Diferențele dintre Porc și Spark
Apache Pig este un cadru open source dezvoltat de Apache Software Foundation, care este o platformă la nivel înalt, utilizată pentru a crea programe pentru a rula pe platforma Hadoop. Principalele sale beneficii sunt, cum ar fi rularea seturilor de date foarte mari, utilizând Map Reduce Jobs și Pig Scripts. Prelucrarea datelor, stocarea, accesul, securitatea sunt mai multe tipuri de caracteristici disponibile pe Hadoop Ecosystem. Originea Porcilor a fost originară de la Yahoo, ulterior, care a fost făcută open source sub platforma Apache License.
Apache Spark este un cadru de calcul pentru cluster open source dezvoltat de Apache Software Foundation, care a fost inițial dezvoltat de Universitatea din California Berkeley și a fost donat mai târziu către Apache Foundation pentru a-l face open source.
Hadoop HDFS are o capacitate ridicată de toleranță la erori și a fost proiectat să funcționeze pe sisteme hardware cu costuri reduse. HDFS are un debit mare ceea ce înseamnă capabil să gestioneze cantități mari de date cu capacitate de procesare paralelă.
Porcinul Apache este folosit în mod normal cu Hadoop ca o abstracție normală pentru lucrările Map Reduce. Diferitele tipuri de manipulări ale datelor se pot face folosind scripturi Pig. Scripturile de porci pot fi scrise independent de limbajul de programare Java.
Apache Spark este foarte rapid și poate fi utilizat pentru prelucrarea datelor la scară largă, care evoluează foarte bine recent. A devenit o alternativă pentru multe instrumente de prelucrare a datelor la scară largă existente în domeniul tehnologiilor de date mari. Apache Spark poate fi folosit pentru a rula programe de 100 de ori mai repede decât lucrările Map Reduceți în mediul Hadoop, făcând acest lucru mai preferabil.
Apache Pig este un limbaj de script la nivel înalt, care este utilizat cu tehnologiile Hadoop pentru a manipula datele și a executa joburi pe seturi de date foarte mari. Limbajul de scriere a porcului este similar cu cel al SQL provenit din latina Latină.
Comparație față în față între porc și scânteie (infografie)
Mai jos este Top 10 Comparație între Porc și Scânteie 
Diferențele cheie între Porc și Scânteie
Mai jos sunt listele de puncte, descrieți diferențele cheie între Porc și Scânteie
- Apache Pig este un cadru de programare și clustering de uz general pentru prelucrarea datelor la scară largă, care este compatibil cu Hadoop, în timp ce Apache Pig este un mediu de script pentru a rula script-uri Pig pentru manipularea seturilor de date complexe și mari.
- Apache Pig este un limbaj de script de flux de date la nivel înalt, care acceptă scripturi autonome și oferă un shell interactiv care se execută pe Hadoop, în timp ce Spark este un cadru de calcul la nivel înalt, care poate fi integrat ușor cu cadrul Hadoop.
- Operațiunile de manipulare a datelor sunt efectuate prin rularea scripturilor Pig. În Spark, interogările SQL sunt rulate utilizând modulul Spark SQL.
- Apache Pig oferă extensibilitate, ușurință de programare și funcții de optimizare, iar Apache Spark oferă performanțe ridicate și rulează de 100 de ori mai rapid pentru a rula sarcini de muncă.
- În ceea ce privește arhitectura Pig, script-ul poate fi paralelizat și permite gestionarea seturilor de date mari, în timp ce Spark oferă operațiuni de loturi și fluxuri de date.
- În Pig, vor exista funcții încorporate pentru a efectua unele operații și funcționalități implicite. În Spark, SQL, streaming și analize complexe pot fi combinate, care alimentează un teanc de biblioteci pentru module SQL, core, MLib și Streaming sunt disponibile pentru diferite aplicații complexe.
- Apache Pig oferă modul Tez pentru a se concentra mai mult pe performanța și optimizarea fluxului, în timp ce Apache Spark oferă performanțe ridicate în fluxuri și procesări de loturi de procesare a datelor.
- Apache Pig oferă modul Tez pentru a se concentra mai mult pe performanța și optimizarea fluxului, în timp ce Apache Spark oferă performanțe ridicate în fluxuri și procesări de loturi de procesare a datelor. Modul Tez poate fi activat explicit folosind configurație.
- Apache Pig este folosit de majoritatea organizațiilor tehnologice existente pentru a efectua manipulări de date, în timp ce Spark evoluează recent, ceea ce este un motor de analiză pe scară largă.
- Apache Pig folosește tehnica de execuție leneșă, iar comenzile latine porc pot fi ușor transformate sau transformate în acțiuni Spark, în timp ce Apache Spark are un programator DAG încorporat, un optimizator de interogare și un motor de execuție fizică pentru procesarea rapidă a seturilor de date mari.
- Apache Pig este similară cu cea a modelului de execuție Data Flow în instrumentele de job Data Stage precum ETL (Extract, Transform and Load), în timp ce Apache Spark rulează peste tot și lucrează cu Hadoop și este capabil să acceseze mai multe surse de date în mod divers.
Tabelul de comparație cu scânteie porc vs scânteie
Mai jos sunt listele de puncte, descrieți comparațiile dintre Pig vs Spark:
|
BAZA PENTRU COMPARAŢIE | PORC | SCÂNTEIE |
| Disponibilitate | Cadrul Open Source de Proiecte Open Source Apache | Cadrul de clustering open source furnizat de proiectele Apache Open Source |
| Punerea în aplicare | Asigurat de furnizorii Hortonworks și Cloudera etc., | Un cadru utilizat pentru un mediu distribuit. |
| Performanţă | Oferă performanțe bune pentru conductele distribuite | Spark este preferat față de Pig pentru performanțe deosebite. |
| scalabilitate | Limitări ale scalabilității | Runtimes mai rapide sunt de așteptat pentru cadrul Spark. |
| Prețuri | Open Source și depinde de eficiența scripturilor | Open Source și depinde de eficiența algoritmilor implementați. |
| Viteză | Mai rapid, dar mai lent comparativ cu Spark, dar productiv pentru scripturi mai mici | De multe ori mai rapid decât Porcul și oferă o capacitate mai mare de rulare. |
| Viteza de interogare | Capacitate de execuție multi interogare. | Performanța de interogare SQL Spark este foarte mare cu ajustarea SQL. |
| Integrarea datelor | Rapid și flexibil cu diferite instrumente. | Poate încărca date și manipula din diferite aplicații externe. |
| Format de date | Toate formatele de date sunt acceptate pentru operațiunile de date. | Suporta formate de date complexe precum JSON, NoSQL, parchete etc. |
| Ușurință în utilizare | Mai ușor de încadrat scripturile de porci precum interogările SQL. | Gestionează operațiunile complexe folosind cadre încorporate. |
Concluzie - Pig vs Spark
Declarația finală pentru a încheia comparația dintre Pig și Spark este că Spark câștigă din punct de vedere al ușurinței operațiunilor, întreținerii și productivității, în timp ce Pig lipsește din punct de vedere al scalabilității performanței și al caracteristicilor, integrarea cu instrumente și produse terțe în cazul unei volum mare de seturi de date. Deoarece proiectele Pig și Spark aparțin Fundației Software Apache, atât Pig cât și Spark sunt open source și pot fi utilizate și integrate cu mediul Hadoop și pot fi implementate pentru aplicații de date pe baza cantității și volumelor de date care vor fi operate.
În majoritatea cazurilor, Spark a fost cea mai bună alegere să ia în considerare cerințele de afaceri la scară largă de către majoritatea clienților sau clienților, pentru a gestiona datele la scară largă și sensibile ale oricărei instituții financiare sau informații publice cu mai multă integritate a datelor și securitate.
În afară de beneficiile existente, Spark are propriile avantaje fiind proiectul open source și a evoluat recent mai sofisticat, cu funcții operaționale de clustering mari, care înlocuiesc sistemele existente pentru a reduce procesele de costuri și pentru a reduce complexitatea și timpul de rulare.
Articole recomandate
Acesta a fost un ghid pentru diferențele dintre porc și scânteie, semnificația lor, comparația dintre cap și cap, diferențele cheie, tabelul de comparație și concluzii. acest articol este format din toate diferențele utile între Porc și scânteie. De asemenea, puteți consulta următoarele articole pentru a afla mai multe
- Apache Pig vs Apache Hive - Top 12 diferențe utile
- Apache Hadoop vs Apache Spark | Top 10 comparații utile de știut
- Apache Storm vs Apache Spark - Aflați 15 diferențe utile
- 5 Cea mai importantă diferență între Apache Kafka și Flume
- Top 5 diferențe cu infografia | Kafka vs Kinesis