Splunk vs Spark- 8 diferencias más importantes para aprender

Diferencias entre Splunk y Spark

Splunk se utiliza para buscar, monitorear y analizar los grandes datos generados por la máquina utilizando interfaces web. Se utiliza para convertir los datos de la máquina en nuestras respuestas. Splunk ofrece respuestas en tiempo real que cumplen con los requisitos del cliente o del negocio y las 85 compañías Fortune 100 confían en Splunk. Apache Spark es muy rápido y se puede utilizar para el procesamiento de datos a gran escala, que está evolucionando muy bien hoy en día. Se ha convertido en una alternativa para muchas herramientas de procesamiento de datos a gran escala existentes en el área de las tecnologías de big data. Apache Spark se puede usar para ejecutar programas 100 veces más rápido que los trabajos de Map Reduce en el entorno de Hadoop, lo que lo hace más preferible.

Comparación cabeza a cabeza entre Splunk y Spark (infografía)

A continuación se muestra la comparación de los 8 principales entre Splunk y Spark

Diferencias clave entre Splunk y Spark

Splunk es una herramienta de análisis de grandes datos desarrollada por una corporación multinacional estadounidense Splunk con sede en California, EE. UU. Splunk también ha colaborado con el proveedor de obras de Horton, que es un proveedor de entornos Hadoop. Spark es un marco de cómputo de clúster de código abierto desarrollado por Apache Software Foundation que fue desarrollado originalmente por la Universidad de California Berkeley y que más tarde fue donado a Apache Foundation para hacerlo de código abierto.

A continuación se encuentran las listas de puntos, describa las diferencias clave entre Splunk y Spark

1. Splunk se puede usar para buscar una gran cantidad de datos usando SP (lenguaje de procesamiento de búsqueda Splunk). Spark es un conjunto de interfaces de programación de aplicaciones (API) de todos los proyectos relacionados con Hadoop existentes más de 30. Spark se puede ejecutar en la nube de Hadoop o Amazon AWS creando la instancia de Amazon EC2 (Elastic Cloud Compute) o el modo de clúster independiente y también acceder a diferentes bases de datos como Cassandra, Amazon DynamoDB, etc.,

2. Los conceptos de Splunk incluyen eventos, métricas, campos, host, tipos de origen y origen, tiempo de índice, tiempo de búsqueda e índices. Spark proporciona API de alto nivel en diferentes lenguajes de programación como Java, Python, Scala y R Programming.

3. Las características principales de Splunk incluyen Búsqueda, Informe, Tablero y Alertas, mientras que Spark tiene características principales como Spark Core, Spark SQL, M Lib (Machine Library), Graph X (para procesamiento de Graph) y Spark Streaming.

4. Splunk se utiliza para implementar y usar, buscar, escalar y analizar los datos extraídos a gran escala de la fuente. El modo de clúster de chispa se puede usar para transmitir y procesar los datos en diferentes clústeres para datos a gran escala para procesar de forma rápida y paralela.

5. El modo de mantenimiento Splunk se puede usar para administrar y mantener los índices y los grupos de índices, mientras que el modo Spark Cluster tendrá aplicaciones que se ejecutan como procesos individuales en el grupo.

6. El modo de mantenimiento en Splunk se puede habilitar utilizando la opción de interfaz de línea de comando disponible después de configurar el clúster. Los componentes del clúster Spark son Driver Manager, Driver Program y Worker Nodes.

7. La administración del clúster en Splunk se puede hacer usando un solo nodo maestro y existen múltiples nodos para buscar e indexar los datos para la búsqueda. Spark tiene diferentes tipos de administradores de clúster disponibles, como el administrador de clúster HADOOP Yarn, el modo independiente (ya mencionado anteriormente), Apache Mesos (un administrador general de clúster) y Kubernetes (experimental, que es un sistema de código abierto para la implementación de automatización).

8. Las funciones de clúster de Splunk pueden estudiarse mediante diferentes conceptos llamados factor de búsqueda, factor de replicación y depósitos. Las funciones del componente de clúster de Spark tienen Tareas, Caché y Ejecutores dentro de un nodo de trabajo donde un administrador de clúster puede tener múltiples nodos de trabajo.

9. Splunk proporciona API, vista y administrador de búsqueda para interactuar con los datos. El marco informático Spark Cluster proporciona un shell para analizar los datos de manera interactiva y eficiente.

10. Los productos Splunk son diferentes tipos como Splunk Enterprise, Splunk Cloud, Splunk light y Splunk Universal Forwarder Enterprise Security, Service Intelligence, etc., Spark proporciona configuración, monitoreo, guía de ajuste, seguridad, programación de trabajos y construcción de Spark, etc.

11. Splunk Web Framework proporciona un administrador de búsqueda, vista Splunk, contenedor XML simple y vista de pila Splunk JS. Spark proporciona Spark SQL, conjuntos de datos y marcos de datos. La sesión de Spark en Spark se puede utilizar para crear marcos de datos a partir de un conjunto de datos distribuidos resilientes (RDD) que es una estructura de datos fundamental de Spark.

12. Splunk también tiene un servicio basado en la nube para procesar trabajos o procesos según lo requiera el requisito comercial. Spark se carga perezosamente en términos de activación de trabajos donde no activará la acción hasta que se active un trabajo.

13. Splunk Cloud tiene varias características para enviar datos desde varias fuentes y para la implementación en la nube. La transmisión por chispa tiene un mecanismo de tolerancia a fallas donde recupera el trabajo perdido y el estado listo para usar sin ninguna configuración o configuración adicional.

14. Splunk Cloud tiene capacidades de ingestión, almacenamiento, recopilación de datos, búsqueda y conectividad con Splunk Cloud. Spark Streaming está disponible a través del repositorio central de maven y la dependencia se puede agregar al proyecto para ejecutar el programa Spark Streaming.

Tabla comparativa de Splunk vs Spark

A continuación se muestra la tabla de comparación entre Splunk vs Spark

BASE PARA COMPARACIÓN	Splunk	Chispa - chispear
Definición	Convierte los datos de la máquina al procesarlos en nuestras respuestas	Un clúster rápido de código abierto para el procesamiento de big data
Preferencia	Esto también se puede integrar con Hadoop (proveedor de obras de Horton)	Más preferido y puede usarse junto con muchos proyectos de Apache
Facilidad de uso	Más fácil de usar a través de la consola.	Es más fácil llamar a API y usar
Plataforma	Operado usando el clúster incorporado	Operado con administradores de clúster de terceros
Generalidad	Siendo utilizado por muchas compañías de Fortune 100	Código abierto y está siendo utilizado por muchas compañías basadas en datos a gran escala.
Comunidad	Gran comunidad de usuarios para interactuar	Ligeramente más comunidad de usuarios
Contribuyentes	Más colaboradores	Muy grandes contribuyentes de código abierto
Tiempo de ejecución	El tiempo de ejecución es muy alto.	Ejecuta procesos 100 veces más rápido que Hadoop

Conclusión - Splunk vs Spark

Splunk se puede usar para integrarse con compañías que tienen grandes datos de base de clientes, como instituciones de transporte, bancarias y financieras, mientras que Spark tiene diferentes tipos de marcos centrales y un grupo de interfaces de programación de aplicaciones (API) donde se puede usar para integrarse con muchos Hadoop tecnologías o proyectos basados.

Se puede preferir Spark para operaciones de agrupación a la velocidad del rayo y, mientras que Splunk tiene una base limitada de API con menos recursos de integración, pero que también se puede integrar con el marco Hadoop proporcionado por el proveedor de trabajos de Horton. Se puede preferir Spark que tenga una gran base de usuarios de la comunidad y tenga más opciones de integración con muchas bases de datos y plataformas o aplicaciones de software.

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