Hadoop vs Splunk - Finde die besten 7 Unterschiede heraus

• Einführung in Hadoop und Splunk

Einführung in Hadoop und Splunk

Einfacher ausgedrückt ist Hadoop ein Framework für die Verarbeitung von 'Big Data'. Hadoop verwendet ein verteiltes Dateisystem und einen Map-Reduction-Algorithmus, um Datenmengen zu verarbeiten.

Splunk ist ein Überwachungswerkzeug. Es bietet eine Plattform für die Protokollanalyse, analysiert die Protokolldaten und erstellt daraus Visualisierungen. Splunk vereinfacht die Software zum Indizieren, Suchen, Überwachen und Analysieren von Maschinendaten über eine webbasierte Oberfläche.

Head to Head Vergleiche Hadoop gegen Splunk (Infografik)

Unten ist der 7 Vergleich zwischen Hadoop vs Splunk

Hauptunterschiede zwischen Hadoop und Splunk

Nachfolgend sind die Unterschiede zwischen Hadoop und Splunk aufgeführt

• Hadoop bietet Einblicke und verborgene Muster, indem Big Data aus verschiedenen Quellen wie Webanwendungen, Telematikdaten und vielem mehr verarbeitet und analysiert werden.
• Wichtige Komponenten im Hadoop-Cluster sind Hadoop Distributed File System-HDFS, Hadoop MapReduce und ein weiterer Resource Negotiator. Das Hadoop-Setup umfasst den Name-Knoten / Master-Knoten und den Daten-Knoten / Worker-Knoten, die das Rückgrat des Hadoop-Clusters bilden
• Name Node : Der Name Node ist ein Hintergrundprozess, der auf Hadoop Master Node / Head Node ausgeführt wird. Der Name-Knoten speichert alle Metadaten aller Worker-Knoten in einem Hadoop-Cluster, z. B. Dateipfad, Dateiname, Block-ID, Blockspeicherort usw.
• DataNode: DataNode ist ein Hintergrundprozess, der auf Worker / Slave-Knoten im Hadoop-Cluster ausgeführt wird. In Hadoop werden die Eingabedateien während der Verarbeitung in kleinere Blöcke aufgeteilt. Diese Blöcke oder Blöcke werden in DataNode gespeichert. DataNode speichert die tatsächlichen Daten. Dies ist der Grund, warum Datenknoten mehr Speicherplatz haben sollten. DataNode ist für den Lese- / Schreibvorgang auf Datenträgern verantwortlich.
• Splunk-Arbeit kann in drei Phasen unterteilt werden: Phase1: Sammeln Sie Daten aus so vielen Quellen wie nötig. Phase 2: Daten in Lösungen umwandeln . Phase 3: Darstellung der Antwort in visueller Form; Berichte, interaktive Diagramme oder Grafiken usw
• Splunk beginnt mit der Indizierung, bei der lediglich Daten aus allen Quellen gesammelt und zu zentralen Indizes zusammengefasst werden.
• Mithilfe von Indizes kann Splunk die Protokolle aller Server schnell durchsuchen. Splunk speichert Indizes und korrelierte Echtzeitdaten in durchsuchbaren Repositorys, aus denen Diagramme, Berichte, Warnungen, Visualisierungen und Dashboards erstellt und generiert werden können.
• MapReduce ist eine Software, die die Plattform zum Schreiben von Code / Anwendungen für die parallele Verarbeitung großer Datenmengen auf sehr großen Clustern bietet. MapR enthält zwei verschiedene Aufgaben; Aufgabe zuordnen und Aufgabe reduzieren
• Map Aufgabe: Mapper ist für die Konvertierung der Eingabedaten in Datensätze verantwortlich, bei denen einzelne Datenelemente in Schlüssel-Wert-Paare (Tupel) zerlegt werden.
• Aufgabe reduzieren: Reducer verwendet die Ausgabe von Mapper als Eingabe und kombiniert diese Ergebnisdatentupel zu einer kleineren Menge von Tupeln. Der Reduzierer funktioniert nach Mapper.
• Die anderen Komponenten des MapR-Frameworks sind Job Tracker und Task Tracker. Es besteht aus einem einzelnen Master-Job-Tracker und einem Slave-Task-Tracker pro Clusterknoten, und der Master ist für die Überwachung der Ressourcen sowie die Verfolgung und Planung der Jobs von Slaves verantwortlich. Task Tracker führt die Aufgaben gemäß den Anweisungen des Masterknotens aus und gibt dem Master regelmäßig den Status der Informationsaufgabe
• Während bei Splunk die Indizierung der wichtigste Prozess zur Analyse der Protokolle ist. Splunk kann die Daten aus vielen Quellen wie Dateien und Verzeichnissen, Netzwerkverkehr, Maschinendaten und vielem mehr mühelos indizieren. Splunk kann auch die Zeitreihendaten verarbeiten.
• Splunk verwendet Standard-APIs, um eine Verbindung mit Anwendungen und Geräten herzustellen und die Quelldaten abzurufen. Während für Datenbanken Splunk über DB Connect verfügt, um eine Verbindung zu vielen relationalen Datenbanken herzustellen. Der Benutzer kann damit strukturierte Daten importieren und leistungsstarke Indizierungen, Analysen, Dashboards und Visualisierungen durchführen.

Hadoop vs Splunk Vergleichstabelle

	Hadoop	Splunk
Definition	Hadoop ist ein Open Source-Produkt. Es ist ein Framework, mit dem Big Data mithilfe von HDFS und MapR gespeichert und verarbeitet werden kann.	Splunk ist ein Echtzeit-Überwachungstool. Es kann sich um eine Anwendung, Sicherheit, Leistungsverwaltung usw. handeln.
Komponenten	HDFS-Hadoop verteiltes Dateisystem Map Reduce-Algorithmen YARN - Ein weiterer Resource Negotiator Relationale Datenbank Mapper Reduzierstück	Splunk Indexer Splunk Head / Forwarder Bereitstellungsserver
Architektur / Bereitstellung	Die Hadoop-Architektur folgt der verteilten Mode und ist eine Master-Worker-Architektur (Cluster) zum Transformieren und Analysieren großer Datenmengen mit dem Programm Hadoop MapReduce	Die Splunk-Architektur umfasste Komponenten, die für die Datenaufnahme, -indizierung und -analyse zuständig sind. Die Splunk-Bereitstellung kann eigenständig und verteilt sein.
Beziehung	Hadoop übergibt die Ergebnismengen an Splunk	Die Datenerfassung und -verarbeitung erfolgt durch Hadoop, die Visualisierung dieser Ergebnisse und die Berichterstellung durch Splunk.
Vorteile / Merkmale	Hadoop erkennt die Einblicke in die Rohdaten und hilft Unternehmen, gute Entscheidungen zu treffen. Flexibilität Kosteneffizient Skalierbarkeit Datenreplikation Sehr schnell in der Datenverarbeitung Es verbessert die Kundenbindung Minimiert die Risiken durch die Analyse der Daten Hilft bei der Verbesserung der Leistung, indem die Risiken gemindert werden	Splunk liefert operative Informationen zur Optimierung der IT-Betriebskosten. Splunk sammelt und indiziert die Daten aus vielen Quellen, ob strukturiert oder unstrukturiert. Echtzeitüberwachung. Splunk verfügt über sehr leistungsstarke Such-, Analyse- und Visualisierungsfunktionen. Splunk unterstützt das Melden und Warnen. Splunk unterstützt sowohl die lokale Softwareinstallation als auch den Cloud-Service.
Produkte / Relative Produkte	Hortonworks Hadoop Funke R Server Interaktive Abfrage HBase usw	Splunk-Produkte: Splunk Enterprise Splunk Cloud Splunk Light Splunk Enterprise Security Splunk It Service Intelligence und Splunk User Verhaltensanalyse
Benutzt für	Finanzbereich Betrugserkennung und -verhütung Einzelhandel Soziale Netzwerke etc	Erstellen Sie Dashboards, um Ergebnisse zu visualisieren und zu analysieren Überwachen Sie Geschäftsmetriken Analysieren Sie die Systemleistung Speichern und Abrufen von Daten zur späteren Verwendung. Verwendet in HealthCare, Finanzen, Big Data usw.

Schlussfolgerungen - Hadoop vs Splunk

Hadoop und Splunk helfen dabei, schnelle Erkenntnisse aus Big Data zu gewinnen. Wie oben erläutert, leitet Hadoop die Ergebnisse an Splunk weiter. Mit diesen Informationen kann Splunk über eine webbasierte Oberfläche Visualisierungen und Anzeigen erstellen.

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