Hadoop vs Splunk - Finn ut de beste 7 forskjellene

• Introduksjon til Hadoop og Splunk

Introduksjon til Hadoop og Splunk

Hadoop på enklere vilkår er et rammeverk for behandling av 'Big Data'. Hadoop bruker distribuert filsystem og kartreduserende algoritme for å behandle masse data.

Splunk er et overvåkingsverktøy. Det tilbyr en plattform for loganalyse, den analyserer loggdataene og lager visualiseringer ut av dem. Splunk letter programvaren for å indeksere, søke, overvåke og analysere maskindata, gjennom et nettbasert grensesnitt.

Sammenligninger fra topp til hodet mellom Hadoop vs Splunk (Infographics)

Nedenfor er The 7 Comparison mellom Hadoop vs Splunk

Viktige forskjeller mellom Hadoop vs Splunk

Nedenfor er forskjellene mellom Hadoop og Splunk er som følger

• Hadoop gir innsikt og skjulte mønstre ved å behandle og analysere Big Data fra forskjellige kilder som webapplikasjoner, telematikkdata og mange flere.
• I Hadoop-klyngen er viktige komponenter Hadoop Distribuert File System-HDFS, Hadoop MapReduce, og nok en ressursforhandler. Hadoop-oppsettet inkluderer Navnnode / Masternode og Datanode / Arbeidernode, som er ryggraden i Hadoop-klyngen
• Name Node : Name node er en bakgrunnsprosess som kjøres på Hadoop Master Node / Head Node. Navneknute lagrer alle metadataene til alle arbeiderknodene i en Hadoop-klynge, for eksempel Filsti, Filnavn, Blokkerings-ID, Blokkeringsplassering etc.
• DataNode: DataNode er en bakgrunnsprosess som kjøres på arbeider / slaveknuter i Hadoop-klyngen. I Hadoop under behandlingen vil inngangsfilene bli brutt opp i mindre biter / blokker, disse blokker eller biter vil bli lagret i DataNode. DataNode lagrer de faktiske dataene; dette er grunnen til at dataknuter skal ha mer diskplass. DataNode er ansvarlig for lese / skrive operasjon til disker.
• Splunkarbeid kan deles inn i tre faser: Fase1: Samle data fra så mange kilder som nødvendig. Fase2: Omforming av data til løsninger. Fase3: Representere svaret i den visuelle formen; rapporter, interaktivt diagram eller graf osv
• Splunk starter med indeksering, som ikke er annet enn å samle inn data fra alle kilder og kombinere dem i sentraliserte indekser.
• Indekser hjelper Splunk til raskt å søke i loggene fra alle serverne. Splunk lagrer indekser og korrelerte sanntidsdata i søkbar repo som den kan lage og generere grafer, rapporter, varsler, visualiseringer og dashboards fra.
• MapReduce er programvare som gir plattformen for å skrive kode / applikasjoner for behandling av store datamengder parallelt på klynger som er veldig store. MapR inkluderer to forskjellige oppgaver; Kartoppgave og reduser oppgave
• Kartoppgave: Mapper er ansvarlig for å konvertere inndatadataene til datasett, der individuelle dataelementer blir delt opp i nøkkelverdipar (tuples).
• Reduser oppgave: Reducer tar output fra Mapper som input og kombinerer disse resultatene data tuples til et mindre sett med tuples. Reduseren vil fungere etter Mapper.
• De andre komponentene i MapR-rammeverket er Job Tracker og Task Tracker. Den består av en enkelt master Job Tracker og en gang slave Task Tracker per klyngenode, og masteren er ansvarlig for å overvåke ressursene, spore og planlegge jobbene til slaver. Task Tracker vil utføre oppgavene som anvist av Master node og gir informasjon oppgavestatusen til master med jevne mellomrom
• Mens Splunk er indeksering den viktigste prosessen for å analysere loggene. Splunk kan enkelt indeksere dataene fra mange kilder som filer og kataloger, nettverkstrafikk, maskindata og mange flere. Splunk kan også håndtere tidsseriedataene.
• Splunk bruker standard API-er for å koble til applikasjoner og enheter for å få kildedata. Mens databaser har Splunk DB Connect for å få forbindelse med mange relasjonsdatabaser. Brukeren kan bruke dette til å importere strukturerte data og utføre kraftige indeksering, analyse, dashboards og visualiseringer.

Hadoop vs Splunk sammenligningstabell

	Hadoop	Splunk
Definisjon	Hadoop er et open source produkt. Det er et rammeverk som gjør det mulig å lagre og behandle Big Data ved hjelp av HDFS og MapR.	Splunk er overvåkningsverktøy i sanntid. Det kan være for en applikasjon, sikkerhet, resultatstyring etc.
komponenter	HDFS - Hadoop distribuert filsystem Kart Reduser algoritmer Garn - Nok en ressursforhandler Relasjonsdatabase Mapper redusering	Splunk Indexer Splunk hodet / speditøren Distribusjonsserver
Arkitektur / Distribusjon	Hadoop Architecture følger distribuert mote og det er en Master-Worker-arkitektur (Cluster) for transformering og analyse av store datasett ved hjelp av Hadoop MapReduce-programmet	Splunk Architecture inkluderte komponenter som er ansvarlige for inntak av data, indeksering og analyse. Splunk-distribusjon kan være av to typers frittstående og distribuert.
relasjon	Hadoop passerer resultatsettene til Splunk	Innsamling av data og behandling vil bli gjort av Hadoop, visualisering av resultatene og rapportering vil bli gjort av Splunk.
Fordeler / funksjoner	Hadoop identifiserer innsikten i rådataene og hjelper virksomheten til å ta gode valg. fleksibilitet Kostnadseffektiv skalerbarhet Datareplikering Veldig raskt i databehandling Det forbedrer kundens engasjement Minimerer risikoen ved å analysere dataene Hjelper med å forbedre ytelsen ved å avbøte risikoen	Splunk gir operativ intelligens for å optimalisere IT-driftskostnadene. Splunk samler og indekserer dataene fra mange kilder, enten det er strukturert eller ustrukturert. Sanntidsovervåking. Splunk har veldig kraftige søke-, analyse- og visualiseringsfunksjoner. Splunk støtter rapportering og varsling. Splunk støtter både programvareinstallasjon og skytjeneste.
Produkter / Relative produkter	Hortonworks Hadoop Gnist R-server Interaktiv spørring HBase osv	Splunk produkter: Splunk Enterprise Splunk Cloud Splunk lys Splunk Enterprise Security Splunk It Service Intelligence og Splunk Brukeratferd Analytics
Brukes til	Finansielt domene Frauddeteksjon og forebygging Retailing Sosiale nettverk osv	Lag dashbord for å visualisere og analysere resultater Overvåke forretningsmetriker Analyser systemytelsen Lagre og hente data for senere bruk. Brukt i HealthCare, Finance, Big data etc.

Konklusjoner - Hadoop vs Splunk

Hadoop og Splunk er begge med på å hente ut hurtig innsikt fra Big Data. Som diskutert ovenfor, gir Hadoop resultatene til Splunk, med den informasjonen kan Splunk lage visualiseringer og skjermer via et nettbasert grensesnitt.

Anbefalte artikler

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

1. Hadoop vs Elasticsearch - Hvilken er mer nyttig
2. Nyttig forskjell mellom Hadoop vs Redshift
3. Hadoop vs Hive - Finn ut de beste forskjellene
4. 7 beste forskjeller mellom Hadoop vs HBase
5. Splunk vs Nagios Amazing Differences
6. Hadoop vs Spark: Fordeler