Skillnader mellan gris vs gnista
Apache Pig är ett open source-ramverk utvecklat av Apache Software Foundation som är en plattform på hög nivå som används för att skapa program som ska köras på Hadoop Platform. Dess huvudsakliga fördelar är att köra mycket stora datasätt med hjälp av Map Reduce Jobs och Pig Scripts. Databehandling, lagring, åtkomst, säkerhet är flera typer av funktioner tillgängliga på Hadoop Ecosystem. Ursprunget till Pig var ursprungligen från Yahoo senare vilket gjordes med öppen källkod under Apache License-plattformen.
Apache Spark är ett ramverk för öppen källkodsutveckling utvecklat av Apache Software Foundation som ursprungligen utvecklades av University of California Berkeley och donerades till Apache Foundation senare för att göra det open source.
Hadoop HDFS har hög feltoleransförmåga och var designad för att köra på hårdvara med låg kostnad. HDFS har en hög genomströmning vilket innebär att man kan hantera stora datamängder med parallellbehandlingsfunktion.
Apache Pig används normalt tillsammans med Hadoop som en normal abstraktion för att minska jobb. De olika typerna av data manipulationer kan göras med Pig Scripts. Grisskript kan skrivas oberoende av Java-programmeringsspråk.
Apache Spark är mycket snabbt och kan användas för storskalig databehandling som utvecklas bra nyligen. Det har blivit ett alternativ för många befintliga storskaliga databehandlingsverktyg inom området stordatateknologi. Apache Spark kan användas för att köra program 100 gånger snabbare än Map Reduce-jobb i Hadoop-miljön, vilket gör detta mer föredraget.
Apache Pig är ett skriptspråk på hög nivå som används med Hadoop-teknik för att manipulera data och köra jobb på mycket stora datasätt. Skriptspråk för gris liknar det för SQL som kommer från Pig Latin.
Jämförelse mellan huvud och huvud mot gnista (Infographics)
Nedan är de 10 bästa jämförelserna mellan gris vs gnista 
Viktiga skillnader mellan gris vs gnista
Nedan finns listor med punkter, beskriv de viktigaste skillnaderna mellan gris vs gnista
- Apache Pig är ett allmänt syfte att programmera och klustera ramar för storskalig databehandling som är kompatibelt med Hadoop medan Apache Pig är skriptmiljö för att köra Pig Scripts för komplex och storskalig manipulation av datamängder.
- Apache Pig är ett skriptspråk för dataflöde på hög nivå som stöder fristående skript och tillhandahåller ett interaktivt skal som körs på Hadoop medan Spark är ett datoramverkande ramkluster för hög nivå som enkelt kan integreras med Hadoop-ramverket.
- Datamanipulationen utförs genom att köra Pig Scripts. I Spark körs SQL-frågorna med hjälp av Spark SQL-modulen.
- Apache Pig ger utdragbarhet, enkel programmerings- och optimeringsfunktioner och Apache Spark ger hög prestanda och körs 100 gånger snabbare för att köra arbetsbelastningar.
- När det gäller Pig-arkitektur kan skriptningen parallelliseras och gör det möjligt att hantera stora datasätt medan Spark tillhandahåller batch- och strömningsdata.
- I Pig kommer det att finnas inbyggda funktioner för att utföra vissa standardoperationer och funktioner. I Spark kan SQL, streaming och komplex analys kombineras som ger en stack med bibliotek för SQL-, core-, MLib- och Streaming-moduler tillgängliga för olika komplexa applikationer.
- Apache Pig tillhandahåller Tez-läget för att fokusera mer på prestanda och optimeringsflöde medan Apache Spark ger hög prestanda när det gäller strömning och batchdatabehandling.
- Apache Pig tillhandahåller Tez-läget för att fokusera mer på prestanda och optimeringsflöde medan Apache Spark ger hög prestanda när det gäller strömning och batchdatabehandling. Tez-läget kan aktiveras uttryckligen med hjälp av konfiguration.
- Apache Pig används av de flesta av de befintliga tekniska organisationerna för att utföra datamanipulationer, medan Spark utvecklas nyligen, vilket är analysmotor för stor skala.
- Apache Pig använder lat exekveringsteknik och svin-latinska kommandon kan enkelt omvandlas eller omvandlas till Spark-handlingar medan Apache Spark har en inbyggd DAG-schemaläggare, en frågeoptimizer och en fysisk exekveringsmotor för snabb behandling av stora datasätt.
- Apache Pig liknar den för Data Flow-exekveringsmodell i Data Stage-jobbverktyg som ETL (Extract, Transform and Load), medan Apache Spark kör överallt och arbetar med Hadoop och har tillgång till flera datakällor på olika sätt.
Pig vs gnistjämförelsetabell
Nedan finns listor med punkter, beskriv jämförelser mellan Pig vs Spark:
|
GRUND FÖR JÄMFÖRELSE | GRIS | GNISTA |
| Tillgänglighet | Open Source Framework av Apache Open Source Projects | Open source-klusterramverk tillhandahålls av Apache Open Source-projekt |
| Genomförande | Tillhandahålls av Hortonworks och Cloudera-leverantörer etc., | Ett ramverk som används för en distribuerad miljö. |
| Prestanda | Ger bra prestanda för distribuerade rörledningar | Spark är att föredra framför Pig för bra prestanda. |
| skalbarhet | Begränsningar i skalbarhet | Snabbare timmar förväntas för Spark-ramverket. |
| Prissättning | Open Source och beror på skriptets effektivitet | Open Source och beror på effektiviteten hos implementerade algoritmer. |
| Hastighet | Snabbare men långsammare jämfört med Spark men produktiv för mindre skript | Många gånger snabbare än gris och ger större körningskapacitet. |
| Fråghastighet | Multi Query exekveringskapacitet. | Spark SQL-frågeställningen är mycket hög med SQL Tuning. |
| Dataintegration | Snabbt och flexibelt med olika verktyg. | Kan ladda data och manipulera från olika externa applikationer. |
| Dataformat | Alla dataformat stöds för datafunktioner. | Stöder komplexa dataformat som JSON, NoSQL, parketter etc. |
| Enkel användning | Lättare att rama grisskript som SQL-frågor. | Hanterar komplexa funktioner med ramverk inbyggda funktioner. |
Slutsats - Pig vs Spark
Det sista uttalandet för att avsluta jämförelsen mellan Pig och Spark är att Spark vinner i fråga om enkel drift, underhåll och produktivitet medan Pig saknas när det gäller prestandeskalbarhet och funktioner, integration med tredjepartsverktyg och produkter i fallet med en stor datamängd. Eftersom både Pig och Spark-projekt tillhör Apache Software Foundation, är både Pig och Spark open source och kan användas och integreras med Hadoop-miljön och kan distribueras för dataprogram baserat på mängden och datamängden som ska användas.
I de flesta fall har Spark varit det bästa valet att beakta för storskaliga affärsbehov hos de flesta klienter eller kunder för att hantera storskaliga och känsliga uppgifter från finansiella institutioner eller offentlig information med mer dataintrositet och säkerhet.
Bortsett från de befintliga fördelarna har Spark sina egna fördelar med öppen källkodsprojekt och har utvecklats nyligen mer sofistiskt med stora klusteroperativa funktioner som ersätter befintliga system för att reducera kostnadsuppkomliga processer och minskar komplexiteten och körtiden.
Rekommenderade artiklar
Detta har varit en guide till skillnader mellan gris vs gnista, deras betydelse, jämförelse mellan huvud och huvud, viktiga skillnader, jämförelsetabell och slutsats. den här artikeln består av alla användbara skillnader mellan gris vs gnista. Du kan också titta på följande artiklar för att lära dig mer
- Apache Pig vs Apache Hive - Topp 12 användbara skillnader
- Apache Hadoop vs Apache Spark | Topp 10 användbara jämförelser att veta
- Apache Storm vs Apache Spark - Lär dig 15 användbara skillnader
- 5 Den viktigaste skillnaden mellan Apache Kafka vs Flume
- Topp 5 skillnader med infografik | Kafka vs Kinesis