Splunk vs Spark- 8 viktigste forskjeller å lære

Forskjeller mellom Splunk vs Spark

Splunk brukes til å søke, overvåke og analysere store data generert av maskinen ved hjelp av nettgrensesnitt. Den brukes til å gjøre maskindata om til svarene våre. Splunk gir sanntids svar som oppfyller kundens eller virksomhetens krav, og Splunk er klarert av 85 av Fortune 100-selskapene. Apache Spark er veldig rask og kan brukes til databehandling i stor skala, som utvikler seg stort i dag. Det har blitt et alternativ for mange eksisterende storskala databehandlingsverktøy innen big data-teknologier. Apache Spark kan brukes til å kjøre programmer 100 ganger raskere enn Map Reduce jobber i Hadoop-miljøet, noe som gjør dette mer foretrukket.

Sammenligning av topp mot hode mellom Splunk vs Spark (Infographics)

Nedenfor er topp 8-sammenligningen mellom Splunk vs Spark

Viktige forskjeller mellom Splunk vs Spark

Splunk er et stort dataanalyseverktøy utviklet av et amerikansk multinasjonalt selskap Splunk med base i California, USA. Splunk har også samarbeidet med Horton works leverandør som er en Hadoop miljøleverandør. Spark er et rammeverk for rammeverk med åpen kildekode utviklet av Apache Software Foundation som opprinnelig ble utviklet av University of California Berkeley og ble donert til Apache Foundation senere for å gjøre den åpen kildekode.

Nedenfor er listen over punkter, beskriv nøkkelen Differences Between Splunk vs Spark

1. Splunk kan brukes til å søke etter en stor mengde data ved å bruke SP (Splunk Search Processing Language). Spark er et sett med applikasjonsprogrammeringsgrensesnitt (APIer) av alle de eksisterende Hadoop-relaterte prosjektene mer enn 30. Spark kan kjøres på Hadoop eller Amazon AWS sky ved å opprette Amazon EC2 (Elastic Cloud Compute) forekomst eller frittstående klyngemodus og kan også få tilgang til forskjellige databaser som Cassandra, Amazon DynamoDB, etc.,

2. Splunk-konsepter inkluderer hendelser, beregninger, felt, verts-, kilde- og kildetyper, indeks-tid, søketid og indekser. Spark tilbyr APIer på høyt nivå i forskjellige programmeringsspråk som Java, Python, Scala og R-programmering.

3. Kjernefunksjonene i Splunk inkluderer Search, Report, Dashboard og Alerts mens Spark har kjernefunksjoner som Spark Core, Spark SQL, M Lib (maskinbibliotek), Graph X (for grafbehandling) og Spark Streaming.

4. Splunk brukes til å distribuere og bruke, søke, skalere og analysere utvinnede storskala-data fra kilden. Spark Cluster-modus kan brukes til å streame og behandle dataene på forskjellige klynger for storskala data for å kunne behandle raskt og parallelt.

5. Splunk-vedlikeholdsmodus kan brukes til å administrere og vedlikeholde indeksene og indeksklyngene, mens Spark Cluster-modus vil ha applikasjoner som kjøres som individuelle prosesser i klyngen.

6. Vedlikeholdsmodus i Splunk kan aktiveres ved å bruke kommandolinjegrensesnittet som er tilgjengelig etter at klyngen er blitt opprettet. Komponentene i Spark-klyngen er Driver Manager, Driver Program og Worker Nodes.

7. Klyngestyringen i Splunk kan gjøres ved å bruke en enkelt hovednode og det finnes flere noder for å søke og indeksere dataene for å søke. Spark har forskjellige typer klyngestyrer tilgjengelig som HADOOP Yarn cluster manager, frittstående modus (allerede diskutert ovenfor), Apache Mesos (en generell cluster manager) og Kubernetes (eksperimentelt som er et open source system for automatisering distribusjon).

8. Klyngefunksjonene til Splunk kan studeres ved forskjellige konsepter kalt Søkefaktor, replikasjonsfaktor og Skuffer. Funksjoner for gnisteklyngekomponent har oppgaver, hurtigbuffer og kjørere i en arbeiderknute hvor en klyngebestyrer kan ha flere arbeiderknuter.

9. Splunk gir API, visning og søkebehandling for å samhandle med data. Spark Cluster databehandlingsramme gir et skall for å analysere dataene interaktivt og effektivt.

10. Splunk Products er forskjellige typer som Splunk Enterprise, Splunk Cloud, Splunk light og Splunk Universal Forwarder Enterprise Security, Service Intelligence etc., Spark gir konfigurasjon, overvåking, tuning guide, sikkerhet, jobbplanlegging og bygger Spark etc.,

11. Splunk Web Framework gir søkeleder, Splunk-visning, Simple XML-wrapper og Splunk JS Stack-visning. Spark tilbyr Spark SQL, datasett og datarammer. Spark Session in Spark kan brukes til å lage datarammer fra et eksisterende Resilient Distribuerte datasett (RDD) som er en grunnleggende datastruktur for Spark.

12. Splunk har også en skybasert tjeneste for å behandle jobber eller prosesser etter behov av forretningskravet. Gnist er lazily lastet når det gjelder jobbutløsing der den ikke vil utløse handling før og med mindre en jobb blir utløst.

13. Splunk Cloud har flere funksjoner for å sende data fra forskjellige kilder og til skyutplassering. Gniststrømming har en feiltoleransemekanisme der den gjenoppretter det tapte arbeidet og tilstanden ut av esken uten ekstra konfigurasjoner eller konfigurering.

14. Splunk Cloud har muligheter for svelging, lagring, datainnsamling, søk og tilkobling med Splunk Cloud. Spark Streaming er tilgjengelig gjennom maven central repository, og avhengigheten kan legges til prosjektet for å kjøre Spark Streaming-programmet.

Splunk vs gnist sammenligningstabell

Nedenfor er sammenligningstabellen mellom Splunk vs Spark

BASIS FOR SAMMENLIGNING	Splunk	Gnist
Definisjon	Gjør maskindata ved å behandle dem til svarene våre	En rask åpen kildeklynge for store databehandlinger
Preference	Dette kan også integreres med Hadoop (Horton verk leverandør)	Mer foretrukket og kan brukes sammen med mange Apache-prosjekter
Brukervennlighet	Enklere å bruke via konsoll	Enklere å ringe API-er og bruke
Plattform	Opereres ved hjelp av innebygd klynge	Opereres ved bruk av tredjeparts klyngesjefer
generalitet	Brukes av mange formue 100 selskaper	Open source og brukes av mange storskala databaserte selskaper
Samfunnet	Stort brukerbase fellesskap for å samhandle	Litt mer brukerbase
bidragsytere	Flere bidragsytere	Veldig store open source-bidragsytere
Kjøretid	Kjøretid er veldig høy	Kjører prosesser 100 ganger raskere enn Hadoop

Konklusjon - Splunk vs Spark

Splunk kan brukes til å integrere med selskaper som har store kundegrunnlagsdata som transport, bank og finansinstitusjoner, mens Spark har forskjellige typer kjernerammer og en gruppe applikasjonsprogrammeringsgrensesnitt (APIer) der den kan brukes til å integrere med mange Hadoop baserte teknologier eller prosjekter.

Gnist kan være å foretrekke for lynraske klyngedriftoperasjoner, og mens Splunk har en begrenset base av API-er med færre integrasjonsfasiliteter, men som også kan integreres med Hadoop-rammeverket levert av Horton-leverandøren. Gnist kan være bedre å foretrekke, som å ha en stor brukerbase i samfunnet og ha flere integrasjonsalternativer med mange databaser og plattformer eller programvare.

Anbefalt artikkel

Dette har vært en guide til Splunk vs Spark, deres betydning, sammenligning mellom hodet og hodet, viktige forskjeller, sammenligningstabellen og konklusjonen. Du kan også se på følgende artikler for å lære mer -