Forskjeller mellom gris vs gnist
Apache Pig er et open source-rammeverk utviklet av Apache Software Foundation som er en plattform på høyt nivå som brukes til å lage programmer som skal kjøres på Hadoop Platform. Dens viktigste fordeler er for eksempel å kjøre veldig store datasett ved hjelp av Map Reduce Jobs og Pig Scripts. Databehandling, lagring, tilgang, sikkerhet er flere typer funksjoner som er tilgjengelige på Hadoop Ecosystem. Opprinnelsen til Pig var opprinnelig fra Yahoo senere som ble gjort åpen kildekode under Apache License plattform.
Apache Spark er et databladramme for åpen kildekode utviklet av Apache Software Foundation som opprinnelig ble utviklet av University of California Berkeley og ble donert til Apache Foundation senere for å gjøre det åpen kildekode.
Hadoop HDFS har høy feiltoleranseevne og ble designet for å kjøre på rimelige maskinvaresystemer. HDFS har en høy gjennomstrømning som betyr å kunne håndtere store datamengder med parallell prosesseringsevne.
Apache Pig brukes vanligvis sammen med Hadoop som en vanlig abstraksjon for å redusere jobber. De forskjellige typene datamanipulasjoner kan gjøres ved hjelp av Pig Scripts. Grisskript kan skrives uavhengig av Java-programmeringsspråk.
Apache Spark er veldig rask og kan brukes til databehandling i stor skala, som utvikler seg stort den siste tiden. Det har blitt et alternativ for mange eksisterende storskala databehandlingsverktøy innen big data-teknologier. Apache Spark kan brukes til å kjøre programmer 100 ganger raskere enn Map Reduce-jobber i Hadoop-miljøet, noe som gjør dette mer foretrukket.
Apache Pig er et skriptspråk på høyt nivå som brukes med Hadoop-teknologier for å manipulere data og kjøre jobber på veldig store datasett. Svineskriptspråk ligner på det for SQL som stammer fra gris latin.
Sammenligning av topp mot hode mellom gris mot gnist (infographics)
Nedenfor er de 10 beste sammenligningene mellom gris vs gnist 
Viktige forskjeller mellom gris vs gnist
Nedenfor er listen over punkter, beskriv nøkkelen Differences Between Pig vs Spark
- Apache Pig er generelle programmerings- og grupperingsrammer for stor databehandling som er kompatible med Hadoop, mens Apache Pig er skriptmiljø for å kjøre Pig Scripts for kompleks og storskala manipulering av datasett.
- Apache Pig er et datastrømmeskriptspråk på høyt nivå som støtter frittstående skripter og gir et interaktivt skall som kjøres på Hadoop, mens Spark er et databladramme på høyt nivå som lett kan integreres med Hadoop-rammeverket.
- Datamanipulasjonsoperasjonene utføres ved å kjøre Pig Scripts. I Spark kjøres SQL-spørringene ved å bruke Spark SQL-modul.
- Apache Pig gir utvidbarhet, enkel programmerings- og optimaliseringsfunksjoner, og Apache Spark gir høy ytelse og løper 100 ganger raskere for å kjøre arbeidsmengder.
- Når det gjelder Pig-arkitektur, kan skriptingen parallelliseres og gjør det mulig å håndtere store datasett, mens Spark tilbyr batch- og streaming-dataoperasjoner.
- I Pig vil det være innebygde funksjoner for å utføre noen standardoperasjoner og funksjonaliteter. I Spark kan SQL, streaming og kompleks analyse kombineres som driver en bunke biblioteker for SQL-, core-, MLib- og Streaming-moduler er tilgjengelige for forskjellige komplekse applikasjoner.
- Apache Pig gir Tez-modus for å fokusere mer på ytelse og optimaliseringsflyt, mens Apache Spark gir høy ytelse i streaming og batch databehandlingsjobber.
- Apache Pig gir Tez-modus for å fokusere mer på ytelse og optimaliseringsflyt, mens Apache Spark gir høy ytelse i streaming og batch databehandlingsjobber. Tez-modus kan aktiveres eksplisitt ved bruk av konfigurasjon.
- Apache Pig brukes av de fleste av de eksisterende teknologiorganisasjonene for å utføre datamanipulasjoner, mens Spark utvikler seg nylig, som er analysemotor i stor skala.
- Apache Pig bruker lat utførelsesteknikk, og Latin-kommandoene til grisen kan enkelt transformeres eller konverteres til Spark-handlinger, mens Apache Spark har en innebygd DAG-planlegger, en spørringsoptimerer og en fysisk utførelsesmotor for rask behandling av store datasett.
- Apache Pig ligner på den med Data Flow-utførelsesmodell i Data Stage-jobbverktøy som ETL (Extract, Transform and Load), mens Apache Spark kjører overalt og jobber med Hadoop og har tilgang til flere datakilder på forskjellige måter.
Pig vs gnist sammenligningstabell
Nedenfor er listen over punkter, beskriv sammenligningene mellom Pig vs Spark:
|
BASIS FOR SAMMENLIGNING | GRIS | GNIST |
| Tilgjengelighet | Open Source Framework av Apache Open Source Projects | Open source clustering framework levert av Apache Open Source prosjekter |
| Gjennomføring | Levert av Hortonworks og Cloudera leverandører etc., | Et rammeverk brukt for et distribuert miljø. |
| Opptreden | Gir god ytelse for distribuerte rørledninger | Gnist er å foretrekke fremfor gris for flott ytelse. |
| skalerbarhet | Begrensninger i skalerbarhet | Det forventes raskere driftstider for Spark-rammeverket. |
| Priser | Open Source og avhenger av skriptets effektivitet | Open Source og avhenger av effektiviteten til implementerte algoritmer. |
| Hastighet | Raskere, men tregere sammenlignet med Spark, men produktiv for mindre skript | Mange ganger raskere enn gris og gir større løpetidskapasitet. |
| Spørringshastighet | Multi Query utførelseskapasitet. | Spark SQL spørring ytelse er veldig høy med SQL Tuning. |
| Dataintegrasjon | Rask og fleksibel med forskjellige verktøy. | Kan laste inn data og manipulere fra forskjellige eksterne applikasjoner. |
| Dataformat | Alle dataformater støttes for dataoperasjoner. | Støtter komplekse dataformater som JSON, NoSQL, parketter etc. |
| Brukervennlighet | Enklere å ramme inn svineskript som SQL-spørringer. | Håndterer komplekse operasjoner ved bruk av rammer innebygde funksjoner. |
Konklusjon - Pig vs Spark
Den endelige uttalelsen for å konkludere sammenligningen mellom Pig og Spark er at Spark vinner med tanke på brukervennlighet, vedlikehold og produktivitet, mens Pig mangler når det gjelder skalerbarhet og funksjoner, integrasjon med tredjeparts verktøy og produkter i tilfelle stort datasett. Siden både Pig og Spark-prosjekter tilhører Apache Software Foundation, er både Pig og Spark open source og kan brukes og integreres med Hadoop-miljøet og kan distribueres for dataprogrammer basert på mengden og datamengdene som skal opereres.
I de fleste tilfeller har Spark vært det beste valget å ta i betraktning for storskala forretningskrav fra de fleste klienter eller kunder for å håndtere storstilt og sensitiv data fra finansinstitusjoner eller offentlig informasjon med mer dataintegritet og sikkerhet.
Bortsett fra de eksisterende fordelene har Spark sine egne fordeler ved å være åpen kildekode-prosjekt, og har utviklet seg nylig mer sofistisk med store klyngeformede driftsfunksjoner som erstatter eksisterende systemer for å redusere kostnadsforløpende prosesser og reduserer kompleksiteten og kjøretiden.
Anbefalte artikler
Dette har vært en guide til forskjeller mellom gris vs gnist, deres betydning, sammenligning av topp mot hode, viktige forskjeller, sammenligningstabell og konklusjon. denne artikkelen består av alle nyttige Differences Between Pig vs Spark. Du kan også se på følgende artikler for å lære mer
- Apache Pig vs Apache Hive - Topp 12 nyttige forskjeller
- Apache Hadoop vs Apache Spark | Topp 10 nyttige sammenligninger å vite
- Apache Storm vs Apache Spark - Lær 15 nyttige forskjeller
- 5 Den viktigste forskjellen mellom Apache Kafka vs Flume
- Topp 5 forskjeller med infografikk | Kafka vs Kinesis