Hadoop vs Splunk: scopri le 7 migliori differenze

• Introduzione a Hadoop e Splunk

Introduzione a Hadoop e Splunk

Hadoop in termini più semplici è un framework per l'elaborazione di "Big Data". Hadoop utilizza un file system distribuito e un algoritmo di riduzione delle mappe per elaborare carichi di dati.

Splunk è uno strumento di monitoraggio. Offre una piattaforma per l'analisi dei log, analizza i dati dei log e ne crea visualizzazioni. Splunk facilita il software per l'indicizzazione, la ricerca, il monitoraggio e l'analisi dei dati della macchina, attraverso un'interfaccia web.

Confronti testa a testa tra Hadoop vs Splunk (infografica)

Di seguito è riportato il confronto 7 tra Hadoop vs Splunk

Differenze chiave tra Hadoop vs Splunk

Di seguito le differenze tra Hadoop e Splunk sono le seguenti

• Hadoop fornisce informazioni dettagliate e modelli nascosti elaborando e analizzando i Big Data provenienti da varie fonti come applicazioni Web, dati telematici e molti altri.
• Nel cluster Hadoop, i componenti vitali sono Hadoop Distributed File System-HDFS, Hadoop MapReduce e Yet Another Resource Negotiator. La configurazione di Hadoop include il nodo Nome / nodo Master e il nodo Dati / nodo Worker, che sono la struttura portante del cluster Hadoop
• Nodo nome : il nodo nome è un processo in background, viene eseguito sul nodo principale / nodo principale Hadoop. Il nodo Nome salva tutti i metadati di tutti i nodi di lavoro in un cluster Hadoop, come percorso file, nome file, ID blocco, posizione blocco ecc.
• DataNode: DataNode è un processo in background, viene eseguito su nodi worker / slave nel cluster Hadoop. In Hadoop durante l'elaborazione i file di input verranno suddivisi in blocchi / blocchi più piccoli, questi blocchi o blocchi verranno archiviati in DataNode. DataNode memorizza i dati effettivi; questo è il motivo per cui i nodi di dati dovrebbero avere più spazio su disco. DataNode è responsabile dell'operazione di lettura / scrittura sui dischi.
• Il lavoro splunk può essere suddiviso in tre fasi: Fase 1: raccogliere dati da tutte le fonti necessarie. Fase 2: trasformazione dei dati in soluzioni. Fase 3: rappresentazione della risposta in forma visiva; report, grafico interattivo o grafico ecc
• Splunk inizia con l'indicizzazione, che non è altro che la raccolta di dati da tutte le fonti e la combinazione in indici centralizzati.
• Gli indici aiutano Splunk a cercare rapidamente i log da tutti i server. Splunk archivia indici e dati correlati in tempo reale in repository ricercabili da cui è possibile creare e generare grafici, report, avvisi, visualizzazioni e dashboard.
• MapReduce è un software che offre la piattaforma per la scrittura di codice / applicazioni per l'elaborazione di grandi quantità di dati in parallelo su cluster molto grandi. MapR include due diversi compiti; Mappa attività e attività ridotta
• Attività mappa: Mapper è responsabile della conversione dei dati di input in set di dati, in cui i singoli elementi di dati sono suddivisi in coppie chiave-valore (tuple).
• Attività di riduzione: Reducer prende l'output di Mapper come input e combina quelle tuple di dati dei risultati in un set più piccolo di tuple. Il riduttore funzionerà dopo Mapper.
• Gli altri componenti del framework MapR sono Job Tracker e Task Tracker. È costituito da un unico Job Tracker master e una volta Task Tracker slave per nodo del cluster e il master è responsabile del monitoraggio delle risorse, del monitoraggio e della pianificazione dei lavori degli slave. Task Tracker eseguirà le attività come indicato dal nodo Master e fornisce periodicamente le informazioni sullo stato delle attività
• Mentre in Splunk l'indicizzazione è il processo principale per analizzare i log. Splunk può facilmente indicizzare i dati provenienti da molte fonti come file e directory, traffici di rete, dati macchina e molti altri. Splunk può gestire anche i dati delle serie storiche.
• Splunk utilizza API standard per connettersi con applicazioni e dispositivi per ottenere i dati di origine. Considerando che per i database, Splunk ha DB Connect per connettersi con molti database relazionali. L'utente può utilizzarlo per importare dati strutturati ed eseguire potenti indicizzazioni, analisi, dashboard e visualizzazioni.

Tabella comparativa Hadoop vs Splunk

	Hadoop	Splunk
Definizione	Hadoop è un prodotto open source. È un framework che consente di archiviare ed elaborare Big Data utilizzando HDFS e MapR.	Splunk è uno strumento di monitoraggio in tempo reale. Potrebbe essere per un'applicazione, sicurezza, gestione delle prestazioni ecc.
componenti	HDFS - File system distribuito Hadoop Algoritmi di riduzione mappa FILATO - Ancora un altro negoziatore di risorse Database relazionale Mapper Reducer	Indicizzatore Splunk Splunk Head / Forwarder Server di distribuzione
Architettura / Distribuzione	L'architettura Hadoop segue la moda distribuita ed è un'architettura Master-Worker (Cluster) per trasformare e analizzare grandi set di dati utilizzando il programma Hadoop MapReduce	Splunk Architecture includeva componenti responsabili dell'ingestione, dell'indicizzazione e dell'analisi dei dati. La distribuzione Splunk può essere di due tipi standalone e distribuita.
Relazione	Hadoop passa i set di risultati a Splunk	La raccolta dei dati e l'elaborazione saranno eseguite da Hadoop, la visualizzazione di tali risultati e la segnalazione sarà effettuata da Splunk.
Vantaggi / caratteristiche	Hadoop identifica gli approfondimenti nei dati grezzi e aiuta le aziende a fare buone scelte. Flessibilità Conveniente scalabilità Replica dei dati Molto veloce nell'elaborazione dei dati Migliora il coinvolgimento del cliente Riduce al minimo i rischi analizzando i dati Aiuta a migliorare le prestazioni mitigando i rischi	Splunk fornisce intelligenza operativa per ottimizzare i costi delle operazioni IT. Splunk raccoglie e indicizza i dati da molte fonti, siano esse strutturate o non strutturate. Monitoraggio in tempo reale. Splunk ha funzionalità di ricerca, analisi e visualizzazione molto potenti. Splunk supporta report e avvisi. Splunk supporta sia l'installazione del software locale sia il servizio cloud.
Prodotti / Prodotti relativi	Hortonworks Hadoop Scintilla Server R. Query interattiva HBase ecc	Prodotti Splunk: Splunk Enterprise Splunk Cloud Splunk Light Splunk Enterprise Security Splunk It Service Intelligence e Analisi del comportamento degli utenti Splunk
Usato per	Dominio finanziario Rilevazione e prevenzione delle frodi Vendita al minuto Social network ecc	Crea dashboard per visualizzare e analizzare i risultati Monitora le metriche aziendali Analizzare le prestazioni del sistema Archivia e recupera i dati per un uso successivo. Utilizzato in HealthCare, Finanza, Big data ecc.

Conclusioni - Hadoop vs Splunk

Hadoop e Splunk aiutano entrambi a estrarre informazioni rapide dai Big Data. Come discusso in precedenza, Hadoop passa i risultati a Splunk, con tali informazioni Splunk può creare visualizzazioni e display tramite un'interfaccia web.

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