Splunk vs gnist - 8 vigtigste forskelle at lære

Forskelle mellem Splunk vs Spark

Splunk bruges til at søge, overvåge og analysere de store data genereret af maskinen ved hjælp af webgrænseflader. Det bruges til at omdanne maskindata til vores svar. Splunk giver realtids svar, der imødekommer kundens eller forretningsmæssige krav, og Splunk er tillid til de 85 af Fortune 100-virksomhederne. Apache Spark er meget hurtig og kan bruges til stor databehandling, der udvikler sig meget i dag. Det er blevet et alternativ til mange eksisterende store databehandlingsværktøjer inden for big datateknologier. Apache Spark kan bruges til at køre programmer 100 gange hurtigere end Map Reduce-job i Hadoop-miljøet, hvilket gør dette mere foretrukket.

Sammenligning mellem hoved og hoved mellem Splunk vs Spark (Infografik)

Nedenfor er Top 8 sammenligningen mellem Splunk vs Spark

Vigtige forskelle mellem Splunk vs Spark

Splunk er et stort dataanalyseværktøj udviklet af et amerikansk multinationalt selskab Splunk med base i Californien, USA. Splunk har også samarbejdet med Horton works-leverandør, som er en Hadoop-miljøudbyder. Spark er en open source-klyngeregistreringsramme udviklet af Apache Software Foundation, som oprindeligt blev udviklet af University of California Berkeley og blev doneret til Apache Foundation senere for at gøre det til open source.

Nedenfor er lister over punkter, der beskriver nøglen Forskelle mellem Splunk vs Spark

1. Splunk kan bruges til at søge efter en stor mængde data ved hjælp af SP (Splunk Search Processing Language). Spark er et sæt af applikationsprogrammeringsgrænseflader (API'er) ud af alle de eksisterende Hadoop-relaterede projekter mere end 30. Spark kan køres på Hadoop eller Amazon AWS-sky ved at oprette Amazon EC2 (Elastic Cloud Compute) -forekomst eller standalone cluster-tilstand og kan også få adgang til forskellige databaser, såsom Cassandra, Amazon DynamoDB osv.,

2. Splunk-koncepter inkluderer begivenheder, metrics, felter, vært, kilde og kildetyper, indeks-tid, søgetid og indekser. Spark leverer API'er på højt niveau i forskellige programmeringssprog såsom Java, Python, Scala og R-programmering.

3. Kernefunktionerne i Splunk inkluderer Search, Report, Dashboard og Alerts, mens Spark har kernefunktioner såsom Spark Core, Spark SQL, M Lib (Maskinbibliotek), Graf X (til grafbehandling) og Spark Streaming.

4. Splunk bruges til at distribuere og bruge, søge, skalere og analysere de ekstraherede data i stor skala fra kilden. Gnistklyngetilstand kan bruges til at streame og behandle dataene på forskellige klynger til storskala-data for at behandle hurtig og parallel.

5. Splunk-vedligeholdelsestilstand kan bruges til at styre og vedligeholde indekser og indeksklynger, mens Spark Cluster-tilstand har applikationer, der kører som individuelle processer i klyngen.

6. Vedligeholdelsestilstanden i Splunk kan aktiveres ved hjælp af optionen Kommandolinjegrænseflade, der er tilgængelig efter oprettelse af klyngen. Komponenterne i gnistklyngen er Driver Manager, Driver Program og Worker Nodes.

7. Klyngestyringen i Splunk kan udføres ved hjælp af en enkelt hovednode, og der findes flere noder til at søge og indeksere dataene til søgning. Spark har forskellige typer klynghåndtere til rådighed, såsom HADOOP Yarn cluster manager, standalone mode (allerede omtalt ovenfor), Apache Mesos (en generel cluster manager) og Kubernetes (eksperimentelt som er et open source system til automatisering implementering).

8. Splunk's klyngefunktioner kan studeres ved forskellige koncepter kaldet Søgefaktor, replikationsfaktor og Skovle. Funktioner med gnistklynkomponenter har opgaver, cache og eksekutører i en arbejdsknudepunkt, hvor en klyngestyring kan have flere arbejdsternoder.

9. Splunk leverer API, visning og søgning manager til at interagere med data. Spark Cluster computing framework giver et shell til at analysere dataene interaktivt og effektivt.

10. Splunk-produkter er forskellige typer som Splunk Enterprise, Splunk Cloud, Splunk light og Splunk Universal Forwarder Enterprise Security, Service Intelligence osv., Spark leverer konfiguration, overvågning, tuning guide, sikkerhed, jobplanlægning og bygger Spark osv.,

11. Splunk Web Framework giver search manager, Splunk view, Simple XML wrapper og Splunk JS Stack view. Spark leverer gnist SQL, datasæt og datarammer. Spark Session in Spark kan bruges til at oprette datarammer fra et eksisterende elastisk distribueret datasæt (RDD), som er en grundlæggende datastruktur for Spark.

12. Splunk har også en skybaseret service til at behandle job eller processer efter behov af forretningskravet. Gnist indlæses dovent med hensyn til udløsning af job, hvor den ikke vil udløse handling før og medmindre et job udløses.

13. Splunk Cloud har flere funktioner til at sende data fra forskellige kilder og til skyudvidelse. Gniststreaming har en fejltolerancemekanisme, hvor den gendanner det mistede arbejde og tilstand ud af kassen uden ekstra konfigurationer eller opsætning.

14. Splunk Cloud har mulighederne for indtagelse, opbevaring, dataindsamling, søgning og forbindelse med Splunk Cloud. Gniststreaming er tilgængelig gennem maven centrallager, og afhængigheden kan føjes til projektet for at køre Spark Streaming-programmet.

Splunk vs gnist-sammenligningstabel

Nedenfor er sammenligningstabellen mellem Splunk vs Spark

GRUNDLÆGGELSE FOR SAMMENLIGNING	splunk	Gnist
Definition	Gør maskindata ved at behandle dem til vores svar	En hurtig open source-klynge til behandling af big data
Preference	Dette kan også integreres med Hadoop (Horton fabriksleverandør)	Mere foretrukket og kan bruges sammen med mange Apache-projekter
Brugervenlighed	Nemmere at bruge via konsol	Nemmere at kalde API'er og bruge
Platform	Betjenes ved hjælp af indbygget klynge	Opereres ved hjælp af tredjeparts klyngestyrere
almenhed	Bruges af mange formuer 100 virksomheder	Open source og bruges af mange store databaserede virksomheder
Fællesskab	Stort brugerbase-community til at interagere	Lidt mere brugerbase-community
Bidragydere	Flere bidragydere	Meget store open source-bidragydere
Kørselstid	Kørsel er meget høj	Kører processer 100 gange hurtigere end Hadoop

Konklusion - Splunk vs Spark

Splunk kan bruges til at integrere med virksomheder, der har store kundeunderlagsdata, såsom transport, bank og finansielle institutioner, mens Spark har forskellige typer kernerammer og en gruppe af applikationsprogrammeringsgrænseflader (API'er), hvor det kan bruges til at integrere med mange Hadoop baserede teknologier eller projekter.

Gnist kan foretrækkes til lynhurtige klyngefunktioner, og mens Splunk har en begrænset base af API'er med færre integrationsfaciliteter, men som også kan integreres med Hadoop-rammen, der leveres af Horton-værksleverandør. Gnist kan foretrækkes bedre, at det er at have en stor brugerbase i lokalsamfundet og have flere integrationsmuligheder med mange databaser og platforme eller softwareapplikationer.

Anbefalet artikel

Dette har været en guide til Splunk vs Spark, deres betydning, sammenligning mellem hoved og hoved, nøgleforskelle, sammenligningstabel og konklusion. Du kan også se på de følgende artikler for at lære mere -