Splunk vs Spark - 8 différences les plus importantes à apprendre

Différences entre Splunk et Spark

Splunk est utilisé pour rechercher, surveiller et analyser les mégadonnées générées par la machine à l'aide d'interfaces Web. Il est utilisé pour transformer les données machine en nos réponses. Splunk fournit des réponses en temps réel qui répondent aux besoins des clients ou des entreprises et Splunk est approuvé par les 85 entreprises du Fortune 100. Apache Spark est très rapide et peut être utilisé pour le traitement de données à grande échelle qui évolue très bien de nos jours. Il est devenu une alternative pour de nombreux outils de traitement de données à grande échelle existants dans le domaine des technologies de Big Data. Apache Spark peut être utilisé pour exécuter des programmes 100 fois plus rapidement que les travaux Map Reduce dans l'environnement Hadoop, ce qui le rend plus préférable.

Comparaison directe entre Splunk et Spark (infographie)

Ci-dessous est la comparaison du Top 8 entre Splunk vs Spark

Différences clés entre Splunk et Spark

Splunk est un outil d'analyse de Big Data développé par une multinationale américaine Splunk basée en Californie, aux États-Unis. Splunk a également collaboré avec le fournisseur de travaux Horton qui est un fournisseur d'environnement Hadoop. Spark est un cadre informatique en cluster open source développé par Apache Software Foundation, qui a été initialement développé par l'Université de Californie à Berkeley et a été donné à Apache Foundation plus tard pour le rendre open source.

Voici les listes de points, décrivez les principales différences entre Splunk et Spark

1. Splunk peut être utilisé pour rechercher une grande quantité de données en utilisant SP (Splunk Search Processing Language). Spark est un ensemble d'interfaces de programmation d'applications (API) sur tous les projets liés à Hadoop existants plus de 30. Spark peut être exécuté sur Hadoop ou Amazon AWS cloud en créant une instance Amazon EC2 (Elastic Cloud Compute) ou un mode de cluster autonome et peut également accéder à différentes bases de données telles que Cassandra, Amazon DynamoDB, etc.,

2. Les concepts Splunk incluent les événements, les métriques, les champs, l'hôte, les types de source et de source, l'index-temps, le temps de recherche et les index. Spark fournit des API de haut niveau dans différents langages de programmation tels que Java, Python, Scala et R Programming.

3. Les fonctionnalités principales de Splunk incluent la recherche, le rapport, le tableau de bord et les alertes, tandis que Spark a des fonctionnalités essentielles telles que Spark Core, Spark SQL, M Lib (bibliothèque de machines), Graph X (pour le traitement des graphiques) et Spark Streaming.

4. Splunk est utilisé pour déployer et utiliser, rechercher, mettre à l'échelle et analyser les données extraites à grande échelle de la source. Le mode de cluster Spark peut être utilisé pour diffuser et traiter les données sur différents clusters pour des données à grande échelle afin de les traiter rapidement et en parallèle.

5. Le mode de maintenance Splunk peut être utilisé pour gérer et maintenir les index et les clusters d'index tandis que le mode Spark Cluster aura des applications exécutées en tant que processus individuels dans le cluster.

6. Le mode de maintenance dans Splunk peut être activé à l'aide de l'option Interface de ligne de commande disponible après la création du cluster. Les composants du cluster Spark sont Driver Manager, Driver Program et Worker Nodes.

7. La gestion de cluster dans Splunk peut être effectuée en utilisant un seul nœud maître et plusieurs nœuds existent pour rechercher et indexer les données à rechercher. Spark propose différents types de gestionnaires de cluster, tels que le gestionnaire de cluster HADOOP Yarn, le mode autonome (déjà discuté ci-dessus), Apache Mesos (un gestionnaire de cluster général) et Kubernetes (expérimental qui est un système open source pour le déploiement d'automatisation).

8. Les fonctions de cluster de Splunk peuvent être étudiées par différents concepts appelés facteur de recherche, facteur de réplication et seaux. Les fonctions du composant de cluster Spark ont des tâches, un cache et des exécuteurs à l'intérieur d'un nœud de travail où un gestionnaire de cluster peut avoir plusieurs nœuds de travail.

9. Splunk fournit une API, un gestionnaire de vue et de recherche pour interagir avec les données. Le framework informatique Spark Cluster fournit un shell pour analyser les données de manière interactive et efficace.

10. Les produits Splunk sont de différents types comme Splunk Enterprise, Splunk Cloud, Splunk light et Splunk Universal Forwarder Enterprise Security, Service Intelligence etc., Spark fournit la configuration, la surveillance, le guide de réglage, la sécurité, la planification des travaux et la construction de Spark etc.,

11. Splunk Web Framework fournit un gestionnaire de recherche, une vue Splunk, un wrapper XML simple et une vue Splunk JS Stack. Spark fournit Spark SQL, des ensembles de données et des trames de données. La session Spark dans Spark peut être utilisée pour créer des trames de données à partir d'un ensemble de données distribué résilient (RDD) existant, qui est une structure de données fondamentale de Spark.

12. Splunk dispose également d'un service basé sur le cloud pour traiter les travaux ou les processus selon les besoins de l'entreprise. Spark est paresseusement chargé en termes de déclenchement de travail où il ne déclenchera aucune action tant que le travail n'aura pas été déclenché.

13. Splunk Cloud a plusieurs fonctionnalités pour envoyer des données à partir de diverses sources et pour le déploiement dans le cloud. Le streaming Spark a un mécanisme de tolérance aux pannes où il récupère le travail perdu et l'état hors de la boîte sans aucune configuration ou installation supplémentaire.

14. Splunk Cloud a des capacités d'ingestion, de stockage, de collecte de données, de recherche et de connectivité avec Splunk Cloud. Spark Streaming est disponible via le référentiel central maven et la dépendance peut être ajoutée au projet pour exécuter le programme Spark Streaming.

Tableau de comparaison Splunk vs Spark

Ci-dessous le tableau de comparaison entre Splunk vs Spark

BASE POUR COMPARAISON	Splunk	Étincelle
Définition	Transforme les données machine en les transformant en nos réponses	Un cluster open source rapide pour le traitement des mégadonnées
Préférence	Cela peut également être intégré à Hadoop (fournisseur de travaux Horton)	Plus préféré et peut être utilisé avec de nombreux projets Apache
Facilité d'utilisation	Plus facile à utiliser via la console	Des API plus faciles à appeler et à utiliser
Plate-forme	Fonctionné à l'aide d'un cluster intégré	Fonctionné à l'aide de gestionnaires de cluster tiers
Généralité	Utilisé par de nombreuses entreprises Fortune 100	Open source et utilisé par de nombreuses grandes entreprises basées sur les données
Communauté	Grande communauté d'utilisateurs pour interagir	Communauté de base d'utilisateurs légèrement plus
Contributeurs	Plus de contributeurs	Très gros contributeurs open source
Durée	Le temps d'exécution est très élevé	Exécute les processus 100 fois plus rapidement que Hadoop

Conclusion - Splunk vs Spark

Splunk peut être utilisé pour s'intégrer à des entreprises ayant de grandes données de clientèle telles que les institutions de transport, bancaires et financières, tandis que Spark a différents types de cadres de base et un groupe d'interfaces de programmation d'applications (API) où il peut être utilisé pour s'intégrer à de nombreux Hadoop technologies ou projets basés sur la technologie.

Spark peut être préféré pour les opérations de clustering ultra-rapides et alors que Splunk a une base limitée d'API avec moins de fonctionnalités d'intégration, mais qui peut également être intégré avec le cadre Hadoop fourni par le fournisseur de travaux Horton. Spark peut être mieux préféré, c'est-à-dire avoir une large base d'utilisateurs de la communauté et avoir plus d'options d'intégration avec de nombreuses bases de données et plates-formes ou applications logicielles.

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