Erot sian ja kipinän välillä
Apache Pig on Apache Software Foundation -säätiön kehittämä avoimen lähdekoodin kehys, joka on korkean tason alusta, jota käytetään Hadoop Platformilla ajavien ohjelmien luomiseen. Sen tärkeimmät edut ovat esimerkiksi erittäin suurten tietojoukkojen ajaminen Map Reduce Job and Pig Scripts -kartan avulla. Tietojenkäsittely, tallennus, käyttöoikeudet, suojaus ovat monen tyyppisiä ominaisuuksia, jotka ovat saatavana Hadoop Ecosysteemissä. Sian alkuperä oli alun perin Yahoo, joka tehtiin avoimen lähdekoodin alaiseksi Apache License -alustalla.
Apache Spark on avoimen lähdekoodin klusterin laskennan kehys, jonka on kehittänyt Apache Software Foundation, jonka alun perin kehitti Kalifornian yliopisto Berkeley ja joka lahjoitettiin myöhemmin Apache-säätiölle avoimen lähdekoodin tekemiseksi.
Hadoop HDFS: llä on korkea vikasietoisuus, ja se on suunniteltu toimimaan edullisissa laitteistojärjestelmissä. HDFS: llä on korkea suorituskyky, joka tarkoittaa kykyä käsitellä suuria määriä dataa rinnakkaiskäsittelykyvyllä.
Apache Pig -laitetta käytetään yleensä Hadoopin kanssa normaalina abstraktiona Map Reduce -työhön. Erityyppiset tietojen käsittelyt voidaan tehdä Pig Scripts -sovelluksella. Pig-skriptit voidaan kirjoittaa Java-ohjelmointikielestä riippumatta.
Apache Spark on erittäin nopea ja sitä voidaan käyttää suurten tietojen käsittelyyn, joka on viime aikoina kehittynyt hyvin. Siitä on tullut vaihtoehto monille olemassa oleville suurten tietojenkäsittelyvälineille suurten tietotekniikoiden alalla. Apache Sparkkia voidaan käyttää ohjelmien ajamiseen 100 kertaa nopeammin kuin Map Reduce -työt Hadoop-ympäristössä, mikä tekee siitä parempana.
Apache Pig on korkean tason skriptikieli, jota käytetään Hadoop-tekniikoiden kanssa tietojen käsittelemiseen ja töiden suorittamiseen erittäin suurilla tietojoukoilla. Sian komentosarjan kieli on samanlainen kuin SQL: n kieli, joka tuli sika Latinista.
Head to Head -vertailu vertailusta sian ja kipinän välillä (infografia)
Alla on kymmenen parhainta vertailua sian ja kipinän välillä 
Keskeiset erot sian ja kipinän välillä
Alla on luettelo pisteistä, kuvaile tärkeimmät erot sian ja kipinän välillä
- Apache Pig on yleiskäyttöinen ohjelmointi- ja klusterointijärjestelmä suurten tietojen käsittelyyn, joka on yhteensopiva Hadoopin kanssa, kun taas Apache Pig on komentosarjaympäristö Pig Scripts -suoritusten suorittamiseen monimutkaisten ja laaja-alaisten tietojoukkojen manipulointia varten.
- Apache Pig on korkean tason datavirtauskoodikieli, joka tukee erillisiä skriptejä ja tarjoaa vuorovaikutteisen kuoren, joka suoritetaan Hadoopilla, kun taas Spark on korkean tason klusterin laskentajärjestelmä, joka voidaan helposti integroida Hadoop-kehysten kanssa.
- Tietojen manipulointi suoritetaan suorittamalla Pig Scripts. Spark-sovelluksessa SQL-kyselyt suoritetaan käyttämällä Spark SQL -moduulia.
- Apache Pig tarjoaa laajennettavuuden, ohjelmoinnin helpon ja optimointitoiminnot. Apache Spark tarjoaa suuren suorituskyvyn ja toimii 100 kertaa nopeammin työkuorman ajamiseen.
- Sika-arkkitehtuurin kannalta skriptit voidaan rinnakkaista ja mahdollistaa suurten tietojoukkojen käsittelemisen, kun taas Spark tarjoaa erä- ja suoratoistotiedot.
- Pigissä on sisäänrakennetut toiminnot joidenkin oletustoimintojen ja toimintojen suorittamiseksi. Sparkissa, SQL: ssä, suoratoisto ja monimutkaiset analyysit voidaan yhdistää siten, että ne antavat käyttöön joukon kirjastoja SQL-, ydin-, MLib- ja suoratoistomoduuleille, jotka ovat käytettävissä erilaisille monimutkaisille sovelluksille.
- Apache Pig tarjoaa Tez-tilan keskittyä enemmän suorituskykyyn ja optimointivirtaan, kun taas Apache Spark tarjoaa korkean suorituskyvyn suoratoisto- ja eräajotietojen käsittelytyöissä.
- Apache Pig tarjoaa Tez-tilan keskittyä enemmän suorituskykyyn ja optimointivirtaan, kun taas Apache Spark tarjoaa korkean suorituskyvyn suoratoisto- ja eräajotietojen käsittelytyöissä. Tez-tila voidaan ottaa käyttöön nimenomaisesti konfiguroinnin avulla.
- Suurin osa nykyisistä teknologiaorganisaatioista käyttää Apache Pig -laitetta tietojen manipulointiin, kun taas Spark on hiljattain kehittymässä, joka on laajamittainen analytiikkamoottori.
- Apache Pig käyttää laiskaa suoritustekniikkaa ja sian latinalaiset komennot voidaan helposti muuntaa tai muuntaa Spark-toimintoiksi, kun taas Apache Sparkissa on sisäänrakennettu DAG-aikataulu, kyselyoptimoija ja fyysinen suoritusmoottori suurten tietojoukkojen nopeaa käsittelyä varten.
- Apache Pig on samanlainen kuin Data Stage -työkalujen, kuten ETL (Extract, Transform and Load), Data Flow -työstömallilla, kun taas Apache Spark toimii kaikkialla ja toimii Hadoopin kanssa ja pystyy pääsemään useisiin tietolähteisiin monipuolisesti.
Sian ja kipinän vertailutaulukko
Alla on luettelo pisteistä, kuvaile vertailuja Sika vs. Spark välillä:
|
PERUSTA VERTAILU | SIKA | KIPINÄ |
| Saatavuus | Apache Open Source -projektien avoimen lähdekoodin kehys | Apache Open Source -projektien tarjoamat avoimen lähdekoodin klusterointikehykset |
| Toteutus | Tarjoaa Hortonworks ja Cloudera tarjoajat jne., | Hajautettuun ympäristöön käytetty kehys. |
| Esitys | Tarjoaa hajautettujen putkistojen hyvän suorituskyvyn | Spark on suositeltavampi kuin Sika verrattuna erinomaiseen suorituskykyyn. |
| skaalautuvuus | Skaalattavuuden rajoitukset | Spark-kehysten odotetaan nopeampia ajoaikoja. |
| hinnoittelu | Open Source ja riippuu komentosarjojen tehokkuudesta | Avoin lähdekoodi ja riippuu toteutettujen algoritmien tehokkuudesta. |
| Nopeus | Nopein mutta hitaampi kuin Spark, mutta tuottava pienemmille skripteille | Monta kertaa nopeampi kuin sika ja tarjoaa suuremman käyttöajan. |
| Kyselynopeus | Usean kyselyn suorituskyky. | Spark SQL -kyselyn suorituskyky on erittäin korkea SQL Tuning -sovelluksella. |
| Tietojen integrointi | Nopea ja joustava eri työkaluilla. | Voi ladata tietoja ja manipuloida eri ulkoisista sovelluksista. |
| Tietomuoto | Kaikkia tietomuotoja tuetaan dataoperaatioissa. | Tukee monimutkaisia tietomuotoja, kuten JSON, NoSQL, parketit jne. |
| Helppokäyttöisyys | Sikakomentosarjojen, kuten SQL-kyselyiden, kehystäminen on helpompaa. | Hoitaa monimutkaisia toimintoja käyttämällä sisäisiä kehysrakenteita. |
Johtopäätös - sika vs kipinä
Viimeinen lausunto Pigin ja Sparkin vertailun päättämiseksi on, että Spark voittaa toiminnan helppouden, ylläpidon ja tuottavuuden suhteen, kun taas Sikalla puuttuu suorituskyvyn skaalautuvuus ja ominaisuudet, integroituminen kolmansien osapuolien työkaluihin ja tuotteisiin, jos kyseessä on suuri määrä tietojoukkoja. Koska sekä Pig- että Spark-projektit kuuluvat Apache Software Foundation -säätiöön, sekä Pig- että Spark-ohjelmat ovat avoimen lähdekoodin tuotteita, joita voidaan käyttää ja integroida Hadoop-ympäristöön. Niitä voidaan käyttää tietosovelluksiin käytettävän datan määrän ja määrän perusteella.
Useimmissa tapauksissa Spark on ollut paras valinta harkita suurimman osan asiakkaiden tai asiakkaiden suurten yritysten tarpeita, jotta voidaan käsitellä rahoituslaitosten tai julkisten tietojen laajamittaista ja arkaluontoista tietoa entistä paremmin ja turvallisuus.
Nykyisten etujen lisäksi Sparkilla on omat etunsa avoimen lähdekoodin projekti, ja se on kehittynyt viime aikoina hienostuneemmin suurilla klusterointitoiminnoilla, jotka korvaavat nykyiset järjestelmät vähentämään kustannuksia aiheuttavia prosesseja ja vähentämään monimutkaisuutta ja ajoaikaa.
Suositellut artikkelit
Tämä on opas sikojen ja kipinöiden eroista, niiden merkityksestä, vertailusta pään ja pään välillä, avainerot, vertailutaulukko ja johtopäätös. tämä artikkeli sisältää kaikki hyödylliset erot sian ja kipinän välillä. Voit myös katsoa seuraavia artikkeleita saadaksesi lisätietoja
- Apache Pig vs Apache Hive - 12 suosituinta eroa
- Apache Hadoop vs Apache Spark | 10 suositumpaa vertailtavaa tietoa
- Apache Storm vs Apache Spark - Opi 15 hyödyllistä eroa
- 5 tärkeintä eroa Apache Kafka ja Flume välillä
- Viisi tärkeintä eroa infografioiden kanssa | Kafka vs Kinesis