[官方]Cascading不同于PIG和HIVE吗?

Cascading | Cascading
http://www.cascading.org/projects/cascading/

Paste_Image.png

级联是如何不同于PIG和HIVE吗?
应用程序开发时,Pig和Hive有缺点在处理复杂性和测试,而层叠构建应用的扩展。 猪,简单的问题很容易解决,但是困难的问题变得相当复杂。 蜂巢,语言是不符合ANSI SQL标准,使其适用性和互操作性与现有SQL系统具有挑战性。 此外,它是不确定的,这使得它的行为很难预测相比,层叠的确定的计划。
Pig和Hive通常需要更多代码时集成和整合业务逻辑。 级联分离业务逻辑和集成逻辑,并已经内置的系统集成能力。 与Pig和Hive,难以构建复杂工作流的数据,和同样很难排除您的数据的应用程序。 级联允许开发人员执行单元测试和测试驱动的大规模部署最佳实践。

When it comes to application development, both Pig and Hive have shortcomings when dealing with complexity and testing, while Cascading applications are built to scale. With Pig, easy problems can be easily solved, but the harder problems become quite complicated. With Hive, the language is not compliant with ANSI SQL standards, which makes its applicability and interoperability with existing SQL systems challenging. Furthermore, it is non-deterministic, which makes its behavior difficult to predict when compared to Cascading’s deterministic planner. Both Pig and Hive will generally require significantly more code when it comes to integration and incorporating business logic. Cascading separates business logic and integration logic and has system integration capabilities already built-in. Also, with Pig and Hive, it is notoriously difficult to build complex data workflows, and equally as hard to troubleshoot your data applications. Cascading allows developers to unit test and execute test-driven deployment best practices at scale.

最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 212,686评论 6 492
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 90,668评论 3 385
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 158,160评论 0 348
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 56,736评论 1 284
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 65,847评论 6 386
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 50,043评论 1 291
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 39,129评论 3 410
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 37,872评论 0 268
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 44,318评论 1 303
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 36,645评论 2 327
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 38,777评论 1 341
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 34,470评论 4 333
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 40,126评论 3 317
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 30,861评论 0 21
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 32,095评论 1 267
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 46,589评论 2 362
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 43,687评论 2 351

推荐阅读更多精彩内容

  • 今天没有读书,只能摘抄一段。摘自《低风险投资之路》。 这本书从安全边际分析、仓位管理技巧、量化套利...
    cdgh阅读 114评论 0 0
  • 我环保,但我不善良。 我原以为我是一个好善良的人,因为我很容易被感动,看电视看小说很容易哭,可这与善良相差甚远。 ...
    Bouek阅读 782评论 0 1
  • 时间:2017.10.5 题目链接:www.shiyanbar.com/ctf/26 题目大意: 解题思路: 1)...
    jinxi197阅读 479评论 0 0