Splunk vs Spark - 8 най-важни разлики за научаване

Разлики между Splunk срещу Spark

Splunk се използва за търсене, наблюдение и анализ на големите данни, генерирани от машина, използвайки уеб интерфейси. Използва се за превръщане на машинните данни в нашите отговори. Splunk дава отговори в реално време, които отговарят на изискванията на клиента или бизнеса и Splunk се доверява на 85 от компаниите на Fortune 100. Apache Spark е много бърз и може да се използва за мащабна обработка на данни, която се развива много в наши дни. Той се превърна в алтернатива на много съществуващи мащабни инструменти за обработка на данни в областта на големите технологии за данни. Apache Spark може да се използва за стартиране на програми 100 пъти по-бързо от Map Reduce работни места в среда Hadoop, което прави това по-предпочитано.

Сравнение между главата на Splunk и Spark (Инфографика)

По-долу е топ 8 на сравнение между Splunk и Spark

Ключови разлики между Splunk срещу Spark

Splunk е инструмент за анализиране на големи данни, разработен от американска многонационална корпорация Splunk, базирана в Калифорния, САЩ. Splunk също така си сътрудничи с доставчика на Horton works, който е доставчик на среда Hadoop. Spark е клъстерна изчислителна рамка с отворен код, разработена от Apache Software Foundation, която първоначално е разработена от Калифорнийския университет Беркли и е дарена на фондация Apache по-късно, за да я направи с отворен код.

По-долу са списъците с точки, опишете ключовите разлики между Splunk срещу Spark

1. Splunk може да се използва за търсене на голямо количество данни с помощта на SP (Splunk Search Processing Language). Spark е набор от интерфейси за програмиране на приложни програми (API) от всички съществуващи проекти, свързани с Hadoop, повече от 30. Искрата може да се стартира в облака Hadoop или Amazon AWS чрез създаване на екземпляр Amazon EC2 (Elastic Cloud Compute) или самостоятелен клъстер режим и може също така достъп до различни бази данни като Cassandra, Amazon DynamoDB и т.н.,

2. Концепциите за включване включват събития, показатели, полета, тип хост, източник и източник, индекс-време, време за търсене и индекси. Spark предоставя API на високо ниво в различни езици за програмиране като Java, Python, Scala и R програмиране.

3. Основните характеристики на Splunk включват търсене, отчет, табло за управление и предупреждения, докато Spark има основни функции като Spark Core, Spark SQL, M Lib (машинна библиотека), Graph X (за обработка на графики) и Spark Streaming.

4. Splunk се използва за разгръщане и използване, търсене, мащабиране и анализ на извлечените мащабни данни от източника. Режимът на искрови клъстери може да се използва за поточно предаване и обработка на данни в различни клъстери за мащабни данни с цел бърза и паралелна обработка.

5. Режимът на поддържане на Splunk може да се използва за управление и поддържане на индекси и индексни клъстери, докато режимът Spark Cluster ще има приложения, работещи като отделни процеси в клъстера.

6. Режимът на поддръжка в Splunk може да бъде активиран с помощта на опцията за интерфейс на командния ред, която е налична след създаването на клъстера. Компонентите на групата Spark са Driver Manager, Driver Program и Worker Nodes.

7. Управлението на клъстера в Splunk може да се извърши с помощта на един главен възел и съществуват множество възли, които търсят и индексират данните за търсене. Spark има различни видове мениджъри на клъстери, като например мениджър на клъстери на прежди HADOOP, самостоятелен режим (вече обсъден по-горе), Apache Mesos (общ клъстер мениджър) и Kubernetes (експериментална, която е система с отворен код за внедряване на автоматизация).

8. Клъстерните функции на Splunk могат да се изучават чрез различни понятия, наречени Search factor, репликационен фактор и Buckets. Функциите на компонентите на искровия клъстер имат задачи, кеш и изпълнители вътре в работния възел, където мениджърът на клъстери може да има множество работни възли.

9. Splunk предоставя API, преглед и мениджър за търсене за взаимодействие с данни. Изчислителната рамка на Spark Cluster предоставя обвивка за интерактивен и ефикасен анализ на данните.

10. Splunk продуктите са различни видове като Splunk Enterprise, Splunk Cloud, Splunk light и Splunk Universal Forwarder Enterprise Security, Service Intelligence и др., Spark осигурява конфигурация, наблюдение, ръководство за настройка, сигурност, планиране на работа и изграждане на Spark и т.н.,

11. Splunk Web Framework осигурява мениджър за търсене, изглед Splunk, Simple XML обвивка и Splunk JS Stack изглед. Spark предоставя Spark SQL, набори от данни и рамки за данни. Spark Session in Spark може да се използва за създаване на рамки от данни от съществуващ устойчив разпределен набор от данни (RDD), който е основна структура на данни на Spark.

12. Splunk има и облачна услуга за обработка на работни места или процеси, както е необходимо от бизнес изискването. Spark е мързеливо зареден от гледна точка на задействане на работа, където няма да задейства действия, докато и ако не се задейства задача.

13. Splunk Cloud има няколко функции за изпращане на данни от различни източници и за внедряване в облак. Искровото стрийминг има механизъм за устойчивост на неизправности, при който възстановява загубената работа и състояние извън кутията, без допълнителни конфигурации или настройки.

14. Splunk Cloud има възможности за поглъщане, съхранение, събиране на данни, търсене и свързване с Splunk Cloud. Spark Streaming е достъпен чрез централно хранилище Maven и зависимостта може да бъде добавена към проекта за стартиране на програмата Spark Streaming.

Splunk vs Spark Таблица за сравнение

По-долу е таблицата за сравнение между Splunk срещу Spark

ОСНОВА ЗА СРАВНЕНИЕ	Splunk	искра
дефиниция	Превръща данните на машината, като ги обработва в нашите отговори	Бърз с отворен код клъстер за обработка на големи данни
Предпочитание	Това може да бъде интегрирано и с Hadoop (Horton работи доставчик)	По-предпочитано и може да се използва заедно с много проекти на Apache
Лесна употреба	По-лесен за използване чрез конзола	По-лесно да извиквате API и да използвате
платформа	Работи се с използване на вграден клъстер	Работи се с помощта на трети мениджъри на клъстери
всеобщност	Използва се от много компании от щастие 100	Отворен код и се използва от много големи компании, базирани на данни
общност	Голяма потребителска общност за взаимодействие	Малко повече общност на базата на потребители
Сътрудници	Повече сътрудници	Много големи сътрудници с отворен код
Време за изпълнение	Времето за изпълнение е много високо	Стартира процесите 100 пъти по-бързо от Hadoop

Заключение - Splunk срещу Spark

Splunk може да се използва за интеграция с компании, които имат големи данни за клиентската база като транспорт, банки и финансови институции, докато Spark има различни видове основни рамки и група интерфейси за приложно програмиране (API), където може да се използва за интеграция с много Hadoop базирани технологии или проекти.

Искрата може да бъде предпочитана за светкавично бързи операции на клъстериране и като има предвид, че Splunk има известна ограничена база от API-та с по-малко възможности за интеграция, но които също могат да бъдат интегрирани с Hadoop рамката, предоставена от Horton работи доставчик. Spark може да се предпочита по-добре, че има голяма потребителска база на общността и има повече възможности за интеграция с много бази данни и платформи или софтуерни приложения.

Препоръчителен член

Това е ръководство за Splunk срещу Spark, тяхното значение, сравнение между главата, ключови разлики, таблица за сравнение и заключение. Можете също да разгледате следните статии, за да научите повече -