Splunk vs Spark - 8 najważniejszych różnic do nauczenia się

Różnice między Splunk a Spark

Splunk służy do wyszukiwania, monitorowania i analizy dużych danych generowanych przez maszynę za pomocą interfejsów sieciowych. Służy do przekształcania danych maszynowych w nasze odpowiedzi. Splunk udziela odpowiedzi w czasie rzeczywistym, które spełniają wymagania klienta lub firmy, a Splunk cieszy się zaufaniem 85 firm z listy Fortune 100. Apache Spark jest bardzo szybki i może być używany do przetwarzania danych na dużą skalę, który ewoluuje obecnie świetnie. Stał się alternatywą dla wielu istniejących narzędzi do przetwarzania danych na dużą skalę w obszarze technologii dużych zbiorów danych. Apache Spark może być używany do uruchamiania programów 100 razy szybciej niż zadania Map Reduce w środowisku Hadoop, co czyni to bardziej preferowanym.

Bezpośrednie porównanie Splunk vs Spark (infografiki)

Poniżej znajduje się porównanie Top 8 między Splunk a Spark

Kluczowe różnice między Splunk a Spark

Splunk to narzędzie do analizy dużych zbiorów danych opracowane przez amerykańską międzynarodową korporację Splunk z siedzibą w Kalifornii w USA. Splunk współpracował również z dostawcą robót Horton, który jest dostawcą środowiska Hadoop. Spark to open-source klastrowe środowisko obliczeniowe opracowane przez Apache Software Foundation, które zostało pierwotnie opracowane przez University of California Berkeley i zostało przekazane na rzecz Apache Foundation później, aby stało się open source.

Poniżej znajdują się listy punktów, opisz kluczowe różnice między Splunk a Spark

1. Splunk może być używany do wyszukiwania dużej ilości danych za pomocą SP (Splunk Search Processing Language). Spark to zestaw interfejsów programowania aplikacji (API) spośród wszystkich istniejących projektów związanych z Hadoop ponad 30. Spark może być uruchamiany w chmurze Hadoop lub Amazon AWS przez utworzenie instancji Amazon EC2 (Elastic Cloud Compute) lub samodzielnego trybu klastra, a także może dostęp do różnych baz danych, takich jak Cassandra, Amazon DynamoDB itp.,

2. Koncepcje Splunk obejmują zdarzenia, metryki, pola, host, typy źródła i źródła, czas indeksowania, czas wyszukiwania i indeksy. Spark zapewnia interfejsy API wysokiego poziomu w różnych językach programowania, takich jak Java, Python, Scala i R. Programowanie.

3. Główne funkcje Splunk obejmują wyszukiwanie, raport, pulpit nawigacyjny i alerty, podczas gdy Spark ma podstawowe funkcje, takie jak Spark Core, Spark SQL, M Lib (biblioteka maszyn), Graph X (do przetwarzania wykresów) i Spark Streaming.

4. Splunk służy do wdrażania i używania, wyszukiwania, skalowania i analizy wyodrębnionych danych na dużą skalę ze źródła. Tryb klastra Spark może być używany do przesyłania strumieniowego i przetwarzania danych w różnych klastrach dla danych na dużą skalę w celu szybkiego i równoległego przetwarzania.

5. Tryb konserwacji Splunk może być używany do zarządzania indeksami i klastrami indeksów oraz do ich utrzymywania, podczas gdy tryb Spark Cluster będzie miał aplikacje działające jako pojedyncze procesy w klastrze.

6. Tryb konserwacji w Splunk można włączyć za pomocą opcji Interfejs wiersza poleceń dostępnej po utworzeniu klastra. Składniki klastra Spark to Driver Manager, Driver Program i Worker Nodes.

7. Zarządzanie klastrami w Splunk może odbywać się za pomocą jednego węzła głównego i istnieje wiele węzłów do wyszukiwania i indeksowania danych do przeszukiwania. Spark ma różne typy menedżerów klastrów, takie jak menedżer klastrów HADOOP Yarn, tryb autonomiczny (już omówiony powyżej), Apache Mesos (ogólny menedżer klastrów) i Kubernetes (eksperymentalny, który jest systemem open source do wdrażania automatyzacji).

8. Funkcje klastrowe Splunk mogą być badane za pomocą różnych pojęć zwanych współczynnikiem wyszukiwania, współczynnikiem replikacji i segmentami. Funkcje komponentu klastra Spark mają zadania, pamięć podręczną i executory w węźle procesu roboczego, w którym menedżer klastra może mieć wiele węzłów procesu roboczego.

9. Splunk zapewnia interfejs API, menedżera przeglądania i wyszukiwania do interakcji z danymi. Framework obliczeniowy Spark Cluster zapewnia powłokę do interaktywnej i wydajnej analizy danych.

10. Produkty Splunk to różne typy, takie jak Splunk Enterprise, Splunk Cloud, Splunk light i Splunk Universal Forwarder Enterprise Security, Service Intelligence itp., Spark zapewnia konfigurację, monitorowanie, przewodnik dostrajania, bezpieczeństwo, planowanie zadań i budowanie Spark itp.,

11. Splunk Web Framework zapewnia menedżer wyszukiwania, widok Splunk, proste opakowanie XML i widok stosu Splunk JS. Spark zapewnia Spark SQL, zestawy danych i ramki danych. Spark Session in Spark może być wykorzystywany do tworzenia ramek danych z istniejącego Resilient Distributed Dataset (RDD), który jest podstawową strukturą danych Spark.

12. Splunk oferuje również chmurową usługę do przetwarzania zadań lub procesów zgodnie z wymaganiami biznesowymi. Spark jest leniwie obciążony pod względem wyzwalania zadania, w którym nie będzie uruchamiał działania, dopóki zadanie nie zostanie uruchomione.

13. Splunk Cloud ma kilka funkcji wysyłania danych z różnych źródeł i wdrażania w chmurze. Strumieniowanie iskrowe ma mechanizm odporności na uszkodzenia, w którym odzyskuje utraconą pracę i stan od razu po wyjęciu z pudełka, bez żadnych dodatkowych konfiguracji lub konfiguracji.

14. Splunk Cloud ma możliwości przetwarzania, przechowywania, gromadzenia danych, wyszukiwania i łączności z Splunk Cloud. Spark Streaming jest dostępny za pośrednictwem centralnego repozytorium maven, a zależność można dodać do projektu, aby uruchomić program Spark Streaming.

Tabela porównawcza Splunk vs Spark

Poniżej znajduje się tabela porównawcza między Splunk a Spark

PODSTAWA DO PORÓWNANIE	Splunk	Iskra
Definicja	Przekształca dane maszynowe, przetwarzając je na nasze odpowiedzi	Szybki klaster typu open source do przetwarzania dużych zbiorów danych
Pierwszeństwo	Można to również zintegrować z Hadoop (sprzedawca Horton)	Bardziej preferowany i może być używany wraz z wieloma projektami Apache
Łatwość użycia	Łatwiejszy w użyciu za pomocą konsoli	Łatwiej jest wywoływać interfejsy API i korzystać z nich
Platforma	Obsługiwany za pomocą wbudowanego klastra	Obsługiwane za pomocą zewnętrznych menedżerów klastrów
Ogólność	Korzysta z niego wiele firm o wartości 100 firm	Open source i jest używany przez wiele dużych firm opartych na danych
Społeczność	Duża baza użytkowników do interakcji	Nieco większa baza użytkowników
Współtwórcy	Więcej współpracowników	Bardzo duzi współautorzy open source
Czas pracy	Czas działania jest bardzo wysoki	Uruchamia procesy 100 razy szybciej niż Hadoop

Wniosek - Splunk vs Spark

Splunk może być używany do integracji z firmami posiadającymi duże bazy danych klientów, takie jak transport, bankowość i instytucje finansowe, podczas gdy Spark ma różne typy podstawowych środowisk i grupę interfejsów programowania aplikacji (API), gdzie może być stosowany do integracji z wieloma Hadoop oparte na technologiach lub projektach.

Spark może być preferowany do błyskawicznych operacji klastrowania i podczas gdy Splunk ma pewną ograniczoną bazę interfejsów API z mniejszą liczbą funkcji integracji, ale które mogą być również zintegrowane ze strukturą Hadoop dostarczoną przez dostawcę robót Horton. Lepiej jest preferować Spark, który ma dużą bazę użytkowników społeczności i więcej opcji integracji z wieloma bazami danych i platformami lub aplikacjami.

Polecany artykuł

Jest to przewodnik po Splunk vs Spark, ich znaczeniu, porównaniu bezpośrednim, kluczowych różnicach, tabeli porównawczej i wnioskach. Możesz także przejrzeć następujące artykuły, aby dowiedzieć się więcej -