Hadoop vs Splunk - Descubre las mejores 7 diferencias

• Introducción a Hadoop y Splunk

Introducción a Hadoop y Splunk

Hadoop en términos más simples es un marco para procesar 'Big Data'. Hadoop utiliza un sistema de archivos distribuido y un algoritmo de reducción de mapas para procesar cargas de datos.

Splunk es una herramienta de monitoreo. Ofrece una plataforma para el análisis de registros, analiza los datos del registro y crea visualizaciones a partir de ellos. Splunk facilita el software para indexar, buscar, monitorear y analizar datos de la máquina, a través de una interfaz basada en la web.

Comparaciones cara a cara entre Hadoop y Splunk (Infografía)

A continuación se muestra la comparación 7 entre Hadoop y Splunk

Diferencias clave entre Hadoop y Splunk

A continuación se muestran las diferencias entre Hadoop y Splunk:

• Hadoop ofrece información y patrones ocultos al procesar y analizar Big Data proveniente de varias fuentes, como aplicaciones web, datos telemáticos y muchos más.
• En el clúster de Hadoop, los componentes vitales son Hadoop Distributed File System-HDFS, Hadoop MapReduce y Yet Another Resource Negotiator. La configuración de Hadoop incluye el nodo Nombre / nodo Maestro y el nodo Datos / nodo Trabajador, que son la columna vertebral del clúster Hadoop
• Nodo de nombre : el nodo de nombre es un proceso en segundo plano, se ejecuta en el nodo principal / nodo principal de Hadoop. El nodo de nombre guarda todos los metadatos de todos los nodos de trabajo en un clúster de Hadoop, como la ruta del archivo, el nombre del archivo, la identificación del bloque, la ubicación del bloque, etc.
• DataNode: DataNode es un proceso en segundo plano, se ejecuta en nodos de trabajo / esclavos en el clúster de Hadoop. En Hadoop, mientras procesa los archivos de entrada, se dividirán en bloques / bloques más pequeños, estos bloques o bloques se almacenarán en DataNode. DataNode almacena los datos reales; Esta es la razón por la cual los nodos de datos deberían tener más espacio en disco. DataNode es responsable de la operación de lectura / escritura en discos.
• El trabajo de Splunk se puede dividir en tres fases: Fase 1: recopilar datos de tantas fuentes como sea necesario. Fase 2: Transformar datos en soluciones. Fase 3: Representar la respuesta en forma visual; informes, tabla interactiva o gráfico, etc.
• Splunk comienza con la indexación, que no es más que recopilar datos de todas las fuentes y combinarlos en índices centralizados.
• Los índices ayudan a Splunk a buscar rápidamente los registros de todos los servidores. Splunk almacena índices y datos correlacionados en tiempo real en repositorios de búsqueda desde los que puede crear y generar gráficos, informes, alertas, visualizaciones y paneles.
• MapReduce es un software que proporciona la plataforma para escribir código / aplicaciones para procesar grandes cantidades de datos en paralelo en grupos que son muy grandes. MapR incluye dos tareas diferentes; Tarea de mapa y tarea de reducción
• Tarea de mapa: Mapper es responsable de convertir los datos de entrada en conjuntos de datos, donde los elementos de datos individuales se dividen en pares clave-valor (tuplas).
• Reducir tarea: Reducer toma la salida de Mapper como entrada y combina esas tuplas de datos de resultados en un conjunto más pequeño de tuplas. El reductor funcionará después de Mapper.
• Los otros componentes del marco MapR son Job Tracker y Task Tracker. Consiste en un único rastreador de trabajos maestro y un rastreador de tareas esclavo por nodo de clúster y el maestro es responsable de monitorear los recursos, rastrear y programar los trabajos de los esclavos. El Rastreador de tareas ejecutará las tareas según lo indicado por el nodo Maestro y proporciona la información del estado de la tarea para dominar periódicamente
• Mientras que en Splunk la indexación es el proceso principal para analizar los registros. Splunk puede indexar fácilmente los datos de muchas fuentes, como archivos y directorios, tráficos de red, datos de máquinas y muchos más. Splunk también puede manejar los datos de series temporales.
• Splunk utiliza API estándar para conectarse con aplicaciones y dispositivos para obtener los datos de origen. Mientras que para las bases de datos, Splunk tiene DB Connect para conectarse con muchas bases de datos relacionales. El usuario puede usar esto para importar datos estructurados y realizar potentes indexaciones, análisis, paneles y visualizaciones.

Tabla comparativa de Hadoop vs Splunk

	Hadoop	Splunk
Definición	Hadoop es un producto de código abierto. Es un marco que permite almacenar y procesar Big Data usando HDFS y MapR.	Splunk es una herramienta de monitoreo en tiempo real. Podría ser para una aplicación, seguridad, gestión del rendimiento, etc.
Componentes	Sistema de archivos distribuidos HDFS- Hadoop Map Reduce Algoritmos HILO - Otro negociador de recursos Base de datos relacional Mapper Reductor	Splunk Indexer Splunk Head / Forwarder Servidor de implementación
Arquitectura / Despliegue	Hadoop Architecture sigue la moda distribuida y es una arquitectura Master-Worker (Cluster) para transformar y analizar grandes conjuntos de datos utilizando el programa Hadoop MapReduce	Splunk Architecture incluía componentes que se encargan de la ingestión, indexación y análisis de datos. La implementación de Splunk puede ser de dos tipos independiente y distribuida.
Relación	Hadoop pasa los conjuntos de resultados a Splunk	La recopilación de datos y el procesamiento serán realizados por Hadoop, la visualización de esos resultados y los informes serán realizados por Splunk.
Ventajas / características	Hadoop identifica las Perspectivas en los datos sin procesar y ayuda a las empresas a tomar buenas decisiones. Flexibilidad Económico Escalabilidad Replicación de datos Muy rápido en el procesamiento de datos. Mejora el compromiso del cliente. Minimiza los riesgos al analizar los datos. Ayuda a mejorar el rendimiento al mitigar los riesgos.	Splunk ofrece inteligencia operativa para optimizar el costo de las operaciones de TI. Splunk recopila e indexa los datos de muchas fuentes, ya sea estructurados o no. Monitoreo en tiempo real. Splunk tiene capacidades de búsqueda, análisis y visualización muy potentes. Splunk admite informes y alertas. Splunk admite la instalación de software local y el servicio en la nube.
Productos / Productos relativos	Hortonworks Hadoop Chispa - chispear Servidor R Consulta interactiva HBase, etc.	Productos Splunk: Splunk Enterprise Splunk Cloud Splunk Light Splunk Enterprise Security Splunk It Service Intelligence y Análisis de comportamiento del usuario Splunk
Usado para	Dominio financiero Detección y prevención de fraudes Venta al por menor Redes sociales, etc.	Crear paneles para visualizar y analizar resultados. Monitorear métricas de negocios Analizar el rendimiento del sistema. Almacene y recupere datos para su uso posterior. Utilizado en HealthCare, Finanzas, Big data, etc.

Conclusiones - Hadoop vs Splunk

Hadoop y Splunk ayudan a extraer información rápida de Big Data. Como se mencionó anteriormente, Hadoop pasa los resultados a Splunk, con esa información Splunk puede crear visualizaciones y pantallas a través de una interfaz basada en la web.

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