Unterschiede zwischen Pig vs Spark
Apache Pig ist ein Open-Source-Framework, das von Apache Software Foundation entwickelt wurde. Hierbei handelt es sich um eine Plattform auf hoher Ebene, mit der Programme für die Ausführung auf der Hadoop-Plattform erstellt werden. Die Hauptvorteile sind das Ausführen sehr großer Datensätze mit Map Reduce-Jobs und Pig Scripts. Datenverarbeitung, Speicherung, Zugriff und Sicherheit sind verschiedene Arten von Funktionen, die in Hadoop Ecosystem verfügbar sind. Der Ursprung von Pig lag ursprünglich bei Yahoo, das später unter der Apache License-Plattform als Open Source bereitgestellt wurde.
Apache Spark ist ein von der Apache Software Foundation entwickeltes Open-Source-Cluster-Computing-Framework, das ursprünglich von der University of California Berkeley entwickelt und später an die Apache Foundation gespendet wurde, um es als Open-Source-Framework zu nutzen.
Hadoop HDFS verfügt über eine hohe Fehlertoleranz und wurde für den Betrieb auf kostengünstigen Hardwaresystemen entwickelt. HDFS hat einen hohen Durchsatz, was bedeutet, dass große Datenmengen parallel verarbeitet werden können.
Apache Pig wird normalerweise mit Hadoop als normale Abstraktion für Map Reduce-Jobs verwendet. Die verschiedenen Arten von Datenmanipulationen können mit Pig-Skripten durchgeführt werden. Pig-Skripte können unabhängig von der Programmiersprache Java geschrieben werden.
Apache Spark ist sehr schnell und kann für die Datenverarbeitung in großem Maßstab verwendet werden, die sich in letzter Zeit stark weiterentwickelt hat. Es hat sich zu einer Alternative für viele vorhandene Tools für die Datenverarbeitung in großem Maßstab im Bereich der Big-Data-Technologien entwickelt. Mit Apache Spark können Programme 100-mal schneller ausgeführt werden als mit Map Reduce-Jobs in einer Hadoop-Umgebung.
Apache Pig ist eine übergeordnete Skriptsprache, die mit Hadoop-Technologien zum Bearbeiten von Daten und Ausführen von Jobs für sehr große Datasets verwendet wird. Die Pig-Skriptsprache ähnelt derjenigen von SQL, die von Pig Latin stammt.
Head to Head Vergleich zwischen Pig und Spark (Infografiken)
Unten ist die Top 10 Vergleich zwischen Pig vs Spark 
Hauptunterschiede zwischen Pig und Spark
Unten sind die Listen der Punkte, beschreiben die wichtigsten Unterschiede zwischen Pig vs Spark
- Das Apache Pig ist ein universelles Programmier- und Cluster-Framework für die Datenverarbeitung in großem Maßstab, das mit Hadoop kompatibel ist, wohingegen Apache Pig eine Skriptumgebung zum Ausführen von Pig Scripts für die Bearbeitung komplexer und umfangreicher Datensätze ist.
- Apache Pig ist eine übergeordnete Datenfluss-Skriptsprache, die eigenständige Skripts unterstützt und eine interaktive Shell bereitstellt, die unter Hadoop ausgeführt wird, während Spark ein übergeordnetes Cluster-Computing-Framework ist, das problemlos in das Hadoop-Framework integriert werden kann.
- Die Datenmanipulationsoperationen werden durch Ausführen von Pig Scripts ausgeführt. In Spark werden die SQL-Abfragen mithilfe des Spark-SQL-Moduls ausgeführt.
- Apache Pig bietet Erweiterbarkeit, einfache Programmier- und Optimierungsfunktionen und Apache Spark bietet eine hohe Leistung und läuft 100-mal schneller, um Workloads auszuführen.
- In Bezug auf die Pig-Architektur kann das Scripting parallelisiert werden und ermöglicht die Verarbeitung großer Datenmengen, während Spark Batch- und Streaming-Datenoperationen bereitstellt.
- In Pig gibt es integrierte Funktionen, um einige Standardoperationen und -funktionalitäten auszuführen. In Spark können SQL, Streaming und komplexe Analysen kombiniert werden, wodurch ein Stapel von Bibliotheken für SQL-, Core-, MLib- und Streaming-Module für verschiedene komplexe Anwendungen zur Verfügung steht.
- Apache Pig bietet den Tez-Modus, um sich mehr auf die Leistung und den Optimierungsfluss zu konzentrieren, während Apache Spark eine hohe Leistung bei Streaming- und Batch-Datenverarbeitungsaufträgen bietet.
- Apache Pig bietet den Tez-Modus, um sich mehr auf die Leistung und den Optimierungsfluss zu konzentrieren, während Apache Spark eine hohe Leistung bei Streaming- und Batch-Datenverarbeitungsaufträgen bietet. Der Tez-Modus kann explizit über die Konfiguration aktiviert werden.
- Apache Pig wird von den meisten bestehenden Tech-Organisationen zur Durchführung von Datenmanipulationen verwendet, während Spark kürzlich eine Analyse-Engine für große Unternehmen entwickelt hat.
- Apache Pig verwendet die Lazy-Execution-Technik und die lateinischen Pig-Befehle können einfach umgewandelt oder in Spark-Aktionen konvertiert werden, während Apache Spark über einen integrierten DAG-Scheduler, ein Abfrageoptimierungsprogramm und eine physische Ausführungsengine für die schnelle Verarbeitung großer Datenmengen verfügt.
- Apache Pig ähnelt dem Datenfluss-Ausführungsmodell in Data Stage-Auftragstools wie ETL (Extract, Transform and Load), während Apache Spark überall ausgeführt wird und mit Hadoop zusammenarbeitet und auf verschiedene Datenquellen zugreifen kann.
Pig vs Spark Vergleichstabelle
Unten sind die Listen der Punkte, beschreiben Sie die Vergleiche zwischen Pig vs Spark:
|
BASIS FÜR VERGLEICH | SCHWEIN | FUNKE |
| Verfügbarkeit | Open Source Framework von Apache Open Source-Projekten | Open Source-Cluster-Framework, das von Apache Open Source-Projekten bereitgestellt wird |
| Implementierung | Zur Verfügung gestellt von Hortonworks und Cloudera Anbietern etc., | Ein Framework für eine verteilte Umgebung. |
| Performance | Bietet eine gute Leistung für verteilte Pipelines | Spark wird Pig wegen seiner hervorragenden Leistung vorgezogen. |
| Skalierbarkeit | Einschränkungen bei der Skalierbarkeit | Für das Spark-Framework werden schnellere Laufzeiten erwartet. |
| Preisgestaltung | Open Source und hängt von der Effizienz der Skripte ab | Open Source und hängt von der Effizienz der implementierten Algorithmen ab. |
| Geschwindigkeit | Schneller, aber langsamer als Spark, aber produktiv für kleinere Skripte | Vielfach schneller als Pig und bietet eine höhere Laufzeitkapazität. |
| Abfragegeschwindigkeit | Ausführungskapazität für mehrere Abfragen. | Die Leistung von Spark-SQL-Abfragen ist mit SQL-Optimierung sehr hoch. |
| Datenintegration | Schnell und flexibel mit verschiedenen Werkzeugen. | Kann Daten laden und von verschiedenen externen Anwendungen aus bearbeiten. |
| Datei Format | Alle Datenformate werden für Datenoperationen unterstützt. | Unterstützt komplexe Datenformate wie JSON, NoSQL, Parkette etc. |
| Benutzerfreundlichkeit | Einfacheres Framen von Pig-Skripten wie SQL-Abfragen. | Bewältigt komplexe Vorgänge mithilfe integrierter Framework-Funktionen. |
Fazit - Pig vs Spark
Die abschließende Aussage zum Abschluss des Vergleichs zwischen Pig und Spark ist, dass Spark in Bezug auf Benutzerfreundlichkeit, Wartung und Produktivität gewinnt, während Pig in Bezug auf die Leistungsskalierbarkeit und die Funktionen, die Integration mit Tools und Produkten von Drittanbietern im Fall von a große Datenmenge. Da sowohl Pig- als auch Spark-Projekte zu Apache Software Foundation gehören, sind Pig und Spark Open Source und können verwendet und in die Hadoop-Umgebung integriert werden. Sie können für Datenanwendungen basierend auf der zu bearbeitenden Datenmenge und dem zu bearbeitenden Datenvolumen bereitgestellt werden.
In den meisten Fällen war Spark die beste Wahl, um die umfangreichen Geschäftsanforderungen der meisten Kunden zu berücksichtigen, um die umfangreichen und sensiblen Daten von Finanzinstituten oder öffentlichen Informationen mit größerer Datenintegrität zu verarbeiten und Sicherheit.
Abgesehen von den bestehenden Vorteilen hat Spark seine eigenen Vorteile als Open-Source-Projekt und hat sich in jüngster Zeit mit hervorragenden Clustering-Betriebsfunktionen weiterentwickelt, die vorhandene Systeme ersetzen, um Kosten verursachende Prozesse zu reduzieren und die Komplexität und Laufzeit zu verringern.
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Dies war ein Leitfaden für Unterschiede zwischen Pig und Spark, deren Bedeutung, Kopf-an-Kopf-Vergleich, Hauptunterschiede, Vergleichstabelle und Schlussfolgerung. Dieser Artikel enthält alle nützlichen Unterschiede zwischen Pig und Spark. Weitere Informationen finden Sie auch in den folgenden Artikeln
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