Splunk vs Spark - 8 najdôležitejších rozdielov, ktoré sa treba naučiť

Rozdiely medzi Splunk vs Spark

Splunk sa používa na vyhľadávanie, monitorovanie a analýzu veľkých údajov generovaných strojom pomocou webových rozhraní. Používa sa na premenu strojových údajov na naše odpovede. Splunk poskytuje odpovede v reálnom čase, ktoré spĺňajú požiadavky zákazníkov alebo firmy a Splunk je dôverovaný 85 zo 100 spoločností z rebríčka Fortune 100. Apache Spark je veľmi rýchly a dá sa použiť na rozsiahle spracovanie dát, ktoré sa v súčasnosti vyvíjajú skvele. Stala sa alternatívou k mnohým existujúcim rozsiahlym nástrojom na spracovanie údajov v oblasti veľkých dátových technológií. Aplikáciu Apache Spark je možné použiť na spúšťanie programov 100-krát rýchlejšie ako úlohy Map Reduce v prostredí Hadoop, čím sa stáva výhodnejšia.

Porovnanie medzi hlavami medzi Splunk vs Spark (infografika)

Nasleduje Top 8 Porovnanie medzi Splunk vs Spark

Kľúčové rozdiely medzi Splunk vs Spark

Splunk je veľký nástroj na analýzu údajov vyvinutý americkou nadnárodnou spoločnosťou Splunk so sídlom v Kalifornii v USA. Splunk tiež spolupracoval s predajcom diel Horton, ktorý je poskytovateľom prostredia Hadoop. Spark je platforma pre vytváranie klastrov s otvoreným zdrojovým kódom vyvinutá spoločnosťou Apache Software Foundation, ktorá bola pôvodne vyvinutá na kalifornskej univerzite v Berkeley a neskôr bola udelená spoločnosti Apache Foundation, aby sa stal otvoreným zdrojom.

Nižšie sú uvedené zoznamy bodov, popíšte kľúčové rozdiely medzi Splunk vs Spark

1. Splunk možno použiť na vyhľadávanie veľkého množstva údajov pomocou SP (Splunk Search Processing Language). Spark je sada aplikačných programovacích rozhraní (API) zo všetkých existujúcich projektov súvisiacich s Hadoop viac ako 30. Spark možno spustiť na cloudovom serveri Hadoop alebo Amazon AWS vytvorením inštancie Amazon EC2 (Elastic Cloud Compute) alebo samostatného klastrového režimu a tiež môže prístup k rôznym databázam, napríklad Cassandra, Amazon DynamoDB atď.,

2. Rozdelené koncepty zahŕňajú udalosti, metriky, polia, hostiteľa, typy zdrojov a zdrojov, indexový čas, čas vyhľadávania a indexy. Spark poskytuje API na vysokej úrovni v rôznych programovacích jazykoch ako Java, Python, Scala a R Programming.

3. Medzi hlavné funkcie programu Splunk patria vyhľadávanie, prehľady, informačný panel a výstrahy, zatiaľ čo program Spark má základné funkcie, ako sú Spark Core, Spark SQL, M Lib (strojová knižnica), graf X (pre spracovanie grafov) a Spark Streaming.

4. Splunk sa používa na nasadenie a používanie, vyhľadávanie, škálovanie a analýzu extrahovaných rozsiahlych údajov zo zdroja. Režim klastra iskier sa dá použiť na streamovanie a spracovanie údajov v rôznych klastroch pre rozsiahle údaje, aby sa mohli spracovávať rýchlo a paralelne.

5. Režim splitunk údržby možno použiť na správu a údržbu indexov a klastrov indexov, zatiaľ čo v režime Spark Cluster budú aplikácie bežať ako jednotlivé procesy v klastri.

6. Režim údržby v Splunk je možné povoliť pomocou možnosti rozhrania príkazového riadku, ktorá je k dispozícii po vytvorení klastra. Komponenty klastra Spark sú Driver Driver, Driver Program a Worker Nodes.

7. Správa klastrov v Splunk sa dá vykonať pomocou jediného hlavného uzla a existuje viacero uzlov na prehľadávanie a indexovanie údajov na vyhľadávanie. Spark má k dispozícii rôzne typy klastrových manažérov, ako je klastrový manažér HADOOP priadze, samostatný režim (už diskutovaný vyššie), Apache Mesos (všeobecný manažér klastrov) a Kubernetes (experimentálny, čo je systém s otvoreným zdrojom pre nasadenie automatizácie).

8. Klastrové funkcie Splunk je možné študovať pomocou rôznych konceptov nazývaných Search factor, replication factor a Buckets. Funkcie komponentov klastra iskier majú vo vnútri pracovného uzla úlohy, medzipamäť a spustiteľné programy, v ktorých môže mať správca klastrov viacero pracovných uzlov.

9. Splunk poskytuje rozhranie API, prehliadač zobrazenia a vyhľadávania na interakciu s údajmi. Výpočtový rámec Spark Cluster poskytuje prostredie na interaktívnu a efektívnu analýzu údajov.

10. Splunk produkty sú rôzne typy ako Splunk Enterprise, Splunk Cloud, Splunk light a Splunk Universal Forwarder Enterprise Security, Service Intelligence atď., Spark poskytuje konfiguráciu, monitorovanie, ladiaci sprievodca, bezpečnosť, plánovanie úloh a budovanie Spark atď.,

11. Splunk Web Framework poskytuje manažéra vyhľadávania, Splunk view, Simple XML wrapper a Splunk JS Stack view. Spark poskytuje Spark SQL, dátové sady a dátové rámce. Reláciu Spark v programe Spark je možné použiť na vytvorenie dátových rámcov z existujúceho Resilient Distributed Dataset (RDD), ktorý je základnou dátovou štruktúrou programu Spark.

12. Splunk má tiež cloudovú službu na spracovanie úloh alebo procesov podľa potreby obchodných požiadaviek. Spark je lenivo zaťažený z hľadiska spúšťania úlohy, kde nespustí činnosť, kým a pokiaľ sa nespustí úloha.

13. Splunk Cloud má niekoľko funkcií na odosielanie údajov z rôznych zdrojov a na nasadenie v cloude. Streamovanie iskier má mechanizmus odolnosti voči chybám, kde obnovuje stratenú prácu a stav mimo poľa bez akýchkoľvek ďalších konfigurácií alebo nastavenia.

14. Splunk Cloud má možnosti prijímania, ukladania, zhromažďovania údajov, vyhľadávania a pripojenia pomocou Splunk Cloud. Spark Streaming je k dispozícii prostredníctvom centrálneho úložiska maven a závislosť sa môže pridať do projektu, aby sa spustil program Spark Streaming.

Porovnávacia tabuľka splunk verzus Spark

Nižšie je porovnávacia tabuľka medzi Splunk verzus Spark

ZÁKLAD PRE POROVNANIE	Splunk	iskra
definícia	Spracováva údaje o stroji ich spracovaním na naše odpovede	Rýchly klaster s otvoreným zdrojom pre spracovanie veľkých dát
prednosť	Toto môže byť tiež integrované s Hadoop (Horton works vendor)	Výhodnejšie a môže byť použitý spolu s mnohými projektmi Apache
Jednoduchosť použitia	Ľahšie sa používa prostredníctvom konzoly	Ľahšie volať API a používať
Plošina	Ovládané pomocou zabudovaného klastra	Prevádzkuje sa pomocou manažérov klastrov tretích strán
všeobecnosť	Využívajú ho mnohé spoločnosti, ktorých sa zúčastnilo 100 spoločností	Open source a používa ho mnoho veľkých spoločností založených na údajoch
spoločenstvo	Komunita s veľkou komunitou používateľov na interakciu	Mierne viac komunity používateľov
Prispievatelia	Viac prispievateľov	Veľmi veľkí prispievatelia
Beh programu	Runtime je veľmi vysoká	Spúšťa procesy 100-krát rýchlejšie ako Hadoop

Záver - Splunk vs Spark

Splunk sa dá použiť na integráciu so spoločnosťami, ktoré majú veľké údaje o zákazníckej základni, ako sú dopravné, bankové a finančné inštitúcie, zatiaľ čo program Spark má rôzne typy základných rámcov a skupinu rozhraní API (Application Programming Interfaces), kde sa dá použiť na integráciu s mnohými Hadoop technológie alebo projekty.

Spark môže byť preferovaný pre bleskovo rýchle klastrovacie operácie a zatiaľ čo Splunk má nejakú obmedzenú základňu API s menším počtom integračných zariadení, ale ktorý môže byť tiež integrovaný do rámca Hadoop poskytovaného dodávateľom diel Horton. Spark môže byť lepšie uprednostňovaný tým, že má veľkú komunitu používateľov a má viac možností integrácie s mnohými databázami a platformami alebo softvérovými aplikáciami.

Odporúčaný článok

Toto bol sprievodca Splunk verzus Spark, ich význam, porovnanie hlava-hlava, kľúčové rozdiely, porovnávacia tabuľka a záver. Ďalšie informácie nájdete aj v nasledujúcich článkoch -