Splunk vs Spark - 8 diferenças mais importantes para aprender

Diferenças entre Splunk vs Spark

O Splunk é usado para pesquisar, monitorar e analisar os grandes dados gerados pela máquina usando interfaces da web. É usado para transformar dados da máquina em nossas respostas. O Splunk fornece respostas em tempo real que atendem aos requisitos do cliente ou de negócios e o Splunk é confiável pelas 85 empresas da Fortune 100. O Apache Spark é muito rápido e pode ser usado para processamento de dados em larga escala, que está evoluindo muito bem atualmente. Tornou-se uma alternativa para muitas ferramentas de processamento de dados em larga escala existentes na área de tecnologias de big data. O Apache Spark pode ser usado para executar programas 100 vezes mais rápido que os trabalhos do Map Reduce no ambiente Hadoop, tornando isso mais preferível.

Comparação cara a cara entre Splunk vs Spark (Infográficos)

Abaixo está a comparação top 8 entre Splunk vs Spark

Principais diferenças entre Splunk vs Spark

Splunk é uma ferramenta de análise de big data desenvolvida por uma empresa multinacional americana Splunk sediada na Califórnia, EUA. Splunk também colaborou com o fornecedor de obras Horton, que é um provedor de ambiente Hadoop. O Spark é uma estrutura de computação de cluster de código aberto desenvolvida pela Apache Software Foundation, que foi originalmente desenvolvida pela Universidade da Califórnia em Berkeley e foi doada à Apache Foundation posteriormente para torná-la de código aberto.

Abaixo estão as listas de pontos, descreva as principais diferenças entre Splunk e Spark

1. O Splunk pode ser usado para procurar uma grande quantidade de dados usando o SP (Splunk Search Processing Language). O Spark é um conjunto de APIs (interfaces de programação de aplicativos) de todos os projetos existentes relacionados ao Hadoop com mais de 30. O Spark pode ser executado no Hadoop ou na nuvem Amazon AWS criando o modo de instância ou cluster independente da instância do Amazon EC2 (Elastic Cloud Compute) e também pode acessar bancos de dados diferentes, como Cassandra, Amazon DynamoDB, etc.,

2. Os conceitos do Splunk incluem Eventos, Métricas, Campos, Host, Origem e Tipos de Origem, tempo do índice, tempo da pesquisa e índices. O Spark fornece APIs de alto nível em diferentes linguagens de programação, como Java, Python, Scala e R Programming.

3. Os principais recursos do Splunk incluem Pesquisa, Relatório, Painel e Alertas, enquanto o Spark possui recursos principais, como Spark Core, Spark SQL, M Lib (Biblioteca de Máquinas), Gráfico X (para processamento de Gráfico) e Spark Streaming.

4. O Splunk é usado para implantar e usar, pesquisar, dimensionar e analisar os dados em larga escala extraídos da fonte. O modo de cluster Spark pode ser usado para transmitir e processar os dados em diferentes clusters para dados em grande escala, a fim de processar rápido e paralelamente.

5. O modo de manutenção Splunk pode ser usado para gerenciar e manter os índices e os clusters de índices, enquanto o modo Spark Cluster terá aplicativos em execução como processos individuais no cluster.

6. O modo de manutenção no Splunk pode ser ativado usando a opção Interface da linha de comandos disponível após a instalação do cluster. Os componentes do cluster Spark são o Driver Manager, Driver Program e Worker Nodes.

7. O gerenciamento de cluster no Splunk pode ser feito usando um único nó mestre e existem vários nós para pesquisar e indexar os dados para pesquisa. O Spark possui diferentes tipos de gerenciadores de cluster disponíveis, como o gerenciador de cluster HADOOP Yarn, modo independente (já discutido acima), Apache Mesos (gerente geral de cluster) e Kubernetes (experimental, que é um sistema de código aberto para implantação de automação).

8. As funções de cluster do Splunk podem ser estudadas por diferentes conceitos chamados fator de pesquisa, fator de replicação e baldes. As funções do componente de cluster Spark têm Tarefas, Cache e Executores dentro de um nó de trabalho em que um gerenciador de cluster pode ter vários nós de trabalho.

9. O Splunk fornece API, exibição e gerenciador de pesquisa para interagir com os dados. A estrutura de computação do Spark Cluster fornece um shell para analisar os dados de maneira interativa e eficiente.

10. Os produtos Splunk são tipos diferentes, como Splunk Enterprise, Splunk Cloud, Splunk light e Splunk Universal Forwarder Enterprise Security, Service Intelligence etc., Spark fornece configuração, monitoramento, guia de ajuste, segurança, agendamento e construção de Spark etc.,

11. O Splunk Web Framework fornece gerenciador de pesquisa, exibição Splunk, wrapper XML simples e exibição Splunk JS Stack. O Spark fornece Spark SQL, conjuntos de dados e quadros de dados. A sessão do Spark no Spark pode ser usada para criar Data Frames a partir de um RDD (Resilient Distributed Dataset) existente, que é uma estrutura de dados fundamental do Spark.

12. O Splunk também possui um serviço baseado em nuvem para processar trabalhos ou processos conforme necessário pelo requisito de negócios. O Spark é carregado lentamente em termos de acionamento de trabalho, onde não acionará ação até e a menos que um trabalho seja acionado.

13. O Splunk Cloud possui vários recursos para enviar dados de várias fontes e implantar na nuvem. O streaming do Spark possui um mecanismo de tolerância a falhas, onde recupera o trabalho perdido e o estado imediato, sem configurações ou ajustes adicionais.

14. O Splunk Cloud possui recursos de ingestão, armazenamento, coleta de dados, pesquisa e conectividade com o Splunk Cloud. O Spark Streaming está disponível no repositório central maven e a dependência pode ser adicionada ao projeto para executar o programa Spark Streaming.

Tabela de comparação Splunk vs Spark

Abaixo está a tabela de comparação entre Splunk vs Spark

BASE PARA COMPARAÇÃO	Splunk	Faísca
Definição	Transforma dados da máquina, processando-os em nossas respostas	Um cluster de código aberto rápido para processamento de big data
Preferência	Isso também pode ser integrado ao Hadoop (fornecedor de obras da Horton)	Mais preferido e pode ser usado junto com muitos projetos Apache
Fácil de usar	Mais fácil de usar via console	Mais fácil chamar APIs e usar
Plataforma	Operado usando cluster embutido	Operado usando gerenciadores de cluster de terceiros
Generalidade	Sendo usado por muitas empresas da Fortune 100	Código aberto e está sendo usado por muitas empresas de grande porte baseadas em dados
Comunidade	Grande comunidade de usuários para interagir	Um pouco mais de comunidade de usuários
Contribuintes	Mais colaboradores	Contribuidores de código aberto muito grandes
Tempo de execução	O tempo de execução é muito alto	Executa processos 100 vezes mais rápido que o Hadoop

Conclusão - Splunk vs Spark

O Splunk pode ser usado para integrar empresas com grandes dados da base de clientes, como transporte, bancos e instituições financeiras, enquanto o Spark possui diferentes tipos de estruturas principais e um grupo de APIs (Application Programming Interfaces), onde pode ser usado para integrar-se com muitos Hadoop projetos ou tecnologias baseadas.

O Spark pode ser preferido para operações de cluster extremamente rápidas e o Splunk possui uma base limitada de APIs com menos recursos de integração, mas que também pode ser integrada à estrutura do Hadoop fornecida pelo fornecedor de obras da Horton. O Spark pode ser melhor preferido, pois possui uma grande base de usuários da comunidade e possui mais opções de integração com muitos bancos de dados e plataformas ou aplicativos de software.

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