Skillnader mellan Splunk vs Spark
Splunk används för att söka, övervaka och analysera stora data som genereras av maskinen med webbgränssnitt. Det används för att förvandla maskindata till våra svar. Splunk ger svar i realtid som uppfyller kundens eller företagets krav och Splunk litar på de 85 av Fortune 100-företagen. Apache Spark är mycket snabbt och kan användas för storskalig databehandling som utvecklas bra idag. Det har blivit ett alternativ för många befintliga storskaliga databehandlingsverktyg inom området stordatateknologi. Apache Spark kan användas för att köra program 100 gånger snabbare än Map Reduce-jobb i Hadoop-miljön, vilket gör detta mer föredraget.
Jämförelse mellan head och head mellan Splunk vs Spark (Infographics)
Nedan visas topp 8-jämförelsen mellan Splunk vs Spark 
Viktiga skillnader mellan Splunk vs Spark
Splunk är ett stordataanalysverktyg utvecklat av ett amerikanskt multinationellt företag Splunk baserat i Kalifornien, USA. Splunk har också samarbetat med Horton works-leverantören, som är en Hadoop-miljöleverantör. Spark är ett ramverk för öppen källkodsutveckling utvecklat av Apache Software Foundation som ursprungligen utvecklades av University of California Berkeley och donerades till Apache Foundation senare för att göra det open source.
Nedan finns listor med punkter, beskriv de viktigaste skillnaderna mellan Splunk vs Spark
1. Splunk kan användas för att söka efter en stor mängd data med hjälp av SP (Splunk Search Processing Language). Spark är en uppsättning applikationsprogrammeringsgränssnitt (API: er) av alla befintliga Hadoop-relaterade projekt mer än 30. Spark kan köras på Hadoop eller Amazon AWS-moln genom att skapa Amazon EC2 (Elastic Cloud Compute) -instans eller fristående klusterläge och kan också få åtkomst till olika databaser som Cassandra, Amazon DynamoDB, etc.,
2. Splunk-koncept inkluderar händelser, mätvärden, fält, värd, källa och källtyper, indextid, söktid och index. Spark tillhandahåller API: er på hög nivå i olika programmeringsspråk som Java, Python, Scala och R-programmering.
3. Kärnfunktionerna i Splunk inkluderar Search, Report, Dashboard och Alerts medan Spark har kärnfunktioner som Spark Core, Spark SQL, M Lib (maskinbibliotek), Graph X (för grafbehandling) och Spark Streaming.
4. Splunk används för att distribuera och använda, söka, skala och analysera extraherade storskaliga data från källan. Spark Cluster-läge kan användas för att strömma och bearbeta data på olika kluster för storskaliga data för att bearbeta snabbt och parallellt.
5. Splunk-underhållsläge kan användas för att hantera och underhålla index och indexkluster medan Spark Cluster-läge har applikationer som körs som enskilda processer i klustret.
6. Underhållsläget i Splunk kan aktiveras med kommandoradgränssnittalternativet tillgängligt efter att klustret har upparbetats. Komponenterna i Spark-klustret är Driver Manager, Driver Program och Worker Nodes.
7. Klusterhanteringen i Splunk kan göras med hjälp av en enda huvudnod och flera noder finns för att söka och indexera data för sökning. Spark har olika typer av klusterhanterare tillgängliga som HADOOP Yarn cluster manager, fristående läge (redan diskuterat ovan), Apache Mesos (en allmän klusterhanterare) och Kubernetes (experimentellt som är ett öppet källkodssystem för automatisering).
8. Splunkens klusterfunktioner kan studeras med olika begrepp som kallas sökfaktor, replikationsfaktor och hinkar. Spark klusterkomponentfunktioner har uppgifter, cache och körare i en arbetsknod där en klusterhanterare kan ha flera arbetarkoder.
9. Splunk tillhandahåller API, visa och sökhanterare för att interagera med data. Spark Cluster computing framework ger ett skal för att analysera data interaktivt och effektivt.
10. Splunk-produkter är olika typer som Splunk Enterprise, Splunk Cloud, Splunk light och Splunk Universal Forwarder Enterprise Security, Service Intelligence etc., Spark tillhandahåller konfiguration, övervakning, inställningsguide, säkerhet, jobbplanering och byggande Spark etc.,
11. Splunk Web Framework ger sökhanterare, Splunk-vy, Simple XML-wrapper och Splunk JS Stack-vy. Spark tillhandahåller Spark SQL, databas och dataramar. Spark Session in Spark kan användas för att skapa dataramar från en befintlig Resilient Distribuerad Dataset (RDD), som är en grundläggande datastruktur för Spark.
12. Splunk har också en molnbaserad tjänst för att bearbeta jobb eller processer efter behov av affärsbehovet. Spark laddas lata när det gäller att utlösa jobb där det inte kommer att utlösa handling förrän och om inte ett jobb utlöses.
13. Splunk Cloud har flera funktioner för att skicka data från olika källor och till molnutsättning. Gnistströmning har en feltoleransmekanism där den återställer det förlorade arbetet och tillståndet ur lådan utan några extra konfigurationer eller inställningar.
14. Splunk Cloud har funktioner för förtäring, lagring, datainsamling, sökning och anslutning med Splunk Cloud. Spark Streaming är tillgängligt via maven centralförvaret och beroendet kan läggas till i projektet för att köra Spark Streaming-programmet.
Splunk vs gnistjämförelsetabell
Nedan är jämförelsetabellen mellan Splunk vs Spark
| GRUND FÖR
JÄMFÖRELSE | Splunk | Gnista |
| Definition | Förvandlar maskindata genom att bearbeta dem till våra svar | En snabb öppen källkod för stora databehandling |
| Preferens | Detta kan också integreras med Hadoop (Horton verkleverantör) | Mer föredraget och kan användas tillsammans med många Apache-projekt |
| Enkel användning | Lättare att använda via konsol | Lättare att ringa API: er och använda |
| Plattform | Drivs med inbyggt kluster | Drivs med hjälp av tredjeparts klusterhanterare |
| genera~~POS=TRUNC | Används av många förmögenhet 100 företag | Open source och används av många storskaliga databaserade företag |
| gemenskap | Stort användarbaserat community för att interagera | Något mer användarbas community |
| Medverkande | Fler bidragsgivare | Mycket stora bidrag med öppen källkod |
| Körtid | Runtime är mycket hög | Kör processer 100 gånger snabbare än Hadoop |
Slutsats - Splunk vs Spark
Splunk kan användas för att integrera med företag som har stora kundbasdata som transport, bank och finansiella institutioner medan Spark har olika typer av kärnramar och en grupp applikationsprogrammeringsgränssnitt (API: er) där den kan användas för att integrera med många Hadoop baserade tekniker eller projekt.
Gnista kan vara att föredra för blixt-snabba klusteroperationer och medan Splunk har en viss begränsad bas av API: er med färre integrationsfaciliteter, men som också kan integreras med Hadoop-ramverket som tillhandahålls av Horton-verkställande leverantör. Gnist kan bättre föredras, som att ha en stor gemenskapsanvändarbas och ha fler integrationsalternativ med många databaser och plattformar eller mjukvaruapplikationer.
Rekommenderad artikel
Detta har varit en guide till Splunk vs Spark, deras betydelse, jämförelse mellan huvud och huvud, viktiga skillnader, jämförelsetabell och slutsats. Du kan också titta på följande artiklar för att lära dig mer -
- Java vs Node JS - 8 skillnader du bör känna till
- Hadoop vs Splunk - Ta reda på de bästa 7 skillnaderna
- Spark SQL vs Presto - Ta reda på den 7 användbara jämförelsen
- Apache Hive vs Apache Spark SQL - 13 fantastiska skillnader
- Splunk vs Nagios
- 5 Importanter och fördelar med Big Data Analytics