Wprowadzenie do Hadoop i Splunk
Mówiąc prościej, Hadoop stanowi ramy przetwarzania „Big Data”. Hadoop używa rozproszonego systemu plików i algorytmu zmniejszania mapy do przetwarzania dużych ilości danych.
Splunk to narzędzie do monitorowania. Oferuje platformę do analizy dzienników, analizuje dane dziennika i tworzy z nich wizualizacje. Splunk ułatwia oprogramowanie do indeksowania, wyszukiwania, monitorowania i analizy danych maszynowych za pośrednictwem interfejsu internetowego.
Bezpośrednie porównania między Hadoop a Splunk (infografiki)
Poniżej znajduje się Porównanie 7 między Hadoop a Splunk
Kluczowe różnice między Hadoop a Splunk
Poniżej znajdują się różnice między Hadoop i Splunk
- Hadoop zapewnia wgląd i ukryte wzorce, przetwarzając i analizując Big Data pochodzące z różnych źródeł, takich jak aplikacje internetowe, dane telematyczne i wiele innych.
- W klastrze Hadoop istotnymi komponentami są rozproszony system plików HDFS Hadoop, Hadoop MapReduce i jeszcze inny negocjator zasobów. Konfiguracja Hadoop obejmuje węzeł Nazwa / Węzeł główny i Węzeł danych / Węzeł roboczy, które są podstawą klastra Hadoop
- Węzeł nazw : Węzeł nazw jest procesem w tle, działa na węźle głównym / węźle głównym Hadoop. Węzeł nazw zapisuje wszystkie metadane wszystkich węzłów roboczych w klastrze Hadoop, takie jak ścieżka pliku, nazwa pliku, identyfikator bloku, lokalizacja bloku itp.
- DataNode: DataNode to proces działający w tle, działający na węzłach roboczych / podrzędnych w klastrze Hadoop. W Hadoop podczas przetwarzania pliki wejściowe zostaną podzielone na mniejsze fragmenty / bloki, te bloki lub fragmenty zostaną zapisane w DataNode. DataNode przechowuje rzeczywiste dane; jest to powód, dla którego węzły danych powinny mieć więcej miejsca na dysku. DataNode jest odpowiedzialny za operacje odczytu / zapisu na dyskach.
- Praca Splunk można podzielić na trzy fazy: Faza 1 : Zbierz dane z tylu źródeł, ile potrzeba. Faza 2: Przekształcanie danych w rozwiązania. Faza 3: Reprezentowanie odpowiedzi w formie wizualnej; raporty, interaktywny wykres lub wykres itp
- Splunk zaczyna się od indeksowania, które jest niczym innym jak zbieraniem danych ze wszystkich źródeł i łączeniem ich w scentralizowane indeksy.
- Indeksy pomagają Splunk w szybkim przeszukiwaniu dzienników ze wszystkich serwerów. Splunk przechowuje indeksy i skorelowane dane w czasie rzeczywistym w repozytorium z możliwością wyszukiwania, z którego może tworzyć i generować wykresy, raporty, alerty, wizualizacje i pulpity nawigacyjne.
- MapReduce to oprogramowanie, które daje platformę do pisania kodu / aplikacji do przetwarzania dużych ilości danych równolegle w bardzo dużych klastrach. MapR obejmuje dwa różne zadania; Mapuj zadanie i zmniejszaj zadanie
- Zadanie mapy: Mapper jest odpowiedzialny za przekształcanie danych wejściowych w zestawy danych, w których poszczególne elementy danych są dzielone na pary klucz-wartość (krotki).
- Ogranicz zadanie: Reduktor pobiera dane wyjściowe z Mappera jako dane wejściowe i łączy krotki danych wyników w mniejszy zestaw krotek. Reduktor będzie działał po Mapper.
- Pozostałe elementy struktury MapR to Job Tracker i Task Tracker. Składa się z jednego głównego narzędzia do śledzenia zadań i po jednym narzędziu do śledzenia zadań na węzeł klastra, a moduł główny jest odpowiedzialny za monitorowanie zasobów, śledzenie i planowanie zadań urządzeń podrzędnych. Task Tracker wykona zadania zgodnie z poleceniami węzła głównego i okresowo przekaże informacje o stanie zadania do głównego
- Podczas gdy w Splunk indeksowanie jest głównym procesem analizy dzienników. Splunk może łatwo indeksować dane z wielu źródeł, takich jak pliki i katalogi, ruch sieciowy, dane maszynowe i wiele innych. Splunk może również obsługiwać dane szeregów czasowych.
- Splunk używa standardowych interfejsów API do łączenia się z aplikacjami i urządzeniami w celu uzyskania danych źródłowych. Natomiast w przypadku baz danych Splunk ma DB Connect do łączenia się z wieloma relacyjnymi bazami danych. Użytkownik może to wykorzystać do importowania danych strukturalnych i wykonywania zaawansowanych operacji indeksowania, analiz, pulpitów nawigacyjnych i wizualizacji.
Tabela porównawcza Hadoop vs Splunk
| Hadoop | Splunk | |
| Definicja | Hadoop to produkt typu open source. Jest to struktura umożliwiająca przechowywanie i przetwarzanie dużych zbiorów danych przy użyciu HDFS i MapR. | Splunk to narzędzie do monitorowania w czasie rzeczywistym. Może to dotyczyć aplikacji, bezpieczeństwa, zarządzania wydajnością itp. |
| składniki |
|
|
| Architektura / wdrożenie | Architektura Hadoop podąża za modą rozproszoną i jest to architektura Master-Worker (klaster) do przekształcania i analizy dużych zbiorów danych za pomocą programu Hadoop MapReduce | Architektura Splunk obejmowała komponenty odpowiedzialne za przyjmowanie danych, indeksowanie i analizy. Wdrożenie Splunk może być niezależne i rozproszone dwóch typów. |
| Relacja | Hadoop przekazuje zestawy wyników do Splunk | Gromadzenie danych i przetwarzanie będzie wykonywane przez Hadoop, wizualizacja tych wyników i raportowanie przez Splunk. |
| Korzyści / funkcje | Hadoop rozpoznaje Statystyki w surowych danych i pomaga firmom dokonywać dobrych wyborów.
| Splunk zapewnia inteligencję operacyjną w celu optymalizacji kosztów operacji IT.
|
| Produkty / Produkty względne |
| Produkty Splunk:
|
| Używany do |
|
|
Wnioski - Hadoop kontra Splunk
Zarówno Hadoop, jak i Splunk pomagają w uzyskiwaniu szybkich informacji z Big Data. Jak omówiono powyżej, Hadoop przekazuje wyniki do Splunk, przy pomocy tych informacji Splunk może tworzyć wizualizacje i ekrany za pośrednictwem interfejsu internetowego.
Polecane artykuły
Jest to przewodnik po Hadoop i Splunk, ich znaczeniu, bezpośrednim porównaniu, kluczowych różnicach, tabeli porównawczej i wnioskach. Możesz także przejrzeć następujące artykuły, aby dowiedzieć się więcej -
- Hadoop vs Elasticsearch - Który jest bardziej przydatny
- Przydatna różnica między Hadoop a Redshift
- Hadoop vs Hive - Znajdź najlepsze różnice
- 7 najlepszych różnic między Hadoop a HBase
- Niesamowite różnice Splunk vs Nagios
- Hadoop vs Spark: Korzyści