Splunk vs Spark - 8 найважливіших відмінностей, які потрібно вивчити

Відмінності між Splunk і Spark

Splunk використовується для пошуку, моніторингу та аналізу великих даних, створених машиною за допомогою веб-інтерфейсів. Він використовується для перетворення машинних даних у наші відповіді. Splunk дає відповіді в режимі реального часу, які відповідають вимогам клієнта чи бізнесу, і Splunk довіряють 85 компаніям Fortune 100. Apache Spark дуже швидкий і його можна використовувати для широкомасштабної обробки даних, яка розвивається в наш час. Це стало альтернативою для багатьох існуючих широкомасштабних інструментів для обробки даних у галузі великих технологій передачі даних. Apache Spark можна використовувати для запуску програм у 100 разів швидше, ніж Map Reduction jobs в середовищі Hadoop, що робить це більш кращим.

Порівняння «прямий до головного» між Splunk і Spark (Інфографіка)

Нижче наведено найкращі 8 порівнянь між Splunk та Spark

Ключові відмінності між Splunk і Spark

Splunk - це великий інструмент аналізу даних, розроблений американською багатонаціональною корпорацією Splunk, що базується в Каліфорнії, США. Splunk також співпрацював з виробником робіт Horton, який є постачальником довкілля Hadoop. Spark - це система кластерних обчислень з відкритим кодом, розроблена Фондом програмного забезпечення Apache, спочатку розроблена Каліфорнійським університетом Берклі та подарована Фонду Apache пізніше, щоб зробити його відкритим кодом.

Нижче наведено списки пунктів, опишіть ключові відмінності між Splunk і Spark

1. Splunk може використовуватися для пошуку великої кількості даних за допомогою SP (Мова обробки обробки Splunk). Spark - це набір інтерфейсів прикладного програмування (API) з усіх існуючих проектів Hadoop понад 30. Іскру можна запустити в хмарі Hadoop або Amazon AWS, створивши примірник Amazon EC2 (Elastic Cloud Compute) або окремий кластерний режим, а також може отримати доступ до різних баз даних, таких як Cassandra, Amazon DynamoDB тощо,

2. Концепції витоків включають події, метрики, поля, тип хоста, джерела та джерела, індекс-час, час пошуку та індекси. Spark надає API високого рівня в різних мовах програмування, таких як Java, Python, Scala та R програмування.

3. Основні функції Splunk включають пошук, звіт, інформаційну панель та сповіщення, тоді як Spark має основні функції, такі як Spark Core, Spark SQL, M Lib (Машинна бібліотека), Graph X (для обробки графіків) та Spark Streaming.

4. Splunk використовується для розгортання та використання, пошуку, масштабування та аналізу вилучених великомасштабних даних з джерела. Режим іскрових кластерів може використовуватися для передачі та обробки даних у різних кластерах для великомасштабних даних для швидкої та паралельної обробки.

5. Режим технічного обслуговування Splunk може використовуватися для управління та підтримання індексів та індексних кластерів, тоді як у режимі Spark Cluster буде застосовано програми, що працюють як окремі процеси в кластері.

6. Режим обслуговування в Splunk можна ввімкнути, використовуючи опцію Інтерфейс командного рядка, доступну після створення кластера. Компоненти кластера Spark - це Менеджер драйверів, Програма драйверів та Робочі вузли.

7. Управління кластером у Splunk можна здійснити, використовуючи один головний вузол, і існує декілька вузлів для пошуку та індексації даних для пошуку. У Spark є різні типи менеджерів кластерів, такі як менеджер кластерів HADOOP Пряжа, автономний режим (вже обговорювалося вище), Apache Mesos (загальний менеджер кластерів) та Kubernetes (експериментальний, який є системою з відкритим кодом для автоматизації розгортання).

8. Кластерні функції Splunk можна вивчити за допомогою різних понять, званих коефіцієнт пошуку, коефіцієнт реплікації та Buckets. Функції компонентів іскрових кластерів мають завдання, кеш і виконавці всередині робочого вузла, де менеджер кластерів може мати декілька робочих вузлів.

9. Splunk забезпечує API, менеджер перегляду та пошуку для взаємодії з даними. Обчислювальна база Spark Cluster забезпечує оболонку для інтерактивного та ефективного аналізу даних.

10. Продукти Splunk є різними типами, як Splunk Enterprise, Splunk Cloud, Splunk light та Splunk Universal Forwarder Enterprise Security, Service Intelligence тощо. Spark забезпечує конфігурацію, моніторинг, керівництво по настройці, безпеку, планування роботи та створення Spark тощо.

11. Splunk Web Framework забезпечує диспетчер пошуку, подання Splunk, просту оболонку XML та подання Splunk JS Stack. Spark забезпечує Spark SQL, набори даних та фрейми даних. Іскровий сеанс у іскрі може використовуватися для створення кадрів даних із існуючого стійкого розподіленого набору даних (RDD), який є фундаментальною структурою даних Spark.

12. Splunk також має хмарний сервіс для обробки завдань або процесів у міру потреби бізнесу. Іскра ліниво завантажується з точки зору запуску завдання, коли вона не буде ініціювати дії, поки не буде запущено завдання.

13. Хмара Splunk має кілька функцій для надсилання даних з різних джерел та для розгортання у хмарі. Іскровий потік має механізм стійкості до відмов, коли він відновлює втрачену роботу та стан поза коробкою без зайвих конфігурацій чи налаштувань.

14. Хмара Splunk має можливості поглинання, зберігання, збору даних, пошуку та підключення до Splunk Cloud. Spark Streaming доступний через центральний сховище Maven, і залежність може бути додана до проекту для запуску програми Spark Streaming.

Таблиця порівняння Splunk vs Spark

Нижче наведена таблиця порівняння Splunk - Spark

ОСНОВА ДЛЯ ПОРІВНЯЙТЕ	Сплин	Іскра
Визначення	Перетворює машинні дані, обробляючи їх у наші відповіді	Швидкий кластер з відкритим кодом для обробки великих даних
Перевага	Це також може бути інтегровано з Hadoop (виробник Horton працює)	Більш бажаний і може використовуватися разом з багатьма проектами Apache
Простота використання	Простіше використовувати через консоль	Простіше викликати API та використовувати
Платформа	Експлуатується за допомогою вбудованого кластера	Діє за допомогою сторонніх менеджерів кластерів
Загальність	Використовується багатьма статками 100 компаній	Відкритий код і використовується багатьма масштабними компаніями, що базуються на даних
Громада	Велика спільнота баз користувачів для взаємодії	Трохи більше спільноти користувачів
Дописувачі	Більше учасників	Дуже великі учасники з відкритим кодом
Час виконання	Час виконання дуже високий	Виконує процеси в 100 разів швидше, ніж Hadoop

Висновок - Splunk vs Spark

Splunk може використовуватися для інтеграції з компаніями, що мають великі дані клієнтської бази, такі як транспорт, банківські та фінансові установи, тоді як Spark має різні типи основних систем та групу інтерфейсів прикладного програмування (API), де їх можна використовувати для інтеграції з багатьма Hadoop засновані на технологіях або проектах.

Іскру можна віддати перевагу для операцій кластеризації з блискавичною швидкістю, і тоді як Splunk має деяку обмежену базу API-інтерфейсів із меншою кількістю інтеграційних можливостей, але які також можуть бути інтегровані в рамку Hadoop, надану виробником Horton. Іскра може бути кращою тим, що має велику базу користувачів користувачів та має більше можливостей інтеграції з багатьма базами даних та платформами або програмними програмами.