Rozdíly mezi prasatem a jiskrou
Apache Pig je open source framework vyvinutý Apache Software Foundation, což je platforma na vysoké úrovni, která se používá k vytváření programů pro spouštění na platformě Hadoop. Mezi jeho hlavní výhody patří například spouštění velmi rozsáhlých datových sad pomocí mapových zmenšení úloh a skriptů prasat. Zpracování dat, úložiště, přístup, zabezpečení je několik typů funkcí dostupných v systému Hadoop Ecosystem. Původ prasete byl původně z Yahoo později, který byl vytvořen jako open source pod licenční platformou Apache.
Apache Spark je platforma pro výpočet clusterů s otevřeným zdrojovým kódem vyvinutá společností Apache Software Foundation, která byla původně vyvinuta University of California v Berkeley a byla darována Apache Foundation později, aby se stal otevřeným zdrojem.
Hadoop HDFS má vysokou odolnost proti chybám a byl navržen pro provoz na levných hardwarových systémech. HDFS má vysokou propustnost, což znamená, že dokáže zpracovat velké množství dat s možností paralelního zpracování.
Apache Pig se obvykle používá s Hadoopem jako normální abstrakce pro úlohy Map Reduce. Různé typy datových manipulací lze provádět pomocí prasečích skriptů. Prasečí skripty lze psát nezávisle na programovacím jazyce Java.
Apache Spark je velmi rychlý a lze jej použít pro rozsáhlé zpracování dat, které se v poslední době vyvíjí skvěle. Stala se alternativou pro mnoho existujících rozsáhlých nástrojů pro zpracování dat v oblasti velkých datových technologií. Apache Spark lze použít ke spuštění programů 100krát rychleji než úlohy Map Reduce v prostředí Hadoop, což je výhodnější.
Apache Pig je skriptovací jazyk na vysoké úrovni, který se používá s technologiemi Hadoop pro manipulaci s daty a pro spouštění úloh na velmi velkých souborech dat. Skriptovací jazyk prasete je podobný jazyku SQL, který pochází z prasečí latiny.
Srovnání hlava-hlava mezi prasatem a jiskrou (infografika)
Níže je 10 nejlepších srovnání mezi prasetem a jiskrou 
Klíčové rozdíly mezi prasatem a jiskrou
Níže jsou uvedeny seznamy bodů, popište klíčové rozdíly mezi prasetem a jiskrou
- Apache Pig je univerzální programovací a klastrovací rámec pro zpracování rozsáhlých dat, který je kompatibilní s Hadoop, zatímco Apache Pig je skriptovací prostředí pro spouštění Pig skriptů pro komplexní a rozsáhlou manipulaci s datovými sadami.
- Apache Pig je skriptovací jazyk na vysoké úrovni datového toku, který podporuje samostatné skripty a poskytuje interaktivní prostředí, které se spouští na Hadoop, zatímco Spark je vysoce výkonný klastrový výpočetní rámec, který lze snadno integrovat do rámce Hadoop.
- Operace manipulace s daty jsou prováděny spuštěním prasečích skriptů. V programu Spark jsou dotazy SQL spouštěny pomocí modulu Spark SQL.
- Apache Pig poskytuje rozšiřitelnost, snadnost programování a optimalizaci a Apache Spark poskytuje vysoký výkon a běží 100krát rychleji, aby se spouštělo pracovní zatížení.
- Pokud jde o architekturu prasete, skriptování může být paralelní a umožňuje zpracovat velké datové sady, zatímco Spark poskytuje dávkové a datové proudy.
- V prase budou vestavěny funkce pro provádění některých výchozích operací a funkcí. V prostředí Spark, SQL lze kombinovat streaming a komplexní analytiku, která pohání hromadu knihoven pro moduly SQL, core, MLib a Streaming pro různé složité aplikace.
- Apache Pig poskytuje režim Tez, aby se více soustředil na výkon a optimalizační tok, zatímco Apache Spark poskytuje vysoký výkon při streamování a zpracování dávkových dat.
- Apache Pig poskytuje režim Tez, aby se více soustředil na výkon a optimalizační tok, zatímco Apache Spark poskytuje vysoký výkon při streamování a zpracování dávkových dat. Režim Tez lze explicitně povolit pomocí konfigurace.
- Apache Pig používá většina stávajících technologických organizací k manipulaci s daty, zatímco Spark se v poslední době vyvíjí, což je analytický motor pro velké měřítko.
- Apache Pig používá techniku líného provádění a příkazy vepřového latiny lze snadno transformovat nebo převést na akce Spark, zatímco Apache Spark má zabudovaný DAG plánovač, optimalizátor dotazů a fyzický spouštěcí stroj pro rychlé zpracování velkých datových sad.
- Apache Pig je podobný modelu implementace datového toku v pracovních nástrojích Data Stage, jako je ETL (Extrahovat, Transformovat a Načíst), zatímco Apache Spark běží všude a pracuje s Hadoopem a má přístup k různým zdrojům dat různě.
Srovnávací tabulka prasat vs. jisker
Níže jsou uvedeny seznamy bodů, popište srovnání mezi prasetem a jiskrou:
|
ZÁKLAD PRO SROVNÁNÍ | PRASE | JISKRA |
| Dostupnost | Open Source Framework od Apache Open Source Projects | Open source clustering framework poskytovaný projekty Apache Open Source |
| Implementace | Poskytovány poskytovateli Hortonworks a Cloudera atd., | Rámec používaný pro distribuované prostředí. |
| Výkon | Poskytuje dobrý výkon pro distribuované potrubí | Jiskra je upřednostňována před prasatem pro skvělý výkon. |
| Škálovatelnost | Omezení škálovatelnosti | Pro rámec Spark se očekávají rychlejší doby provozu. |
| Ceny | Open Source a závisí na účinnosti skriptů | Open Source a závisí na účinnosti implementovaných algoritmů. |
| Rychlost | Rychlejší, ale pomalejší ve srovnání se Sparkem, ale produktivní pro menší skripty | Mnohokrát rychlejší než prase a poskytuje větší běhovou kapacitu. |
| Rychlost dotazu | Kapacita provádění více dotazů. | Spark SQL dotaz výkon je velmi vysoký s ladění SQL. |
| Integrace dat | Rychlý a flexibilní s různými nástroji. | Dokáže načítat data a manipulovat z různých externích aplikací. |
| Formát dat | Pro datové operace jsou podporovány všechny datové formáty. | Podporuje složité datové formáty jako JSON, NoSQL, parkety atd. |
| Snadnost použití | Snadnější rámování prasečích skriptů, jako jsou dotazy SQL. | Zpracovává složité operace pomocí zabudovaných funkcí frameworků. |
Závěr - Prase vs Spark
Závěrečné prohlášení k závěru srovnání mezi Pig a Spark je, že Spark vyhrává z hlediska snadnosti provozu, údržby a produktivity, zatímco Pig postrádá z hlediska škálovatelnosti výkonu a funkcí, integrace s nástroji a produkty třetích stran v případě velký objem datových sad. Protože oba projekty Pig a Spark patří do nadace Apache Software Foundation, Pig i Spark jsou open source a lze je použít a integrovat do prostředí Hadoop a lze je nasadit do datových aplikací na základě množství a objemu dat, na kterých se má pracovat.
Ve většině případů byla Spark tou nejlepší volbou, která by měla zohlednit rozsáhlé obchodní požadavky většiny klientů nebo zákazníků, aby mohla zpracovávat rozsáhlá a citlivá data všech finančních institucí nebo veřejných informací s větší integritou dat. a bezpečnost.
Kromě stávajících výhod má Spark své vlastní výhody jako projekt s otevřeným zdrojovým kódem a v poslední době se vyvíjí sofistikovaněji s velkými klastrovými operačními funkcemi, které nahrazují stávající systémy, čímž snižují náklady, které způsobují náklady, a snižují složitost a dobu provozu.
Doporučené články
Toto byl průvodce rozdíly mezi prasetem a jiskrou, jejich význam, srovnání hlava-hlava, hlavní rozdíly, srovnávací tabulka a závěr. tento článek se skládá ze všech užitečných rozdílů mezi prasatem a jiskrou. Další informace naleznete také v následujících článcích
- Apache Pig vs Apache Hive - Top 12 užitečných rozdílů
- Apache Hadoop vs Apache Spark | 10 nejlepších užitečných srovnání, které byste měli vědět
- Apache Storm vs Apache Spark - Naučte se 15 užitečných rozdílů
- 5 nejdůležitějších rozdílů mezi Apache Kafka a Flume
- Top 5 rozdílů s infografiky Kafka vs Kinesis