Hadoop vs Splunk - з’ясуйте найкращі 7 відмінностей

• Вступ до Hadoop та Splunk

Вступ до Hadoop та Splunk

Hadoop, простіше кажучи, є основою для обробки "великих даних". Hadoop використовує розподілену файлову систему та алгоритм зменшення карти для обробки навантажень даних.

Splunk - це інструмент моніторингу. Він пропонує платформу для аналітики журналів, аналізує дані журналу та створює з нього візуалізації. Splunk полегшує програмне забезпечення для індексації, пошуку, контролю та аналізу машинних даних через веб-інтерфейс.

Порівняння порівнянь між Hadoop і Splunk (Інфографіка)

Нижче наведено 7 Порівняння між Hadoop проти Splunk

Ключові відмінності між Hadoop і Splunk

Нижче розбіжності між Hadoop та Splunk є наступними

• Hadoop дає уявлення та приховані зразки, обробляючи та аналізуючи великі дані, що надходять із різних джерел, таких як веб-додатки, телематичні дані та багато іншого.
• У кластері Hadoop життєво важливими компонентами є розподілена файлова система Hadoop-HDFS, Hadoop MapReduce та ще один переговорник ресурсів. Налаштування Hadoop включає вузол імені / головний вузол та вузол даних / вузол Worker, який є основою кластера Hadoop
• Вузол імені : Вузол імені - це фоновий процес, який працює на головний вузол / головний вузол Hadoop. Вузол імені зберігає всі метадані всіх робочих вузлів у кластері Hadoop, такі як шлях до файлу, ім'я файлу, ідентифікатор блоку, розташування блоку тощо.
• DataNode: DataNode - це фоновий процес, який працює на робочих / підлеглому вузлах кластеру Hadoop. У Hadoop під час обробки вхідні файли будуть розбиті на менші шматки / блоки, ці блоки або фрагменти будуть зберігатися в DataNode. DataNode зберігає фактичні дані; це причина, чому у вузлів даних повинно бути більше місця на диску. DataNode відповідає за операції з читання / запису на диски.
• Роботу, що випливає, можна розділити на три фази: Phase1: Збір даних із необхідної кількості джерел. Фаза 2: Перетворення даних у розчини. Фаза 3: представлення відповіді у наочній формі; звіти, інтерактивна діаграма або графік тощо
• Splunk починається з індексації, що є не що інше, як збирання даних з усіх джерел та об'єднання їх у централізовані індекси.
• Індекси допомагають Splunk швидко шукати журнали з усіх серверів. Splunk зберігає індекси та співвідношує дані в реальному часі в репо-пошуковій системі, з якої він може створювати та генерувати графіки, звіти, сповіщення, візуалізації та інформаційні панелі.
• MapReduce - це програмне забезпечення, яке дає платформу для написання коду / додатків для обробки великої кількості даних паралельно на кластерах, які є дуже великими. MapR включає два різні завдання; Завдання на карті та скорочення завдань
• Завдання карт: Mapper відповідає за перетворення вхідних даних у набори даних, де окремі елементи даних розбиваються на пари ключових значень (кортежі).
• Зменшити завдання: Редуктор приймає вихід із Mapper як вхідний і об'єднує ці кортежі даних результатів у менший набір кортежів. Редуктор буде працювати після Mapper.
• Інші компоненти структури MapR - це Track Job і Task Tracker. Він складається з єдиного головного трекера роботи та одноразового відслідковування завдань на вузол кластера, і майстер відповідає за моніторинг ресурсів, відстеження та планування робочих місць рабів. Функція відстеження завдань виконуватиме завдання відповідно до вказівки головного вузла і періодично надає інформацію-стан завдання для управління
• Тоді як індексація Splunk є основним процесом аналізу журналів. Splunk може легко індексувати дані з багатьох джерел, таких як Файли та каталоги, Мережевий трафік, Машинні дані та багато іншого. Splunk також може обробляти дані часових рядів.
• Splunk використовує стандартні API для з'єднання з програмами та пристроями для отримання вихідних даних. Тоді як для баз даних, Splunk має DB Connect для з'єднання з багатьма реляційними базами даних. Користувач може використовувати це для імпорту структурованих даних та виконувати потужну індексацію, аналіз, інформаційні панелі та візуалізацію.

Таблиця порівняння Hadoop проти Splunk

	Hadoop	Сплин
Визначення	Hadoop - продукт з відкритим кодом. Це рамка, яка дозволяє зберігати та обробляти великі дані за допомогою HDFS та MapR.	Splunk - це інструмент моніторингу в режимі реального часу. Це може бути програма, безпека, управління продуктивністю тощо.
Компоненти	HDFS - розподілена файлова система Hadoop Алгоритми зменшення карт Пряжа - ще один переговорник ресурсів Реляційна база даних Mapper Редуктор	Індекс-індекс Splunk Відкинута голова / експедитор Сервер розгортання
Архітектура / розгортання	Hadoop Architecture слідує розподіленій моді і це архітектура Master-Worker (кластер) для перетворення та аналізу великих наборів даних за допомогою програми Hadoop MapReduce	Splunk Architecture включала компоненти, які відповідають за приймання даних, індексацію та аналітику. Розгортання може бути окремим та розподіленим.
Відношення	Hadoop передає результати набору Splunk	Збір даних та обробку здійснюватиме Hadoop, візуалізацію цих результатів та звітування здійснюватиме Splunk.
Переваги / особливості	Hadoop визначає статистику в необроблених даних і допомагає бізнесу робити хороший вибір. Гнучкість Економічно ефективним Масштабованість Реплікація даних Дуже швидко в обробці даних Це покращує залучення клієнтів Мінімізує ризики шляхом аналізу даних Допомагає покращити ефективність, зменшуючи ризики	Splunk надає оперативну розвідку для оптимізації вартості ІТ-операцій. Splunk збирає та індексує дані з багатьох джерел, будь то структуровані чи неструктуровані. Моніторинг у режимі реального часу Splunk має дуже потужні можливості пошуку, аналізу та візуалізації. Splunk підтримує повідомлення та оповіщення. Splunk підтримує локальну установку програмного забезпечення та хмарний сервіс.
Продукти / Відносна продукція	Hortonworks Hadoop Іскра R сервер Інтерактивний запит HBase тощо	Продукти Splunk: Splunk Enterprise Сплив хмара Сплив світло Splunk Enterprise Security Splunk It Service Intelligence та Поширена поведінка користувачів Analytics
Використовуваний для	Фінансовий домен Виявлення та запобігання шахрайству Роздрібна торгівля Соціальні мережі тощо	Створіть інформаційні панелі для візуалізації та аналізу результатів Моніторинг бізнес-показників Проаналізуйте продуктивність системи Зберігайте та отримуйте дані для подальшого використання. Використовується в галузі охорони здоров'я, фінансів, великих даних тощо.

Висновки - Hadoop проти Splunk

Hadoop і Splunk обидва допомагають отримати швидку інформацію з Big Data. Як обговорювалося вище, Hadoop передає результати Splunk, завдяки цій інформації Splunk може створювати візуалізації та відображення через веб-інтерфейс.

Рекомендовані статті

Це керівництво для Hadoop та Splunk, їх значення, порівняння голова до голови, ключові відмінності, таблиця порівняння та висновок. Ви також можете переглянути наступні статті, щоб дізнатися більше -

1. Hadoop vs Elasticsearch - який корисніший
2. Корисна різниця між Hadoop проти Redshift
3. Хадоп проти вулика - з’ясуйте найкращі відмінності
4. 7 найкращих відмінностей між Hadoop і HBase
5. Splunk vs Nagios Дивовижні відмінності
6. Хадоп проти іскри: переваги