Hadoop vs Splunk - Ontdek de beste 7 verschillen

• Inleiding tot Hadoop en Splunk

Inleiding tot Hadoop en Splunk

Hadoop is in eenvoudiger bewoordingen een raamwerk voor het verwerken van 'Big Data'. Hadoop maakt gebruik van een gedistribueerd bestandssysteem en algoritme om de kaart te verminderen om veel gegevens te verwerken.

Splunk is een monitoringtool. Het biedt een platform voor loganalyse, het analyseert de loggegevens en maakt daaruit visualisaties. Splunk faciliteert de software voor het indexeren, zoeken, bewaken en analyseren van machinegegevens via een webgebaseerde interface.

Head to Head-vergelijkingen tussen Hadoop en Splunk (infographics)

Hieronder is de 7-vergelijking tussen Hadoop en Splunk

Belangrijkste verschillen tussen Hadoop en Splunk

Hieronder staan ​​de verschillen tussen Hadoop en Splunk als volgt

• Hadoop geeft inzicht en verborgen patronen door de Big Data uit verschillende bronnen, zoals webapplicaties, telematicagegevens en nog veel meer, te verwerken en te analyseren.
• In het Hadoop-cluster zijn essentiële componenten Hadoop Distributed File System-HDFS, Hadoop MapReduce en Yet Another Resource Negotiator. Hadoop opgezet omvat Naamknooppunt / Hoofdknooppunt en Gegevensknooppunt / Werknemersknooppunt, de ruggengraat van het Hadoop-cluster
• Name Node : Name node is een achtergrondproces, draait op Hadoop Master Node / Head Node. Naamknooppunt slaat alle metagegevens op van alle werkknooppunten in een Hadoop-cluster, zoals Bestandspad, Bestandsnaam, Blok-ID, Bloklocatie enz.
• DataNode: DataNode is een achtergrondproces dat wordt uitgevoerd op werkstation / slave-knooppunten in het Hadoop-cluster. In Hadoop worden de invoerbestanden tijdens het verwerken opgedeeld in kleinere blokken / blokken, deze blokken of blokken worden opgeslagen in DataNode. DataNode slaat de actuele gegevens op; dit is de reden waarom dataknopen meer schijfruimte zouden moeten hebben. DataNode is verantwoordelijk voor het lezen / schrijven naar schijven.
• Splunk-werk kan in drie fasen worden verdeeld: Fase1: verzamel gegevens uit zoveel bronnen als nodig. Fase 2: gegevens omzetten in oplossingen. Fase3: het antwoord in de visuele vorm weergeven; rapporten, interactieve grafiek of grafiek enz
• Splunk begint met indexeren, wat niets anders is dan het verzamelen van gegevens uit alle bronnen en deze combineren in gecentraliseerde indexen.
• Indexen helpen Splunk om snel de logs van alle servers te doorzoeken. Splunk slaat indexen en gecorreleerde realtime gegevens op in een doorzoekbare repo van waaruit het grafieken, rapporten, waarschuwingen, visualisaties en dashboards kan maken en genereren.
• MapReduce is software die het platform biedt voor het schrijven van code / applicaties voor het parallel verwerken van grote hoeveelheden gegevens op zeer grote clusters. MapR omvat twee verschillende taken; Taak toewijzen en taak verminderen
• Kaarttaak: Mapper is verantwoordelijk voor het omzetten van de invoergegevens in gegevenssets, waarbij afzonderlijke gegevenselementen worden onderverdeeld in sleutel / waarde-paren (tupels).
• Taak verkleinen: Reducer neemt de uitvoer van Mapper als invoer en combineert die tuples met resultaten in een kleinere set tupels. Het verloopstuk werkt na Mapper.
• De andere componenten van het MapR-framework zijn Job Tracker en Task Tracker. Het bestaat uit een enkele master Job Tracker en eenmaal slave Task Tracker per clusterknooppunt en de master is verantwoordelijk voor het bewaken van de resources, het volgen en plannen van de taken van slaves. Task Tracker zal de taken uitvoeren zoals aangegeven door Master node en geeft de informatie taakstatus periodiek om te beheersen
• Terwijl in Splunk indexering het belangrijkste proces is om de logs te analyseren. Splunk kan gemakkelijk de gegevens van vele bronnen indexeren, zoals Bestanden en mappen, Netwerkverkeer, Machinegegevens en nog veel meer. Splunk kan ook de tijdreeksgegevens verwerken.
• Splunk gebruikt standaard API's om verbinding te maken met applicaties en apparaten om de brongegevens te verkrijgen. Voor databases heeft Splunk DB Connect om verbinding te maken met veel relationele databases. De gebruiker kan dit gebruiken voor het importeren van gestructureerde gegevens en krachtige indexering, analyse, dashboards en visualisaties uitvoeren.

Hadoop vs Splunk vergelijkingstabel

	Hadoop	Splunk
Definitie	Hadoop is een open source product. Het is een framework waarmee Big Data kan worden opgeslagen en verwerkt met behulp van HDFS en MapR.	Splunk is een realtime monitoringtool. Het kan zijn voor een applicatie, beveiliging, prestatiebeheer etc.
Components	HDFS - Hadoop gedistribueerd bestandssysteem Kaart Reduceer algoritmen YARN - Nog een andere resourceonderhandelaar Relationele database Mapper reducer	Splunk Indexer Gespleten hoofd / expediteur Implementatieserver
Architectuur / Deployment	Hadoop Architecture volgt gedistribueerde mode en het is een Master-Worker-architectuur (Cluster) voor het transformeren en analyseren van grote gegevenssets met het Hadoop MapReduce-programma	Splunk Architecture omvatte componenten die verantwoordelijk zijn voor het innemen, indexeren en analyseren van gegevens. De splunk-implementatie kan op zichzelf staan ​​en worden gedistribueerd.
Relatie	Hadoop geeft de resultatensets door aan Splunk	Gegevens worden verzameld en verwerkt door Hadoop, visualisatie van die resultaten en rapportage door Splunk.
Voordelen / kenmerken	Hadoop identificeert de inzichten in de onbewerkte gegevens en helpt bedrijven goede keuzes te maken. Flexibiliteit Kostenefficiënt schaalbaarheid Gegevensreplicatie Zeer snel in gegevensverwerking Het verbetert de klantbetrokkenheid Minimaliseert de risico's door de gegevens te analyseren Helpt bij het verbeteren van de prestaties door de risico's te beperken	Splunk biedt operationele intelligentie om de IT-operationele kosten te optimaliseren. Splunk verzamelt en indexeert de gegevens uit vele bronnen, ongeacht of deze gestructureerd of ongestructureerd zijn. Realtime monitoring. Splunk heeft zeer krachtige zoek-, analyse- en visualisatiemogelijkheden. Splunk ondersteunt rapportage en alarmering. Splunk ondersteunt zowel on-premises software-installatie als cloudservice.
Producten / relatieve producten	Hortonworks Hadoop Vonk R-server Interactieve zoekopdracht HBase enz	Splunk-producten: Splunk Enterprise Splunk Cloud Splunk Light Splunk Enterprise Security Splunk It Service Intelligence en Splunk Gebruikersgedrag Analytics
Gebruikt voor	Financieel domein Opsporing en preventie van fraude retailing Sociale netwerken enz	Maak dashboards om resultaten te visualiseren en te analyseren Bedrijfsstatistieken bewaken Analyseer systeemprestaties Gegevens opslaan en ophalen voor later gebruik. Gebruikt in HealthCare, Finance, Big data etc.

Conclusies - Hadoop vs Splunk

Hadoop en Splunk helpen beide bij het verkrijgen van snelle inzichten uit Big Data. Zoals hierboven besproken, geeft Hadoop de resultaten door aan Splunk, met die informatie kan Splunk visualisaties en weergaven maken via een webgebaseerde interface.

Aanbevolen artikelen

Dit is een leidraad geweest voor Hadoop en Splunk, hun betekenis, vergelijking van persoon tot persoon, belangrijkste verschillen, vergelijkingstabel en conclusie. U kunt ook de volgende artikelen bekijken voor meer informatie -

1. Hadoop vs Elasticsearch - Welke is nuttiger
2. Nuttig verschil tussen Hadoop versus roodverschuiving
3. Hadoop vs Hive - Ontdek de beste verschillen
4. 7 Beste verschillen tussen Hadoop versus HBase
5. Splunk vs Nagios Geweldige verschillen
6. Hadoop vs Spark: voordelen