這篇“Splunk是什么”文章的知識點大部分人都不太理解，所以小編給大家總結(jié)了以下內(nèi)容，內(nèi)容詳細，步驟清晰，具有一定的借鑒價值，希望大家閱讀完這篇文章能有所收獲，下面我們一起來看看這篇“Splunk是什么”文章吧。
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Splunk是日志/流式數(shù)據(jù)領(lǐng)域中做的最好的商業(yè)軟件實現(xiàn)，它的核心能力只有一個：
像Google那樣搜索企業(yè)內(nèi)部所有產(chǎn)生的日志
這個的威力非常大，現(xiàn)在的企業(yè)不缺數(shù)據(jù)，缺的是有效挖掘數(shù)據(jù)的能力。而顯然大部分企業(yè)沒有Google的能力去做搜索，于是Splunk提供這樣的能力。與之相競爭的開源實現(xiàn)有Logstash。
Splunk ≈ Logstash Logstash = redis(傳輸) + ElasticSearch(搜索) + Kibana(展現(xiàn)) ElasticSearch = Lucene + Search
Splunk官網(wǎng)上有，我就不替他們做廣告了，總之，很貴，一萬美元能買1G的流量每天。言歸正傳，我還是分析一下這個玩意兒的一些功能特性吧。
首先，Splunk有一個很炫酷的界面
可以看到，Splunk的主要使用方式就是那個搜索框，在里面輸入一種叫做SPL的搜索語言，就能獲取到你想要的各種信息了。Splunk能在后臺對數(shù)據(jù)進行過濾、聚合、統(tǒng)計，最后得到各種報表、圖像
SPL是一種向SQL致(chao)敬(xi)的語言，語法非常的類似，不同的是，SPL搜索的不是關(guān)系數(shù)據(jù)庫，而是輸入到Splunk系統(tǒng)中所有的日志數(shù)據(jù)，以下是幾個具體的案例：
可以看到，對于一行SPL搜索語句
sourcetype = syslog ERROR | top user | fields - precent
Splunk是這么干的，
首先從硬盤上搜索字段sourcetype（來源類型）為syslog的日志，同時，在日志中含有ERROR這個關(guān)鍵字的。
通過管道符，把上面的搜索結(jié)果根據(jù)user字段做聚合，取出其中出現(xiàn)次數(shù)最多的前10個
再通過管道符，去掉百分比字段，最后得出結(jié)果
最后看到，這個搜索干了什么事情呢？它一下子就把日志中出錯最多的前十個用戶給統(tǒng)計出來了，這樣后續(xù)程序員就能跟蹤這些錯誤為什么產(chǎn)生，然后著手去解決。
| where distance/time > 100
使用where，對日志中兩個字段進行相除后比較。
Splunk主要做了3件事
解析原始日志格式，分解成有意義的字段，有的 log 收集方案在第一階段就解析日志只發(fā)送關(guān)心的字段，以節(jié)省帶寬。
根據(jù)時間戳，request ID，session ID，user ID 等關(guān)聯(lián)日志條目，以盡量清晰當時各個子系統(tǒng)的狀態(tài)；
根據(jù)分析的目的做過濾、聚合、統(tǒng)計等等，最后整一份漂亮的報表出來。
WEB的UI很出色，插件式的，把這個做成了一個平臺，允許很多第三方的公司在上面發(fā)布應(yīng)用。
搜索語法強大，例如查找HTTP 503錯誤近期的出現(xiàn)頻率，例如某一個地區(qū)用戶訪問最多的商品列表，例如頁面訪問量排名?；旧?，你能想到的可以由SQL完成的搜索，SPL都能夠做出來。
自動猜測一些日志的字段，同時可以在Web上手動調(diào)整怎么解析源頭日志。
以上所有操作，都能由掌握SPL語言的非程序員來完成，也就是說Splunk可以由產(chǎn)品經(jīng)理或者運營團隊來操控。而且還能把數(shù)據(jù)可視化做出來。
流式搜索，實時過濾日志然后報警，這個對運維團隊很有用。
以上幾點，就決定了Splunk的市場非常的大，這家公司的概念是流式數(shù)據(jù)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)倉庫，2012在納斯達克上市，不過這兩年被人做空，股票大跌。因為很多云計算廠商都能提供這種服務(wù)，例如阿里云1MB/S都是免費的。
###Splunk vs Logstash###
Logstash是個開源的日志搜索工具，也是一體化的開箱即用的產(chǎn)品?；旧?，能實現(xiàn)Splunk六成的功力。Web沒有那么強，也沒有SPL這樣簡單的語言，ElasticSearch需要通過Json來查詢，Kibana的搜索語句能力有限。目前可以說Logstash這個項目還在成熟期。需要后續(xù)很多的工作才能做好。
###Splunk vs Kafka ###
這么比較其實不是很公平。
Kafka只解決了日志的統(tǒng)一搜集、傳輸、序列化存儲問題。Splunk做的更多些，還做了數(shù)據(jù)索引的深加工。
同時，Kafka需要在源頭使用schema來定義數(shù)據(jù)格式，嚴格，有利于后期的消費程序使用。
Splunk卻對源頭數(shù)據(jù)要求沒有那么高，對現(xiàn)有系統(tǒng)改動小，因為是個企業(yè)軟件，需要追求兼容性。
從高可用方面來看，Splunk目前還沒有一天搜集幾個T的數(shù)據(jù)的案例，Kafka在這方面的能力絕對沒有問題。
Kafka是個比較好的車身框架，但還缺一個強大的發(fā)動機和不少內(nèi)飾；Splunk是一輛功能完善的車子，就是價格很貴，而且沒有在150碼以上開過的案例。
所以，對于Kafka，可能的總體解決方案有：
Kafka + YARN + Hadoop = Samza(Linkin) Kafka + Strom + MySQL Kafka + ElasticSearch + Kibana
以上就是關(guān)于“Splunk是什么”這篇文章的內(nèi)容，相信大家都有了一定的了解，希望小編分享的內(nèi)容對大家有幫助，若想了解更多相關(guān)的知識內(nèi)容，請關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道。
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