Différences entre Pig vs Spark

Apache Pig est un framework open source développé par Apache Software Foundation qui est une plate-forme de haut niveau utilisée pour créer des programmes à exécuter sur Hadoop Platform. Ses principaux avantages sont notamment l'exécution de très grands ensembles de données à l'aide de travaux de réduction de carte et de scripts Pig. Le traitement des données, le stockage, l'accès, la sécurité sont plusieurs types de fonctionnalités disponibles sur l'écosystème Hadoop. L'origine de Pig était à l'origine de Yahoo plus tard, qui a été rendu open source sous la plate-forme de licence Apache.

Apache Spark est un cadre de calcul en cluster open source développé par Apache Software Foundation qui a été initialement développé par l'Université de Californie à Berkeley et a été donné à Apache Foundation plus tard pour le rendre open source.

Hadoop HDFS a une capacité de tolérance aux pannes élevée et a été conçu pour fonctionner sur des systèmes matériels à faible coût. HDFS a un débit élevé, ce qui signifie qu'il est capable de gérer de grandes quantités de données avec une capacité de traitement parallèle.

Apache Pig est normalement utilisé avec Hadoop comme abstraction normale pour les tâches Map Reduce. Les différents types de manipulations de données peuvent être effectués à l'aide de Pig Scripts. Les scripts Pig peuvent être écrits indépendamment du langage de programmation Java.

Apache Spark est très rapide et peut être utilisé pour le traitement de données à grande échelle qui évolue très récemment. Il est devenu une alternative pour de nombreux outils de traitement de données à grande échelle existants dans le domaine des technologies de Big Data. Apache Spark peut être utilisé pour exécuter des programmes 100 fois plus rapidement que les travaux Map Reduce dans l'environnement Hadoop, ce qui le rend plus préférable.

Apache Pig est un langage de script de haut niveau utilisé avec les technologies Hadoop pour manipuler des données et exécuter des travaux sur de très grands ensembles de données. Le langage de script Pig est similaire à celui de SQL qui vient du latin Pig.

Comparaison tête à tête entre porc vs étincelle (infographie)

Ci-dessous se trouve la comparaison du Top 10 entre Pig vs Spark

Différences clés entre Pig vs Spark

Voici les listes de points, décrivez les principales différences entre Pig vs Spark

  1. Apache Pig est un cadre général de programmation et de clustering pour le traitement de données à grande échelle qui est compatible avec Hadoop tandis qu'Apache Pig est un environnement de script pour exécuter des scripts Pig pour la manipulation d'ensembles de données complexes et à grande échelle.
  2. Apache Pig est un langage de script de flux de données de haut niveau qui prend en charge des scripts autonomes et fournit un shell interactif qui s'exécute sur Hadoop tandis que Spark est un cadre informatique de cluster de haut niveau qui peut être facilement intégré au cadre Hadoop.
  3. Les opérations de manipulation des données sont effectuées en exécutant Pig Scripts. Dans Spark, les requêtes SQL sont exécutées à l'aide du module Spark SQL.
  4. Apache Pig offre une extensibilité, une facilité de programmation et des fonctionnalités d'optimisation et Apache Spark offre des performances élevées et s'exécute 100 fois plus rapidement pour exécuter les charges de travail.
  5. En termes d'architecture Pig, les scripts peuvent être parallélisés et permettent de gérer de grands ensembles de données tandis que Spark fournit des opérations de données par lots et en continu.
  6. Dans Pig, il y aura des fonctions intégrées pour effectuer certaines opérations et fonctionnalités par défaut. Dans Spark, SQL, le streaming et les analyses complexes peuvent être combinés pour alimenter une pile de bibliothèques pour SQL, les modules de base, MLib et Streaming sont disponibles pour différentes applications complexes.
  7. Apache Pig fournit le mode Tez pour se concentrer davantage sur les performances et le flux d'optimisation tandis qu'Apache Spark fournit des performances élevées dans les tâches de streaming et de traitement de données par lots.
  8. Apache Pig fournit le mode Tez pour se concentrer davantage sur les performances et le flux d'optimisation tandis qu'Apache Spark fournit des performances élevées dans les tâches de streaming et de traitement de données par lots. Le mode Tez peut être activé explicitement à l'aide de la configuration.
  9. Apache Pig est utilisé par la plupart des organisations technologiques existantes pour effectuer des manipulations de données, tandis que Spark évolue récemment, qui est un moteur d'analyse à grande échelle.
  10. Apache Pig utilise une technique d'exécution paresseuse et les commandes Pig Latin peuvent être facilement transformées ou converties en actions Spark, tandis qu'Apache Spark a un planificateur DAG intégré, un optimiseur de requête et un moteur d'exécution physique pour le traitement rapide de grands ensembles de données.
  11. Apache Pig est similaire à celui du modèle d'exécution de flux de données dans les outils de travail Data Stage comme ETL (Extraire, Transformer et Charger), tandis qu'Apache Spark fonctionne partout et fonctionne avec Hadoop et est capable d'accéder à plusieurs sources de données de manière diversifiée.

Tableau de comparaison porc vs étincelle

Voici les listes de points, décrivez les comparaisons entre Pig vs Spark:

BASE POUR

COMPARAISON

PORC ÉTINCELLE
DisponibilitéOpen Source Framework par Apache Open Source ProjectsFramework de clustering open source fourni par les projets Apache Open Source
la mise en oeuvreFourni par les fournisseurs Hortonworks et Cloudera, etc.,Un cadre utilisé pour un environnement distribué.
PerformanceFournit de bonnes performances pour les pipelines distribuésSpark est préféré à Pig pour de grandes performances.
ÉvolutivitéLimitations d'évolutivitéDes exécutions plus rapides sont attendues pour le framework Spark.
TarificationOpen Source et dépend de l'efficacité des scriptsOpen Source et dépend de l'efficacité des algorithmes mis en œuvre.
La vitessePlus rapide mais plus lent que Spark mais productif pour les petits scriptsPlusieurs fois plus rapide que Pig et offre une plus grande capacité d'exécution.
Vitesse de requêteCapacité d'exécution multi-requêtes.Les performances des requêtes Spark SQL sont très élevées avec le réglage SQL.
Intégration de donnéesRapide et flexible avec différents outils.Peut charger des données et manipuler à partir de différentes applications externes.
Format des donnéesTous les formats de données sont pris en charge pour les opérations de données.Prend en charge les formats de données complexes tels que JSON, NoSQL, parquets, etc.
Facilité d'utilisationEncadrement plus facile des scripts pig comme les requêtes SQL.Gère les opérations complexes à l'aide de fonctionnalités intégrées aux frameworks.

Conclusion - Pig vs Spark

La conclusion finale pour conclure la comparaison entre Pig et Spark est que Spark gagne en termes de facilité d'exploitation, de maintenance et de productivité tandis que Pig manque en termes d'évolutivité des performances et des fonctionnalités, d'intégration avec des outils et produits tiers dans le cas d'un grand volume d'ensembles de données. Comme les projets Pig et Spark appartiennent à Apache Software Foundation, Pig et Spark sont tous deux open source et peuvent être utilisés et intégrés à l'environnement Hadoop et peuvent être déployés pour des applications de données en fonction de la quantité et des volumes de données à exploiter.

Dans la plupart des cas, Spark a été le meilleur choix à considérer pour les besoins commerciaux à grande échelle de la plupart des clients ou des clients afin de traiter les données à grande échelle et sensibles de toutes les institutions financières ou les informations publiques avec plus d'intégrité des données. et la sécurité.

Outre les avantages existants, Spark a ses propres avantages en tant que projet open source et a évolué récemment de manière plus sophistiquée avec de grandes fonctionnalités opérationnelles de clustering qui remplacent les systèmes existants afin de réduire les coûts entraînant des processus et de réduire la complexité et le temps d'exécution.

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