新增对于多种NoSQL资料库的存取能力，并提供报表加速与互动式的仪表板介面：
针对蓬勃发展的大资料应用环境，Splunk推出了专属的整合式资料分析产品Hunk，别名Splunk Analytics for Hadoop and NoSQL Data Stores，顾名思义，它能够将Hadoop及NoSQL资料库内的非结构、塬始资料，快速、简易地转化为可辅助商业决策的资讯，提供搜寻、分析的机制与视觉化的处理能力，如此一来，能提升相关资讯回报速度，大幅缩短通报时间，此外，系统也提供互动式仪表板的操作介面，使用者可从中自行执行分析功能，而不需为此搬动资料或将资料纲要(schema)固定之后，才能开始作业。
Hunk目前支援的Hadoop环境，主要是Apache Hadoop与主要的Hadoop版本，包括第一代MapReduce和YARN，而对于NoSQL与其他资料来源，目前支援了Apache Accumulo、Apache Cassandra、Couchbase、MongoDB与Neo4j。
在今年5月所推出的Hunk 6.1最新版，裡面也针对Hadoop与NoSQL应用而新增了多种功能。例如加入了新的虚拟索引技术Splunk Virtual Index，所以，Hunk能够藉此拆开资料存取及分析层与储存层之间的相依性，方便Hunk将资料存取需求导引至各个资料库;另一个重点是可加速统计分析报表产生，当中将Hadoop的搜寻结果以透明化方式做成快取，因此改善了报表回应时间与效能，而且不用事先搬移资料就能做到，而有了这项机制，也可提升运用Hadoop资源的效率，无惧于资料成长与查询次数增加的应用趋势。
新版Hunk提供的互动式操作仪表板与图表，也值得一提。这个仪表板提供了新的介面编辑器，使用者可以根据自己想要的项目，快速建立仪表板，而图表也提供层叠式呈现风格、平移-缩放的控制项与仪表板内的下钻式操作(drill down)，互动性大幅提升。而且，这些统计分析的图表与仪表板，还可嵌入到第叁方商用软体裡面。
对于非结构资料的处理，Hunk除了增强对于Hadoop与NoSQL资料的支援，也跨足到多种格式的档案内容存取，6.1版支援自动存取纯文字档、连续档、RCFile(Record Columnar Files，Apache Hive储存资料所採用的格式)、ORC(Optimized Row Columnar，Apache Hive储存资料所採用的格式)档案，以及Parquet档(Hadoop环境採用的栏式资料储存格式)
6.1版Hunk在安全性也有所强化。它加入了直通式(Pass-through)的身分认证机制，当系统要提交MapReduce的工作与存取Hadoop丛集时，使用者可直接用IT部门所认可的帐号身分与角色来登入，以提升整体资料存取的安全防护。
在程式开发环境的辅助上，Hunk也提供许多丰富的机制，让开发人员能够运用他们所熟悉的程式语言及框架，在採用Hadoop分散式档案系统(HDFS)的储存环境，以及NoSQL资料库当中，将资料与相关存取功能整合到企业级的大资料应用系统。
Hunk的这些机制，包括了标準化的网页框架、整合相关文件的REST API、Eclipse外挂程式，以及适用C#、Java、JavaScript、Python、PHP、Ruby的软体开发套件。透过透过JavaScript、Django、Python等通用的程式语言，开发者也可以在Hunk上结合自定仪表板、使用介面元件与资料视觉化机制，建立专属的应用系统。
Hunk提供互动式仪表板与图表，使用者可运用编辑工具建立自己想要仪表板，提升分析体验。
Splunk在新版Hunk上加入报表加速器的功能，可将搜寻结果储存起来作为快取，这裡可以预先设定内容摘要涵盖的时间範围，这可以有效改善报表查询速度，以因应资料量与查询量的成长。
