Különbségek a Splunk és a Spark között
A Splunk a webes felületek segítségével a gép által generált nagy adatok keresésére, megfigyelésére és elemzésére szolgál. A gépadatokat a válaszokká alakítja. A Splunk valós idejű válaszokat ad, amelyek megfelelnek az ügyfelek vagy üzleti követelményeknek, míg a Splunkot a Fortune 100 vállalat 85 vállalata bízza meg. Az Apache Spark nagyon gyors és nagyszabású adatfeldolgozáshoz használható, amely manapság nagyszerűen fejlődik. Alternatívává vált számos létező nagyszabású adatfeldolgozó eszköz számára a nagy adattechnológiák területén. Az Apache Spark a programok 100-szor gyorsabb futtatásához használható, mint a Map Reduce feladatok a Hadoop környezetben, ez pedig még inkább előnyös.
A fej és fej összehasonlítása a Splunk és a Spark között (Infographics)
Az alábbiakban a Splunk és a Spark összehasonlítása a 8 legjobban 
Főbb különbségek a Splunk és a Spark között
A Splunk egy nagy adatelemző eszköz, amelyet egy amerikai multinacionális vállalat fejlesztett ki, az USA-ban Kaliforniában. A Splunk együttműködött a Horton gyárgyártóval is, amely egy Hadoop környezetvédelmi szolgáltató. A Spark egy nyílt forrású fürtszámítási keret, amelyet az Apache Software Foundation fejlesztett ki, amelyet eredetileg a Kaliforniai Berkeley Egyetem fejlesztett ki, majd később az Apache Alapítványnak adományozott, hogy nyílt forrásúvá tegye.
Az alábbiakban felsoroljuk a pontok listáját, írjuk le a Splunk és Spark közötti különbségeket
1. Az Splunk felhasználható nagy mennyiségű adat keresésére az SP (Splunk Search Processing Language) használatával. A Spark az összes meglévő Hadoop-nal kapcsolatos, 30-nál nagyobb projektből álló alkalmazásprogramozási felületek (API) halmaza. A Spark a Hadoop vagy az Amazon AWS felhőn futtatható Amazon EC2 (Elastic Cloud Compute) példány vagy önálló fürt üzemmód létrehozásával, és szintén képes hozzáférés különböző adatbázisokhoz, például a Cassandra, az Amazon DynamoDB stb.,
2. Az osztott fogalmak között szerepelnek események, metrikák, mezők, gazdagép, forrás és forrás típusok, index-idő, keresési idő és indexek. A Spark magas szintű API-kat biztosít különféle programozási nyelveken, például Java, Python, Scala és R programozás.
3. A Splunk alapvető tulajdonságai közé tartozik a Keresés, a Jelentés, a Műszerfal és a Figyelmeztetések, míg a Spark olyan alapvető funkciókkal rendelkezik, mint a Spark Core, a Spark SQL, az M Lib (Machine Library), az X grafikon (a grafikon feldolgozásához) és a Spark streaming.
4. A Splunk a forrásból kivont nagyméretű adatok telepítésére, felhasználására, keresésére, méretezésére és elemzésére szolgál. A szikrafürt üzemmód használható az adatfolyam továbbvitelére és feldolgozására különféle fürtökön nagyméretű adatok érdekében, a gyors és párhuzamos feldolgozás érdekében.
5. A Splunk karbantartási mód használható az indexek és az indexfürtök kezelésére és karbantartására, míg a Spark Cluster üzemmódban az alkalmazások a fürtben egyedi folyamatokként futnak.
6. A Splunk karbantartási módját a klaszter felállítását követően elérhető parancssori felület opcióval lehet engedélyezni. A Spark-fürt összetevői: Driver Manager, Driver Program és Worker Nodes.
7. A fürtkezelés az Splunkban egyetlen mestercsomóponttal végezhető el, és több csomópont létezik az adatok kereséséhez és indexeléséhez a kereséshez. A Spark különféle típusú fürtkezelőket kínál, például HADOOP fonalfürt-kezelőt, önálló módot (a fentiekben már tárgyaltunk), Apache Mesos (általános klaszterkezelő) és Kubernetes (kísérleti, amely nyílt forrású rendszer az automatizálás üzembe helyezéséhez).
8. A Splunk klaszter funkcióit különféle fogalmakkal lehet megvizsgálni, úgynevezett Keresési tényező, Replikációs tényező és Kanalak. A szikrafürt-összetevő függvényei a Feladatok, Gyorsítótár és Végrehajtók munkavállaló csomópontjában találhatók, ahol a fürtkezelőnek több munkavállaló csomópontja lehet.
9. A Splunk API-kat, nézetet és keresőkezelőt biztosít az adatokkal való interakcióhoz. A Spark Cluster számítási keretrendszer héjat biztosít az adatok interaktív és hatékony elemzéséhez.
10. A Splunk termékek különféle típusúak, mint például a Splunk Enterprise, a Splunk Cloud, a Splunk light és a Splunk Universal Forwarder Enterprise Security, Service Intelligence stb., A Spark konfigurációt, megfigyelést, hangolási útmutatót, biztonságot, munkatervezési ütemtervet és Spark építését biztosítja, stb.
11. A Splunk Web Framework keresőkezelőt, Splunk nézetet, Egyszerű XML csomagolást és Splunk JS Stack nézetet biztosít. A Spark Spark SQL-t, adatkészleteket és adatkereteket biztosít. A Sparkban a Spark Session felhasználható adatkeretek létrehozására egy meglévő rugalmas elosztott adatkészletből (RDD), amely a Spark alapvető adatstruktúrája.
12. A Splunk felhőalapú szolgáltatással is rendelkezik az üzleti követelményeknek megfelelő feladatok vagy folyamatok feldolgozására. A szikra lazán betöltődik a munka kiváltása szempontjából, ahol csak akkor indít el műveletet, hacsak egy munka elindul.
13. A Splunk Cloud számos funkcióval rendelkezik, hogy adatokat küldjön különféle forrásokból és felhő telepítését. A szikra streamingnek van egy hibatűrő mechanizmusa, ahol az elveszített munkát és állapotot visszaállítja a dobozból, további konfigurációk vagy beállítások nélkül.
14. A Splunk Cloud rendelkezik befogadási, tárolási, adatgyűjtési, keresési és kapcsolódási lehetőségekkel a Splunk Cloud szolgáltatással. A Spark Streaming a maven központi adattárán keresztül érhető el, és a függőség hozzáadható a projekthez a Spark Streaming program futtatásához.
Splunk vs Spark összehasonlító táblázat
Az alábbiakban az összehasonlító táblázat a Splunk vs Spark között
| AZ ALAPJA
ÖSSZEHASONLÍTÁS | Splunk | Szikra |
| Meghatározás | Kiderül a gépadatok, ha feldolgozzuk őket válaszunkba | Gyors nyílt forrású fürt a nagy adatfeldolgozáshoz |
| Előnyben | Ez integrálható a Hadoop-nal (Horton gyártó) | Kedvezőbb, és sok Apache projekttel együtt használható |
| Egyszerű használat | Könnyebben használható a konzolon keresztül | Könnyebb API-k hívása és használata |
| Felület | Beépített klaszter használatával működik | Harmadik féltől származó fürtkezelőkkel működik |
| Általánosság | Sok szerencsés 100 társaság használja őket | Nyílt forráskódú, és sok nagyméretű, adat alapú vállalat használja |
| Közösség | Nagy felhasználói közösség az interakcióhoz | Kissé több felhasználói bázis közösség |
| Közreműködők | Több közreműködő | Nagyon nagy nyílt forráskódú közreműködők |
| Futási idő | A futási idő nagyon magas | Fut 100-szor gyorsabban, mint a Hadoop |
Következtetés - Splunk vs Spark
A Splunk felhasználható az olyan nagyvállalati adatokkal rendelkező vállalatokkal való integrációra, mint például a szállítási, banki és pénzügyi intézmények, míg a Spark különféle alapkeretekkel rendelkezik és egy alkalmazás-programozási felület (API) csoportjával rendelkezik, ahol sok Hadoop-nal integrálható. alapú technológiák vagy projektek.
A szikra előnyben részesíthető villámgyors klaszterezési műveleteknél, és mivel a Splunknak korlátozott API-bázisa van, kevesebb integrációs lehetőséggel, de integrálható a Hadoop keretrendszerbe is, amelyet a Horton gyártó gyártója biztosít. A Spark jobban előnyben részesíthető, ha nagy közösségi felhasználói bázissal rendelkezik, és több integrációval rendelkezik számos adatbázis és platform vagy szoftver alkalmazás segítségével.
Ajánlott cikk
Ez egy útmutató a Splunk vs Spark, azok jelentésének, a fej-fej összehasonlításnak, a legfontosabb különbségeknek, az összehasonlító táblázatnak és a következtetésnek. A következő cikkeket is megnézheti további információkért -
- Java vs Node JS - 8 különbség, amelyet tudnia kell
- Hadoop vs Splunk - derítse ki a 7 legjobb különbséget
- Spark SQL vs Presto - Fedezze fel a 7 hasznos összehasonlítást
- Apache Hive vs Apache Spark SQL - 13 lenyűgöző különbség
- Splunk vs Nagios
- A Big Data Analytics 5 fontos és előnye