDD ca tabel temporar. Astfel, acest utilizator poate apela acest Schema RDD ca Data Frame
Capabilități cadru de date: Cadrul de date procesează datele din dimensiunea de Kilobytes până la Petabytes pe un cluster cu un singur nod la mai multe clustere de noduri,
Data Frame acceptă diferite formate de date (CSV, elasticsearch, Cassandra etc) și sisteme de stocare (HDFS, HIVE table, MySQL, etc), poate fi integrat cu toate instrumentele / cadrele Big Data via Spark-Core și oferă API pentru limbi precum Programarea Python, Java, Scala și R.
În timp ce Presto este un motor distribuit, funcționează la o configurare a clusterului. Arhitectura Presto este simplă de înțeles și extensibilă. Clientul Presto (CLI) trimite instrucțiuni SQL unui coordonator de demoni master care gestionează procesarea.
Companii care folosesc Presto: Facebook, Netflix, Airbnd, Dropbox etc.
Cazurile de utilizare a scânteilor Apache pot fi găsite în industrii precum Finanțe, vânzare cu amănuntul, servicii medicale și călătorii etc.

Comparații Tabel Spark SQL vs Presto

Mai jos este cea mai înaltă comparație între SQL și Presto

Baza de comparație între SQL și Presto	Presto	Spark SQL
Eco-sisteme / platforme	Hadoop, procesare de date mari etc	Spark Framework, Big Data Processing etc
Scop	Presto este proiectat pentru a rula interogări SQL pe Big Data (volum de muncă uriaș). Acesta a fost proiectat de Facebook pentru a procesa volumele lor de muncă uriașe ..	Spark SQL este una dintre componentele Apache Spark Core. Spark Core este motorul fundamental de execuție pentru platforma de scânteie
Înființat	Presto este un motor de interogare SQL distribuit pentru procesarea octeților de date pentru animale de companie și se rulează pe un cluster precum cel configurat cu un set de mașini. O configurare completă a clusterului Presto include un coordonator (Node Manager) și mai mulți lucrători. Utilizatorul trimite întrebările de la un client care este Presto CLI coordonatorului. Coordonatorul analizează, analizează și planifică execuția de interogare și apoi va distribui procesarea interogării lucrătorilor.	Configurarea Spark SQL va fi înlăturată dacă instalați și configurați Apache Spark Cluster Apache Spark este sub-proiectul lui Hadoop. Apaches Spark este o tehnologie de procesare Big Data bazată pe cluster, concepută pentru calcul rapid.
Capabilitățile / Caracteristici	Presto permite interogarea datelor pe mai multe surse de date; De exemplu, Datele ar putea avea reședința în depozitele de date: Hive, Cassandra, RDBMS și în alte depozite de date proprii.	Spark SQL oferă flexibilitate în integrarea cu alte surse de date folosind cadrele de date și conectorii JDBC.
Asistență pentru conectori	Presto acceptă conectori conectabili. Acești conectori furnizează seturi de date pentru interogări. Mai jos găsiți mai mulți conectori preexistenți disponibili în presto, în timp ce Presto oferă și posibilitatea de conectare cu conectori personalizați. Mai jos găsiți câteva dintre conectorii pe care îi suportă Hadoop / Hive Cassandra Teradata PostgreSQL Oracol etc	O interfață Data Frame permite diferitelor surse de date să lucreze la Spark SQL. Spark SQL include un mod server cu conectivitate standard JDBC și ODBC standard pentru industrie.
Interogări federative	Presto acceptă solicitările Federated. Presto poate fi configurat pentru a se conecta cu diferite baze de date și odată configurat; CLI-ul său poate fi utilizat pentru a lansa „Interogări Federatate”. Într-un singur interogator Presto poate combina date din mai multe surse de date și rula interogarea.	Spark SQL vine cu o caracteristică încorporată pentru a vă conecta cu alte baze de date folosind JDBC care este „JDBC la alte baze de date”, ajută funcția de federație. Spark creează cadrele de date folosind caracteristica bazei de date JDBC: bazându-se pe API-ul scala / python, dar funcționează direct cu serverul Spark SQL Thrift și permite utilizatorilor să interogheze tabele JDBC externe fără efort ca alte tabele hive / spark.
Cine folosește?	Analisti de date, ingineri de date, oameni de știință de date etc	Analisti de date, ingineri de date, oameni de știință de date, dezvoltator de scântei etc.

Concluzii -Spark SQL vs Presto

Spark SQL și Presto, ambele sunt motoare distribuite SQL disponibile pe piață.

Presto este foarte util atunci când vine vorba de interogări de tip BI, iar Spark SQL conduce performant în interogări de analiză mare. La compararea cu configurația, Presto a configurat mai ușor decât Spark SQL. Atât Spark SQL cât și Presto stau la egalitate pe o piață și rezolvă un fel de probleme de afaceri diferite.

Articol recomandat

Acesta a fost un ghid pentru Spark SQL vs Presto, semnificația lor, comparația dintre capete, diferențele cheie, tabelul de comparație și concluzii. De asemenea, puteți consulta următoarele articole pentru a afla mai multe -