Hadoop vs Splunk - Ta reda på de bästa 7 skillnaderna

• Introduktion till Hadoop och Splunk

Introduktion till Hadoop och Splunk

Hadoop i enklare termer är ett ramverk för bearbetning av "Big Data". Hadoop använder distribuerat filsystem och kartorminskar algoritmen för att bearbeta mängder data.

Splunk är ett övervakningsverktyg. Det erbjuder en plattform för loganalys, den analyserar loggdata och skapar visualiseringar ur den. Splunk underlättar programvaran för indexering, sökning, övervakning och analys av maskindata genom ett webbaserat gränssnitt.

Jämförelse mellan huvud och huvud mellan Splunk (Infographics)

Nedan är 7 jämförelsen mellan Hadoop vs Splunk

Viktiga skillnader mellan Hadoop vs Splunk

Nedan är skillnaderna mellan Hadoop och Splunk som följer

• Hadoop ger insikt och dolda mönster genom att bearbeta och analysera Big Data från olika källor som webbapplikationer, telematikdata och många fler.
• I Hadoop-klustret är viktiga komponenter Hadoop Distribuerat filsystem-HDFS, Hadoop MapReduce och ännu en resursförhandlare. Uppställning av Hadoop inkluderar Namnod / Masternod och Datanod / Arbetarnod, som är ryggraden i Hadoop-klustret
• Namn Nod : Namn nod är en bakgrundsprocess som körs på Hadoop Master Node / Head Node. Namnnod sparar alla metadata för alla arbetarnoder i ett Hadoop-kluster, till exempel filväg, filnamn, block-id, blockeringsplats etc.
• DataNode: DataNode är en bakgrundsprocess som körs på arbetare / slavnoder i Hadoop-kluster. I Hadoop under bearbetning kommer inmatningsfilerna att delas upp i mindre bitar / block, dessa block eller bitar kommer att lagras i DataNode. DataNode lagrar faktiska data; det är anledningen till att datanoder borde ha mer diskutrymme. DataNode ansvarar för läsning / skrivning till diskar.
• Stänkarbete kan delas in i tre faser: Fas1: Samla data från så många källor som det behövs. Fas 2: Omvandla data till lösningar. Fas3: Representerar svaret i den visuella formen; rapporter, interaktivt diagram eller diagram etc.
• Splunk börjar med indexering, vilket inte är annat än att samla in data från alla källor och kombinera dem till centraliserade index.
• Index hjälper Splunk att snabbt söka i loggarna från alla servrar. Splunk lagrar index och korrelerade realtidsdata i sökbar repo från vilken den kan skapa och generera grafer, rapporter, varningar, visualiseringar och instrumentpaneler.
• MapReduce är en mjukvara som ger plattformen för att skriva kod / applikationer för att behandla stora mängder data parallellt på kluster som är mycket stora. MapR innehåller två olika uppgifter; Karta Uppgift och Minska Uppgift
• Kartuppgift: Mapper ansvarar för att konvertera inmatningsdata till datauppsättningar, där enskilda dataelement delas upp i nyckelvärdespar (tuples).
• Minska uppgift: Reducer tar utdata från Mapper som inmatning och kombinerar dessa resultatdata-tupplar till en mindre uppsättning tuplingar. Minskaren fungerar efter Mapper.
• De andra komponenterna i MapR-ramverket är Job Tracker och Task Tracker. Den består av en enda master Job Tracker och en gång slave Task Tracker per klusternod och befälhavaren ansvarar för att övervaka resurserna, spåra och schemalägga slavjobb. Task Tracker kommer att utföra uppgifterna enligt instruktion av huvudnoden och ger informationstatusstatusen att mastera regelbundet
• Medan i Splunk är indexering den viktigaste processen för att analysera loggarna. Splunk kan enkelt indexera data från många källor som filer och kataloger, nätverkstrafik, maskindata och många fler. Splunk kan också hantera tidsseriedata.
• Splunk använder standard-API: er för att ansluta till applikationer och enheter för att få källdata. För databaser har Splunk DB Connect för att ansluta till många relationsdatabaser. Användaren kan använda detta för att importera strukturerad data och utföra kraftfull indexering, analys, instrumentpaneler och visualiseringar.

Hadoop vs Splunk jämförelsetabell

	Hadoop	Splunk
Definition	Hadoop är en öppen källkodsprodukt. Det är ett ramverk som gör det möjligt att lagra och bearbeta Big Data med HDFS och MapR.	Splunk är ett realtidsövervakningsverktyg. Det kan vara för en applikation, säkerhet, prestationshantering etc.
Komponenter	HDFS-Hadoop distribuerat filsystem Karta Minska algoritmer Garn - ännu en resursförhandlare Relationsdatabas mapper Reducer	Splunk Indexer Stänkhuvud / speditör Distributionsserver
Arkitektur / Deployment	Hadoop Architecture följer distribuerat mode och det är en Master-Worker-arkitektur (Cluster) för att transformera och analysera stora datamängder med Hadoop MapReduce-program	Splunk Architecture inkluderade komponenter som ansvarar för intag av data, indexering och analys. Splunkeldistribution kan vara av två typs fristående och distribuerad.
Relation	Hadoop skickar resultatuppsättningarna till Splunk	Insamling av data och behandling kommer att göras av Hadoop, visualisering av dessa resultat och rapportering kommer att göras av Splunk.
Fördelar / funktioner	Hadoop identifierar insikten i rådata och hjälper företag att göra bra val. Flexibilitet Kostnadseffektiv skalbarhet Datareplikation Mycket snabbt i databehandlingen Det förbättrar kundens engagemang Minimerar riskerna genom att analysera data Hjälper till att förbättra prestanda genom att minska riskerna	Splunk ger operativ intelligens för att optimera IT-driftskostnaden. Splunk samlar in och indexerar data från många källor, oavsett om de är strukturerade eller ostrukturerade. Realtidsövervakning. Splunk har mycket kraftfulla sök-, analys- och visualiseringsfunktioner. Splunk stöder rapportering och varning. Splunk stöder både lokal programvaruinstallation och molntjänst.
Produkter / Relativa produkter	Hortonworks Hadoop Gnista R-server Interaktiv fråga HBase osv	Splunk produkter: Splunk Enterprise Splunk Cloud Splunkelljus Splunk Enterprise Security Splunk It Service Intelligence och Splunk Användarbeteende Analytics
Används för	Finansiell domän Bedrägeri upptäckt och förebyggande detaljhandel Sociala nätverk osv	Skapa instrumentpaneler för att visualisera och analysera resultat Övervaka affärsmetriker Analysera systemprestanda Lagra och hämta data för senare användning. Används i HealthCare, Finance, Big data etc.

Slutsatser - Hadoop vs Splunk

Hadoop och Splunk hjälper båda till att ta fram snabba insikter från Big Data. Som diskuterats ovan överför Hadoop resultaten till Splunk, med den informationen kan Splunk skapa visualiseringar och skärmar via ett webbaserat gränssnitt.

Rekommenderade artiklar

Detta har varit en guide till Hadoop och Splunk, deras betydelse, jämförelse mellan huvud och huvud, viktiga skillnader, jämförelsetabell och slutsats. Du kan också titta på följande artiklar för att lära dig mer -

1. Hadoop vs Elasticsearch - Vilken är mer användbar
2. Användbar skillnad mellan Hadoop vs Redshift
3. Hadoop vs Hive - Ta reda på de bästa skillnaderna
4. 7 bästa skillnaderna mellan Hadoop vs HBase
5. Splunk vs Nagios fantastiska skillnader
6. Hadoop vs Spark: Fördelar