Diferencias entre cerdo vs chispa
Apache Pig es un marco de código abierto desarrollado por Apache Software Foundation, que es una plataforma de alto nivel utilizada para crear programas que se ejecutan en la plataforma Hadoop. Sus principales beneficios son tales como ejecutar conjuntos de datos muy grandes usando Map Reduce Jobs y Pig Scripts. El procesamiento de datos, el almacenamiento, el acceso y la seguridad son varios tipos de funciones disponibles en Hadoop Ecosystem. El origen de Pig fue originalmente de Yahoo más tarde, que se hizo de código abierto bajo la plataforma de licencia Apache.
Apache Spark es un marco de cómputo de clúster de código abierto desarrollado por Apache Software Foundation que fue desarrollado originalmente por la Universidad de California Berkeley y fue donado a la Fundación Apache más tarde para hacerlo de código abierto.
Hadoop HDFS tiene una alta capacidad de tolerancia a fallas y fue diseñado para ejecutarse en sistemas de hardware de bajo costo. HDFS tiene un alto rendimiento, lo que significa que es capaz de manejar grandes cantidades de datos con capacidad de procesamiento en paralelo.
Apache Pig se usa normalmente con Hadoop como una abstracción normal para trabajos Map Reduce. Los diferentes tipos de manipulación de datos se pueden hacer usando Pig Scripts. Los scripts de Pig se pueden escribir independientemente del lenguaje de programación Java.
Apache Spark es muy rápido y se puede utilizar para el procesamiento de datos a gran escala que está evolucionando muy bien recientemente. Se ha convertido en una alternativa para muchas herramientas de procesamiento de datos a gran escala existentes en el área de las tecnologías de big data. Apache Spark se puede utilizar para ejecutar programas 100 veces más rápido que los trabajos de Map Reduce en el entorno de Hadoop, lo que lo hace más preferible.
Apache Pig es un lenguaje de secuencias de comandos de alto nivel que se utiliza con las tecnologías Hadoop para manipular datos y ejecutar trabajos en conjuntos de datos muy grandes. El lenguaje de script de Pig es similar al de SQL que proviene de Pig Latin.
Comparación cabeza a cabeza entre cerdo vs chispa (infografía)
A continuación se muestra la comparación de los 10 principales entre Pig vs Spark 
Diferencias clave entre cerdo vs chispa
A continuación se encuentran las listas de puntos, describa las diferencias clave entre Pig vs Spark
- Apache Pig es un marco de programación y agrupamiento de propósito general para el procesamiento de datos a gran escala que es compatible con Hadoop, mientras que Apache Pig es un entorno de secuencias de comandos para ejecutar Pig Scripts para la manipulación de conjuntos de datos complejos y a gran escala.
- Apache Pig es un lenguaje de secuencias de comandos de flujo de datos de alto nivel que admite secuencias de comandos independientes y proporciona un shell interactivo que se ejecuta en Hadoop, mientras que Spark es un marco de cómputo de clúster de alto nivel que se puede integrar fácilmente con el marco de Hadoop.
- Las operaciones de manipulación de datos se llevan a cabo ejecutando Pig Scripts. En Spark, las consultas SQL se ejecutan utilizando el módulo Spark SQL.
- Apache Pig proporciona extensibilidad, facilidad de programación y características de optimización y Apache Spark proporciona alto rendimiento y se ejecuta 100 veces más rápido para ejecutar cargas de trabajo.
- En términos de arquitectura Pig, los scripts pueden ser paralelos y permiten manejar grandes conjuntos de datos, mientras que Spark proporciona operaciones de datos por lotes y de transmisión.
- En Pig, habrá funciones integradas para llevar a cabo algunas operaciones y funcionalidades predeterminadas. En Spark, SQL, la transmisión y la analítica compleja se pueden combinar para impulsar una pila de bibliotecas para los módulos SQL, core, MLib y Streaming disponibles para diferentes aplicaciones complejas.
- Apache Pig proporciona el modo Tez para centrarse más en el rendimiento y el flujo de optimización, mientras que Apache Spark proporciona un alto rendimiento en trabajos de transmisión y procesamiento de datos por lotes.
- Apache Pig proporciona el modo Tez para centrarse más en el rendimiento y el flujo de optimización, mientras que Apache Spark proporciona un alto rendimiento en trabajos de transmisión y procesamiento de datos por lotes. El modo Tez se puede habilitar explícitamente mediante la configuración.
- Apache Pig está siendo utilizado por la mayoría de las organizaciones tecnológicas existentes para realizar manipulaciones de datos, mientras que Spark está evolucionando recientemente, que es un motor de análisis a gran escala.
- Apache Pig utiliza una técnica de ejecución lenta y los comandos latinos de pig se pueden transformar o convertir fácilmente en acciones de Spark, mientras que Apache Spark tiene un planificador DAG incorporado, un optimizador de consultas y un motor de ejecución física para el procesamiento rápido de grandes conjuntos de datos.
- Apache Pig es similar al modelo de ejecución de flujo de datos en herramientas de trabajo de Data Stage como ETL (Extraer, transformar y cargar), mientras que Apache Spark se ejecuta en todas partes y funciona con Hadoop y puede acceder a múltiples fuentes de datos de manera diversa.
Tabla de comparación de cerdo vs chispa
A continuación se encuentran las listas de puntos, describa las comparaciones entre Pig vs Spark:
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BASE PARA COMPARACIÓN | CERDO | CHISPA - CHISPEAR |
| Disponibilidad | Marco de código abierto por proyectos de código abierto de Apache | Marco de agrupación de código abierto proporcionado por los proyectos de código abierto de Apache |
| Implementación | Proporcionado por los proveedores de Hortonworks y Cloudera, etc., | Un marco utilizado para un entorno distribuido. |
| Actuación | Proporciona un buen rendimiento para tuberías distribuidas. | Spark es preferido sobre Pig para un gran rendimiento. |
| Escalabilidad | Limitaciones en escalabilidad | Se esperan tiempos de ejecución más rápidos para Spark Framework. |
| Precios | Código abierto y depende de la eficiencia de los scripts | Código abierto y depende de la eficiencia de los algoritmos implementados. |
| Velocidad | Más rápido pero más lento en comparación con Spark pero productivo para scripts más pequeños | Muchas veces más rápido que Pig y proporciona una mayor capacidad de tiempo de ejecución. |
| Velocidad de consulta | Capacidad de ejecución de múltiples consultas. | El rendimiento de las consultas de Spark SQL es muy alto con SQL Tuning. |
| Integración de datos | Rápido y flexible con diferentes herramientas. | Puede cargar datos y manipular desde diferentes aplicaciones externas. |
| Formato de datos | Todos los formatos de datos son compatibles con las operaciones de datos. | Admite formatos de datos complejos como JSON, NoSQL, parquets, etc. |
| Facilidad de uso | Es más fácil enmarcar scripts de pig como consultas SQL. | Maneja operaciones complejas utilizando marcos integrados en funciones. |
Conclusión - Pig vs Spark
La declaración final para concluir la comparación entre Pig y Spark es que Spark gana en términos de facilidad de operaciones, mantenimiento y productividad, mientras que Pig carece en términos de escalabilidad de rendimiento y características, integración con herramientas y productos de terceros en el caso de un gran volumen de conjuntos de datos. Como los proyectos de Pig y Spark pertenecen a Apache Software Foundation, tanto Pig como Spark son de código abierto y pueden usarse e integrarse con el entorno Hadoop y pueden implementarse para aplicaciones de datos en función de la cantidad y los volúmenes de datos a operar.
En la mayoría de los casos, Spark ha sido la mejor opción a considerar para los requisitos comerciales a gran escala por parte de la mayoría de los clientes o clientes a fin de manejar los datos sensibles y a gran escala de cualquier institución financiera o información pública con más integridad de datos. y seguridad.
Además de los beneficios existentes, Spark tiene sus propias ventajas al ser un proyecto de código abierto y ha evolucionado recientemente de manera más sofisticada con excelentes características operativas de agrupamiento que reemplazan los sistemas existentes para reducir los procesos que generan costos y las complejidades y el tiempo de ejecución.
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