Hadoop vs Splunk - узнайте 7 лучших отличий

• Введение в Hadoop и Splunk

Введение в Hadoop и Splunk

Проще говоря, Hadoop - это платформа для обработки «больших данных». Hadoop использует распределенную файловую систему и алгоритм сокращения карт для обработки множества данных.

Splunk - это инструмент мониторинга. Он предлагает платформу для анализа журналов, анализирует данные журналов и создает из них визуализации. Splunk облегчает программное обеспечение для индексации, поиска, мониторинга и анализа машинных данных через веб-интерфейс.

Сравнение лицом к лицу между Hadoop и Splunk (Инфографика)

Ниже 7 Сравнение между Hadoop и Splunk

Ключевые различия между Hadoop и Splunk

Ниже приведены различия между Hadoop и Splunk:

• Hadoop дает понимание и скрытые шаблоны, обрабатывая и анализируя большие данные, поступающие из различных источников, таких как веб-приложения, телематические данные и многое другое.
• В кластере Hadoop жизненно важными компонентами являются распределенная файловая система Hadoop-HDFS, Hadoop MapReduce и еще один посредник по согласованию ресурсов. Настройка Hadoop включает в себя узел имени / главный узел и узел данных / рабочий узел, которые являются основой кластера Hadoop
• Узел имени : Узел имени является фоновым процессом, работает на главном узле Hadoop / главном узле. Имя узла сохраняет все метаданные всех рабочих узлов в кластере Hadoop, такие как путь к файлу, имя файла, идентификатор блока, местоположение блока и т. Д.
• DataNode: DataNode - это фоновый процесс, который выполняется на рабочих / подчиненных узлах в кластере Hadoop. В Hadoop при обработке входные файлы будут разбиты на более мелкие порции / блоки, эти блоки или порции будут храниться в DataNode. DataNode хранит фактические данные; По этой причине узлы данных должны иметь больше места на диске. DataNode отвечает за операцию чтения / записи на диски.
• Разрозненную работу можно разделить на три этапа: Этап 1: сбор данных из необходимого количества источников. Этап 2: Преобразование данных в решения. Этап 3: Представление ответа в визуальной форме; отчеты, интерактивный график или график и т. д.
• Splunk начинается с индексации, которая представляет собой не что иное, как сбор данных из всех источников и объединение их в централизованные индексы.
• Индексы помогают Splunk быстро искать журналы со всех серверов. Splunk хранит индексы и коррелированные данные в реальном времени в репо с возможностью поиска, из которого он может создавать и генерировать графики, отчеты, оповещения, визуализации и информационные панели.
• MapReduce - это программное обеспечение, которое предоставляет платформу для написания кода / приложений для параллельной обработки больших объемов данных в очень больших кластерах. MapR включает в себя две разные задачи; Задача карты и задача сокращения
• Задача карты: Mapper отвечает за преобразование входных данных в наборы данных, где отдельные элементы данных разбиваются на пары ключ-значение (кортежи).
• Задача Reduce: Reducer принимает выходные данные Mapper в качестве входных данных и объединяет эти кортежи данных результатов в меньший набор кортежей. Редуктор будет работать после Mapper.
• Другими компонентами инфраструктуры MapR являются Job Tracker и Task Tracker. Он состоит из одного главного трекера заданий и одного подчиненного трекера задач на узел кластера, а ведущий отвечает за мониторинг ресурсов, отслеживание и планирование заданий подчиненных. Task Tracker будет выполнять задачи в соответствии с указаниями главного узла и периодически предоставлять информацию о статусе задачи мастеру
• Принимая во внимание, что в Splunk индексация является основным процессом для анализа журналов. Splunk может легко индексировать данные из многих источников, таких как файлы и каталоги, сетевой трафик, машинные данные и многое другое. Splunk также может обрабатывать данные временных рядов.
• Splunk использует стандартные API для связи с приложениями и устройствами для получения исходных данных. Принимая во внимание, что для баз данных у Splunk есть DB Connect для связи со многими реляционными базами данных. Пользователь может использовать это для импорта структурированных данных и выполнять мощную индексацию, анализ, информационные панели и визуализации.

Сравнительная таблица Hadoop и Splunk

	Hadoop	Splunk
Определение	Hadoop - продукт с открытым исходным кодом. Это платформа, которая позволяет хранить и обрабатывать большие данные с использованием HDFS и MapR.	Splunk - это инструмент мониторинга в реальном времени. Это может быть для приложения, безопасности, управления производительностью и т. Д.
Компоненты	HDFS - распределенная файловая система Hadoop Map Reduce алгоритмы YARN - еще один переговорщик по ресурсам Реляционная база данных картопостроитель редуктор	Splunk Indexer Голова Splunk / Форвардер Сервер развертывания
Архитектура / Развертывание	Архитектура Hadoop следует распределенной моде и представляет собой архитектуру Master-Worker (Cluster) для преобразования и анализа больших наборов данных с использованием программы Hadoop MapReduce.	В состав Splunk Architecture входят компоненты, отвечающие за прием данных, индексацию и аналитику. Развертывание Splunk может быть как автономным, так и распределенным.
Связь	Hadoop передает наборы результатов в Splunk	Сбор данных и их обработка будут выполняться Hadoop, визуализация этих результатов и составление отчетов - Splunk.
Преимущества / особенности	Hadoop выявляет идеи в необработанных данных и помогает бизнесу сделать правильный выбор. гибкость Экономически эффективным Масштабируемость Репликация данных Очень быстро обрабатывает данные Это улучшает взаимодействие с клиентами Минимизирует риски путем анализа данных Помогает в улучшении производительности, уменьшая риски	Splunk предоставляет оперативный интеллект для оптимизации стоимости ИТ-операций. Splunk собирает и индексирует данные из многих источников, будь то структурированные или неструктурированные. Мониторинг в реальном времени. Splunk обладает очень мощными возможностями поиска, анализа и визуализации. Splunk поддерживает отчеты и оповещения. Splunk поддерживает как локальную установку программного обеспечения, так и облачный сервис.
Продукты / Относительные продукты	Hortonworks Hadoop искра R сервер Интерактивный запрос HBase и т. Д.	Splunk продукты: Splunk Enterprise Splunk Cloud Splunk Light Splunk Enterprise Security Splunk It Служба разведки и Splunk User Analytics поведения
Используется для	Финансовый домен Обнаружение и предотвращение мошенничества Розничная Социальные сети и т. Д.	Создавайте информационные панели для визуализации и анализа результатов. Мониторинг бизнес-показателей Анализировать производительность системы Храните и извлекайте данные для последующего использования. Используется в сфере здравоохранения, финансов, больших данных и т. Д.

Выводы - Hadoop vs Splunk

Hadoop и Splunk помогают быстро извлекать информацию из больших данных. Как обсуждалось выше, Hadoop передает результаты в Splunk, используя эту информацию, Splunk может создавать визуализации и отображать их через веб-интерфейс.

Рекомендуемые статьи

Это было руководство по Hadoop и Splunk, их значению, сравнению лицом к лицу, ключевым различиям, сравнительной таблице и выводам. Вы также можете посмотреть следующие статьи, чтобы узнать больше -

1. Hadoop vs Elasticsearch - какой из них более полезен
2. Полезная разница между Hadoop и Redshift
3. Hadoop vs Hive - узнай лучшие отличия
4. 7 лучших отличий Hadoop от HBase
5. Splunk против Nagios Удивительные различия
6. Hadoop vs Spark: преимущества