Hadoop vs Splunk - Zjistěte 7 nejlepších rozdílů

• Úvod do Hadoop a Splunk

Úvod do Hadoop a Splunk

Hadoop je jednodušší rámec pro zpracování „velkých dat“. Hadoop používá distribuovaný systém souborů a algoritmus redukce map pro zpracování velkého množství dat.

Splunk je monitorovací nástroj. Nabízí platformu pro analýzu protokolu, analyzuje data protokolu a vytváří z nich vizualizace. Splunk usnadňuje software pro indexování, vyhledávání, monitorování a analýzu strojních dat prostřednictvím webového rozhraní.

Srovnání hlava-hlava mezi Hadoopem a Splunkem (infografika)

Níže je 7 srovnání mezi Hadoopem a Splunkem

Klíčové rozdíly mezi Hadoopem a Splunkem

Níže jsou uvedeny rozdíly mezi Hadoopem a Splunkem

• Hadoop poskytuje vhled a skryté vzory zpracováním a analýzou velkých dat pocházejících z různých zdrojů, jako jsou webové aplikace, telematická data a mnoho dalších.
• V klastru Hadoop jsou životně důležitými součástmi distribuovaný souborový systém Hadoop-HDFS, Hadoop MapReduce a ještě jeden prostředek pro vyjednávání zdrojů. Nastavení Hadoop zahrnuje uzel Name / Master node a Data node / Worker node, které jsou páteří clusteru Hadoop
• Uzel name : Uzel name je proces na pozadí, běží na hlavním uzlu Hadoop / Head Node. Uzel názvu ukládá všechna metadata všech pracovních uzlů v klastru Hadoop, například cestu k souboru, název souboru, ID bloku, umístění bloku atd.
• DataNode: DataNode je proces na pozadí, běží na uzlech pracovník / slave v klastru Hadoop. V Hadoopu se při zpracování vstupních souborů rozdělí na menší bloky / bloky, tyto bloky nebo bloky budou uloženy v DataNode. DataNode ukládá skutečná data; To je důvod, proč by datové uzly měly mít více místa na disku. DataNode je zodpovědný za operaci čtení / zápisu na disky.
• Splunk work lze rozdělit do tří fází: Fáze 1: Shromažďujte data z tolika zdrojů, kolik je třeba. Fáze 2: Transformace dat do řešení. Fáze 3: Reprezentace odpovědi ve vizuální podobě; zprávy, interaktivní graf nebo graf atd
• Splunk začíná indexováním, což není nic jiného než shromažďování dat ze všech zdrojů a jejich kombinování do centralizovaných indexů.
• Indexy pomáhají Splunk rychle vyhledávat protokoly ze všech serverů. Splunk ukládá indexy a korelovaná data v reálném čase do prohledávatelného repa, ze kterého může vytvářet a generovat grafy, zprávy, výstrahy, vizualizace a dashboardy.
• MapReduce je software, který poskytuje platformu pro psaní kódu / aplikací pro zpracování velkého množství dat paralelně na klastrech, které jsou velmi velké. MapR zahrnuje dva různé úkoly; Namapujte úlohu a snižte úlohu
• Úloha mapy: Mapper je zodpovědný za převod vstupních dat do datových sad, kde jsou jednotlivé datové prvky rozděleny do dvojic klíč-hodnota (n-tice).
• Redukovat úlohu: Reducer vezme výstup z Mapperu jako vstup a spojí tyto datové n-tice do menší sady n-tic. Redukce bude fungovat po Mapperu.
• Dalšími součástmi rámce MapR jsou Job Tracker a Task Tracker. Skládá se z jednoho hlavního sledovače úloh a jednou podřízeného sledovače úloh na uzlu klastru a hlavní je zodpovědný za monitorování zdrojů, sledování a plánování úloh podřízených jednotek. Sledování úloh bude provádět úkoly podle pokynů hlavního uzlu a bude pravidelně informovat o stavu informační úlohy
• Zatímco ve Splunk indexování je hlavním procesem analýzy protokolů. Splunk může snadno indexovat data z mnoha zdrojů, jako jsou soubory a adresáře, síťové přenosy, strojová data a mnoho dalších. Splunk umí zpracovat také data časových řad.
• Splunk používá standardní API pro spojení s aplikacemi a zařízeními pro získání zdrojových dat. Zatímco u databází má Splunk DB Connect pro připojení k mnoha relačním databázím. Uživatel to může použít pro import strukturovaných dat a provádění výkonného indexování, analýzy, dashboardů a vizualizací.

Hadoop vs. Splunk srovnávací tabulka

	Hadoop	Splunk
Definice	Hadoop je produkt s otevřeným zdrojovým kódem. Je to rámec, který umožňuje ukládání a zpracování velkých dat pomocí HDFS a MapR.	Splunk je monitorovací nástroj v reálném čase. Mohlo by to být pro aplikaci, zabezpečení, správu výkonu atd.
Komponenty	Distribuovaný systém souborů HDFS - Hadoop Algoritmy Map Reduce YARN - ještě jeden vyjednávač zdrojů Relační databáze Mapper Redukce	Splunk Indexer Splunk Head / Forwarder Server nasazení
Architektura / nasazení	Hadoop Architecture sleduje distribuovanou módu a je to architektura Master-Worker (Cluster) pro transformaci a analýzu velkých datových sad pomocí programu Hadoop MapReduce.	Splunk Architecture zahrnoval komponenty, které jsou zodpovědné za příjem dat, indexování a analytiku. Splunk implementace může být dvou typů samostatných a distribuovaných.
Vztah	Hadoop předává sady výsledků do Splunk	Shromažďování dat a zpracování bude prováděno společností Hadoop, vizualizace těchto výsledků a hlášení bude prováděno společností Splunk.
Výhody / funkce	Hadoop identifikuje Statistiky v prvotních datech a pomáhá podnikům při správném výběru. Flexibilita Nákladově efektivní Škálovatelnost Replikace dat Velmi rychlé zpracování dat Zlepšuje zapojení zákazníků Minimalizuje rizika analýzou dat Pomáhá zlepšovat výkon zmírněním rizik	Splunk poskytuje provozní inteligenci pro optimalizaci provozních nákladů IT. Splunk shromažďuje a indexuje data z mnoha zdrojů, ať už jsou strukturovaná nebo nestrukturovaná. Monitorování v reálném čase. Splunk má velmi silné možnosti vyhledávání, analýzy a vizualizace. Splunk podporuje hlášení a upozornění. Splunk podporuje instalaci softwaru v místě instalace i cloudovou službu.
Produkty / Relativní produkty	Hortonworks Hadoop Jiskra R server Interaktivní dotaz HBase atd	Splunk produkty: Splunk Enterprise Splunk cloud Splunk Light Splunk Enterprise Security Splunk It Service Intelligence a Splunk User Analytics Analytics
Používá	Finanční doména Detekce a prevence podvodů Maloobchod Sociální sítě atd	Vytvořte řídicí panely pro vizualizaci a analýzu výsledků Sledujte obchodní metriky Analyzujte výkon systému Uložte a načtěte data pro pozdější použití. Používá se v HealthCare, Finance, Big data atd.

Závěry - Hadoop vs Splunk

Hadoop a Splunk pomáhají při získávání rychlých poznatků z Big Data. Jak bylo diskutováno výše, Hadoop předává výsledky společnosti Splunk, s těmito informacemi může Splunk vytvářet vizualizace a displeje prostřednictvím webového rozhraní.

Doporučené články

Toto byl průvodce Hadoopem a Splunkem, jejich významem, vzájemným porovnáváním, klíčovými rozdíly, srovnávací tabulkou a závěrem. Další informace naleznete také v následujících článcích -

1. Hadoop vs Elasticsearch - Který z nich je užitečnější
2. Užitečný rozdíl mezi Hadoopem a Redshiftem
3. Hadoop vs Hive - Zjistěte nejlepší rozdíly
4. 7 nejlepších rozdílů mezi Hadoop vs HBase
5. Splunk vs Nagios úžasné rozdíly
6. Hadoop vs Spark: Výhody