Diferenças entre Pig vs Spark
O Apache Pig é uma estrutura de código aberto desenvolvida pela Apache Software Foundation, que é uma plataforma de alto nível usada para criar programas para execução na Plataforma Hadoop. Seus principais benefícios são como executar conjuntos de dados muito grandes usando Map Reduce Jobs e Pig Scripts. Processamento de dados, Armazenamento, Acesso, Segurança são vários tipos de recursos disponíveis no Hadoop Ecosystem. A origem do Pig foi originalmente do Yahoo mais tarde, que foi feita de código aberto na plataforma Apache License.
O Apache Spark é uma estrutura de computação em cluster de código aberto desenvolvida pela Apache Software Foundation, que foi originalmente desenvolvida pela Universidade da Califórnia em Berkeley e foi doada à Apache Foundation posteriormente para torná-la de código aberto.
O Hadoop HDFS possui alta capacidade de tolerância a falhas e foi projetado para ser executado em sistemas de hardware de baixo custo. O HDFS possui uma alta taxa de transferência, o que significa capaz de lidar com grandes quantidades de dados com capacidade de processamento paralelo.
O Apache Pig é normalmente usado com o Hadoop como uma abstração normal para mapear tarefas de Redução. Os diferentes tipos de manipulação de dados podem ser feitos usando Pig Scripts. Os scripts do Pig podem ser escritos independentemente da linguagem de programação Java.
O Apache Spark é muito rápido e pode ser usado para processamento de dados em larga escala, que está evoluindo muito bem recentemente. Tornou-se uma alternativa para muitas ferramentas de processamento de dados em larga escala existentes na área de tecnologias de big data. O Apache Spark pode ser usado para executar programas 100 vezes mais rápido que os trabalhos do Map Reduce no ambiente Hadoop, tornando isso mais preferível.
O Apache Pig é uma linguagem de script de alto nível usada com as tecnologias Hadoop para manipular dados e executar tarefas em conjuntos de dados muito grandes. A linguagem de script do Pig é semelhante à do SQL, que veio do Pig Latin.
Comparação cara a cara entre porco vs faísca (infográficos)
Abaixo está a comparação top 10 entre Pig vs Spark 
Principais diferenças entre Pig vs Spark
Abaixo estão as listas de pontos, descreva as principais diferenças entre Pig e Spark
- O Apache Pig é uma estrutura de programação e clustering de propósito geral para processamento de dados em larga escala, compatível com o Hadoop, enquanto o Apache Pig é um ambiente de script para a execução de scripts do Pig para manipulação de conjuntos de dados complexos e em grande escala.
- O Apache Pig é uma linguagem de script de alto nível para fluxo de dados que suporta scripts independentes e fornece um shell interativo que é executado no Hadoop, enquanto o Spark é uma estrutura de computação em cluster de alto nível que pode ser facilmente integrada à estrutura do Hadoop.
- As operações de manipulação de dados são realizadas executando Pig Scripts. No Spark, as consultas SQL são executadas usando o módulo Spark SQL.
- O Apache Pig fornece extensibilidade, facilidade de programação e recursos de otimização e o Apache Spark oferece alto desempenho e é executado 100 vezes mais rápido para executar cargas de trabalho.
- Em termos de arquitetura Pig, o script pode ser paralelo e permite lidar com grandes conjuntos de dados, enquanto o Spark fornece operações de dados em lote e de fluxo contínuo.
- No Pig, haverá funções internas para executar algumas operações e funcionalidades padrão. No Spark, SQL, podem ser combinados streaming e análises complexas que fornecem uma pilha de bibliotecas para módulos SQL, core, MLib e Streaming, disponíveis para diferentes aplicativos complexos.
- O Apache Pig fornece o modo Tez para se concentrar mais no desempenho e no fluxo de otimização, enquanto o Apache Spark oferece alto desempenho nos trabalhos de fluxo e processamento de dados em lote.
- O Apache Pig fornece o modo Tez para se concentrar mais no desempenho e no fluxo de otimização, enquanto o Apache Spark oferece alto desempenho nos trabalhos de fluxo e processamento de dados em lote. O modo Tez pode ser ativado explicitamente usando a configuração.
- O Apache Pig está sendo usado pela maioria das organizações de tecnologia existentes para realizar manipulações de dados, enquanto o Spark está evoluindo recentemente, que é o mecanismo de análise em larga escala.
- O Apache Pig usa a técnica de execução lenta e os comandos Latin do pig podem ser facilmente transformados ou convertidos em ações do Spark, enquanto o Apache Spark possui um agendador DAG incorporado, um otimizador de consultas e um mecanismo de execução físico para o processamento rápido de grandes conjuntos de dados.
- O Apache Pig é semelhante ao do modelo de execução do Data Flow nas ferramentas de trabalho do Data Stage, como ETL (Extract, Transform e Load), enquanto o Apache Spark é executado em qualquer lugar e trabalha com o Hadoop e é capaz de acessar diversas fontes de dados de maneira diversa.
Tabela de comparação Pig vs Spark
Abaixo estão as listas de pontos, descreva as comparações entre Pig e Spark:
|
BASE PARA COMPARAÇÃO | PORCO | FAÍSCA |
| Disponibilidade | Open Source Framework por projetos de código aberto Apache | Estrutura de cluster de código aberto fornecida pelos projetos Apache Open Source |
| Implementação | Fornecido pelos fornecedores Hortonworks e Cloudera etc., | Uma estrutura usada para um ambiente distribuído. |
| atuação | Fornece bom desempenho para pipelines distribuídos | O Spark é preferível ao Pig para obter um ótimo desempenho. |
| Escalabilidade | Limitações na escalabilidade | Espera-se tempos de execução mais rápidos para a estrutura Spark. |
| Preços | Código aberto e depende da eficiência dos scripts | Open Source e depende da eficiência dos algoritmos implementados. |
| Rapidez | Mais rápido, porém mais lento em comparação com o Spark, mas produtivo para scripts menores | Muitas vezes mais rápido que o Pig e oferece maior capacidade de tempo de execução. |
| Velocidade da consulta | Capacidade de execução de múltiplas consultas. | O desempenho da consulta do Spark SQL é muito alto com o Ajuste do SQL. |
| Integração de dados | Rápido e flexível com diferentes ferramentas. | Pode carregar dados e manipular a partir de diferentes aplicativos externos. |
| Formato de dados | Todos os formatos de dados são suportados para operações de dados. | Suporta formatos de dados complexos, como JSON, NoSQL, parquets etc. |
| Fácil de usar | Mais fácil de enquadrar scripts de porco, como consultas SQL. | Lida com operações complexas usando recursos incorporados de estruturas. |
Conclusão - Porco vs Faísca
A declaração final para concluir a comparação entre o Pig e o Spark é que o Spark vence em termos de facilidade de operação, manutenção e produtividade, enquanto o Pig não possui termos de escalabilidade de desempenho e recursos, integração com ferramentas e produtos de terceiros no caso de um grande volume de conjuntos de dados. Como os projetos Pig e Spark pertencem à Apache Software Foundation, o Pig e o Spark são de código aberto e podem ser usados e integrados ao ambiente Hadoop e podem ser implementados para aplicativos de dados com base na quantidade e volumes de dados a serem operados.
Na maioria dos casos, o Spark tem sido a melhor escolha a considerar para os requisitos de negócios em larga escala da maioria dos clientes ou clientes, a fim de lidar com dados sensíveis e em larga escala de quaisquer instituições financeiras ou informações públicas com mais integridade de dados e segurança.
Além dos benefícios existentes, o Spark tem suas próprias vantagens em ser um projeto de código aberto e evoluiu recentemente de maneira mais sofisticada, com ótimos recursos operacionais de armazenamento em cluster que substituem os sistemas existentes para reduzir processos que geram custos e reduzir as complexidades e o tempo de execução.
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