Hadoop vs Splunk - Find ud af de bedste 7 forskelle

• Introduktion til Hadoop og Splunk

Introduktion til Hadoop og Splunk

Hadoop på enklere vilkår er en ramme til behandling af 'Big Data'. Hadoop bruger distribueret filsystem og kortreducerende algoritme til at behandle belastninger af data.

Splunk er et overvågningsværktøj. Det tilbyder en platform for loganalyse, den analyserer logdataene og skaber visualiseringer ud af dem. Splunk letter softwaren til indeksering, søgning, overvågning og analyse af maskindata gennem en webbaseret interface.

Sammenligninger mellem hoved og hoved mellem Hadoop vs Splunk (Infographics)

Nedenfor er 7-sammenligningen mellem Hadoop vs Splunk

Vigtige forskelle mellem Hadoop vs Splunk

Nedenfor er forskellene mellem Hadoop og Splunk som følger

• Hadoop giver indsigt og skjulte mønstre ved at behandle og analysere Big Data fra forskellige kilder såsom webapplikationer, telematikdata og mange flere.
• I Hadoop-klyngen er vitale komponenter Hadoop Distribueret Filsystem-HDFS, Hadoop MapReduce og endnu en ressourceforhandler. Hadoop-opsætning inkluderer Navneknudepunkt / Masternode og Dataknudepunkt / Arbejdsternode, som er rygraden i Hadoop-klyngen
• Navneknudepunkt : Navneknudepunkt er en baggrundsproces, der kører på Hadoop Master Node / Head Node. Navneknap gemmer alle metadata for alle arbejderknudepunkter i en Hadoop-klynge, såsom Filsti, Filnavn, Blok-id, Blokering osv.
• DataNode: DataNode er en baggrundsproces, der kører på arbejder / slaveknudepunkter i Hadoop-klyngen. I Hadoop under behandlingen vil inputfilerne blive opdelt i mindre bunker / blokke, disse blokke eller bunker gemmes i DataNode. DataNode gemmer de faktiske data; dette er grunden til, at datakoder skal have mere diskplads. DataNode er ansvarlig for læsning / skrivedrift til diske.
• Splunk arbejde kan opdeles i tre faser: Fase1: Saml data fra så mange kilder som nødvendigt. Fase2: Transformering af data til løsninger. Fase3: Repræsenterer svaret i den visuelle form; rapporter, interaktivt diagram eller graf osv
• Splunk starter med indeksering, hvilket ikke er andet end at indsamle data fra alle kilder og kombinere dem i centraliserede indekser.
• Indekser hjælper Splunk til hurtigt at søge i logfilerne fra alle servere. Splunk lagrer indekser og korrelerede data i realtid i søgbar repo, hvorfra det kan oprette og generere grafer, rapporter, alarmer, visualiseringer og dashboards.
• MapReduce er software, der giver platformen til at skrive kode / applikationer til behandling af store mængder data parallelt på klynger, som er meget store. MapR inkluderer to forskellige opgaver; Kortopgave og formindsk opgave
• Kortopgave: Mapper er ansvarlig for at konvertere inputdataene i datasæt, hvor individuelle dataelementer er opdelt i nøgleværdipar (tuples).
• Reducer opgave: Reducer tager output fra Mapper som input og kombinerer disse resultata data tuples i et mindre sæt tuples. Reduceringsenheden fungerer efter Mapper.
• De andre komponenter i MapR-rammen er Job Tracker og Task Tracker. Det består af en enkelt master Job Tracker og en gang slave Task Tracker pr. Klynknode, og masteren er ansvarlig for at overvåge ressourcerne, spore og planlægge slavernes job. Task Tracker udfører opgaverne som instrueret af Master node og giver information opgavestatus til master regelmæssigt
• Mens Splunk-indeksering er den vigtigste proces til analyse af logfilerne. Splunk kan nemt indeksere dataene fra mange kilder, såsom filer og mapper, netværkstrafik, maskindata og mange flere. Splunk kan også håndtere tidsseriedataene.
• Splunk bruger standard API'er til at oprette forbindelse til applikationer og enheder til at hente kildedataene. Mens databaser har Splunk DB Connect til at oprette forbindelse til mange relationelle databaser. Brugeren kan bruge dette til at importere strukturerede data og udføre kraftfuld indeksering, analyse, dashboards og visualiseringer.

Hadoop vs Splunk sammenligningstabel

	Hadoop	splunk
Definition	Hadoop er et open source-produkt. Det er en ramme, der tillader lagring og behandling af Big Data vha. HDFS og MapR.	Splunk er overvågningsværktøj i realtid. Det kan være til en applikation, sikkerhed, performance management osv.
komponenter	HDFS-Hadoop distribueret filsystem Kort Reducer algoritmer Garn - Endnu en ressourceforhandler Relationsdatabase Mapper Reducer	Splunk Indexer Stænk hoved / speditør Distributionsserver
Arkitektur / Deployment	Hadoop Architecture følger distribueret mode, og det er en Master-Worker-arkitektur (Cluster) til transformering og analyse af store datasæt ved hjælp af Hadoop MapReduce-program	Splunk Architecture inkluderede komponenter, der er ansvarlige for indtagelse af data, indeksering og analyse. Splunk-implementering kan være af to types enkeltstående og distribueres.
relation	Hadoop videregiver resultatsæt til Splunk	Indsamling af data og behandling vil blive udført af Hadoop, visualisering af disse resultater og rapportering vil blive udført af Splunk.
Fordele / funktioner	Hadoop identificerer indsigt i rådata og hjælper virksomheder med at træffe gode valg. Fleksibilitet Omkostningseffektiv Skalerbarhed Datareplikering Meget hurtig i databehandling Det forbedrer kundens engagement Minimerer risiciene ved at analysere dataene Hjælper med at forbedre ydelsen ved at afbøde risikoen	Splunk giver operationel intelligens til at optimere IT-driftsomkostningerne. Splunk indsamler og indekserer dataene fra mange kilder, hvad enten det er struktureret eller ustruktureret. Realtidsovervågning. Splunk har meget kraftfulde søgnings-, analyse- og visualiseringsfunktioner. Splunk understøtter rapportering og alarmering. Splunk understøtter både lokal softwareinstallation og cloud-service.
Produkter / relative produkter	Hortonworks Hadoop Gnist R server Interaktiv forespørgsel HBase osv	Splunk produkter: Splunk Enterprise Splunk Cloud Splunk lys Splunk Enterprise Security Splunk It Service Intelligence og Splunk Brugeradfærd Analytics
Anvendes til	Finansielt domæne Påvisning og forebyggelse af svig Detailhandel Sociale netværk osv	Opret Dashboards for at visualisere og analysere resultater Overvåg forretningsmetrik Analyser systemets ydelse Opbevar og hent data til senere brug. Brugt i HealthCare, Finance, Big data osv.

Konklusioner - Hadoop vs Splunk

Hadoop og Splunk hjælper begge med at udtrække hurtig indsigt fra Big Data. Som omtalt ovenfor overfører Hadoop resultaterne til Splunk, med den information kan Splunk skabe visualiseringer og skærme via en webbaseret interface.

Anbefalede artikler

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

1. Hadoop vs Elasticsearch - Hvilken er mere nyttig
2. Nyttig forskel mellem Hadoop vs Redshift
3. Hadoop vs Hive - Find ud af de bedste forskelle
4. 7 bedste forskelle mellem Hadoop vs HBase
5. Splunk vs Nagios fantastiske forskelle
6. Hadoop vs Spark: Fordele