Hadoop vs Splunk - derítse ki a 7 legjobb különbséget

• Bevezetés a Hadoopba és a Splunkba

Bevezetés a Hadoopba és a Splunkba

A Hadoop egyszerűbben fogalmazva a „Big Data” feldolgozásának kerete. A Hadoop elosztott fájlrendszert és térképcsökkentő algoritmust használ az adatterhelések feldolgozására.

A Splunk egy figyelő eszköz. Platformot kínál a naplóelemzéshez, elemzi a naplóadatokat és vizualizációkat készít belőlük. A Splunk megkönnyíti a gépadatok indexálására, keresésére, megfigyelésére és elemzésére szolgáló szoftvert egy web-alapú felületen keresztül.

A Hadoop és a Splunk közötti összehasonlítás (Infographics)

Az alábbiakban látható a Hadoop és a Splunk közötti 7 összehasonlítás

Főbb különbségek a Hadoop és a Splunk között

Az alábbiakban a Hadoop és a Splunk közötti különbségek a következők

• A Hadoop betekintést és rejtett mintákat ad a különböző forrásokból, például webes alkalmazásokból, telematikai adatokból és még sok másból származó nagy adatok feldolgozása és elemzése révén.
• A Hadoop-fürtben a létfontosságú összetevők a Hadoop Distributed File System-HDFS, a Hadoop MapReduce és az Egy újabb erőforrás-tárgyaló. A Hadoop beállítása tartalmazza a Név csomópont / Mester csomópontot és az Adat csomópont / Munkavállaló csomópontot, amelyek a Hadoop klaszter gerincét képezik.
• Név csomópont : A név csomópont egy háttérfolyamat, a Hadoop mester csomóponton / fej csomóponton fut. A névcsomópont a Hadoop-fürt összes dolgozói csomópontjának metaadatait menti, például a fájl elérési útját, a fájl nevét, a blokkoló azonosítót, a hely blokkolását stb.
• DataNode: A DataNode egy háttérfolyamat, a Hadoop-fürtben dolgozó / slave csomópontokon fut. A Hadoop alkalmazásban a bemeneti fájlok feldolgozása kisebb darabbá / blokkokká történik, ezeket a blokkokat vagy darabokat a DataNode tárolja. A DataNode a tényleges adatokat tárolja; ez az oka annak, hogy az adatcsomópontoknak nagyobb lemezterülettel kell rendelkezniük. A DataNode felelős a lemezek leolvasásáért / írásáért.
• Az elosztott munkát három szakaszra lehet osztani: 1. fázis: gyűjtsön adatokat annyi forrásból, amennyire szükséges. 2. fázis: Az adatok átalakítása megoldásokká. 3. fázis: a válasz reprezentálása vizuális formában; jelentések, interaktív diagram vagy grafikon stb
• A Splunk az indexeléssel kezdődik, ami nem más, mint az összes forrásból származó adatgyűjtés és központosított indexekbe történő összevonása.
• Az indexek segítik a Splunk-ot az összes kiszolgáló naplóinak gyors keresésében. A Splunk az indexeket és a korrelált valós idejű adatokat kereshető repóban tárolja, ahonnan grafikonokat, jelentéseket, riasztásokat, vizualizációkat és műszerfalakat hozhat létre és generálhat.
• A MapReduce olyan szoftver, amely platformot biztosít a kód / alkalmazások írásához nagy adatmennyiségek párhuzamos feldolgozására a nagyon nagy klaszteren. A MapR két különféle feladatot tartalmaz; Térkép feladat és a feladat csökkentése
• Térképfeladat: A Mapper feladata a bemeneti adatok adathalmazokká konvertálása, ahol az egyes adatelemeket kulcs-érték párokra bontják.
• Feladat csökkentése: A Reducer a Mapper kimenetet veszi bemenetként, és ezeket az eredményadatok összekapcsolja egy kisebb sorozatba. A reduktor a Mapper után működik.
• A MapR keretrendszer többi összetevője a Job Tracker és a Task Tracker. Egyetlen mester Munkakövetőből és egyszeri szolga Feladatkövetőből áll fürtcsomópontonként, és a mester felelős az erőforrások megfigyeléséért, a rabszolgák feladatainak követéséért és ütemezéséért. A Task Tracker a fő csomópont utasításai szerint hajtja végre a feladatokat, és rendszeres időközönként megadja az információ feladat állapotát a mester csomópont számára
• Míg a Splunk-ban az indexelés a naplók elemzésének fő folyamata. A Splunk könnyen indexelheti számos forrás, például a fájlok és könyvtárak, a hálózati forgalom, a gépadatok és még sok más adatait. A Splunk az idősor adatait is képes kezelni.
• A Splunk a szokásos API-kat használja az alkalmazásokhoz és eszközökhöz való kapcsolódáshoz a forrás adatok beszerzéséhez. Míg az adatbázisokhoz a Splunk rendelkezik a DB Connect programmal, amely számos relációs adatbázishoz kapcsolódik. A felhasználó ezt strukturált adatok importálására használhatja, és hatékony indexelést, elemzést, műszerfalakat és vizualizációkat végezhet.

Hadoop vs Splunk összehasonlító táblázat

	Hadoop	Splunk
Meghatározás	A Hadoop nyílt forráskódú termék. Ez egy olyan keret, amely lehetővé teszi a nagy adatok tárolását és feldolgozását a HDFS és a MapR segítségével.	A Splunk valós idejű megfigyelő eszköz. Lehetséges alkalmazásokhoz, biztonsághoz, teljesítménykezeléshez stb.
Alkatrészek	HDFS- Hadoop elosztott fájlrendszer Térkép Csökkentse az algoritmusokat Fonal - még egy erőforrás-tárgyaló Relációs adatbázis Mapper Csökkentő	Splunk Indexer Splunk fej / szállítmányozó Telepítési szerver
Építészet / kioldó	A Hadoop Architecture az elosztott divatot követi, és ez egy Master-Worker architektúra (Cluster) a nagy adatsorok átalakításához és elemzéséhez a Hadoop MapReduce program segítségével	A Splunk Architecture komponenseket tartalmazott, amelyek felelősek az adatok beszerzéséért, indexeléséért és elemzéséért. A Splunk telepítés lehet kétféle önálló és elosztott.
Kapcsolat	Hadoop átadja az eredménykészleteket Splunk-nak	Az adatgyűjtést és a feldolgozást a Hadoop végzi, az eredmények megjelenítését és a jelentést a Splunk végzi.
Előnyök / jellemzők	A Hadoop azonosítja a betekintést a nyers adatokba, és segít az üzleti vállalkozásoknak a jó döntések meghozatalában. Rugalmasság Költséghatékony skálázhatóság Adat replikáció Nagyon gyors az adatfeldolgozás Javítja az ügyfelek elkötelezettségét Az adatok elemzésével minimalizálja a kockázatokat Segít a teljesítmény javításában a kockázatok csökkentésével	A Splunk operatív intelligenciát biztosít az IT műveleti költségek optimalizálásához. A Splunk sok forrásból gyűjti és indexeli az adatokat, akár strukturált, akár nem strukturált. Valós idejű figyelés. A Splunk nagyon hatékony keresési, elemzési és megjelenítési képességekkel rendelkezik. A Splunk támogatja a jelentéstételt és a riasztást. A Splunk támogatja a helyszíni szoftverek telepítését és a felhőalapú szolgáltatást is.
Termékek / Relatív termékek	Hortonworks Hadoop Szikra R szerver Interaktív lekérdezés HBase stb	Splunk termékek: Splunk Enterprise Splunk Cloud Splunk fény Splunk vállalati biztonság Splunk It szolgáltatási intelligencia és Splunk felhasználói viselkedés-elemzés
Használt	Pénzügyi domain Csalás észlelése és megelőzése Nagybani Közösségi hálózatok stb	Készítsen irányítópultot az eredmények megjelenítéséhez és elemzéséhez Figyelemmel kíséri az üzleti mutatókat Elemezze a rendszer teljesítményét Tárolja és töltse le az adatokat későbbi felhasználáshoz. Használható HealthCare, Finance, Big data stb.

Következtetések - Hadoop vs Splunk

A Hadoop és a Splunk egyaránt segítenek a Big Data gyors betekintésében. A fentiekben ismertetettek szerint a Hadoop továbbítja az eredményeket a Splunknak, ezzel az információval a Splunk képeket készíthet és megjeleníthet egy webalapú felületen keresztül.

Ajánlott cikkek

Ez egy útmutató Hadoop és Splunk, azok jelentésének, a fej-fej összehasonlításnak, a legfontosabb különbségeknek, az összehasonlító táblázatnak és a következtetéseknek. A következő cikkeket is megnézheti további információkért -

1. Hadoop vs Elasticsearch - melyik hasznosabb
2. Hasznos különbség a Hadoop és a Redshift között
3. Hadoop vs Hive - derítse ki a legjobb különbségeket
4. 7 legjobb különbség a Hadoop és a HBase között
5. Splunk vs Nagios Csodálatos különbségek
6. Hadoop vs Spark: Előnyök