--- title: Apache Spark for Azure HDInsight Reviews meta_title: 'Apache Spark for Azure HDInsight Bewertungen 2026: Details, Preise & Funktionen | G2' meta_description: Filtern Sie 13 Bewertungen nach Unternehmensgröße, Rolle oder Branche der Nutzer, um herauszufinden, wie Apache Spark for Azure HDInsight für ein Unternehmen wie Ihres funktioniert. aggregate_rating: rating_value: 4.1 review_count: 13 scale: '5' date_modified: '2026-08-07' parent_category: name: Große Daten url: https://www.g2.com/de/categories/big-data --- # Apache Spark for Azure HDInsight Reviews **Vendor:** Microsoft **Category:** [Großdatenverarbeitung und Verteilungssysteme](https://www.g2.com/de/categories/big-data-processing-and-distribution) **Average Rating:** 4.1/5.0 **Total Reviews:** 13 ## About Apache Spark for Azure HDInsight Apache Spark für Azure HDInsight ist ein Open-Source-Verarbeitungsframework, das groß angelegte Datenanalyseanwendungen ausführt. ## Apache Spark for Azure HDInsight Reviews ### 1. Nahtlose Azure-Integration mit mühelosem Spark-Scaling auf HDInsight **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** umar k. | Data Eng, Computersoftware, Unternehmen (> 1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** March 12, 2026 **Was gefällt Ihnen an Apache Spark for Azure HDInsight am besten?** Der beste Teil der Nutzung von Spark auf HDInsight ist die nahtlose Integration in das Azure-Ökosystem. Es ermöglicht eine mühelose Skalierung der Rechenleistung, um massive Datensätze zu verarbeiten. Die verwaltete Natur des Dienstes bedeutet, dass ich mir keine Sorgen über den zugrunde liegenden Infrastruktur-Overhead machen muss, und die Integration von Jupyter Notebook macht die iterative Entwicklung und Datenexploration für unser Ingenieurteam extrem effizient. **Was gefällt Ihnen an Apache Spark for Azure HDInsight nicht?** Ein Nachteil ist die Zeit, die zum Hochfahren des Clusters benötigt wird, was sich langsam anfühlen kann, wenn man sofortige Rechenleistung für Ad-hoc-Aufgaben benötigt. Außerdem, obwohl es sich um einen robusten verwalteten Dienst handelt, können die Kosten schnell steigen, wenn die Cluster während Leerlaufzeiten nicht richtig verwaltet oder heruntergefahren werden. Es fühlt sich auch im Vergleich zu neueren Alternativen wie Azure Databricks, insbesondere in Bezug auf die Benutzeroberfläche und kollaborative Funktionen, etwas weniger „modern“ an. **Welche Probleme löst Apache Spark for Azure HDInsight für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Wir verwenden es hauptsächlich für umfangreiche ETL-Prozesse (Extract, Transform, Load) und groß angelegte Datenverarbeitung, die traditionelle SQL-Umgebungen nicht bewältigen können. Es hat unsere Verarbeitungszeit für tägliche Datenpipelines erheblich reduziert. Durch die Nutzung seiner verteilten Rechenfähigkeiten können wir Terabytes von Daten parallel verarbeiten, was unseren Geschäftspartnern direkt hilft, viel schneller als zuvor Einblicke zu gewinnen. ### 2. Apache Spark Bewertung **Rating:** 3.5/5.0 stars **Reviewed by:** Nitika K. | Applied Scientist II, Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter) **Reviewed Date:** June 30, 2021 ### 3. Großartig für Big Data **Rating:** 3.5/5.0 stars **Reviewed by:** Amrita C. | Business Analyst, Informationstechnologie und Dienstleistungen, Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** January 31, 2019 **Was gefällt Ihnen an Apache Spark for Azure HDInsight am besten?** Sparks schnelle Rechenleistung ermöglicht ein interaktiveres Erlebnis. Eine der anderen Fähigkeiten von Spark auf HDInsight, die ich liebe, betrifft die Jupiter-Notebooks, die eine umfangreiche Datenexploration mit SQL, Python oder Scala ermöglichen. Dies erlaubt schnelles Abfragen und das Ausführen von maschinellen Lernalgorithmen. Die Nachteile für mich bei der Nutzung dieser Software sind, dass Spark MLIB grundlegendes maschinelles Lernen wie Regression oder Clustering abdeckt, jedoch nicht die Fähigkeiten für das Modellieren und Trainieren von Daten in natürlichen Netzwerken hat. Ich finde es auch schwierig, große Datenmengen auf einmal zu verarbeiten. Ich wünschte, es gäbe eine Möglichkeit, große Datenmengen zu verarbeiten, ohne von vorne anfangen zu müssen, wenn es abstürzt. **Was gefällt Ihnen an Apache Spark for Azure HDInsight nicht?** Die Nachteile für mich bei der Verwendung dieser Software sind, dass Spark MLIB grundlegende maschinelle Lernverfahren wie Regression oder Clustering abdeckt, jedoch nicht die Fähigkeiten für das Modellieren und Trainieren von Daten in neuronalen Netzwerken besitzt. Ich finde es auch schwierig, große Datenmengen auf einmal zu verarbeiten. Ich wünschte, es gäbe eine Möglichkeit, große Datenmengen zu verarbeiten, ohne nach einem Absturz von vorne beginnen zu müssen. **Empfehlungen für andere, die Apache Spark for Azure HDInsight in Betracht ziehen:** Würde dies definitiv für die Analyse großer Datenmengen und die Verwendung grundlegender Modelle für maschinelles Lernen, insbesondere Regressionsanalyse, Clustering und Filterung, verwenden. **Welche Probleme löst Apache Spark for Azure HDInsight für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Einige Anwendungsfälle beinhalten Datenmodellierung und Trainingssätze zur Vorhersage zukünftiger Kundenkäufe und andere maschinelle Lern-Datenmodellierung. ### 4. Wie effizient Apache Spark im Projekt sein kann **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Verifizierter Benutzer in Informationstechnologie und Dienstleistungen | Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** November 22, 2019 **Was gefällt Ihnen an Apache Spark for Azure HDInsight am besten?** Apache bietet einen schnellen Überblick über Datenanalysen und Cluster-Computing mit In-Memory-Verarbeitung. Wir verwenden Ressourcenmanagement, um den HDInsight Spark-Cluster zu erstellen. Es ist gut für schnellere Datenanalysen. **Was gefällt Ihnen an Apache Spark for Azure HDInsight nicht?** Ich wünschte, es gäbe eine schnelle Lösung mit einem Klick und weniger als 10 Sekunden Bearbeitungszeit, da alle Kunden auf ein schnelleres Ergebnis warten, wie Sie wissen, arbeitet Cloudera daran. **Empfehlungen für andere, die Apache Spark for Azure HDInsight in Betracht ziehen:** Es ist gut, es zu verwenden, um das, was im Inneren abläuft, eingehend zu verstehen. **Welche Probleme löst Apache Spark for Azure HDInsight für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Wir arbeiten hauptsächlich an der Durchführung der Datenanalyse, es ist ein guter Verbindungspunkt mit den Daten. ### 5. Echtzeit-Streaming-Verarbeitung. **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Rosa N. | Data Specialist, Finanzdienstleistungen, Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** September 05, 2019 **Was gefällt Ihnen an Apache Spark for Azure HDInsight am besten?** Ich mag die dynamische Natur davon, da es die Fähigkeit hat, mehrere Sprachen zu unterstützen. **Was gefällt Ihnen an Apache Spark for Azure HDInsight nicht?** Es gibt kein Dateiverwaltungssystem im System und es besteht Bedarf an Integration mit anderen Plattformen. **Empfehlungen für andere, die Apache Spark for Azure HDInsight in Betracht ziehen:** Garantiert sehr große Datenverarbeitungsmengen, die Leistung ist unglaublich und vielversprechend. **Welche Probleme löst Apache Spark for Azure HDInsight für Sie, und wie profitieren Sie davon?** bietet Fehlertoleranz, indem es den Ausfall eines beliebigen Arbeitsknotens im Cluster bewältigt. Dadurch wird sichergestellt, dass der Datenverlust auf null reduziert wird. ### 6. Apache Spark umkehren **Rating:** 3.5/5.0 stars **Reviewed by:** Verifizierter Benutzer in E-Learning | Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter) **Reviewed Date:** November 21, 2019 **Was gefällt Ihnen an Apache Spark for Azure HDInsight am besten?** Das Hilfreichste an Apache Spark für Azure HDInsight sind die Optionen, die es bietet, um Aufgaben einfach zu erledigen. **Was gefällt Ihnen an Apache Spark for Azure HDInsight nicht?** 8 Mal hatte ich das Gefühl, dass ihr Prozess nicht benutzerfreundlich war. **Empfehlungen für andere, die Apache Spark for Azure HDInsight in Betracht ziehen:** Führen Sie Ihre Recherche durch **Welche Probleme löst Apache Spark for Azure HDInsight für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Die Arbeit von Apaches half mir bei meinen Problemen mit dem EDS RHD Insight, indem sie eine einfachere Möglichkeit bot, Daten zu sammeln, um mehr Informationen aus 4/5 Italien zu erhalten. ### 7. Account Executive **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Verifizierter Benutzer in Computersoftware | Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** November 25, 2019 **Was gefällt Ihnen an Apache Spark for Azure HDInsight am besten?** Ich genieße die Umgebung, in der die Daten leben. Sie ist wirklich sauber und intuitiv. **Was gefällt Ihnen an Apache Spark for Azure HDInsight nicht?** Die Art und Weise, wie Sie die Daten eingeben, ist einfach genug, damit alle Benutzer dies tun und die Daten integrieren können. **Empfehlungen für andere, die Apache Spark for Azure HDInsight in Betracht ziehen:** Haben Sie einen offenen Geist bei der Integration von Lösungen **Welche Probleme löst Apache Spark for Azure HDInsight für Sie, und wie profitieren Sie davon?** macht es einfach, einen Spark-Cluster in Azure zu erstellen und zu konfigurieren ### 8. Es ist erstaunlich. **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Verifizierter Benutzer in Luxusgüter & Schmuck | Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter) **Reviewed Date:** November 21, 2019 **Was gefällt Ihnen an Apache Spark for Azure HDInsight am besten?** Es ist großartig, ich würde es für alle geschäftlichen Bedürfnisse sehr empfehlen. **Was gefällt Ihnen an Apache Spark for Azure HDInsight nicht?** Es gibt im Moment nichts, woran ich denken kann, das ich nicht mag. **Empfehlungen für andere, die Apache Spark for Azure HDInsight in Betracht ziehen:** Erstaunlich **Welche Probleme löst Apache Spark for Azure HDInsight für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Es hat eine viel einfachere Möglichkeit geschaffen, Informationen in einem Cluster-Computing-Framework zu verteilen. ### 9. Spark auf Azure **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Verifizierter Benutzer in Luftfahrt | Unternehmen (> 1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** September 25, 2018 **Was gefällt Ihnen an Apache Spark for Azure HDInsight am besten?** Es ist sehr einfach, die Spark-Jobs auf einem Azure HDInsight-Cluster zu implementieren und zu integrieren, und es gibt viele Optionen, um Ihre Daten zu laden oder zu speichern und Spark-Datenpipelines zu erstellen. **Was gefällt Ihnen an Apache Spark for Azure HDInsight nicht?** Die Konfigurationen oder das Erstellen von Links für verschiedene Quellen zum Laden von Daten. **Empfehlungen für andere, die Apache Spark for Azure HDInsight in Betracht ziehen:** Um die Leistungsfähigkeit der bedarfsgesteuerten Clustererstellung zu nutzen und die Ressourcen für Ihre Spark-Anwendungen vollständig/effizient zu nutzen. **Welche Probleme löst Apache Spark for Azure HDInsight für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Im Rahmen unseres POC wurde unsere gesamte Anwendung auf Azure HDInsight und AWS bereitgestellt, um die Benutzerfreundlichkeit zu bewerten. Schließlich entschieden wir uns für Azure HDInsight aufgrund seiner Drag-and-Drop-Funktionalität und der einfachen Möglichkeit, bei Bedarf einen HDInsight-Cluster zu starten. ### 10. Datenstromanalyse **Rating:** 3.5/5.0 stars **Reviewed by:** Alessandro R. | Software Engineer, Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** July 18, 2018 **Was gefällt Ihnen an Apache Spark for Azure HDInsight am besten?** Das Wichtigste an Apache Spark ist, dass es 10-mal schneller ist als eine andere Datenanalyseplattform wie Hadoop. **Was gefällt Ihnen an Apache Spark for Azure HDInsight nicht?** Es gibt nichts Besonderes, außer wie man mit einem Datenobjekt umgeht, das einen anderen Ansatz erfordert, während man seinen Datenverarbeitungs-Workflow erstellt. **Welche Probleme löst Apache Spark for Azure HDInsight für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Es hat mir ermöglicht, Streaming-Daten zu analysieren und schnell meine Ergebnisse zu erhalten. Besonders wenn es darum geht, maschinelle Lernalgorithmen anzuwenden. ### 11. Einfaches Werkzeug für die Implementierung von Spark in der Cloud **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Pranamesh C. | Graduate Research Assistant, Bauingenieurwesen, Unternehmen (> 1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** June 14, 2018 **Was gefällt Ihnen an Apache Spark for Azure HDInsight am besten?** Einfaches Werkzeug, leicht zu installieren. Benötigt nicht viel, um eingerichtet zu werden und Codes auszuführen. **Was gefällt Ihnen an Apache Spark for Azure HDInsight nicht?** Der Hauptnachteil sind die Kosten, die beim Betrieb der Programme in der Cloud anfallen. **Empfehlungen für andere, die Apache Spark for Azure HDInsight in Betracht ziehen:** Nützlich, wenn Sie genügend kostenlose Guthaben zur Verfügung haben, um Fälle auszuprobieren, bevor Sie sich entscheiden, es zu implementieren. **Welche Probleme löst Apache Spark for Azure HDInsight für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Mehrere Datenquellen und große Datenabfragen. ### 12. Feedback geben **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Verifizierter Benutzer in Bildungsmanagement | Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** June 12, 2018 **Was gefällt Ihnen an Apache Spark for Azure HDInsight am besten?** Absolut, es ist ein In-Memory-Verarbeitungsframework. **Was gefällt Ihnen an Apache Spark for Azure HDInsight nicht?** Ich sehe nichts dergleichen, aber es variiert, ob es für alle Anwendungsfälle geeignet ist. **Welche Probleme löst Apache Spark for Azure HDInsight für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Lösen von organisatorischen datenbezogenen Problemen wie der Bereinigung und Verarbeitung der Daten ### 13. Ziemlich gut **Rating:** 3.5/5.0 stars **Reviewed by:** Verifizierter Benutzer in Bankwesen | Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** May 18, 2018 **Was gefällt Ihnen an Apache Spark for Azure HDInsight am besten?** Ich mag, wie einfach es ist, das Programm mit etwas Zeit und Hingabe zu verstehen. **Was gefällt Ihnen an Apache Spark for Azure HDInsight nicht?** Überhaupt nichts! Ich kann mich wirklich nicht beschweren. **Welche Probleme löst Apache Spark for Azure HDInsight für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Ich löse die Probleme, unsere Daten besser zu organisieren, was auch ein Vorteil für uns ist! ## Apache Spark for Azure HDInsight Discussions - [How do I use Apache Spark in Azure?](https://www.g2.com/de/discussions/how-do-i-use-apache-spark-in-azure) - [What is spark in Azure Databricks?](https://www.g2.com/de/discussions/what-is-spark-in-azure-databricks) - [Which three of the following are Apache technologies that are provided in Azure HDInsight?](https://www.g2.com/de/discussions/apache-spark-for-azure-hdinsight-which-three-of-the-following-are-apache-technologies-that-are-provided-in-azure-hdinsight) - [What is azure HDInsight spark?](https://www.g2.com/de/discussions/what-is-azure-hdinsight-spark) - [View Apache Spark for Azure HDInsight pricing details and edition comparison](https://www.g2.com/de/products/apache-spark-for-azure-hdinsight/reviews?section=pricing&secure%5Bexpires_at%5D=2026-08-15+05%3A53%3A41+-0500&secure%5Bsession_id%5D=a4ad0bf5-92e9-4fbf-b3a3-2e58ff5a0a3c&secure%5Btoken%5D=345767bd1156f452f225e5fb579d8baab4fe59a4f2cf0cfdbe0630ea13c8a52e&format=llm_user) ## Apache Spark for Azure HDInsight Integrations - [Azure Data Factory](https://www.g2.com/de/products/azure-data-factory/reviews) ## Apache Spark for Azure HDInsight Features **Datenbank** - Datenerfassung in Echtzeit - Datenverteilung - Data Lake **Integrationen** - Hadoop-Integration - Spark-Integration **Plattform** - Maschinelle Skalierung - Datenaufbereitung - Spark-Integration **Verarbeitung** - Cloud-Verarbeitung - Workload-Verarbeitung **Gebäude-Berichte** - Datentransformation - Datenmodellierung - Entwurf von WYSIWYG-Berichten - Integrations-APIs - Echtzeitdaten - Echtzeitdaten - Drittanbieter-Integrationen - Drittanbieter-Integrationen **Plattform** - Support für mobile Benutzer - Anpassung - Benutzer-, Rollen- und Zugriffsverwaltung - Internationalisierung - Sandbox / Testumgebungen - Leistung und Zuverlässigkeit - Breite der Partneranwendungen - Mobiler Zugriff - Metadatenverwaltung ## Top Apache Spark for Azure HDInsight Alternatives - [Google Cloud Managed Service for Apache Spark](https://www.g2.com/de/products/google-cloud-managed-service-for-apache-spark/reviews) - 4.3/5.0 (16 reviews) - [Amazon EMR](https://www.g2.com/de/products/amazon-emr/reviews) - 4.2/5.0 (62 reviews) - [Google Cloud BigQuery](https://www.g2.com/de/products/google-cloud-bigquery/reviews) - 4.5/5.0 (1,145 reviews)