Splunk vs Spark - 8 nejdůležitějších rozdílů, které je třeba se naučit

Rozdíly mezi Splunk vs Spark

Splunk se používá pro vyhledávání, monitorování a analýzu velkých dat generovaných strojem pomocí webových rozhraní. Slouží k přeměně strojních dat na naše odpovědi. Splunk dává odpovědi v reálném čase, které splňují požadavky zákazníků nebo podniků, a Splunk je důvěryhodný ze 85 společností z žebříčku Fortune 100. Apache Spark je velmi rychlý a lze jej použít pro rozsáhlé zpracování dat, které se dnes vyvíjí skvěle. Stala se alternativou pro mnoho existujících rozsáhlých nástrojů pro zpracování dat v oblasti velkých datových technologií. Apache Spark lze použít ke spuštění programů 100krát rychlejších než úlohy Map Reduce v prostředí Hadoop, což je výhodnější.

Srovnání hlava-hlava mezi Splunk vs Spark (infografika)

Níže je Top 8 Porovnání mezi Splunk vs Spark

Klíčové rozdíly mezi Splunk vs Spark

Splunk je velký nástroj pro analýzu dat vyvinutý americkou nadnárodní společností Splunk se sídlem v Kalifornii v USA. Splunk také spolupracoval s dodavatelem děl Horton, který je poskytovatelem prostředí Hadoop. Spark je open-source cluster computing computing framework vyvinutý Apache Software Foundation, který byl původně vyvinut University of California v Berkeley a byl darován Apache Foundation později, aby se stal open source.

Níže jsou uvedeny seznamy bodů, popište klíčové rozdíly mezi Splunk vs. Spark

1. Splunk lze použít k vyhledávání velkého množství dat pomocí SP (Splunk Search Processing Language). Spark je sada aplikačních programovacích rozhraní (API) ze všech existujících projektů souvisejících s Hadoop více než 30. Spark lze spustit na cloudu Hadoop nebo Amazon AWS vytvořením instance Amazon EC2 (Elastic Cloud Compute) nebo samostatného clusterového režimu a může také přístup k různým databázím, jako je Cassandra, Amazon DynamoDB atd.,

2. Rozdělené koncepty zahrnují události, metriky, pole, hostitele, zdroje a typy zdrojů, index-time, search-time a indexes. Spark poskytuje API na vysoké úrovni v různých programovacích jazycích, jako je Java, Python, Scala a R Programming.

3. Mezi hlavní funkce Splunk patří Search, Report, Dashboard a Alerts, zatímco Spark má základní funkce jako Spark Core, Spark SQL, M Lib (Machine Library), Graph X (pro zpracování grafů) a Spark Streaming.

4. Splunk se používá k nasazení a použití, vyhledávání, škálování a analýze extrahovaných velkoobjemových dat ze zdroje. Režim clusteru jisker lze použít k streamování a zpracování dat v různých klastrech pro rozsáhlá data za účelem rychlého a paralelního zpracování.

5. Režim správy splunk lze použít ke správě a údržbě indexů a klastrů indexů, zatímco v režimu Spark Cluster budou aplikace spuštěny jako jednotlivé procesy v klastru.

6. Režim údržby ve Splunk lze povolit pomocí možnosti rozhraní příkazového řádku, která je k dispozici po vytvoření clusteru. Komponenty clusteru Spark jsou Driver Driver, Driver Program a Worker Nodes.

7. Správa clusteru ve Splunk lze provést pomocí jediného hlavního uzlu a existuje více uzlů pro vyhledávání a indexování dat pro vyhledávání. Spark má k dispozici různé typy klastrových manažerů, jako je klastrový manažer HADOOP příze, samostatný režim (již diskutováno výše), Apache Mesos (generální manažer klastrů) a Kubernetes (experimentální, což je systém s otevřeným zdrojovým kódem pro nasazení automatizace).

8. Klastrové funkce Splunk lze studovat pomocí různých konceptů nazvaných Search factor, replication factor a Buckets. Funkce komponenty klastru jisker mají úkoly, mezipaměť a vykonavatele uvnitř pracovního uzlu, kde správce clusteru může mít více pracovních uzlů.

9. Splunk poskytuje rozhraní API, správce zobrazení a vyhledávání pro interakci s daty. Výpočtový rámec Spark Cluster poskytuje prostředí pro interaktivní a efektivní analýzu dat.

10. Splunk produkty jsou různé typy jako Splunk Enterprise, Splunk Cloud, Splunk light a Splunk Universal Forwarder Enterprise Security, Service Intelligence atd., Spark poskytuje konfiguraci, monitorování, průvodce laděním, bezpečnost, plánování úloh a vytváření Spark atd.,

11. Splunk Web Framework poskytuje správce vyhledávání, Splunk view, Simple XML wrapper a Splunk JS Stack view. Spark poskytuje Spark SQL, datové sady a datové rámce. Spark Session in Spark lze použít k vytvoření datových rámců z existujícího Resilient Distributed Dataset (RDD), který je základní datovou strukturou Spark.

12. Splunk má také cloudovou službu pro zpracování úloh nebo procesů podle potřeby obchodního požadavku. Spark je líně načten z hlediska spouštění úlohy, kde nespustí akci, dokud a dokud není spuštěna úloha.

13. Splunk Cloud má několik funkcí pro odesílání dat z různých zdrojů a pro cloudové nasazení. Streamování jisker má mechanismus odolnosti proti chybám, kdy obnovuje ztracenou práci a stav mimo krabici bez dalších konfigurací nebo nastavení.

14. Splunk Cloud má schopnosti přijímání, ukládání, shromažďování dat, vyhledávání a připojení s Splunk Cloud. Spark Streaming je k dispozici prostřednictvím centrálního úložiště maven a závislost lze přidat do projektu, aby se spustil program Spark Streaming.

Srovnávací tabulka Splunk vs Spark

Níže je srovnávací tabulka mezi Splunk vs Spark

ZÁKLAD PRO SROVNÁNÍ	Splunk	Jiskra
Definice	Zpracovává strojová data jejich zpracováním do našich odpovědí	Rychlý cluster s otevřeným zdrojovým kódem pro zpracování velkých dat
Přednost	To lze také integrovat s Hadoopem (Horton works vendor)	Výhodnější a lze jej použít spolu s mnoha projekty Apache
Snadnost použití	Snadnější použití pomocí konzoly	Snadnější volání API a použití
Plošina	Ovládá se pomocí vestavěného klastru	Provozováno pomocí správců klastrů třetích stran
Všeobecnost	Využívá ji mnoho společností s bohatstvím 100	Open source a je používán mnoha velkými datovými společnostmi
Společenství	Komunita s velkou uživatelskou základnou pro interakci	Mírně více komunity uživatelů
Přispěvatelé	Více přispěvatelů	Velmi velcí přispěvatelé s otevřeným zdrojovým kódem
Doba běhu	Runtime je velmi vysoká	Spouští procesy 100krát rychleji než Hadoop

Závěr - Splunk vs Spark

Splunk lze použít k integraci se společnostmi, které mají velká data zákaznické základny, jako jsou dopravní, bankovní a finanční instituce, zatímco Spark má různé typy základních rámců a skupinu aplikačních programovacích rozhraní (API), kde ji lze použít k integraci s mnoha Hadoop technologie nebo projekty.

Spark může být upřednostňován pro bleskově rychlé klastrovací operace a zatímco Splunk má některé omezené základny API s menším počtem integračních zařízení, ale které mohou být také integrovány s rámcem Hadoop poskytovaným prodejcem Hortonových prací. Spark může být lépe upřednostňován, protože má velkou komunitní uživatelskou základnu a má více možností integrace s mnoha databázemi a platformami nebo softwarovými aplikacemi.

Doporučený článek

Toto byl průvodce po Splunk vs Spark, jejich význam, porovnání hlava-hlava, hlavní rozdíly, srovnávací tabulka a závěr. Další informace naleznete také v následujících článcích -