Unterschiede zwischen Splunk und Spark
Splunk wird zum Suchen, Überwachen und Analysieren der von der Maschine mithilfe von Webschnittstellen generierten Big Data verwendet. Es wird verwendet, um Maschinendaten in unsere Antworten umzuwandeln. Splunk gibt Antworten in Echtzeit, die den Kunden- oder Geschäftsanforderungen entsprechen, und die 85 Fortune-100-Unternehmen vertrauen Splunk. Apache Spark ist sehr schnell und kann für die groß angelegte Datenverarbeitung verwendet werden, die sich heutzutage hervorragend entwickelt. Es hat sich zu einer Alternative für viele vorhandene Tools für die Datenverarbeitung in großem Maßstab im Bereich der Big-Data-Technologien entwickelt. Mit Apache Spark können Programme 100-mal schneller ausgeführt werden als mit Map Reduce-Jobs in der Hadoop-Umgebung.
Head to Head Vergleich zwischen Splunk und Spark (Infografiken)
Unten ist die Top 8 Vergleich zwischen Splunk vs Spark 
Hauptunterschiede zwischen Splunk und Spark
Splunk ist ein Big-Data-Analysetool, das von einem amerikanischen multinationalen Unternehmen Splunk mit Sitz in Kalifornien, USA, entwickelt wurde. Splunk hat auch mit dem Hersteller von Horton-Werken zusammengearbeitet, der ein Hadoop-Umweltanbieter ist. Spark ist ein von der Apache Software Foundation entwickeltes Open-Source-Cluster-Computing-Framework, das ursprünglich von der University of California Berkeley entwickelt wurde und später an die Apache Foundation gespendet wurde, um es zu Open Source zu machen.
Unten sind die Listen der Punkte, beschreiben Sie die wichtigsten Unterschiede zwischen Splunk vs Spark
1. Splunk kann verwendet werden, um mit SP (Splunk Search Processing Language) nach einer großen Datenmenge zu suchen. Spark ist eine Reihe von APIs (Application Programming Interfaces) aus allen vorhandenen Hadoop-Projekten, die mehr als 30 umfassen. Spark kann auf einer Hadoop- oder Amazon AWS-Cloud ausgeführt werden, indem eine Amazon EC2-Instanz (Elastic Cloud Compute) oder ein eigenständiger Cluster-Modus erstellt wird Zugriff auf verschiedene Datenbanken wie Cassandra, Amazon DynamoDB usw.,
2. Splunk-Konzepte umfassen Ereignisse, Metriken, Felder, Host, Quelle und Quellentypen, Indexzeit, Suchzeit und Indizes. Spark bietet High-Level-APIs in verschiedenen Programmiersprachen wie Java, Python, Scala und R Programming.
3. Zu den Kernfunktionen von Splunk gehören Suche, Bericht, Dashboard und Warnungen, während Spark über Kernfunktionen wie Spark Core, Spark SQL, M Lib (Maschinenbibliothek), Graph X (für die Graphverarbeitung) und Spark Streaming verfügt.
4. Splunk wird zum Bereitstellen und Verwenden, Durchsuchen, Skalieren und Analysieren der aus der Quelle extrahierten umfangreichen Daten verwendet. Der Spark-Cluster-Modus kann zum Streamen und Verarbeiten der Daten in verschiedenen Clustern für umfangreiche Daten verwendet werden, um eine schnelle und parallele Verarbeitung zu ermöglichen.
5. Im Splunk-Wartungsmodus können die Indizes und Indexcluster verwaltet und gewartet werden, während im Spark-Cluster-Modus Anwendungen als einzelne Prozesse im Cluster ausgeführt werden.
6. Der Wartungsmodus in Splunk kann mithilfe der Option Command Line Interface (Befehlszeilenschnittstelle) aktiviert werden, die nach dem Erstellen des Clusters verfügbar ist. Die Komponenten des Spark-Clusters sind Driver Manager, Driver Program und Worker Nodes.
7. Die Clusterverwaltung in Splunk kann mithilfe eines einzelnen Masterknotens erfolgen, und es sind mehrere Knoten vorhanden, um die Daten für die Suche zu suchen und zu indizieren. Spark bietet verschiedene Arten von Cluster-Managern an, z. B. HADOOP Yarn-Cluster-Manager, Standalone-Modus (oben bereits erläutert), Apache Mesos (allgemeiner Cluster-Manager) und Kubernetes (experimentelles Open Source-System für die Automatisierungsbereitstellung).
8. Die Clusterfunktionen von Splunk können mit verschiedenen Konzepten untersucht werden, die als Suchfaktor, Replikationsfaktor und Buckets bezeichnet werden. Spark-Cluster-Komponentenfunktionen enthalten Aufgaben, Cache und Ausführende innerhalb eines Arbeitsknotens, wobei ein Cluster-Manager mehrere Arbeitsknoten haben kann.
9. Splunk bietet API, Ansicht und Suchmanager für die Interaktion mit Daten. Das Spark Cluster Computing Framework bietet eine Shell zur interaktiven und effizienten Analyse der Daten.
10. Splunk-Produkte sind verschiedene Typen wie Splunk Enterprise, Splunk Cloud, Splunk Light und Splunk Universal Forwarder Enterprise Security, Service Intelligence usw., Spark bietet Konfiguration, Überwachung, Optimierungsanleitung, Sicherheit, Auftragsplanung und Erstellung von Spark usw.,
11. Splunk Web Framework bietet Suchmanager, Splunk-Ansicht, Simple XML-Wrapper und Splunk JS Stack-Ansicht. Spark bietet Spark SQL, Datensätze und Datenrahmen. Spark-Sitzung in Spark kann verwendet werden, um Datenrahmen aus einem vorhandenen RDD (Resilient Distributed Dataset) zu erstellen, bei dem es sich um eine grundlegende Datenstruktur von Spark handelt.
12. Splunk verfügt auch über einen Cloud-basierten Dienst zur Verarbeitung von Jobs oder Prozessen, je nach Geschäftsanforderung. Beim Auslösen von Jobs wird der Spark träge geladen, sodass er erst dann eine Aktion auslöst, wenn ein Job ausgelöst wird.
13. Splunk Cloud bietet verschiedene Funktionen zum Senden von Daten aus verschiedenen Quellen und zur Cloud-Bereitstellung. Spark-Streaming verfügt über einen Fehlertoleranzmechanismus, mit dem die verlorene Arbeit und der Status ohne zusätzliche Konfigurationen oder Einstellungen wiederhergestellt werden können.
14. Splunk Cloud bietet Funktionen für die Erfassung, Speicherung, Datenerfassung, Suche und Konnektivität mit Splunk Cloud. Spark-Streaming ist über das zentrale Repository von Maven verfügbar. Die Abhängigkeit kann dem Projekt hinzugefügt werden, um das Spark-Streaming-Programm auszuführen.
Splunk vs Spark Vergleichstabelle
Unten finden Sie die Vergleichstabelle zwischen Splunk und Spark
| BASIS FÜR
VERGLEICH | Splunk | Funke |
| Definition | Wandelt Maschinendaten durch Verarbeitung in unsere Antworten um | Ein schneller Open-Source-Cluster für die Verarbeitung großer Datenmengen |
| Präferenz | Dies kann auch mit Hadoop (Horton Werkshersteller) integriert werden. | Bevorzugter und kann zusammen mit vielen Apache-Projekten verwendet werden |
| Benutzerfreundlichkeit | Einfacher über die Konsole zu bedienen | Einfacher APIs aufzurufen und zu verwenden |
| Plattform | Betrieb mit eingebautem Cluster | Betrieb mit Cluster-Managern von Drittanbietern |
| Allgemeinheit | Wird von vielen Fortune-100-Unternehmen genutzt | Open Source und wird von vielen großen datenbasierten Unternehmen verwendet |
| Gemeinschaft | Große Benutzergemeinschaft zur Interaktion | Etwas mehr Benutzergemeinschaft |
| Mitwirkende | Weitere Mitwirkende | Sehr große Open-Source-Autoren |
| Laufzeit | Die Laufzeit ist sehr hoch | Führt Prozesse 100-mal schneller als Hadoop aus |
Fazit - Splunk vs Spark
Splunk kann zur Integration in Unternehmen mit großen Kundenstammdaten wie Transport-, Bank- und Finanzinstituten verwendet werden, wohingegen Spark über verschiedene Arten von Kernframeworks und eine Gruppe von APIs (Application Programming Interfaces) verfügt, die zur Integration in viele Hadoop-Systeme verwendet werden können basierte Technologien oder Projekte.
Spark kann für blitzschnelle Clustering-Vorgänge bevorzugt werden, während Splunk nur über eine begrenzte Anzahl von APIs mit weniger Integrationsmöglichkeiten verfügt, die jedoch auch in das Hadoop-Framework des Horton-Werksherstellers integriert werden können. Spark kann besser bevorzugt werden, da es eine große Community-Anwenderbasis und mehr Integrationsoptionen für viele Datenbanken und Plattformen oder Softwareanwendungen bietet.
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