Verschillen tussen varken versus vonk
Apache Pig is een open source framework ontwikkeld door Apache Software Foundation, een platform op hoog niveau dat wordt gebruikt om programma's te maken die op Hadoop Platform kunnen worden uitgevoerd. De belangrijkste voordelen zijn het uitvoeren van zeer grote gegevenssets met behulp van Map Reduce Jobs en Pig Scripts. Gegevensverwerking, opslag, toegang en beveiliging zijn verschillende soorten functies die beschikbaar zijn op Hadoop Ecosystem. De oorsprong van Pig was later oorspronkelijk afkomstig van Yahoo, die open source werd gemaakt onder het Apache License-platform.
Apache Spark is een open source cluster computing-framework ontwikkeld door Apache Software Foundation, dat oorspronkelijk werd ontwikkeld door de Universiteit van Berkeley en later aan Apache Foundation werd geschonken om het open source te maken.
Hadoop HDFS heeft een hoge fouttolerantie en is ontworpen om te werken op goedkope hardwaresystemen. HDFS heeft een hoge doorvoer, wat betekent dat het in staat is grote hoeveelheden gegevens te verwerken met parallelle verwerkingsmogelijkheden.
Apache Pig wordt normaal gebruikt met Hadoop als een normale abstractie om taken in kaart te brengen. De verschillende soorten gegevensmanipulaties kunnen worden gedaan met Pig Scripts. Varkenscripts kunnen onafhankelijk van de programmeertaal Java worden geschreven.
Apache Spark is erg snel en kan worden gebruikt voor grootschalige gegevensverwerking die de laatste tijd geweldig evolueert. Het is een alternatief geworden voor veel bestaande grootschalige gegevensverwerkingstools op het gebied van big data-technologieën. Apache Spark kan worden gebruikt om programma's 100 keer sneller uit te voeren dan Map Reduce-taken in een Hadoop-omgeving, waardoor dit de voorkeur verdient.
Apache Pig is een scripttaal op hoog niveau die wordt gebruikt met Hadoop-technologieën om gegevens te manipuleren en taken uit te voeren op zeer grote gegevenssets. De scripttaal van Pig is vergelijkbaar met die van SQL die afkomstig is van Pig Latin.
Vergelijking tussen varken en vonk (infographics)
Hieronder vindt u de top 10-vergelijking tussen varken en vonk 
Belangrijkste verschillen tussen Pig versus Spark
Hieronder staan de lijst met punten, beschrijf de belangrijkste verschillen tussen Pig versus Spark
- De Apache Pig is een programmeer- en clusterkader voor algemene doeleinden voor grootschalige gegevensverwerking dat compatibel is met Hadoop, terwijl Apache Pig een scriptomgeving is voor het uitvoeren van Pig Scripts voor complexe en grootschalige manipulatie van gegevenssets.
- Apache Pig is een scripttaal op hoog niveau voor gegevensstroom die zelfstandige scripts ondersteunt en een interactieve shell biedt die op Hadoop wordt uitgevoerd, terwijl Spark een clusterraamwerkraamwerk op hoog niveau is dat eenvoudig kan worden geïntegreerd met Hadoop-framework.
- De gegevensmanipulatiebewerkingen worden uitgevoerd door Pig Scripts uit te voeren. In Spark worden de SQL-query's uitgevoerd met behulp van de Spark SQL-module.
- Apache Pig biedt uitbreidbaarheid, programmeer- en optimalisatiefuncties en Apache Spark biedt hoge prestaties en werkt 100 keer sneller om workloads uit te voeren.
- Wat de architectuur van Pig betreft, kan de scripting parallel worden uitgevoerd en kunnen grote datasets worden verwerkt, terwijl Spark batch- en streamingdatabewerkingen biedt.
- In Pig zijn er ingebouwde functies om enkele standaardbewerkingen en functionaliteiten uit te voeren. In Spark, SQL, kunnen streaming en complexe analyses worden gecombineerd die een stapel bibliotheken voor SQL-, Core-, MLib- en Streaming-modules mogelijk maken voor verschillende complexe applicaties.
- Apache Pig biedt de Tez-modus om meer te focussen op prestaties en optimalisatiestroom, terwijl Apache Spark hoge prestaties levert bij streaming- en batchgegevensverwerkingstaken.
- Apache Pig biedt de Tez-modus om zich meer te concentreren op prestaties en optimalisatiestroom, terwijl Apache Spark hoge prestaties levert bij streaming- en batchgegevensverwerkingstaken. De Tez-modus kan expliciet worden ingeschakeld met behulp van de configuratie.
- Apache Pig wordt door de meeste bestaande technische organisaties gebruikt om gegevensmanipulaties uit te voeren, terwijl Spark recentelijk in ontwikkeling is, wat een grootschalige analyse-engine is.
- Apache Pig maakt gebruik van luie uitvoeringstechnieken en de pig Latin-commando's kunnen eenvoudig worden omgezet of omgezet in Spark-acties, terwijl Apache Spark een ingebouwde DAG-planner, een query-optimizer en een fysieke uitvoering-engine heeft voor snelle verwerking van grote datasets.
- Apache Pig is vergelijkbaar met dat van het Data Flow-uitvoeringsmodel in Data Stage-jobtools zoals ETL (Extraheren, Transformeren en Laden), terwijl Apache Spark overal werkt en met Hadoop werkt en verschillende gegevensbronnen divers kan benaderen.
Vergelijkingstabel varken versus vonk
Hieronder staan de lijst met punten, beschrijf de vergelijkingen tussen Pig vs Spark:
|
BASIS VOOR VERGELIJKING | VARKEN | VONK |
| Beschikbaarheid | Open Source Framework door Apache Open Source Projects | Open source clustering framework aangeboden door Apache Open Source projecten |
| Implementatie | Aangeboden door Hortonworks en Cloudera-leveranciers enz., | Een raamwerk dat wordt gebruikt voor een gedistribueerde omgeving. |
| Prestatie | Biedt goede prestaties voor gedistribueerde pijpleidingen | Vonk heeft de voorkeur boven Varken voor geweldige prestaties. |
| schaalbaarheid | Beperkingen in schaalbaarheid | Voor Spark-framework worden snellere looptijden verwacht. |
| pricing | Open Source en hangt af van de efficiëntie van het script | Open Source en hangt af van de efficiëntie van geïmplementeerde algoritmen. |
| Snelheid | Sneller maar langzamer in vergelijking met Spark, maar productief voor kleinere scripts | Vele malen sneller dan varken en biedt een grotere looptijdcapaciteit. |
| Zoekopdracht snelheid | Multi Query-uitvoeringscapaciteit. | Spark SQL-queryprestaties zijn zeer hoog met SQL Tuning. |
| Gegevens integratie | Snel en flexibel met verschillende tools. | Kan gegevens laden en manipuleren vanuit verschillende externe applicaties. |
| Data formaat | Alle gegevensindelingen worden ondersteund voor gegevensbewerkingen. | Ondersteunt complexe dataformaten zoals JSON, NoSQL, parket etc. |
| Makkelijk te gebruiken | Gemakkelijker om varkensscripts zoals SQL-query's te ontwerpen. | Verwerkt complexe bewerkingen met behulp van ingebouwde frameworks. |
Conclusie - Pig vs Spark
De laatste verklaring om de vergelijking tussen Pig en Spark te concluderen is dat Spark wint in termen van bedieningsgemak, onderhoud en productiviteit, terwijl Pig ontbreekt in termen van prestatiesschaalbaarheid en de functies, integratie met tools en producten van derden in het geval van een groot aantal gegevenssets. Omdat beide Pig- en Spark-projecten tot Apache Software Foundation behoren, zijn Pig en Spark open source en kunnen ze worden gebruikt en geïntegreerd in de Hadoop-omgeving en kunnen ze worden geïmplementeerd voor datatoepassingen op basis van de hoeveelheid en de hoeveelheid gegevens waarop moet worden gewerkt.
In de meeste gevallen was Spark de beste keuze om te overwegen voor de grootschalige zakelijke vereisten van de meeste klanten of klanten om de grootschalige en gevoelige gegevens van financiële instellingen of openbare informatie met meer gegevensintegriteit te verwerken. en veiligheid.
Afgezien van de bestaande voordelen heeft Spark zijn eigen voordelen als open source-project en is de laatste tijd sofistischer geëvolueerd met geweldige clustering van operationele functies die bestaande systemen vervangen om kostenoplopende processen te verminderen en de complexiteit en runtime te verminderen.
Aanbevolen artikelen
Dit is een leidraad geweest voor verschillen tussen varken versus vonk, hun betekenis, vergelijking van persoon tot persoon, belangrijkste verschillen, vergelijkingstabel en conclusie. dit artikel bestaat uit alle nuttige verschillen tussen Pig vs Spark. U kunt ook de volgende artikelen bekijken voor meer informatie
- Apache Pig vs Apache Hive - Top 12 nuttige verschillen
- Apache Hadoop vs Apache Spark | Top 10 nuttige vergelijkingen om te weten
- Apache Storm vs Apache Spark - Leer 15 nuttige verschillen
- 5 Belangrijkste verschil tussen Apache Kafka versus Flume
- Top 5 verschillen met infographics | Kafka vs Kinesis