Hadoop vs Splunk - Découvrez les 7 meilleures différences

• Introduction à Hadoop et Splunk

Introduction à Hadoop et Splunk

Hadoop en termes plus simples est un cadre pour le traitement des «Big Data». Hadoop utilise un système de fichiers distribué et un algorithme de réduction de carte pour traiter des charges de données.

Splunk est un outil de surveillance. Il offre une plate-forme pour l'analyse des journaux, il analyse les données des journaux et en crée des visualisations. Splunk facilite le logiciel d'indexation, de recherche, de surveillance et d'analyse des données de la machine, via une interface Web.

Comparaisons face à face entre Hadoop et Splunk (infographie)

Ci-dessous est la comparaison 7 entre Hadoop vs Splunk

Différences clés entre Hadoop et Splunk

Ci-dessous, les différences entre Hadoop et Splunk sont les suivantes

• Hadoop donne un aperçu et des modèles cachés en traitant et en analysant les Big Data provenant de diverses sources telles que les applications Web, les données télématiques et bien d'autres.
• Dans le cluster Hadoop, les composants essentiels sont Hadoop Distributed File System-HDFS, Hadoop MapReduce et Yet Another Resource Negotiator. La configuration Hadoop comprend le nœud Nom / nœud Maître et le nœud Données / nœud Travailleur, qui sont l'épine dorsale du cluster Hadoop
• Nœud de nom : le nœud de nom est un processus d'arrière-plan, s'exécute sur le nœud maître / nœud principal Hadoop. Le nœud de nom enregistre toutes les métadonnées de tous les nœuds de travail dans un cluster Hadoop, telles que le chemin d'accès au fichier, le nom de fichier, l'ID de bloc, l'emplacement du bloc, etc.
• DataNode: DataNode est un processus d'arrière-plan, s'exécute sur les nœuds de travail / esclave du cluster Hadoop. Dans Hadoop, lors du traitement, les fichiers d'entrée seront divisés en blocs / blocs plus petits, ces blocs ou blocs seront stockés dans DataNode. DataNode stocke les données réelles; c'est la raison pour laquelle les nœuds de données devraient avoir plus d'espace disque. DataNode est responsable de l'opération de lecture / écriture sur les disques.
• Le travail Splunk peut être divisé en trois phases: Phase1: Collectez des données à partir d'autant de sources que nécessaire. Phase2: Transformer les données en solutions. Phase3: Représenter la réponse sous forme visuelle; rapports, graphique interactif ou graphique, etc.
• Splunk commence par l'indexation, qui n'est rien d'autre que la collecte de données de toutes les sources et leur combinaison en index centralisés.
• Les index aident Splunk à rechercher rapidement les journaux de tous les serveurs. Splunk stocke les index et les données corrélées en temps réel dans un référentiel consultable à partir duquel il peut créer et générer des graphiques, des rapports, des alertes, des visualisations et des tableaux de bord.
• MapReduce est un logiciel qui donne la plate-forme pour écrire du code / des applications pour traiter de grandes quantités de données en parallèle sur des clusters qui sont très grands. MapR comprend deux tâches différentes; Mapper la tâche et réduire la tâche
• Tâche de mappage : le mappeur est responsable de la conversion des données d'entrée en ensembles de données, où les éléments de données individuels sont décomposés en paires clé-valeur (tuples).
• Réduire la tâche: le réducteur prend la sortie du mappeur comme entrée et combine ces tuples de données de résultats en un plus petit ensemble de tuples. Le réducteur fonctionnera après Mapper.
• Les autres composants du framework MapR sont Job Tracker et Task Tracker. Il se compose d'un seul Job Tracker maître et d'une fois l'esclave Task Tracker par nœud de cluster et le maître est responsable de la surveillance des ressources, du suivi et de la planification des travaux des esclaves. Task Tracker exécutera les tâches selon les instructions du nœud maître et donnera périodiquement les informations sur l'état des tâches à maîtriser
• Alors que dans Splunk l'indexation est le processus majeur pour analyser les journaux. Splunk peut facilement indexer les données de nombreuses sources telles que les fichiers et répertoires, les trafics réseau, les données machine et bien d'autres. Splunk peut également gérer les données de séries chronologiques.
• Splunk utilise des API standard pour se connecter aux applications et aux appareils afin d'obtenir les données source. Alors que pour les bases de données, Splunk a DB Connect pour se connecter à de nombreuses bases de données relationnelles. L'utilisateur peut l'utiliser pour importer des données structurées et effectuer une indexation, une analyse, des tableaux de bord et des visualisations puissants.

Tableau de comparaison Hadoop vs Splunk

	Hadoop	Splunk
Définition	Hadoop est un produit open source. C'est un cadre qui permet de stocker et de traiter les Big Data à l'aide de HDFS et de MapR.	Splunk est un outil de surveillance en temps réel. Cela peut être pour une application, la sécurité, la gestion des performances, etc.
Composants	HDFS - Système de fichiers distribué Hadoop Algorithmes Map Reduce YARN - Encore un autre négociateur de ressources Base de données relationnelle Mappeur Réducteur	Splunk Indexer Splunk Head / Forwarder Serveur de déploiement
Architecture / déploiement	Hadoop Architecture suit la mode distribuée et c'est une architecture Master-Worker (Cluster) pour transformer et analyser de grands ensembles de données à l'aide du programme Hadoop MapReduce	Splunk Architecture comprenait des composants chargés de l'ingestion, de l'indexation et de l'analyse des données. Le déploiement Splunk peut être autonome et distribué de deux types.
Relation	Hadoop passe les jeux de résultats à Splunk	La collecte des données et le traitement seront effectués par Hadoop, la visualisation de ces résultats et les rapports seront effectués par Splunk.
Avantages / caractéristiques	Hadoop identifie les informations dans les données brutes et aide les entreprises à faire de bons choix. La flexibilité Rentable Évolutivité Réplication de données Très rapide dans le traitement des données Il améliore l'engagement client Minimise les risques en analysant les données Aide à améliorer les performances en atténuant les risques	Splunk fournit une intelligence opérationnelle pour optimiser le coût des opérations informatiques. Splunk collecte et indexe les données de nombreuses sources, qu'elles soient structurées ou non structurées. Surveillance en temps réel. Splunk possède des capacités de recherche, d'analyse et de visualisation très puissantes. Splunk prend en charge les rapports et les alertes. Splunk prend en charge à la fois l'installation de logiciels sur site et le service cloud.
Produits / Produits relatifs	Hortonworks Hadoop Étincelle Serveur R Requête interactive HBase etc	Produits Splunk: Splunk Enterprise Splunk Cloud Splunk Light Splunk Enterprise Security Splunk It Service Intelligence et Analyse du comportement des utilisateurs Splunk
Utilisé pour	Domaine financier Détection et prévention de la fraude Vente au détail Réseaux sociaux, etc.	Créez des tableaux de bord pour visualiser et analyser les résultats Surveiller les mesures commerciales Analyser les performances du système Stockez et récupérez les données pour une utilisation ultérieure. Utilisé dans HealthCare, Finance, Big data etc.

Conclusions - Hadoop vs Splunk

Hadoop et Splunk aident tous deux à extraire des informations rapides du Big Data. Comme indiqué ci-dessus, Hadoop transmet les résultats à Splunk, avec ces informations, Splunk peut créer des visualisations et des affichages via une interface Web.

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