Hadoop vs Splunk - pronađite najbolje 7 razlike

• Uvod u Hadoop i Splunk

Uvod u Hadoop i Splunk

Hadoop je, jednostavnije rečeno, okvir za obradu 'velikih podataka'. Hadoop koristi distribuirani datotečni sustav i algoritam smanjenja mapa za obradu opterećenja podataka.

Splunk je alat za praćenje. Nudi platformu za analizu dnevnika, analizira podatke dnevnika i stvara vizualizacije iz njih. Splunk olakšava softver za indeksiranje, pretraživanje, nadzor i analizu podataka o strojevima, putem internetskog sučelja.

Usporedba između Hadoopa i Splunka (Infographics)

Ispod je usporedba 7 između Hadoopa i Splunka

Ključne razlike između Hadoopa i Splunka

Ispod su razlike između Hadoopa i Splunka

• Hadoop daje uvid i skrivene obrasce obradom i analizom velikih podataka koji dolaze iz različitih izvora poput web aplikacija, telematičkih podataka i mnogih drugih.
• U klasteru Hadoop, vitalne komponente su Hadoop distribuirani datotečni sustav-HDFS, Hadoop MapReduce i još jedan pregovarač o resursima. Hadoop postavljanje uključuje čvor Ime / Glavni čvor i Data čvor / Worker čvor koji su okosnica Hadoop skupa
• Naziv čvora : Naziv čvor je pozadinski proces, koji se izvodi na glavnom čvoru Hadoop / Head čvor. Ime čvora sprema sve metapodatke svih radničkih čvorova u Hadoop grupi, kao što su Put datoteka, Naziv datoteke, ID bloka, Blokiranje itd.
• DataNode: DataNode je pozadinski proces, izvodi se na radnički / podređeni čvorovi u Hadoop grupi. U Hadoopu će se tijekom obrade ulazne datoteke razbiti na manje komade / blokove, a ovi blokovi ili komadići bit će pohranjeni u DataNode. DataNode pohranjuje stvarne podatke; to je razlog zbog kojeg čvorovi podataka trebaju imati više prostora na disku. DataNode je odgovoran za čitanje / pisanje na diskove.
• Splunk rad može se podijeliti u tri faze: Phase1: Prikupljanje podataka iz onoliko izvora koliko je potrebno. Faza 2: Pretvaranje podataka u rješenja. Faza 3: predstavljanje odgovora u vizualnom obliku; izvješća, interaktivni grafikon ili grafikon itd
• Splunk započinje indeksiranjem, a to je samo prikupljanje podataka iz svih izvora i njihovo kombiniranje u centralizirane indekse.
• Indeksi pomažu Splunku da brzo pretraži zapisnike sa svih poslužitelja. Splunk pohranjuje indekse i povezuje podatke u stvarnom vremenu u repo za pretraživanje iz kojeg se može kreirati i generirati grafikoni, izvještaji, upozorenja, vizualizacije i nadzorne ploče.
• MapReduce je softver koji pruža platformu za pisanje koda / aplikacija za obradu velikih količina podataka paralelno na klasterima koji su veoma veliki. MapR uključuje dva različita zadatka; Zadajte kartu i smanjite zadatak
• Zadatak karte: Mapper je odgovoran za pretvaranje ulaznih podataka u skupove podataka, gdje su pojedini podatkovni elementi raščlanjeni na parove ključ-vrijednost (tupolovi).
• Zadatak smanjenja: Reduktor uzima izlaz iz Mappera kao ulaz i kombinira te kopče podataka s rezultatima u manji skup tupola. Reduktor će raditi nakon Mappera.
• Ostale komponente okvira MapR su Job Tracker i Task Tracker. Sastoji se od jednog pratioca Job Tracker-a i Slave-a, zadanog praćenja zadataka po čvoru klastera, a master je odgovoran za nadgledanje resursa, praćenje i zakazivanje poslova robova. Program za praćenje zadataka izvršavaće zadatke prema uputi Master čvora i periodično daje informaciju-status zadatka da se svlada
• Dok je u indeksu splunk-a glavni postupak analize zapisnika. Splunk može lako indeksirati podatke iz mnogih izvora, kao što su Datoteke i direktoriji, Mrežni promet, Strojni podaci i mnogi drugi. Splunk se također može baviti podacima vremenske serije.
• Splunk koristi standardne API-je za povezivanje s aplikacijama i uređajima za dobivanje izvornih podataka. Dok se za baze podataka nalazi, Splunk ima DB Connect za povezivanje s mnogim relacijskim bazama podataka. Korisnik to može koristiti za uvoz strukturiranih podataka i za izvršavanje moćnih indeksiranja, analiza, nadzornih ploča i vizualizacija.

Usporedna tablica Hadoop vs Splunk

	Hadoop	Splunk
definicija	Hadoop je proizvod otvorenog koda. To je okvir koji omogućava pohranjivanje i obradu velikih podataka koristeći HDFS i MapR.	Splunk je alat za praćenje u stvarnom vremenu. To bi mogla biti aplikacija, sigurnost, upravljanje performansama itd.
komponente	HDFS - Hadoop distribuirani datotečni sustav Algoritmi za smanjenje karte PRIJA - Još jedan pregovarač o resursima Relacijska baza podataka maper Redukcija	Splunk Indexer Splunk Head / forwarder Poslužitelj za implementaciju
Arhitektura / implementaciju	Hadoop arhitektura slijedi distribuiranu modu i to je Master-Worker arhitektura (klaster) za transformaciju i analizu velikih podataka s pomoću Hadoop MapReduce programa	Splunk Arhitektura je uključivala komponente koje su zadužene za unos podataka, indeksiranje i analizu. Splunk implementacija može biti dva tipa samostalna i distribuirana.
Odnos	Hadoop rezultate rezultata postavlja na Splunk	Prikupljanje podataka i obradu obavljat će Hadoop, vizualizaciju tih rezultata i izvještavanje će obavljati Splunk.
Prednosti / značajke	Hadoop prepoznaje uvide u sirovim podacima i pomaže poduzeću da donese dobar izbor. savitljivost Isplativo skalabilnost Replikacija podataka Vrlo brzo u obradi podataka Poboljšava angažman kupaca Minimizira rizike analizom podataka Pomaže u poboljšanju performansi ublažavanjem rizika	Splunk daje operativnu inteligenciju kako bi optimizirao troškove IT operacija. Splunk prikuplja i indeksira podatke iz mnogih izvora, bilo da su strukturirani ili nestrukturirani. Praćenje u stvarnom vremenu. Splunk ima vrlo moćne mogućnosti pretraživanja, analize i vizualizacije. Splunk podržava izvještavanje i uzbunu. Splunk podržava lokalnu instalaciju softvera i uslugu oblaka.
Proizvodi / Relativni proizvodi	Hortonworks Hadoop Iskra R poslužitelj Interaktivni upit HBase itd	Splunk proizvodi: Splunk Enterprise Splunk Cloud Splunk Light Splunk Enterprise Security Splunk It Service Intelligence i Splunk ponašanje korisnika Analitika
Koristi za	Financijska domena Otkrivanje i sprečavanje prijevara maloprodaja Društvene mreže itd	Izradite nadzorne ploče za vizualizaciju i analizu rezultata Pratite poslovne metrike Analizirajte performanse sustava Pohranite i preuzmite podatke za kasniju upotrebu. Koristi se u zdravstvu, financijama, velikim podacima itd.

Zaključci - Hadoop vs Splunk

Hadoop i Splunk pomažu u izvlačenju brzih uvida iz Big Data-a. Kao što je gore raspravljeno, Hadoop rezultate prosljeđuje Splunku, zahvaljujući tim informacijama Splunk može stvoriti vizualizacije i prikaze putem internetskog sučelja.

Preporučeni članci

Ovo je vodič za Hadoop i Splunk, njihovo značenje, usporedbu između glave, ključne razlike, tablicu usporedbe i zaključak. Možete pogledati i sljedeće članke da biste saznali više -

1. Hadoop vs Elasticsearch - koji je korisniji
2. Korisna razlika između Hadoopa i Redshifta
3. Hadoop vs košnica - saznajte najbolje razlike
4. 7 najboljih razlika između Hadoopa i HBasea
5. Splunk vs Nagios Nevjerojatne razlike
6. Hadoop vs Spark: Prednosti