Splunk vs Spark- 8 kõige olulisemat erinevust, mida õppida

Erinevused Splunk vs Spark vahel

Splunkit kasutatakse masinate poolt veebiliidese abil genereeritud suurandmete otsimiseks, jälgimiseks ja analüüsimiseks. Seda kasutatakse masina andmete muutmiseks meie vastusteks. Splunk annab reaalajas vastuseid, mis vastavad kliendi- või ärinõuetele, ja Splunkit usaldab Fortune 100 ettevõtte 85 liiget. Apache Spark on väga kiire ja seda saab kasutada suuremahuliseks andmetöötluseks, mis areneb tänapäeval suurepäraselt. Sellest on saanud alternatiiv paljudele olemasolevatele suuremahulistele andmetöötlusriistadele suurandmete tehnoloogia valdkonnas. Apache Sparki saab kasutada programmide käitamiseks 100 korda kiiremini kui Map Reduce töökohti Hadoopi keskkonnas, muutes selle eelistatavamaks.

Splunk vs Spark (infograafika) võrdlus ühest otsast teise

Allpool on kaheksa parimat võrdlust Splunk vs Spark

Peamised erinevused Splunk vs Spark vahel

Splunk on suur andmeanalüüsi tööriist, mille on välja töötanud Ameerika Ühendriikide Californias asuv Ameerika rahvusvaheline ettevõte Splunk. Splunk on teinud koostööd ka Hortoni teoste müüjaga, kes on Hadoopi keskkonna pakkuja. Spark on Apache Tarkvara Sihtasutuse välja töötatud avatud lähtekoodiga klastrite arvutamise raamistik, mille töötas välja algselt California Berkeley ülikool ja mis annetati hiljem Apache Foundationile, et muuta see avatud lähtekoodiga.

Allpool on punktide loendid, kirjeldage peamisi erinevusi Splunk vs Spark vahel

1. Splunkit saab kasutada SP (Splunk Search Processing Language) abil suure hulga andmete otsimiseks. Spark on rakenduse programmeerimisliideste (API) komplekt kõigist olemasolevatest Hadoopiga seotud projektidest, mis on rohkem kui 30. Sparki saab käivitada Hadoopi või Amazon AWS-i pilves, luues Amazon EC2 (Elastic Cloud Compute) eksemplari või eraldiseisva klastri režiimi ning see võib ka pääseda juurde erinevatele andmebaasidele nagu Cassandra, Amazon DynamoDB jne,

2. Splunk-mõistete hulka kuuluvad sündmused, mõõdikud, väljad, host, lähte- ja allikaliigid, indeksi aeg, otsinguaeg ja indeksid. Spark pakub kõrgetasemelisi API-sid erinevates programmeerimiskeeltes nagu Java, Python, Scala ja R Programming.

3. Splunki põhifunktsioonide hulka kuuluvad otsing, aruanne, armatuurlaud ja hoiatused, samas kui Sparkil on põhifunktsioonid nagu Spark Core, Spark SQL, M Lib (Machine Library), Graph X (graafiku töötlemiseks) ja Spark Streaming.

4. Splunkit kasutatakse allikast eraldatud suuremahuliste andmete juurutamiseks ja kasutamiseks, otsimiseks, ulatuse määramiseks ja analüüsimiseks. Sädeklastrirežiimi saab kasutada suuremahuliste andmete jaoks erinevate klastrite andmete voogesitamiseks ja töötlemiseks, et töödelda kiiresti ja paralleelselt.

5. Splunk-hooldusrežiimi saab kasutada indeksite ja indeksiklastrite haldamiseks ja hooldamiseks, samas kui Spark Clusteri režiimis töötavad rakendused klastris üksikute protsessidena.

6. Splunki hooldusrežiimi saab lubada käsklusliidese abil, mis on saadaval pärast klastri moodustamist. Sparki klastri komponendid on draiverihaldur, draiveriprogramm ja töötaja sõlmed.

7. Splunki klastrihaldust saab teha ühe peasõlme abil ja otsimiseks ja indekseerimiseks on mitu sõlme. Sparkil on saadaval erinevat tüüpi klastrihaldureid, näiteks HADOOP lõnga klastrihaldur, eraldiseisev režiim (millest on juba eespool juttu), Apache Mesos (klastri üldhaldur) ja Kubernetes (katseline, mis on automatiseeritud juurutamiseks avatud lähtekoodiga süsteem).

8. Splunk klastri funktsioone saab uurida erinevate mõistete abil, mida nimetatakse otsinguteguriks, replikatsiooniteguriks ja ämbriteks. Spikriklastri komponendi funktsioonidel on töötaja sõlmes tööülesanded, vahemälu ja teostajad, kus klastrihalduril võib olla mitu töötaja sõlme.

9. Splunk pakub API-sid, kuva- ja otsinguhaldurit andmetega suhtlemiseks. Spark Clusteri arvutusraamistik pakub kesta andmete interaktiivseks ja tõhusaks analüüsimiseks.

10. Splunk-tooteid on erinevat tüüpi, näiteks Splunk Enterprise, Splunk Cloud, Splunk light ja Splunk Universal Forwarder Enterprise Security, Service Intelligence jne. Spark pakub konfigureerimist, jälgimist, häälestamisjuhendit, turvalisust, tööplaani koostamist ja Sparki ehitamist jne.

11. Splunk Web Framework pakub otsinguhaldurit, vaadet Splunk, lihtsat XML-mähist ja Splunk JS-korstnat. Spark pakub Spark SQL-i, andmekogumeid ja andmeraamid. Sparki seanssi Spark saab kasutada olemasolevate elastsete hajutatud andmestike (RDD) andmeraamide loomiseks, mis on Sparki põhiline andmestruktuur.

12. Splunkil on ka pilvepõhine teenus töökohtade või protsesside töötlemiseks vastavalt ärinõudele. Säde laaditakse töö vallandumise osas lahedalt sinna, kus see ei käivita tegevust enne ja kui töö pole käivitatud.

13. Splunk Cloudil on mitmeid funktsioone andmete saatmiseks erinevatest allikatest ja pilve juurutamiseks. Sädeme voogesitusel on tõrketaluvuse mehhanism, kus see taastab kaotatud töö ja oleku karbist ilma täiendavate konfiguratsioonide või seadistusteta.

14. Splunk Cloudil on Splunk Cloudiga sisenemise, salvestamise, andmete kogumise, otsimise ja ühenduvuse võimalused. Spark Streaming on saadaval maveni keskse hoidla kaudu ja sõltuvust saab projekti lisada Spark Streaming programmi käivitamiseks.

Splunk vs Spark võrdlustabel

Allpool on toodud võrdlustabel Splunk vs Spark

ALUS VÕRDLUS	Splunk	Säde
Definitsioon	Pöörab masina andmeid, töötledes need meie vastusteks	Kiire avatud lähtekoodiga klaster suurandmete töötlemiseks
Eelistus	Selle saab integreerida ka Hadoopiga (Hortoni ehitustarnija)	Eelistatum ja seda saab kasutada koos paljude Apache projektidega
Kasutusmugavus	Lihtsam kasutada konsooli kaudu	Lihtsam on API-dele helistada ja neid kasutada
Platvorm	Kasutatakse sisseehitatud klastri abil	Kasutatakse kolmanda osapoole klastrihaldurite abil
Üldisus	Seda kasutavad paljud varanduse 100 ettevõtet	Avatud lähtekoodiga ja seda kasutavad paljud suured andmepõhised ettevõtted
Kogukond	Suur kasutajakogukond suhelda	Veidi rohkem kasutajaskonda
Kaasautorid	Veel kaastöölisi	Väga suured avatud lähtekoodiga kaastöötajad
Tööaeg	Kestus on väga kõrge	Töötab 100 korda kiiremini kui Hadoop

Järeldus - Splunk vs Spark

Splunkit saab kasutada integreerimiseks ettevõtetega, millel on suured kliendibaasi andmed, näiteks transpordi-, pangandus- ja finantseerimisasutused, samas kui Sparkil on erinevat tüüpi põhiraamistikud ja rühm rakenduste programmeerimisliideseid (APIs), kus seda saab kasutada paljude Hadoopidega integreerimiseks. põhinevad tehnoloogiad või projektid.

Spikrit võib eelistada välkkiiretes klasterdamistoimingutes ja arvestades, et Splunkil on piiratud API-de baas, kus on vähem integratsioonivõimalusi, kuid mida saab integreerida ka Hadon'i töörajatiste müüja Hadoopi raamistikuga. Sparkit saab paremini eelistada, kui sellel on suur kogukonna kasutajaskond ja rohkem integreerimisvõimalusi paljude andmebaaside ja platvormide või tarkvararakendustega.

Soovitatav artikkel

See on olnud juhend Splunk vs Spark, nende tähendus, pea võrdlus, peamised erinevused, võrdlustabel ja järeldus. Lisateabe saamiseks võite vaadata ka järgmisi artikleid -