Различия между Splunk и Spark
Splunk используется для поиска, мониторинга и анализа больших данных, сгенерированных машиной, используя веб-интерфейсы. Он используется для превращения машинных данных в наши ответы. Splunk дает ответы в режиме реального времени, которые отвечают требованиям клиентов или бизнеса, и Splunk доверяют 85 компаний из списка Fortune 100. Apache Spark очень быстр и может использоваться для крупномасштабной обработки данных, которая развивается в наши дни. Это стало альтернативой для многих существующих крупномасштабных инструментов обработки данных в области технологий больших данных. Apache Spark можно использовать для запуска программ в 100 раз быстрее, чем задания Map Reduce в среде Hadoop, что делает это более предпочтительным.
Сравнение лицом к лицу между Splunk и Spark (Инфографика)
Ниже приведено 8 лучших сравнений Splunk и Spark. 
Ключевые различия между Splunk и Spark
Splunk - это инструмент для анализа больших данных, разработанный американской многонациональной корпорацией Splunk из Калифорнии, США. Splunk также сотрудничал с поставщиком работ Horton, который является поставщиком среды Hadoop. Spark - это инфраструктура кластерных вычислений с открытым исходным кодом, разработанная Apache Software Foundation, которая первоначально была разработана Калифорнийским университетом в Беркли и была позже пожертвована Apache Foundation, чтобы сделать ее открытой.
Ниже приведены списки точек, описать ключевые различия между Splunk и Spark.
1. Splunk можно использовать для поиска большого объема данных с помощью SP (Splunk Search Processing Language). Spark - это набор интерфейсов прикладного программирования (API) из всех существующих проектов, связанных с Hadoop, более 30. Spark может быть запущен в облаке Hadoop или Amazon AWS путем создания экземпляра Amazon EC2 (Elastic Cloud Compute) или автономного режима кластера, а также может доступ к различным базам данных, таким как Cassandra, Amazon DynamoDB и т. д.,
2. Концепции выделения включают события, метрики, поля, хост, тип источника и источника, время индекса, время поиска и индексы. Spark предоставляет высокоуровневые API на разных языках программирования, таких как Java, Python, Scala и R Programming.
3. Основные функции Splunk включают в себя поиск, отчет, панель мониторинга и оповещения, в то время как Spark имеет такие основные функции, как Spark Core, Spark SQL, M Lib (Машинная библиотека), Graph X (для обработки графиков) и Spark Streaming.
4. Splunk используется для развертывания и использования, поиска, масштабирования и анализа извлеченных крупномасштабных данных из источника. Режим кластера Spark может использоваться для потоковой передачи и обработки данных в разных кластерах для крупномасштабных данных, чтобы обрабатывать их быстро и параллельно.
5. Режим обслуживания Splunk можно использовать для управления и обслуживания индексов и кластеров индексов, тогда как в режиме Spark Cluster приложения будут работать как отдельные процессы в кластере.
6. Режим обслуживания в Splunk можно включить с помощью параметра интерфейса командной строки, доступного после создания кластера. Компонентами кластера Spark являются диспетчер драйверов, программа драйверов и рабочие узлы.
7. Управление кластером в Splunk может осуществляться с использованием одного главного узла, и для поиска и индексации данных для поиска существует несколько узлов. В Spark доступны различные типы менеджеров кластеров, такие как менеджер кластеров HADOOP Yarn, автономный режим (уже обсуждался выше), Apache Mesos (общий менеджер кластеров) и Kubernetes (экспериментальная система с открытым исходным кодом для развертывания автоматизации).
8. Кластерные функции Splunk могут быть изучены с помощью различных понятий, которые называются Фактором поиска, Фактором репликации и Бакетами. Функции компонента кластера Spark имеют Задачи, Кэш и Исполнители внутри рабочего узла, где менеджер кластера может иметь несколько рабочих узлов.
9. Splunk предоставляет API, представление и менеджер поиска для взаимодействия с данными. Вычислительная среда Spark Cluster предоставляет оболочку для интерактивного и эффективного анализа данных.
10. Продукты Splunk относятся к разным типам, таким как Splunk Enterprise, Splunk Cloud, Splunk light и Splunk Universal Forwarder Enterprise Security, Service Intelligence и т. Д. Spark предоставляет конфигурацию, мониторинг, руководство по настройке, безопасность, планирование заданий, сборку Spark и т. Д.,
11. Splunk Web Framework предоставляет менеджер поиска, представление Splunk, оболочку Simple XML и представление Splunk JS Stack. Spark предоставляет Spark SQL, наборы данных и фреймы данных. Сеанс Spark в Spark можно использовать для создания фреймов данных из существующего эластичного распределенного набора данных (RDD), который является фундаментальной структурой данных Spark.
12. Splunk также имеет облачный сервис для обработки заданий или процессов в соответствии с требованиями бизнеса. Spark лениво загружается с точки зрения запуска задания, когда он не будет запускать действие до тех пор, пока задание не будет запущено.
13. Splunk Cloud имеет несколько функций для отправки данных из различных источников и для облачного развертывания. Spark Streaming имеет отказоустойчивый механизм, где он восстанавливает потерянную работу и состояние из коробки без каких-либо дополнительных настроек или настроек.
14. Splunk Cloud обладает возможностями загрузки, хранения, сбора данных, поиска и подключения к Splunk Cloud. Spark Streaming доступен через центральный репозиторий Maven, и в проект можно добавить зависимость для запуска программы Spark Streaming.
Сравнение Splunk и Spark
Ниже приведена сравнительная таблица между Splunk и Spark.
| ОСНОВА ДЛЯ
СРАВНЕНИЕ | Splunk | искра |
| Определение | Превращает машинные данные, обрабатывая их в наши ответы | Быстрый открытый кластер для обработки больших данных |
| предпочтение | Это также можно интегрировать с Hadoop (поставщик работ Horton) | Более предпочтительный и может использоваться вместе со многими проектами Apache |
| Простота использования | Проще использовать через консоль | Проще вызывать API и использовать |
| Платформа | Управляется с использованием встроенного кластера | Управляется с помощью сторонних кластерных менеджеров |
| всеобщность | Используется многими компаниями из списка Fortune 100 | Открытый исходный код и используется многими крупными компаниями, основанными на данных |
| сообщество | Большое сообщество пользователей для взаимодействия | Чуть больше сообщества пользователей |
| Авторы | Больше участников | Очень большие участники с открытым исходным кодом |
| Время выполнения | Время выполнения очень высоко | Запускает процессы в 100 раз быстрее, чем Hadoop |
Вывод - Splunk vs Spark
Splunk может использоваться для интеграции с компаниями, имеющими большие клиентские базы данных, такими как транспортные, банковские и финансовые учреждения, тогда как Spark имеет различные типы базовых структур и группу интерфейсов прикладного программирования (API), где его можно использовать для интеграции со многими Hadoop. основанные технологии или проекты.
Spark может быть предпочтительным для молниеносных операций кластеризации, а Splunk имеет некоторую ограниченную базу API-интерфейсов с меньшим количеством средств интеграции, но также может быть интегрирована с платформой Hadoop, предоставленной поставщиком работ Horton. Spark может быть более предпочтительным, поскольку имеет большую базу пользователей сообщества и имеет больше возможностей интеграции со многими базами данных и платформами или программными приложениями.
Рекомендуемая статья
Это было руководство по Splunk vs Spark, их значению, сравнению лицом к лицу, ключевым различиям, сравнительной таблице и выводам. Вы также можете посмотреть следующие статьи, чтобы узнать больше -
- Java против Node JS - 8 отличий, которые вы должны знать
- Hadoop vs Splunk - узнайте 7 лучших отличий
- Spark SQL против Presto - узнайте 7 полезных сравнений
- Apache Hive против Apache Spark SQL - 13 удивительных отличий
- Splunk против Nagios
- 5 Важные факторы и преимущества аналитики больших данных