Splunk vs Spark- 8 tärkeintä oppiavaa eroa

Erot Splunkin ja Sparkin välillä

Splunkia käytetään koneen muodostamien suurten tietojen hakuun, seurantaan ja analysointiin verkkoliittymien avulla. Sitä käytetään konetietojen muuttamiseen vastauksiksi. Splunk antaa reaaliaikaisia vastauksia, jotka täyttävät asiakas- tai yritysvaatimukset, ja Fortune 100 -yrityksestä 85 luottaa Splunkiin. Apache Spark on erittäin nopea ja sitä voidaan käyttää suuren mittakaavan tietojenkäsittelyyn, joka kehittyy nykyään loistavasti. Siitä on tullut vaihtoehto monille olemassa oleville suurten tietojenkäsittelyvälineille suurten tietotekniikoiden alalla. Apache Sparkkia voidaan käyttää ohjelmien ajamiseen 100 kertaa nopeammin kuin Map Reduce -työt Hadoop-ympäristössä, mikä tekee siitä parempana.

Head to Head -vertailu Splunk vs. Spark (Infographics)

Alla on kahdeksan parhainta vertailua Splunk vs. Spark

Tärkeimmät erot Splunk vs. Spark: n välillä

Splunk on iso tietojen analysointityökalu, jonka on kehittänyt amerikkalainen monikansallinen yritys Splunk, jonka kotipaikka on Kalifornia, USA. Splunk on myös tehnyt yhteistyötä Horton-tehtaiden myyjän kanssa, joka on Hadoop-ympäristötoimittaja. Spark on avoimen lähdekoodin klusterin laskentajärjestelmä, jonka on kehittänyt Apache Software Foundation, jonka alun perin kehitti Kalifornian Berkeleyn yliopisto ja joka lahjoitettiin myöhemmin Apache-säätiölle avoimen lähdekoodin tekemiseksi.

Alla on luettelo pisteistä, kuvaile tärkeimmät erot Splunk vs. Spark välillä

1. Splunkia voidaan käyttää suuren tietomäärän etsimiseen SP: n (Splunk Search Processing Language) avulla. Spark on joukko sovellusohjelmointirajapintoja (API) kaikista olemassa olevista Hadoop-liittyvistä hankkeista, yli 30. Spark voidaan suorittaa Hadoop- tai Amazon AWS -pilvessä luomalla Amazon EC2 (Elastic Cloud Compute) ilmentymän tai itsenäisen klusteritilan, ja se voi myös käyttää erilaisia tietokantoja, kuten Cassandra, Amazon DynamoDB jne.,

2. Splunk-käsitteisiin sisältyy tapahtumia, metriikkaa, kenttiä, isäntä-, lähde- ja lähdetyyppejä, hakemisto-aikaa, hakuaikaa ja hakemistoja. Spark tarjoaa korkean tason sovellusliittymiä eri ohjelmointikielissä, kuten Java, Python, Scala ja R-ohjelmointi.

3. Splunkin ydinominaisuuksia ovat haku, raportti, hallintapaneeli ja hälytykset, kun taas Sparkilla on ydinominaisuuksia, kuten Spark Core, Spark SQL, M Lib (Machine Library), Graph X (kuvaajan käsittelyyn) ja Spark Streaming.

4. Splunkia käytetään lähteestä poimittujen suuren mittakaavan tietojen käyttöönottoon ja käyttämiseen, etsimiseen, skaalaamiseen ja analysointiin. Spark-klusteritilaa voidaan käyttää virtaamaan ja käsittelemään eri klusterien tietoja suuren mittakaavan datan käsittelemiseksi nopeasti ja rinnakkain.

5. Splunk-ylläpitotilaa voidaan käyttää indeksien ja indeksiklusterien hallintaan ja ylläpitämiseen, kun taas Spark Cluster -tilassa sovellukset toimivat klusterin yksittäisinä prosesseina.

6. Splunkin ylläpitotila voidaan ottaa käyttöön käyttämällä komentoriviliittymää, joka on käytettävissä klusterin muodostamisen jälkeen. Spark-klusterin komponentit ovat Driver Manager, Driver Program ja Worker Nodes.

7. Splunkin klusterinhallinta voidaan suorittaa käyttämällä yhtä isäntäsolmua ja useita solmuja on olemassa etsimään ja indeksoimaan tietoja etsimistä varten. Sparkilla on saatavana erityyppisiä klusterinhallintaohjelmia, kuten HADOOP Yarn-klusterinhallinta, itsenäinen tila (jo käsiteltiin edellä), Apache Mesos (yleinen klusterinhallinta) ja Kubernetes (kokeellinen, joka on avoimen lähdekoodin järjestelmä automaation käyttöönotolle).

8. Splunkin klusteritoiminnot voidaan tutkia eri käsitteillä, joita kutsutaan hakukertoimeksi, replikaatiofaktoriksi ja kauhoiksi. Spark-klusterikomponenttitoiminnoissa on tehtävät, välimuisti ja suorittajat työntekijän solmun sisällä, jossa klusterin hallinnalla voi olla useita työntekijän solmuja.

9. Splunk tarjoaa sovellusliittymä-, näkymä- ja hakupalvelimen vuorovaikutukseen tietojen kanssa. Spark Cluster -laskentajärjestelmä antaa kuoren analysoida tietoja vuorovaikutteisesti ja tehokkaasti.

10. Splunk-tuotteet ovat erityyppisiä, kuten Splunk Enterprise, Splunk Cloud, Splunk light ja Splunk Universal Forwarder Enterprise Security, Service Intelligence jne., Spark tarjoaa kokoonpanon, seurannan, viritysoppaan, turvallisuuden, työaikataulut ja Spark-rakennuksen jne.,

11. Splunk Web Framework tarjoaa hakupalvelun, Splunk-näkymän, yksinkertaisen XML-kääreohjelman ja Splunk JS -pino-näkymän. Spark tarjoaa Spark SQL: n, tietoaineistot ja tietokehykset. Spark-Spark-istunnossa voidaan luoda tietokehyksiä olemassa olevasta joustavasta hajautetusta tietojoukosta (RDD), joka on Sparkin perustiedot.

12. Splunkilla on myös pilvipohjainen palvelu prosessoida töitä tai prosesseja liiketoimintavaatimuksen mukaan. Spark ladataan laiskasti työn käynnistyksen suhteen, kun se ei laukaise toimintaa ennen kuin työ on käynnistynyt.

13. Splunk Cloud -palvelussa on useita ominaisuuksia tietojen lähettämiseksi eri lähteistä ja pilvien käyttöönotossa. Kipinävirtauksella on vikasietoisuusmekanismi, jossa se palauttaa kadonneen työn ja tilan pois laatikosta ilman ylimääräisiä kokoonpanoja tai asetuksia.

14. Splunk Cloudilla on kyky syödä, tallentaa, tiedonkeruuta, etsiä ja liittää Splunk Cloudiin. Spark Streaming on saatavana Mavenin keskusvaraston kautta, ja riippuvuus voidaan lisätä projektiin Spark Streaming -ohjelman suorittamiseksi.

Splunk vs. kipinävertailutaulukko

Alla on vertailutaulukko Splunk vs Spark

PERUSTA VERTAILU	Splunk	Kipinä
Määritelmä	Kääntää koneistotiedot käsittelemällä ne vastaukseemme	Nopea avoimen lähdekoodin klusteri isojen tietojen käsittelyyn
etusija	Tämä voidaan integroida myös Hadoopiin (Hortonin toimittaja)	Suositeltavampi ja sitä voidaan käyttää monien Apache-projektien kanssa
Helppokäyttöisyys	Helpointa käyttää konsolin kautta	Helpointa soittaa sovellusliittymille ja käyttää
foorumi	Toimitaan käyttämällä sisäänrakennettua klusteria	Toiminnassa käytetään ulkopuolisia klusterinhallintaohjelmia
yleisyys	Monien omaisuuden 100 yrityksen käyttämät	Avoin lähdekoodi, ja sitä käyttävät monet suuret datapohjaiset yritykset
Yhteisö	Suuri käyttäjäkuntayhteisö vuorovaikutukseen	Hieman enemmän käyttäjäkuntayhteisöä
Osallistujat	Lisää avustajia	Erittäin suuret avoimen lähdekoodin avustajat
Ajoaika	Suorituksen kesto on erittäin korkea	Suorittaa prosessit 100 kertaa nopeammin kuin Hadoop

Johtopäätös - Splunk vs Spark

Splunkia voidaan käyttää integroitumiseen yrityksiin, joilla on suuria asiakaskantatietoja, kuten kuljetus-, pankki- ja finanssilaitokset, kun taas Sparkilla on erityyppisiä ydinkehyksiä ja sovellusohjelmointirajapintojen (API) ryhmä, jossa sitä voidaan käyttää integroitumaan monien Hadoop-ohjelmien kanssa. perustuvia tekniikoita tai projekteja.

Sparkia voidaan suosia salamannopeassa klusteroinnissa ja Splunkilla on rajallinen rajapinta sovellusliittymistä, joissa on vähemmän integraatiopalveluita, mutta joka voidaan myös integroida Horton-tehtaiden myyjän tarjoamaan Hadoop-kehykseen. Sparkia voidaan suosia paremmin, sillä sillä on suuri yhteisön käyttäjäkunta ja enemmän integrointivaihtoehtoja monien tietokantojen ja alustojen tai ohjelmistosovellusten kanssa.

Suositeltava artikkeli

Tämä on opas kohtaan Splunk vs Spark, niiden merkitys, Head to Head -vertailu, keskeiset erot, vertailutaulukko ja johtopäätös. Voit myös katsoa seuraavia artikkeleita saadaksesi lisätietoja -