Splunk vs Spark - 8 cele mai importante diferențe de învățat

Diferențele dintre Splunk și Spark

Splunk este utilizat pentru căutarea, monitorizarea și analiza datelor mari generate de mașină folosind interfețe web. Este folosit pentru a transforma datele mașinii în răspunsurile noastre. Splunk oferă răspunsuri în timp real care îndeplinesc cerințele clientului sau ale afacerii, iar Splunk este de încredere de către 85 dintre companiile Fortune 100. Apache Spark este foarte rapid și poate fi folosit pentru prelucrarea datelor la scară largă, care evoluează excelent în zilele noastre. A devenit o alternativă pentru multe instrumente de prelucrare a datelor la scară largă existente în domeniul tehnologiilor de date mari. Apache Spark poate fi folosit pentru a rula programe de 100 de ori mai repede decât lucrările Map Reduce lucrările din mediul Hadoop, făcând acest lucru mai preferabil.

Comparație față în față între Splunk și Spark (Infografie)

Mai jos este Top 8 Comparație între Splunk și Spark

Diferențele cheie între Splunk și Spark

Splunk este un instrument de mare analiză a datelor dezvoltat de o corporație multinațională americană Splunk cu sediul în California, SUA. De asemenea, Splunk a colaborat cu vânzătorul de lucrări Horton, care este un furnizor de mediu Hadoop. Spark este un cadru de calcul pentru cluster open-source dezvoltat de Apache Software Foundation, care a fost inițial dezvoltat de Universitatea din California Berkeley și a fost donat mai târziu către Apache Foundation pentru a-l face open source.

Mai jos sunt listele de puncte, descrieți diferențele cheie între Splunk și Spark

1. Splunk poate fi folosit pentru a căuta o cantitate mare de date folosind SP (Splunk Search Processing Language). Spark este un set de interfețe de programare a aplicațiilor (API) din toate proiectele existente legate de Hadoop mai mult de 30. Spark poate fi rulat pe cloud Hadoop sau Amazon AWS prin crearea unei instanțe Amazon EC2 (Elastic Cloud Compute) sau a unui mod de cluster autonom și poate de asemenea accesați diferite baze de date, cum ar fi Cassandra, Amazon DynamoDB etc.

2. Conceptele Splunk includ Evenimente, Metrici, Câmpuri, Gazdă, Tipuri Sursă și Sursă, timp index, timp de căutare și indexuri. Spark oferă API-uri la nivel înalt în diferite limbaje de programare, cum ar fi Java, Python, Scala și R Programare.

3. Caracteristicile principale ale Splunk includ Căutare, Raport, Panou de bord și Alerte, în timp ce Spark are caracteristici esențiale precum Spark Core, Spark SQL, M Lib (Machine Library), Graph X (pentru procesarea graficului) și Spark Streaming.

4. Splunk este utilizat pentru a implementa și utiliza, căuta, scalează și analizează datele extinse la scară largă de la sursă. Modul cluster cu scânteie poate fi utilizat pentru a transmite și prelucra datele de pe diferite clustere pentru date la scară largă pentru a procesa rapid și paralel.

5. Modul de întreținere Splunk poate fi utilizat pentru a gestiona și întreține indexurile și clusterele de indici, în timp ce modul Cluster Spark va avea aplicații care rulează ca procese individuale în cluster.

6. Modul de întreținere în Splunk poate fi activat folosind opțiunea Interfață linie de comandă disponibilă după crearea clusterului. Componentele clusterului Spark sunt Driver Manager, Programul Driver și Nodurile Lucrătorului.

7. Gestionarea clusterului în Splunk se poate face folosind un singur nod principal și există mai multe noduri pentru a căuta și indexa datele pentru căutare. Spark are diferite tipuri de manageri de cluster disponibile, cum ar fi HADOOP Yarn manager de cluster, modul autonom (deja discutat mai sus), Apache Mesos (un manager general de cluster) și Kubernetes (experimental, care este un sistem open source pentru implementarea automatizării).

8. Funcțiile de cluster din Splunk pot fi studiate prin diferite concepte numite Factor de căutare, factor de replicare și Buckets. Funcțiile componente ale clusterului Spark au Sarcini, memorie cache și executanți într-un nod muncitor unde un manager de cluster poate avea mai multe noduri de lucrător.

9. Splunk oferă API, vizualizare și manager de căutare pentru a interacționa cu datele. Cadrul de calcul Spark Cluster oferă un shell pentru a analiza datele în mod interactiv și eficient.

10. Produsele Splunk sunt diferite tipuri precum Splunk Enterprise, Splunk Cloud, Splunk light și Splunk Universal Forwarder Enterprise Security, Service Intelligence etc., Spark oferă configurare, monitorizare, ghid de reglare, securitate, programare de locuri de muncă și construirea Spark etc.

11. Splunk Web Framework oferă manager de căutare, vizualizare Splunk, înveliș XML simplu și vizualizare Splunk JS Stack. Spark oferă Spark SQL, seturi de date și cadre de date. Spark Session in Spark poate fi utilizat pentru a crea Cadre de date dintr-un set de date distribuit rezistent (RDD), care este o structură fundamentală de date a Spark.

12. Splunk are, de asemenea, un serviciu bazat pe cloud pentru procesarea lucrărilor sau proceselor, după cum este necesar în conformitate cu cerințele de afaceri. Spark este leneș încărcat în termeni de declanșare a locului de muncă în cazul în care nu va declanșa acțiune până și dacă nu este declanșat un job.

13. Splunk Cloud are mai multe caracteristici pentru a trimite date din diverse surse și pentru implementarea cloud. Streamingul prin scânteie are un mecanism de toleranță la erori în cazul în care recuperează munca și starea pierdută din cutie, fără alte configurații sau configurații suplimentare.

14. Splunk Cloud are capacități de ingerare, stocare, colectare de date, căutare și conectivitate cu Splunk Cloud. Spark Streaming este disponibil prin intermediul depozitului central maven, iar dependența poate fi adăugată la proiect pentru a rula programul Spark Streaming.

Tabelul de comparare Splunk vs Spark

Mai jos este tabelul de comparație între Splunk și Spark

BAZA PENTRU COMPARAŢIE	Splunk	Scânteie
Definiție	Transformă datele mașinii procesându-le în răspunsurile noastre	Un cluster open-source rapid pentru procesarea datelor mari
Preferinţă	Aceasta poate fi integrată și cu Hadoop (furnizor de lucrări Horton)	Mai preferat și poate fi utilizat împreună cu multe proiecte Apache
Ușurință în utilizare	Mai ușor de utilizat prin intermediul consolei	Mai ușor să apelați API-uri și să le utilizați
Platformă	Funcționează folosind un cluster incorporat	Funcționează folosind manageri de cluster terți
Generalitate	Fiind folosit de multe companii 100 de avere	Sursă deschisă și este utilizat de multe companii pe scară largă bazate pe date
Comunitate	Comunitate mare de baze de utilizatori pentru a interacționa	Mai puțin comunitatea bazei de utilizatori
Contribuabili	Mai mulți contribuitori	Colaboratori foarte mari open-source
Durata de rulare	Durata de rulare este foarte mare	Se execută procesele de 100 de ori mai rapid decât Hadoop

Concluzie - Splunk vs Spark

Splunk poate fi folosit pentru a se integra cu companii care au date de bază pentru clienți mari, cum ar fi instituțiile de transport, servicii bancare și financiare, în timp ce Spark are diferite tipuri de cadre de bază și un grup de interfețe de programare a aplicațiilor (API), unde poate fi utilizat pentru a se integra cu multe Hadoop tehnologii sau proiecte bazate.

Spark poate fi preferat pentru operațiuni de aglomerare rapidă de trăsnet și în timp ce Splunk are o bază limitată de API-uri cu mai puține facilități de integrare, dar care poate fi integrată și cu cadrul Hadoop furnizat de vânzătorul de lucrări Horton. Spark poate fi mai bine preferat, având o bază mare de utilizatori a comunității și are mai multe opțiuni de integrare cu multe baze de date și platforme sau aplicații software.

Articol recomandat

Acesta a fost un ghid pentru Splunk vs Spark, Semnificația lor, Comparația Față în Cap, Diferențele cheie, Tabelul de comparație și Concluzie. De asemenea, puteți consulta următoarele articole pentru a afla mai multe -