Hadoop vs Splunk - Aflați cele mai bune 7 diferențe

• Introducere în Hadoop și Splunk

Introducere în Hadoop și Splunk

Hadoop, în termeni mai simpli, este un cadru pentru procesarea „Big Data”. Hadoop folosește sistemul distribuit de fișiere și algoritmul de reducere a hărții pentru a procesa o mulțime de date.

Splunk este un instrument de monitorizare. Oferă o platformă pentru analiza jurnalului, analizează datele jurnalului și creează vizualizări din acestea. Splunk facilitează software-ul pentru indexarea, căutarea, monitorizarea și analizarea datelor mașinii, printr-o interfață bazată pe web.

Comparații față în cap între Hadoop și Splunk (Infografie)

Mai jos este The 7 Comparație între Hadoop și Splunk

Diferențele cheie între Hadoop și Splunk

Mai jos sunt prezentate diferențele dintre Hadoop și Splunk

• Hadoop oferă cunoștințe și modele ascunse prin procesarea și analiza Big Data care provin din diverse surse, cum ar fi aplicații web, date telematice și multe altele.
• În clusterul Hadoop, componentele vitale sunt Sistemul de fișiere distribuit Hadoop-HDFS, Hadoop MapReduce și încă un Resurs Negociator. Configurația Hadoop include nodul Nume / Nodul principal și Nodul de date / Nodul lucrător, care sunt coloana vertebrală a clusterului Hadoop
• Nume Nume : Nodul nume este un proces de fundal, care se execută pe Nodul principal / nodul principal Hadoop. Nodul nume salvează toate metadatele tuturor nodurilor lucrătorului dintr-un cluster Hadoop, cum ar fi Calea fișierului, Nume fișier, ID bloc, Locație bloc etc.
• DataNode: DataNode este un proces de fundal, care se execută pe noduri lucrător / sclav din clusterul Hadoop. În Hadoop, în timp ce procesarea fișierelor de intrare vor fi împărțite în bucăți / blocuri mai mici, aceste blocuri sau bucăți vor fi stocate în DataNode. DataNode stochează datele reale; acesta este motivul pentru care nodurile de date ar trebui să aibă mai mult spațiu pe disc. DataNode este responsabil pentru operarea de citire / scriere pe discuri.
• Lucrările spectaculoase pot fi împărțite în trei faze: Faza 1: Adunați date din cât mai multe surse necesare. Faza 2: transformarea datelor în soluții. Faza 3: reprezentarea răspunsului în forma vizuală; rapoarte, diagramă interactivă sau grafic etc
• Splunk începe cu indexarea, care nu este altceva decât să adune date din toate sursele și să le combine în indexuri centralizate.
• Indexurile ajută Splunk să caute rapid jurnalele de pe toate serverele. Splunk stochează indexuri și date corelate în timp real în documente de căutare din care poate crea și genera grafice, rapoarte, alerte, vizualizări și tablouri de bord.
• MapReduce este un software care oferă platforma pentru scrierea codului / aplicațiilor pentru procesarea unor cantități mari de date în paralel pe clustere care sunt foarte mari. MapR include două sarcini diferite; Task Map și Reduceți Task
• Map Task: Mapper este responsabil pentru convertirea datelor de intrare în seturi de date, în care elementele de date individuale sunt defalcate în perechi cheie-valoare (tuple).
• Reduceți Task: Reducer ia ieșirea de la Mapper ca input și combină acele tuple de date cu rezultate într-un set mai mic de tuples. Reductorul va funcționa după Mapper.
• Celelalte componente ale cadrului MapR sunt Job Tracker și Task Tracker. Se compune dintr-un singur master Job Tracker și o dată sclav Task Tracker pe un nod de cluster, iar masterul este responsabil pentru monitorizarea resurselor, urmărirea și programarea locurilor de muncă ale sclavilor. Task Tracker va executa sarcinile așa cum este indicat de nodul Master și oferă informațiilor sarcina-status pentru a stăpâni periodic
• În timp ce în indexarea Splunk este procesul principal de analiză a jurnalelor. Splunk poate indexa cu ușurință datele din mai multe surse, cum ar fi fișiere și directoare, trafic de rețea, date despre mașini și multe altele. Splunk poate gestiona și datele seriei de timp.
• Splunk folosește API-ul standard pentru a se conecta cu aplicații și dispozitive pentru a obține datele sursă. În timp ce pentru bazele de date, Splunk are DB Connect pentru a se conecta cu multe baze de date relaționale. Utilizatorul poate utiliza acest lucru pentru importul de date structurate și pentru a efectua indexări, analize, tablouri de bord și vizualizări puternice.

Tabelul de comparare Hadoop vs Splunk

	Hadoop	Splunk
Definiție	Hadoop este un produs open source. Este un cadru care permite stocarea și procesarea Big Data folosind HDFS și MapR.	Splunk este un instrument de monitorizare în timp real. Ar putea fi pentru o aplicație, securitate, managementul performanței etc.
Componente	HDFS- Sistem de fișiere distribuit Hadoop Algoritmi pentru reducerea hărții YARN - încă un negociator de resurse Baza de date relațională Mapper Reducer	Splunk Indexer Cap Splunk / Forwarder Server de implementare
Arhitectura / implementare	Hadoop Architecture urmează moda distribuită și este o arhitectură Master-Worker (Cluster) pentru transformarea și analizarea seturilor de date mari folosind programul Hadoop MapReduce	Splunk Architecture a inclus componente care sunt responsabile pentru ingestia, indexarea și analiza datelor. Desfășurarea Splunk poate fi distribuită în mod autonom și distribuită.
Relație	Hadoop trece seturile de rezultate la Splunk	Colectarea datelor și prelucrarea se vor face de către Hadoop, vizualizarea acestor rezultate și raportarea se vor face de către Splunk.
Beneficii / Caracteristici	Hadoop identifică Insights în datele brute și ajută întreprinderile să facă alegeri bune. Flexibilitate Cost-eficiente scalabilitate Replicarea datelor Foarte rapid în procesarea datelor Îmbunătățește implicarea clienților Minimizează riscurile prin analizarea datelor Ajută la îmbunătățirea performanței prin atenuarea riscurilor	Splunk oferă informații operaționale pentru a optimiza costul operațiunilor IT. Splunk colectează și indexează datele din mai multe surse, indiferent dacă sunt structurate sau nestructurate. Monitorizare în timp real Splunk are capacități de căutare, analiză și vizualizare foarte puternice. Splunk acceptă raportarea și alertarea. Splunk acceptă atât instalarea software locală, cât și serviciul cloud.
Produse / Produse relative	Hortonworks Hadoop Scânteie Server R Interogare interactivă HBase etc	Produse Splunk: Splunk Enterprise Cloud Splunk Splunk Light Splunk Enterprise Security Informații de service Splunk It și Comportamentul utilizatorului Splunk Analytics
Folosit pentru	Domeniul financiar Detectarea și prevenirea fraudei Vânzarea cu amănuntul Rețelele sociale etc	Creați tablouri de bord pentru a vizualiza și analiza rezultatele Monitorizați valorile de afaceri Analizați performanța sistemului Stocați și recuperați datele pentru utilizare ulterioară. Folosit în HealthCare, Finanțe, Big Data etc.

Concluzii - Hadoop vs Splunk

Hadoop și Splunk ajută la extragerea informațiilor rapide din Big Data. După cum s-a discutat mai sus, Hadoop transmite rezultatele către Splunk, cu aceste informații Splunk poate crea vizualizări și afișări printr-o interfață bazată pe web.

Articole recomandate

Acesta a fost un ghid pentru Hadoop și Splunk, semnificația lor, comparația dintre cap și cap, diferențele cheie, tabelul de comparare și concluzii. De asemenea, puteți consulta următoarele articole pentru a afla mai multe -

1. Hadoop vs Elasticsearch - Care este mai util
2. Diferența utilă între Hadoop și Redshift
3. Hadoop vs Hive - Aflați cele mai bune diferențe
4. 7 cele mai bune diferențe între Hadoop și HBase
5. Diferențe uimitoare între Splunk și Nagios
6. Hadoop vs Spark: Beneficii