Differenze tra maiale e scintilla
Apache Pig è un framework open source sviluppato da Apache Software Foundation che è una piattaforma di alto livello utilizzata per creare programmi da eseguire su piattaforma Hadoop. I suoi principali vantaggi sono, ad esempio, l'esecuzione di set di dati molto grandi utilizzando Map Reduce Jobs e Pig Scripts. Elaborazione dei dati, archiviazione, accesso, sicurezza sono diversi tipi di funzionalità disponibili su Hadoop Ecosystem. L'origine di Pig è stata originariamente da Yahoo in seguito, che è stata resa open source sotto la piattaforma di licenza Apache.
Apache Spark è un framework di elaborazione cluster open source sviluppato da Apache Software Foundation, originariamente sviluppato dall'Università della California Berkeley e successivamente donato ad Apache Foundation per renderlo open source.
Hadoop HDFS ha un'alta capacità di tolleranza agli errori ed è stato progettato per funzionare su sistemi hardware a basso costo. HDFS ha un throughput elevato che significa in grado di gestire grandi quantità di dati con capacità di elaborazione parallela.
Apache Pig viene normalmente utilizzato con Hadoop come una normale astrazione per i lavori Map Reduce. I diversi tipi di manipolazione dei dati possono essere eseguiti utilizzando Pig Script. Gli script di maiale possono essere scritti indipendentemente dal linguaggio di programmazione Java.
Apache Spark è molto veloce e può essere utilizzato per l'elaborazione di dati su larga scala che si sta evolvendo di recente di recente. È diventata un'alternativa a molti strumenti di elaborazione dati su larga scala esistenti nel settore delle tecnologie per i big data. Apache Spark può essere utilizzato per eseguire programmi 100 volte più velocemente rispetto a Map Reduce per i lavori in ambiente Hadoop, rendendolo più preferibile.
Apache Pig è un linguaggio di scripting di alto livello che viene utilizzato con le tecnologie Hadoop per manipolare i dati ed eseguire lavori su set di dati molto grandi. Il linguaggio di scripting del maiale è simile a quello di SQL derivato dal latino latino.
Confronto testa a testa tra maiale vs scintilla (infografica)
Di seguito è riportato il Top 10 confronto tra Pig vs Spark 
Differenze chiave tra maiale e scintilla
Di seguito sono riportati gli elenchi di punti, descrivono le differenze chiave tra Pig vs Spark
- Apache Pig è un framework di programmazione e clustering per scopi generici per l'elaborazione di dati su larga scala compatibile con Hadoop, mentre Apache Pig è un ambiente di scripting per l'esecuzione di script di Pig per la manipolazione di set di dati complessi e su larga scala.
- Apache Pig è un linguaggio di scripting di flusso di dati di alto livello che supporta script autonomi e fornisce una shell interattiva che viene eseguita su Hadoop mentre Spark è un framework di elaborazione cluster di alto livello che può essere facilmente integrato con il framework Hadoop.
- Le operazioni di manipolazione dei dati vengono eseguite eseguendo Pig Scripts. In Spark, le query SQL vengono eseguite utilizzando il modulo Spark SQL.
- Apache Pig offre funzionalità di estensibilità, facilità di programmazione e ottimizzazione e Apache Spark offre prestazioni elevate e viene eseguito 100 volte più veloce per eseguire carichi di lavoro.
- In termini di architettura Pig, gli script possono essere parallelizzati e consentono di gestire set di dati di grandi dimensioni, mentre Spark fornisce operazioni batch e di dati in streaming.
- In Pig, ci saranno funzioni integrate per eseguire alcune operazioni e funzionalità predefinite. In Spark, SQL, è possibile combinare streaming e analisi complesse che alimentano una pila di librerie per i moduli SQL, core, MLib e Streaming per diverse applicazioni complesse.
- Apache Pig offre la modalità Tez per concentrarsi maggiormente sulle prestazioni e sul flusso di ottimizzazione, mentre Apache Spark offre prestazioni elevate nei processi di streaming e elaborazione dei dati batch.
- Apache Pig offre la modalità Tez per concentrarsi maggiormente sulle prestazioni e sul flusso di ottimizzazione, mentre Apache Spark offre prestazioni elevate nei processi di streaming e elaborazione dei dati batch. La modalità Tez può essere abilitata esplicitamente usando la configurazione.
- Apache Pig viene utilizzato dalla maggior parte delle organizzazioni tecnologiche esistenti per eseguire manipolazioni dei dati, mentre Spark si sta evolvendo di recente, che è il motore di analisi su larga scala.
- Apache Pig utilizza la tecnica di esecuzione pigra e i comandi latini di maiale possono essere facilmente trasformati o convertiti in azioni Spark, mentre Apache Spark ha un programmatore DAG incorporato, un ottimizzatore di query e un motore di esecuzione fisica per l'elaborazione rapida di grandi set di dati.
- Apache Pig è simile a quello del modello di esecuzione del flusso di dati negli strumenti di lavoro Data Stage come ETL (Estrai, Trasforma e Carica), mentre Apache Spark funziona ovunque e funziona con Hadoop ed è in grado di accedere a più origini dati in modo diverso.
Tabella comparativa Pig vs Spark
Di seguito sono riportati gli elenchi di punti, descrivi i confronti tra Pig vs Spark:
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BASE PER CONFRONTO | MAIALE | SCINTILLA |
| Disponibilità | Open Source Framework di Apache Open Source Projects | Framework di clustering open source fornito da progetti Open Source Apache |
| Implementazione | Fornito da provider Hortonworks e Cloudera ecc., | Un framework utilizzato per un ambiente distribuito. |
| Prestazione | Fornisce buone prestazioni per pipeline distribuite | Spark è preferito su Pig per grandi prestazioni. |
| scalabilità | Limitazioni nella scalabilità | Sono previsti tempi di esecuzione più rapidi per il framework Spark. |
| Prezzi | Open source e dipende dall'efficienza degli script | Open Source e dipende dall'efficienza degli algoritmi implementati. |
| Velocità | Più veloce ma più lento rispetto a Spark ma produttivo per script più piccoli | Molte volte più veloce di Pig e offre una maggiore capacità di runtime. |
| Velocità query | Capacità di esecuzione di query multiple. | Le prestazioni delle query Spark SQL sono molto elevate con l'ottimizzazione SQL. |
| Integrazione dei dati | Veloce e flessibile con diversi strumenti. | Può caricare dati e manipolarli da diverse applicazioni esterne. |
| Formato dei dati | Tutti i formati di dati sono supportati per le operazioni sui dati. | Supporta formati di dati complessi come JSON, NoSQL, parquets ecc. |
| Facilità d'uso | Più facile da incorniciare script di maiale come le query SQL. | Gestisce operazioni complesse utilizzando le funzionalità integrate dei framework. |
Conclusione - Pig vs Spark
La dichiarazione finale per concludere il confronto tra Pig e Spark è che Spark vince in termini di facilità d'uso, manutenzione e produttività mentre Pig manca in termini di scalabilità delle prestazioni e caratteristiche, integrazione con strumenti e prodotti di terze parti nel caso di un grande volume di set di dati. Poiché entrambi i progetti Pig e Spark appartengono alla Apache Software Foundation, sia Pig che Spark sono open source e possono essere utilizzati e integrati con l'ambiente Hadoop e possono essere distribuiti per applicazioni di dati in base alla quantità e ai volumi di dati su cui operare.
Nella maggior parte dei casi, Spark è stata la scelta migliore da considerare per i requisiti aziendali su larga scala da parte della maggior parte dei clienti o dei clienti al fine di gestire i dati su larga scala e sensibili di qualsiasi istituto finanziario o informazione pubblica con maggiore integrità dei dati e sicurezza.
Oltre ai vantaggi esistenti, Spark ha i suoi vantaggi in quanto progetto open source e si è recentemente evoluto in modo più sofisticato con grandi funzionalità operative di clustering che sostituiscono i sistemi esistenti per ridurre i costi che si verificano e ridurre le complessità e il tempo di esecuzione.
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