Spark SQL vs Presto - Finn ut den 7 nyttige sammenligningen

Forskjeller mellom til Spark SQL vs Presto

Presto på enkle ord er 'SQL Query Engine', opprinnelig utviklet for Apache Hadoop. Det er en open source distribuert SQL-spørringsmotor designet for å kjøre interaktive analytiske spørsmål mot datasett i alle størrelser.

Spark SQL er en distribuert beregningsmotor i minnet med et SQL-lag på toppen av strukturerte og semistrukturerte datasett. Siden behandlingen i minnet blir behandlingen rask i Spark SQL.

Sammenligning av topp mot hode mellom Spark SQL vs Presto (Infographics)

Nedenfor er Topp 7-sammenligningen mellom Spark SQL vs Presto

Viktige forskjeller mellom Spark SQL vs Presto

Nedenfor er listen over nøkkelforskjellen mellom Presto og Spark SQL

Apache Spark introduserer en programmeringsmodul for å behandle strukturerte data kalt Spark SQL. Spark SQL inkluderer en kodningsabstraksjon kalt Data Frame som kan fungere som distribuert SQL-spørringsmotor.
Motivet bak begynnelsen av Presto var å muliggjøre interaktiv analyse og tilnærminger til hastigheten på kommersielle datavarehus med kraft til å skalere størrelsen på organisasjoner som samsvarer med Facebook.
Mens Spark SQL er en komponent på toppen av Spark Core som introduserer en ny dataabstraksjon kalt SchemaRDD (Resilient Distribuerte datasett), gir den støtte for strukturerte / semistrukturerte data.
Presto ble designet som et alternativ til verktøy som spør etter HDFS-data ved hjelp av MapReduce-jobber som Hive eller Pig, men Presto er ikke begrenset til HDFS.
Spark SQL følger prosessering i minnet, noe som øker behandlingshastigheten. Spark er designet for å behandle et bredt spekter av arbeidsmengder som batch-spørringer, iterative algoritmer, interaktive spørsmål, streaming etc.
Presto er i stand til å utføre de føderale spørsmålene. Nedenfor er eksemplet med Presto Federated Queries

La oss anta enhver RDBMS med tabelleksempel1

Og HIVE med tabelleksempel2,

'Testdb' er databasen i både bikube og MYSQL. Ved å bruke Presto kan vi evaluere data ved å bruke i et enkelt spørsmål når kontaktene er riktig konfigurert som vist nedenfor-

presto> hive.Testdb.sample2

Funksjon (velg / Grupper etter ..etc)> mysql.Testdb.sample1

Spark SQL-arkitektur består av Spark SQL, Schema RDD og Data Frame
- En dataramme er en samling av data; dataene er organisert i navngitte kolonner. Teknisk er det det samme som relasjonelle databasetabeller.
- Schema RDD: Spark Core inneholder spesiell datastruktur kalt RDD. Spark SQL fungerer på skjemaer, tabeller og poster. Derfor kan en bruker bruke Schema RDD som en midlertidig tabell. Så brukeren kan kalle dette skjemaet RDD som dataramme
Datarammefunksjoner: Dataramme behandler dataene i størrelsen Kilobytes til Petabytes på en enkelt nodeklynge til flere nodeklynger,
Data Frame støtter forskjellige dataformater (CSV, elasticsearch, Cassandra osv.) Og lagringssystemer (HDFS, HIVE-tabeller, MySQL, etc). Det kan integreres med alle Big Data-verktøy / rammer via Spark-Core og gir API for språk som f.eks. Python, Java, Scala og R-programmering.
Mens Presto er en distribuert motor, fungerer på et klyngeoppsett. Presto-arkitektur er enkel å forstå og utvides. Presto client (CLI) sender SQL-setninger til en master daemon-koordinator som administrerer behandlingen.
Bedrifter som bruker Presto: Facebook, Netflix, Airbnd, Dropbox etc.
Tilfeller om bruk av Apache Spark kan finnes i bransjer som finans, detaljhandel, helsevesen og reise osv. Mange e-handelsnettsteder som eBay, Alibaba, Pinterest bruker Spark SQL til å analysere hundrevis av petabytes med data på sin e-handelsplattform.

Sammenligninger Table Spark SQL vs Presto

Nedenfor er den øverste sammenligningen mellom SQL vs Presto

Sammenligningsgrunnlag mellom SQL vs Presto	Presto	Spark SQL
Økosystemer / plattformer	Hadoop, Big Data Processing osv	Spark Framework, Big Data Processing osv
Hensikt	Presto er designet for å kjøre SQL-spørringer over Big Data (Enorme arbeidsmengder). Den ble designet av Facebook for å behandle de enorme arbeidsmengdene deres.	Spark SQL er en av komponentene i Apache Spark Core. Spark Core er den grunnleggende utførelsesmotoren for gnistplattform
Sett opp	Presto er en distribuert SQL-spørringsmotor for behandling av kjæledyrbyte med data, og den kjøres på en klynge som satt opp med et sett med maskiner. Et komplett Presto klyngeoppsett inkluderer en koordinator (Manager Node) og flere arbeidere. Bruker sender spørsmålene fra en klient som er Presto CLI til koordinatoren. Koordinatoren analyserer, analyserer og planlegger utførelsen av spørringen, og deretter vil den distribuere spørringsbehandlingen til arbeiderne.	Spark SQL-oppsettet vil være ute av boksen hvis du installerer og konfigurerer Apache Spark Cluster Apache Spark er Hadoops delprosjekt. Apaches Spark er en klyngebasert Big Data-prosesseringsteknologi, designet for rask beregning.
Kompetanse / Features	Presto tillater dataforespørsel over mange datakilder; For eksempel kan data være bosatt i datalagre: Hive, Cassandra, RDBMS og noen andre proprietære datalagre.	Spark SQL gir fleksibilitet i integrasjon med andre datakilder ved bruk av datarammene og JDBC-kontaktene.
Støtte for kontakter	Presto støtter pluggbare kontakter. Disse kontaktene inneholder datasett for spørsmål. Nedenfor er flere eksisterende kontakter tilgjengelige i Presto, mens Presto også gir muligheten til å koble til tilpassede kontakter. Nedenfor er noen av kontaktene den støtter Hadoop / Hive Cassandra Teradata PostgreSQL Oracle osv	Et datarammegrensesnitt lar forskjellige datakilder arbeide med Spark SQL. Spark SQL inkluderer en servermodus med industristandard JDBC og ODBC-tilkobling.
Federated Queries	Presto støtter Federated Queries. Presto kan konfigureres for å koble til forskjellige DBer og en gang konfigureres; dens CLI kan brukes til å lansere 'Federated Queries'. I ett Presto-spørsmål kan brukeren kombinere data fra flere datakilder og kjøre spørringen.	Spark SQL kommer med en innebygd funksjon for å koble til andre databaser ved å bruke JDBC som er "JDBC til andre databaser", den hjelper i føderasjonsfunksjonen. Spark oppretter datarammene ved å bruke JDBC: databasefunksjonen ved å utnytte scala / python API, men den fungerer også direkte med Spark SQL Thrift-server og lar brukere spørre eksterne JDBC-tabeller enkelt som andre bikubbe / gnistbord.
Hvem bruker?	Dataanalytikere, Dataingeniører, Dataforskere osv	Dataanalytikere, Dataingeniører, Dataforskere, Spark Developer osv

Konklusjoner -Spark SQL vs Presto

Spark SQL og Presto, begge er SQL-distribuerte motorer tilgjengelig i markedet.

Presto er veldig nyttig når det gjelder spørsmål av BI-type, og Spark SQL fører resultatmessig i store analysesøk. Når du sammenligner med hensyn til konfigurasjon, konfigurerte Presto enkelt enn Spark SQL. Både Spark SQL og Presto står likt i et marked og løser en annen type forretningsproblemer.

Anbefalt artikkel

Dette har vært en guide til Spark SQL vs Presto, deres betydning, sammenligning av Head to Head, viktige forskjeller, sammenligningstabell og konklusjon. Du kan også se på følgende artikler for å lære mer -