Hadoop срещу Splunk - Разберете най-добрите 7 разлики

• Въведение в Hadoop и Splunk

Въведение в Hadoop и Splunk

Hadoop с по-прости думи е рамка за обработка на „големи данни“. Hadoop използва разпределена файлова система и алгоритъм за намаляване на карти за обработка на натоварвания от данни.

Splunk е инструмент за мониторинг. Той предлага платформа за анализиране на лога, анализира данните от лога и създава визуализации от него. Splunk улеснява софтуера за индексиране, търсене, наблюдение и анализ на машинни данни чрез уеб-базиран интерфейс.

Сравнение между главата на Hadoop срещу Splunk (Инфографика)

По-долу е сравнението на 7 между Hadoop срещу Splunk

Ключови разлики между Hadoop срещу Splunk

По-долу са разликите между Hadoop и Splunk, както следва

• Hadoop дава представа и скрити модели, като обработва и анализира Големите данни, идващи от различни източници, като уеб приложения, данни от телематика и много други.
• В клъстер Hadoop жизненоважни компоненти са разпределената файлова система-HDFS, Hadoop MapReduce и още един преговарящ ресурс. Настройката на Hadoop включва възел за име / главен възел и възел за данни / работник, които са гръбнакът на кластера Hadoop
• Име възел : Името възел е фонов процес, работи на главен възел / Главен възел Hadoop. Името възел записва всички метаданни на всички работни възли в клъстер Hadoop, като например File path, File name, Block id, Block location etc.
• DataNode: DataNode е фонов процес, работи върху работни / подчинени възли в клъстер Hadoop. В Hadoop докато обработват входните файлове ще бъдат разбити на по-малки парчета / блокове, тези блокове или парчета ще се съхраняват в DataNode. DataNode съхранява действителните данни; това е причината възлите за данни да имат повече дисково пространство. DataNode е отговорен за операцията за четене / запис на дискове.
• Работата на въртене може да бъде разделена на три фази: Phase1: Събиране на данни от толкова източници, колкото е необходимо. Фаза 2: Преобразуване на данни в разтвори. Фаза 3: Представяне на отговора във визуална форма; доклади, интерактивна диаграма или графика и т.н.
• Splunk започва с индексиране, което не е нищо друго освен събиране на данни от всички източници и комбиниране в централизирани индекси.
• Индексите помагат на Splunk за бързо търсене в дневниците от всички сървъри. Splunk съхранява индекси и корелира данни в реално време в репо за търсене, от което може да създава и генерира графики, отчети, сигнали, визуализации и табла за управление.
• MapReduce е софтуер, който дава платформа за писане на код / ​​приложения за обработка на големи количества данни паралелно на клъстери, които са много големи. MapR включва две различни задачи; Задача с карта и намаляване на задача
• Задача на картата: Mapper е отговорен за преобразуването на входните данни в набори от данни, където отделните елементи от данни се разбиват на двойки ключ-стойност (кортежи).
• Задача за намаляване: Редукторът приема резултата от Mapper като вход и комбинира тези корпоративни данни в по-малък набор от кортежи. Редукторът ще работи след Mapper.
• Другите компоненти на MapR рамката са Job Tracker и Task Tracker. Състои се от един главен Job Tracker и веднъж подчинен Task Tracker за клъстер възел и капитанът е отговорен за мониторинга на ресурсите, проследяването и планирането на задачите на роби. Проследяващият задачи ще изпълнява задачите, както е указано от Главния възел, и периодично дава информационното състояние на задачата да се овладее
• Докато индексирането на Splunk е основният процес за анализ на дневниците. Splunk може лесно да индексира данните от много източници като Файлове и директории, Мрежови трафик, Машинни данни и много други. Splunk може да се справи и с данните от времеви серии.
• Splunk използва стандартни API за свързване с приложения и устройства за получаване на изходните данни. Докато за базите данни, Splunk има DB Connect, за да се свърже с много релационни бази данни. Потребителят може да използва това за импортиране на структурирани данни и да извършва мощно индексиране, анализ, табла за управление и визуализации.

Hadoop vs Splunk Таблица за сравнение

	Hadoop	Splunk
дефиниция	Hadoop е продукт с отворен код. Това е рамка, която позволява съхраняване и обработка на големи данни с помощта на HDFS и MapR.	Splunk е инструмент за наблюдение в реално време. Може да е за приложение, сигурност, управление на производителността и т.н.
елементи	HDFS - разпределена файлова система на Hadoop Алгоритми за намаляване на картата ПРЕЖДА - Още един преговарящ ресурс Релационна база данни Mapper редуктор	Splunk Indexer Splunk Head / Forwarder Сървър за внедряване
Архитектура / Deployment	Hadoop Architecture следва разпределената мода и това е Master-Worker архитектура (Cluster) за трансформиране и анализ на големи масиви от данни с помощта на Hadoop MapReduce програма	Splunk Architecture включва компоненти, които отговарят за приемането на данни, индексирането и анализа. Разгръщането може да бъде самостоятелно и разпределено.
връзка	Hadoop предава набора от резултати на Splunk	Събирането на данни и обработката ще се извършва от Hadoop, визуализирането на тези резултати и отчитането ще се извършва от Splunk.
Ползи / функции	Hadoop идентифицира статистическите данни в необработените данни и помага на бизнеса да направи добър избор. гъвкавост Рентабилен скалируемост Репликация на данни Много бързо в обработката на данни Подобрява ангажираността на клиентите Минимизира рисковете чрез анализ на данните Помага за подобряване на резултатите, като смекчава рисковете	Splunk дава оперативна информация за оптимизиране на разходите за ИТ операции. Splunk събира и индексира данните от много източници, независимо дали са структурирани или неструктурирани. Мониторинг в реално време. Splunk има много мощни възможности за търсене, анализ и визуализация. Splunk поддържа отчитане и сигнализиране. Splunk поддържа както локална инсталация на софтуер, така и облачна услуга.
Продукти / Сравнителни продукти	Hortonworks Hadoop искра R сървър Интерактивна заявка HBase и т.н.	Splunk продукти: Splunk Enterprise Обвит облак Прелята светлина Splunk Enterprise Security Splunk It Service Intelligence и Анализ на поведението на потребителите
Използвани за	Финансов домейн Откриване и предотвратяване на измами Търговия на дребно Социални мрежи и т.н.	Създайте табла за управление, за да визуализирате и анализирате резултатите Следете бизнес показателите Анализирайте работата на системата Съхранявайте и извличайте данни за по-късна употреба. Използва се в HealthCare, Finance, Big data и т.н.

Изводи - Hadoop срещу Splunk

Hadoop и Splunk и двамата помагат за извличане на бърза информация от Big Data. Както беше обсъдено по-горе, Hadoop предава резултатите на Splunk, с тази информация Splunk може да създава визуализации и показва чрез уеб-базиран интерфейс.

Препоръчителни статии

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

1. Hadoop vs Elasticsearch - кой е по-полезен
2. Полезна разлика между Hadoop срещу Redshift
3. Hadoop срещу кошера - открийте най-добрите разлики
4. 7 най-добри разлики между Hadoop срещу HBase
5. Splunk срещу Nagios Невероятни разлики
6. Hadoop vs Spark: Предимства