Splunk Hunk 6.1可存取Hadoop與NoSQL的大資料

新增對於多種NoSQL資料庫的存取能力，並提供報表加速與互動式的儀表板介面：

針對蓬勃發展的大資料應用環境，Splunk推出了專屬的整合式資料分析產品Hunk，別名Splunk Analytics for Hadoop and NoSQL Data Stores，顧名思義， 它能夠將Hadoop及NoSQL資料庫內的非結構、原始資料，快速、簡易地轉化為可輔助商業決策的資訊，提供搜尋、分析的機制與視覺化的處理能力，如此一來，能提升相關資訊回報速度，大幅縮短通報時間，此外， 系統也提供互動式儀表板的操作介面，消費者可從中自行執行分析功能，而不需為此搬動資料或將資料綱要(schema)固定之後，才能開始作業。

Hunk目前支援的Hadoop環境，主要是Apache Hadoop與主要的Hadoop版本，包括第一代MapReduce和YARN，而對於NoSQL與其他資料來源，目前支援了Apache Accumulo、Apache Cassandra、Couchbase、MongoDB與Neo4j。

在今年5月所推出的Hunk 6.1最新版，裡面也針對Hadoop與NoSQL應用而新增了多種功能。 例如加入了新的虛擬索引技術Splunk Virtual Index，所以，Hunk能夠藉此拆開資料存取及分析層與儲存層之間的相依性，方便Hunk將資料存取需求導引至各個資料庫;另一個重點是可加速統計分析報表產生， 當中將Hadoop的搜尋結果以透明化方式做成快取，因此改善了報表回應時間與效能，而且不用事先搬移資料就能做到，而有了這項機制，也可提升運用Hadoop資源的效率，無懼于資料成長與查詢次數增加的應用趨勢。

新版Hunk提供的互動式操作儀表板與圖表，也值得一提。 這個儀表板提供了新的介面編輯器，消費者可以根據自己想要的專案，快速建立儀表板，而圖表也提供層疊式呈現風格、平移-縮放的控制項與儀表板內的下鑽式操作(drill down)，互動性大幅提升。 而且，這些統計分析的圖表與儀表板，還可嵌入到第三方商用軟體裡面。

對於非結構資料的處理，Hunk除了增強對於Hadoop與NoSQL資料的支援，也跨足到多種格式的檔案內容存取，6.1版支援自動存取純文字檔、連續檔、RCFile(Record Columnar Files，Apache Hive儲存資料所採用的格式)、ORC(Optimized Row Columnar，Apache Hive儲存資料所採用的格式)檔案，以及Parquet檔(Hadoop環境採用的欄式資料儲存格式)

6.1版Hunk在安全性也有所強化。 它加入了直通式(Pass-through)的身分認證機制，當系統要提交MapReduce的工作與存取Hadoop叢集時，消費者可直接用IT部門所認可的帳號身分與角色來登入，以提升整體資料存取的安全防護。

在程式開發環境的輔助上，Hunk也提供許多豐富的機制，讓開發人員能夠運用他們所熟悉的程式語言及框架，在採用Hadoop分散式檔案系統(HDFS)的儲存環境，以及NoSQL資料庫當中， 將資料與相關存取功能整合到企業級的大資料應用系統。

Hunk的這些機制，包括了標準化的網頁框架、整合相關檔的REST API、Eclipse外掛程式，以及適用C#、JAVA、JavaScript、Python、PHP、Ruby的軟體開發套件。 透過透過JavaScript、Django、Python等通用的程式語言，開發者也可以在Hunk上結合自定儀表板、使用介面元件與資料視覺化機制，建立專屬的應用系統。

Hunk提供互動式儀表板與圖表，消費者可運用編輯工具建立自己想要儀表板，提升分析體驗。

Splunk在新版Hunk上加入報表加速器的功能，可將搜尋結果儲存起來作為快取，這裡可以預先設定內容摘要涵蓋的時間範圍，這可以有效改善報表查詢速度，以因應資料量與查詢量的成長。