Sigade ja sädemete erinevused
Apache Pig on Apache Software Foundationi välja töötatud avatud lähtekoodiga raamistik, mis on Hadoopi platvormil töötavate programmide loomiseks kasutatav kõrgetasemeline platvorm. Selle peamised eelised on näiteks väga suurte andmestike käitamine, kasutades rakendust Map Reduce Jobs ja Pig Scripts. Andmetöötlus, salvestusruum, juurdepääs, turvalisus on Hadoopi ökosüsteemis saadaval mitut tüüpi funktsioonid. Siga pärines algselt Yahoo-st, mis muudeti Apache'i litsentsiplatvormi kaudu avatud lähtekoodiga.
Apache Spark on avatud lähtekoodiga klastrite arvutamise raamistik, mille töötas välja Apache Tarkvarafond, mille töötas välja algselt California Berkeley ülikool ja mis annetati hiljem Apache Foundationile, et muuta see avatud lähtekoodiga.
Hadoop HDFS on suure tõrketaluvusega ja mõeldud kasutamiseks odavate riistvarasüsteemide töös. HDFS on suure läbilaskevõimega, mis tähendab, et on võimeline töötlema suures koguses andmeid paralleelse töötlemise võimalusega.
Apache Pig'i kasutatakse tavaliselt koos Hadoopiga tavalise abstraktsioonina Map Reduce tööde jaoks. Eri tüüpi andmetega manipuleerimist saab teha sea skriptide abil. Pigiskripte saab kirjutada Java programmeerimiskeelest sõltumatult.
Apache Spark on väga kiire ja seda saab kasutada suuremahuliseks andmetöötluseks, mis on viimasel ajal suurepäraselt arenenud. Sellest on saanud alternatiiv paljudele olemasolevatele suuremahulistele andmetöötlusriistadele suurandmete tehnoloogia valdkonnas. Apache Sparki saab kasutada programmide käitamiseks 100 korda kiiremini kui Map Reduce töökohti Hadoopi keskkonnas, muutes selle eelistatavamaks.
Apache Pig on kõrgetasemeline skriptikeel, mida kasutatakse koos Hadoopi tehnoloogiatega andmete töötlemiseks ja tööde tegemiseks väga suurtes andmekogumites. Sigade skriptikeel sarnaneb SQL-i keelega, mis tuli sigala keelest.
Sigade ja sädemete võrdlus ühest otsast teise (infograafika)
Allpool on kümme parimat võrdlust sigade ja sädemete vahel 
Peamised erinevused sea ja säde vahel
Allpool on punktide loendid, kirjeldage peamisi erinevusi sea ja säde vahel
- Apache Pig on üldotstarbeline programmeerimis- ja klasterraamistik suuremahuliseks andmetöötluseks, mis ühildub Hadoopiga, samas kui Apache Pig on skriptimiskeskkond Pig Scriptide käitamiseks keerukate ja suuremahuliste andmekogumitega manipuleerimiseks.
- Apache Pig on kõrgetasemeline andmevoo skriptikeel, mis toetab eraldiseisvaid skripte ja pakub interaktiivset kesta, mis käivitatakse Hadoopis, samas kui Spark on kõrgetasemeline klastri arvutamisraamistik, mida saab hõlpsasti Hadoopi raamistikuga integreerida.
- Andmetega manipuleerimise toimingud viiakse läbi Pig Scripti käitamisega. Sparkis juhitakse SQL päringuid Spark SQL mooduli abil.
- Apache Pig pakub laiendatavust, programmeerimise ja optimeerimise funktsioonide lihtsust ning Apache Spark pakub suurt jõudlust ja töötab 100 korda kiiremini, et töökoormusi käivitada.
- Pigi arhitektuuri osas saab skriptimist paralleelselt korraldada ja see võimaldab käsitleda suuri andmekogumeid, samas kui Spark pakub pakkimis- ja voogedastusoperatsioone.
- Pigis on sisseehitatud funktsioonid, et viia läbi mõned vaikimisi tehtavad toimingud ja funktsioonid. Sparkis, SQL-is saab voogesitust ja keerulist analüütikat kombineerida, nii et see annaks hulga SQL, tuuma, MLib ja voogedastusmoodulite raamatukogusid erinevate keerukate rakenduste jaoks.
- Apache Pig pakub Tezi režiimi, et keskenduda rohkem jõudlusele ja optimeerimise voole, samas kui Apache Spark pakub suurt jõudlust voogesituse ja pakettandmete töötlemise töödes.
- Apache Pig pakub Tezi režiimi, et keskenduda rohkem jõudlusele ja optimeerimise voole, samas kui Apache Spark pakub suurt jõudlust voogesituse ja pakettandmete töötlemise töödes. Režiimi Tez saab konfiguratsiooni abil selgesõnaliselt lubada.
- Apache Pig on enamikus olemasolevates tehnikaorganisatsioonides andmete manipuleerimise teostamiseks. Spark on hiljuti välja töötamas, mis on suuremahuliseks analüüsimootoriks.
- Apache Pig kasutab laiska täitmistehnikat ja sea ladinakeelseid käske saab hõlpsalt muuta või Spark-toiminguteks teisendada, samas kui Apache Sparkil on sisseehitatud DAG-ajakava, päringu optimeerija ja füüsilise täitmise mootor suurte andmekogumite kiireks töötlemiseks.
- Apache Pig sarnaneb Data Stage'i tööriistades nagu ETL (Extract, Transform and Load) Data Flow täitmismudeliga, samas kui Apache Spark töötab kõikjal ja töötab Hadoopiga ning pääseb mitmekülgselt juurde mitmele andmeallikale.
Sigade ja sädemete võrdlustabel
Allpool on toodud punktide loendid, kirjeldage võrdlusi sigade ja sädemete vahel:
|
ALUS VÕRDLUS | PIG | Säde |
| Saadavus | Apache avatud lähtekoodiga projektide avatud lähtekoodiga raamistik | Apache avatud lähtekoodiga projektide pakutav avatud lähtekoodiga klastriraamistik |
| Rakendamine | Pakub Hortonworks ja Cloudera pakkujad jne, | Hajutatud keskkonna jaoks kasutatav raamistik. |
| Etendus | Tagab hajutatud torustike hea jõudluse | Suure jõudluse tagamiseks eelistatakse sädet Siga võrreldes. |
| Skaleeritavus | Mastaapsuse piirangud | Sparki raamistiku jaoks on oodata kiiremat käitust. |
| Hinnakujundus | Avatud lähtekoodiga ja sõltub skriptide tõhususest | Avatud lähtekoodiga ja sõltub rakendatud algoritmide tõhususest. |
| Kiirus | Kiirem, kuid aeglasem kui Spark, kuid produktiivne väiksemate skriptide jaoks | Mitu korda kiirem kui siga ja pakub suuremat tööaega. |
| Päringu kiirus | Mitme päringu täitmismaht. | Spark SQL päringu jõudlus on SQL Tuninguga väga kõrge. |
| Andmete integreerimine | Kiire ja paindlik erinevate tööriistadega. | Oskab laadida andmeid ja manipuleerida erinevatest välistest rakendustest. |
| Andmete vorming | Andmetoimingute jaoks toetatakse kõiki andmevorminguid. | Toetab keerukaid andmevorminguid nagu JSON, NoSQL, parketid jne. |
| Kasutuslihtsus | Lihtsam on skriptide (nt SQL päringute) raamimine. | Käsitseb keerukaid toiminguid, kasutades sisseehitatud funktsioonide raamistikke. |
Järeldus - siga vs säde
Viimane avaldus Pigi ja Sparki võrdluse lõpuleviimiseks on see, et Spark võidab toimimise lihtsuse, hooldamise ja produktiivsuse osas, samal ajal kui Sigul puudub jõudluse skaleeritavus ja omadused, integreeritus muude tootjate tööriistade ja toodetega. suur hulk andmekogumeid. Kuna mõlemad projektid Pig ja Spark kuuluvad Apache Software Foundationile, on nii Pig kui Spark avatud lähtekoodiga ning neid saab kasutada ja integreerida Hadoopi keskkonnaga ning neid saab kasutada andmerakenduste jaoks, mis põhinevad hallatavatel andmetel.
Enamikul juhtudel on Spark olnud enamik kliente või kliente suuremahuliste ärinõuete jaoks parim valik, et käsitleda mis tahes finantsasutuste suuremahulisi ja tundlikke andmeid või andmete terviklikumat avalikku teavet. ja turvalisus.
Lisaks olemasolevatele eelistele on Sparkil oma eelised avatud lähtekoodiga projekt ja see on viimasel ajal arenenud keerukamate suurepäraste klasterdamisfunktsioonidega, mis asendavad olemasolevad süsteemid, et vähendada kulusid, mis vähendavad kulusid, ning vähendada keerukust ja tööaega.
Soovitatavad artiklid
See on juhend sigade ja sädemete erinevuste, nende tähenduse, pea võrdluse kohta, peamised erinevused, võrdlustabel ja järeldus. see artikkel sisaldab kõiki kasulikke erinevusi Pig vs Spark vahel. Lisateabe saamiseks võite vaadata ka järgmisi artikleid
- Apache Pig vs Apache Hive - 12 parimat erinevust
- Apache Hadoop vs Apache Spark | 10 parimat kasulikku võrdlust
- Apache Storm vs Apache Spark - õppida 15 kasulikku erinevust
- 5 kõige olulisemat erinevust Apache Kafka ja Flume vahel
- 5 peamist erinevust infograafikas | Kafka vs Kinesis