Splunk vs Spark - 8 najvažnijih razlika koje treba naučiti

Razlike između Splunk i Spark

Splunk se koristi za pretraživanje, nadzor i analizu velikih podataka koje generira stroj pomoću web sučelja. Koristi se za pretvaranje podataka stroja u naše odgovore. Splunk daje odgovore u stvarnom vremenu koji udovoljavaju zahtjevima kupaca ili poslovanja, a 85% tvrtki Fortune 100 vjeruje Splunk-u. Apache Spark je vrlo brz i može se koristiti za obimnu obradu podataka koja se u današnje vrijeme razvija sjajno. Postala je alternativa mnogim postojećim alatima za obradu velikih podataka na području velikih podataka. Apache Spark može se koristiti za pokretanje programa 100 puta brže od poslova Map Map Reduct u Hadoop okruženju što ovo čini prednost.

Usporedba između Splunk-a i Spark-a (Infographics)

Ispod je 8 najboljih usporedbi između Splunk-a i Spark-a

Ključne razlike između Splunk i Spark

Splunk je alat za analizu velikih podataka koji je razvila američka multinacionalna korporacija Splunk sa sjedištem u Kaliforniji u SAD-u. Splunk je također surađivao s Hortonovim dobavljačem koji je pružatelj okruženja Hadoop. Spark je open-source klasterski računalni okvir razvijen od strane Apache Software Foundation koji je izvorno razvio kalifornijsko sveučilište Berkeley, a kasnije je doniran Fondaciji Apache kako bi ga učinio otvorenim kodom.

Ispod su popisi bodova, opišite ključne razlike između Splunk-a i Spark-a

1. Splunk se može koristiti za pretraživanje velike količine podataka pomoću SP (Splunk Search Processing Language). Spark je skup aplikacijskih programskih sučelja (API-ja) iz svih postojećih projekata povezanih s Hadoop-om više od 30. Iskra se može pokrenuti na Hadoop ili Amazon AWS oblaku stvaranjem Amazon EC2 (Elastic Cloud Compute) instance ili samostalnog načina klastera, a može i pristupite različitim bazama podataka kao što su Cassandra, Amazon DynamoDB itd.,

2. Pojmovi splunk uključuju događaje, mjerne podatke, polja, host, izvor i vrste izvora, vrijeme indeksa, vrijeme pretraživanja i indekse. Spark nudi API-je visoke razine u različitim programskim jezicima kao što su Java, Python, Scala i R programiranje.

3. Glavne značajke Splunk-a uključuju pretraživanje, izvještaj, nadzornu ploču i upozorenja, dok iskre imaju osnovne značajke kao što su iskre jezgra, iskre SQL, M Lib (strojna biblioteka), graf X (za obradu grafikona) i iskrenje struje.

4. Splunk se koristi za razmještanje i korištenje, pretraživanje, razmjera i analiza izvađenih podataka velikih razmjera iz izvora. Način iskrećeg klastera može se koristiti za strujanje i obradu podataka na različitim klasterima za velike podatke kako bi se brzo i paralelno obrađivali.

5. Način održavanja splunk-a može se koristiti za upravljanje i održavanje indeksa i clustera indeksa dok će Spark Cluster način rada imati aplikacije koje se pokreću kao pojedinačni procesi u klasteru.

6. Način održavanja u Splunku može se omogućiti korištenjem opcije sučelja naredbenog retka koja je dostupna nakon uspostave klastera. Sastavni dijelovi klastera Spark su Upravitelj upravljačkih programa, Program vozača i Radni čvorovi.

7. Upravljanje klasterom u Splunku može se obaviti korištenjem jednog glavnog čvora i postoji više čvorova za pretraživanje i indeksiranje podataka za pretraživanje. Spark ima na raspolaganju različite tipove upravitelja klastera, kao što su HADOOP pređi klastera, samostalni način rada (već smo razgovarali gore), Apache Mesos (opći upravitelj klastera) i Kubernetes (eksperimentalni sustav otvorenog koda za automatizaciju uvođenja).

8. Funkcije klastera Splunka mogu se proučavati različitim konceptima koji se nazivaju Faktor pretraživanja, faktor replikacije i Kopče. Funkcije komponenti iskrivih klastera imaju zadatke, predmemoriju i izvršitelje unutar radnog čvora gdje upravitelj klastera može imati više radnih čvorova.

9. Splunk pruža API, pregled i upravljanje pretraživačima za interakciju s podacima. Računalni okvir Spark Cluster pruža omot za interaktivnu i učinkovitu analizu podataka.

10. Splunk proizvodi su različitih vrsta kao što su Splunk Enterprise, Splunk Cloud, Splunk svjetlo i Splunk Universal Forwarder Enterprise Security, Service Intelligence itd., Spark pruža konfiguraciju, nadzor, vodič za podešavanje, sigurnost, raspoređivanje poslova i izgradnju iskre itd.,

11. Splunk Web Framework pruža upravitelja pretraživanja, Splunk prikaz, jednostavan XML omotač i Splunk JS stog prikaz. Spark nudi Spark SQL, skupove podataka i okvire podataka. Spark Session in Spark može se koristiti za izradu okvira podataka iz postojećeg otpornog distribuiranog skupa podataka (RDD) koji je temeljna struktura podataka Spark-a.

12. Splunk ima i uslugu utemeljenu u oblaku za obradu poslova ili procesa prema potrebi poslovnog zahtjeva. Spark se lijeno učitava u smislu pokretanja posla gdje neće pokretati radnju sve dok i ako se ne pokrene posao.

13. Splunk Cloud ima nekoliko značajki za slanje podataka iz različitih izvora i razmjenu u oblaku. Iskrivanje struje ima mehanizam tolerancije greške gdje vraća izgubljeni rad i stanje izvan okvira bez dodatnih konfiguracija ili podešavanja.

14. Splunk Cloud ima mogućnosti gutanja, pohrane, prikupljanja podataka, pretraživanja i povezivanja sa Splunk Cloudom. Sparking streaming dostupan je kroz centralno spremište maven-a, a ovisnost se može dodati projektu pokretanja programa Spark Streaming.

Tablica za usporedbu splunk-a i iskre

Ispod je tablica za usporedbu Splunk-a i Spark-a

OSNOVA ZA USPOREDBA	Splunk	Iskra
definicija	Pretvara podatke o strojevima obrađujući ih u naše odgovore	Brzi klaster otvorenog koda za obradu velikih podataka
Prednost	To se može integrirati i s Hadoop-om (Horton radi dobavljač)	Više je preferirano i može se koristiti zajedno s mnogim projektima Apache
Jednostavnost korištenja	Jednostavnije za korištenje putem konzole	Lakše je pozivati API-je i koristiti
Platforma	Operira pomoću ugrađenog klastera	Operira pomoću trećih proizvođača klastera
Općenitost	Koriste ga mnoge tvrtke iz bogatstva 100	Otvoreni izvor i koriste ga mnoge velike tvrtke koje se temelje na podacima
Zajednica	Velika zajednica korisnika za interakciju	Nešto veća zajednica korisnika
Suradnici	Više suradnika	Vrlo veliki suradnici s otvorenim kodom
Vrijeme izvođenja	Runtime je vrlo visok	Provodi se procesi 100 puta brže od Hadoopa

Zaključak - Splunk vs Spark

Splunk se može koristiti za integraciju s tvrtkama koje imaju velike podatke o korisničkoj bazi kao što su prijevoz, bankarstvo i financijske institucije, dok Spark ima različite vrste osnovnih okvira i grupu aplikacijskih programskih sučelja (API) gdje se može koristiti za integraciju s mnogim Hadoop-om temeljene tehnologije ili projekti.

Iskre se može preferirati za operacije brzih klastera, a Splunk ima ograničenu bazu API-jeva s manje integracijskih sadržaja, ali koja se također može integrirati s Hadoop okvirom koji pruža Horton radi dobavljač. Spark može biti bolji ako ima veliku korisničku bazu zajednice i više mogućnosti integracije s mnogim bazama podataka i platformama ili softverskim aplikacijama.

Preporučeni članak

Ovo je vodič za Splunk vs Spark, njihovo značenje, usporedba "Head to Head", ključne razlike, tablica usporedbe i zaključak. Možete pogledati i sljedeće članke da biste saznali više -