Forskelle mellem gris vs gnist

Apache Pig er en open source-ramme udviklet af Apache Software Foundation, som er en platform på højt niveau, der bruges til at oprette programmer, der skal køres på Hadoop Platform. Dets vigtigste fordele er f.eks. At køre meget store datasæt ved hjælp af Map Reduce Jobs og Pig Scripts. Databehandling, opbevaring, adgang, sikkerhed er flere typer funktioner, der er tilgængelige på Hadoop Ecosystem. Oprindelsen af ​​Pig stammede oprindeligt fra Yahoo senere, som blev gjort til open source under Apache License platform.

Apache Spark er en open source-klyngeregistreringsramme udviklet af Apache Software Foundation, som oprindeligt blev udviklet af University of California Berkeley og blev doneret til Apache Foundation senere for at gøre det til open source.

Hadoop HDFS har stor fejltolerancefunktion og er designet til at køre på hardwaresystemer til lave omkostninger. HDFS har en høj gennemstrømning, hvilket betyder, at det er muligt at håndtere store datamængder med parallel behandlingsevne.

Apache Pig bruges normalt sammen med Hadoop som en normal abstraktion til Map Reduce-job. De forskellige typer datamanipulationer kan udføres ved hjælp af svinestripter. Gris-scripts kan skrives uafhængigt af Java-programmeringssprog.

Apache Spark er meget hurtig og kan bruges til databehandling i stor skala, der udvikler sig for nylig. Det er blevet et alternativ til mange eksisterende store databehandlingsværktøjer inden for big datateknologier. Apache Spark kan bruges til at køre programmer 100 gange hurtigere end Map Reduce-job i Hadoop-miljøet, hvilket gør dette mere foretrukket.

Apache Pig er et scriptingsprog på højt niveau, der bruges med Hadoop-teknologier til at manipulere data og køre job på meget store datasæt. Svineskriptsprog svarer til det for SQL, der stammer fra Gris-latin.

Sammenligning fra hoved til hoved mellem gris vs gnist (infographics)

Nedenfor er de 10 bedste sammenligninger mellem gris vs gnist

De vigtigste forskelle mellem gris vs gnist

Nedenfor er lister over punkter, der beskriver de vigtigste forskelle mellem gris vs gnist

  1. Apache Pig er generelle programmerings- og klyngerammer til stor databehandling, der er kompatible med Hadoop, hvorimod Apache Pig er scriptmiljø til at køre Pig Scripts til kompleks og storskala manipulation af datasæt.
  2. Apache Pig er et script-sprog på højt niveau af datastrøm, der understøtter standalone-scripts og giver et interaktivt shell, der udføres på Hadoop, mens Spark er et højt-niveau klyngeregistreringsramme, der let kan integreres med Hadoop-rammer.
  3. Datamanipulationen udføres ved at køre Pig Scripts. I Spark køres SQL-forespørgsler ved hjælp af Spark SQL-modul.
  4. Apache Pig giver udvidelsesmuligheder, let programmerings- og optimeringsfunktioner, og Apache Spark giver høj ydelse og kører 100 gange hurtigere for at køre arbejdsbelastninger.
  5. Med hensyn til svinearkitektur kan scriptingen paralleliseres og gør det muligt at håndtere store datasæt, hvorimod Spark leverer batch- og streamingdataoperationer.
  6. I Pig vil der være indbyggede funktioner til at udføre nogle standardhandlinger og funktionaliteter. I Spark kan SQL, streaming og kompleks analyse kombineres, der driver en stak biblioteker til SQL-, core-, MLib- og Streaming-moduler til rådighed for forskellige komplekse applikationer.
  7. Apache Pig giver Tez-tilstand til at fokusere mere på ydeevne og optimeringsflow, hvorimod Apache Spark giver høj ydelse i streaming og batch-databehandlingsjob.
  8. Apache Pig giver Tez-tilstand til at fokusere mere på ydeevne og optimeringsflow, hvorimod Apache Spark giver høj ydelse i streaming og batch-databehandlingsjob. Tez-tilstanden kan aktiveres eksplicit ved hjælp af konfiguration.
  9. Apache Pig bruges af de fleste af de eksisterende tech-organisationer til at udføre datamanipulationer, hvorimod Spark for nylig er under udvikling, som er analysemotor i stor skala.
  10. Apache Pig bruger doven udførelsesteknik, og de latinske kommandoer til svin kan let transformeres eller konverteres til Spark-handlinger, mens Apache Spark har en indbygget DAG-planlægning, en forespørgselsoptimeringsværktøj og en fysisk eksekveringsmotor til hurtig behandling af store datasæt.
  11. Apache Pig svarer til den med Data Flow-udførelsesmodel i Data Stage-jobværktøjer som ETL (Extract, Transform and Load), hvorimod Apache Spark kører overalt og arbejder med Hadoop og er i stand til at få adgang til flere datakilder forskelligt.

Tabel sammenlignet med gnist sammenligning

Nedenfor er lister over punkter, der beskriver sammenligningerne mellem svin vs gnist:

GRUNDLÆGGELSE FOR

SAMMENLIGNING

SVIN GNIST
tilgængelighedOpen Source Framework af Apache Open Source ProjectsOpen source-klyngeramme leveret af Apache Open Source-projekter
ImplementeringLeveret af Hortonworks og Cloudera-udbydere osv.,En ramme, der bruges til et distribueret miljø.
YdeevneGiver god ydelse for distribuerede rørledningerGnist er at foretrække frem for gris til fremragende ydeevne.
SkalerbarhedBegrænsninger i skalerbarhedDer forventes hurtigere driftstider for gnistrammen.
PrisfastsættelseOpen Source og afhænger af scripts effektivitetOpen Source og afhænger af effektiviteten af ​​implementerede algoritmer.
HastighedHurtigere, men langsommere sammenlignet med Spark, men produktive til mindre scriptsMange gange hurtigere end gris og giver større driftstidskapacitet.
ForespørgselshastighedMulti Query-udførelseskapacitet.Spark SQL-forespørgselsydelse er meget høj med SQL Tuning.
DataintegrationHurtig og fleksibel med forskellige værktøjer.Kan indlæse data og manipulere fra forskellige eksterne applikationer.
DataformatAlle dataformater understøttes til datafunktioner.Understøtter komplekse dataformater som JSON, NoSQL, parket osv.
BrugervenlighedNemmere at indramme svine-scripts som SQL-forespørgsler.Håndterer komplekse operationer ved hjælp af rammer i indbyggede funktioner.

Konklusion - Pig vs Spark

Den endelige erklæring for at afslutte sammenligningen mellem Pig og Spark er, at Spark vinder med hensyn til let betjening, vedligeholdelse og produktivitet, mens Gris mangler hvad angår ydeevne skalerbarhed og funktioner, integration med tredjeparts værktøjer og produkter i tilfælde af en stort volumen af ​​datasæt. Da både Pig og Spark-projekter hører til Apache Software Foundation, er både Pig og Spark open source og kan bruges og integreres i Hadoop-miljøet og kan implementeres til dataprogrammer baseret på mængden og mængderne af data, der skal bruges.

I de fleste tilfælde har Spark været det bedste valg at overveje for de store forretningskrav fra de fleste klienter eller kunder for at håndtere de store og følsomme data fra finansielle institutioner eller offentlige oplysninger med mere dataintegritet og sikkerhed.

Bortset fra de eksisterende fordele har Spark sine egne fordele ved at være open source-projekt og har for nylig udviklet sig mere sofistisk med store klyngefunktionelle funktioner, der erstatter eksisterende systemer for at reducere omkostninger, der påløber processer og reducerer kompleksiteterne og køretid.

Anbefalede artikler

Dette har været en guide til forskelle mellem gris vs gnist, deres betydning, sammenligning af hoved til hoved, nøgleforskelle, sammenligningstabel og konklusion. denne artikel består af alle nyttige forskelle mellem gris vs gnist. Du kan også se på de følgende artikler for at lære mere

  1. Apache Pig vs Apache Hive - Top 12 nyttige forskelle
  2. Apache Hadoop vs Apache Spark | Top 10 nyttige sammenligninger at vide
  3. Apache Storm vs Apache Spark - Lær 15 nyttige forskelle
  4. 5 Den vigtigste forskel mellem Apache Kafka vs Flume
  5. Top 5 forskelle med infografik | Kafka vs Kinesis

Kategori: