--- title: Spark Reviews meta_title: 'Spark Bewertungen 2026: Details, Preise & Funktionen | G2' meta_description: Filtern Sie 54 Bewertungen nach Unternehmensgröße, Rolle oder Branche der Nutzer, um herauszufinden, wie Spark für ein Unternehmen wie Ihres funktioniert. aggregate_rating: rating_value: 4.3 review_count: 54 scale: '5' date_modified: '2026-06-15' parent_category: name: Web-Frameworks url: https://www.g2.com/de/categories/web-frameworks --- # Spark Reviews **Vendor:** The Apache Software Foundation **Category:** [Java-Web-Frameworks](https://www.g2.com/de/categories/java-web-frameworks) **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 54 ## About Spark Das Spark Framework ist ein leichtgewichtiges und ausdrucksstarkes Web-Framework für Java und Kotlin, das entwickelt wurde, um die schnelle Entwicklung von Webanwendungen und Microservices zu erleichtern. Es bietet eine einfache und intuitive API, die es Entwicklern ermöglicht, HTTP-Anfragen und -Antworten mit minimalem Boilerplate-Code zu bearbeiten, was es ideal für den effizienten Aufbau von RESTful-APIs und Webanwendungen macht. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Minimalistisch und Leichtgewichtig: Das Spark Framework ist darauf ausgelegt, extrem leichtgewichtig zu sein und bietet nur die Kernfunktionalität, die zur Bearbeitung von HTTP-Anfragen und -Antworten benötigt wird. Es gibt keine unnötigen Funktionen oder Konfigurationen, sodass sich Entwickler auf den Aufbau der Anwendung konzentrieren können, ohne abgelenkt zu werden. - Fluent API: Das Spark Framework verwendet eine Fluent API, die es einfach macht, Routen zu definieren, HTTP-Methoden zu bearbeiten und Antworten zurückzugeben. Der Code ist sauber, intuitiv und leicht zu lesen. Es ist ein großartiges Framework für Entwickler, die Einfachheit schätzen und ihre Anwendung schnell zum Laufen bringen möchten. - REST-API-Unterstützung: Das Spark Framework ist mit RESTful-Webdiensten im Hinterkopf entwickelt worden, was es einfach macht, REST-APIs zu erstellen und zu verwalten. Es hat eine eingebaute Unterstützung für das Routing von HTTP-Methoden (GET, POST, PUT, DELETE, etc.) und das Zurückgeben von Antworten in verschiedenen Formaten wie JSON, HTML oder einfachem Text. - Keine Konfiguration Erforderlich: Eines der herausragenden Merkmale des Spark Frameworks ist, dass es keine Konfigurationsdateien erfordert, was einen starken Kontrast zu größeren Frameworks wie Spring darstellt. Man erstellt einfach eine Java-Datei, fügt die notwendigen Routen hinzu und startet den Server — das war's! Diese Benutzerfreundlichkeit macht es großartig für schnelles Prototyping und kleine Anwendungen. Primärer Wert und gelöstes Problem: Das Spark Framework adressiert das Bedürfnis nach einem unkomplizierten und effizienten Werkzeug zur Entwicklung von Webanwendungen und Microservices in Java und Kotlin. Durch die Eliminierung komplexer Konfigurationen und das Bereitstellen einer sauberen, ausdrucksstarken API ermöglicht es Entwicklern, sich auf das Schreiben der Anwendungslogik zu konzentrieren, anstatt sich mit den Feinheiten des Frameworks auseinanderzusetzen. Dieser Ansatz reduziert die Entwicklungszeit und den Aufwand erheblich, was das Spark Framework zu einer ausgezeichneten Wahl für Projekte macht, die eine schnelle Entwicklung und Bereitstellung erfordern. ## Spark Reviews ### 1. Apache Spark: Schnell, leistungsfähig, aber benötigt Sorgfalt, um gut zu laufen **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Abhishek K. | Technical Lead, Informationstechnologie und Dienstleistungen, Unternehmen (> 1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** August 14, 2025 **Was gefällt Ihnen an Spark am besten?** Spark ist großartig für die Arbeit mit wirklich großen Datenmengen. Es kann sowohl Batch-Jobs als auch Streaming-Daten verarbeiten und arbeitet mit verschiedenen Dateitypen und Datenquellen. Es ist viel schneller als ältere Systeme, da es Daten im Speicher verarbeiten kann. Ich mag auch, dass es integrierte Werkzeuge für Datenabfragen, Streaming und sogar maschinelles Lernen hat, sodass man viel tun kann, ohne die Plattform zu wechseln. **Was gefällt Ihnen an Spark nicht?** Spark ist nicht so „einfach“, wie die Leute denken. Wenn es nicht richtig eingerichtet oder optimiert ist, kann es langsam laufen oder teuer im Betrieb sein. Ein kleiner Fehler in der Art und Weise, wie Sie einen Job schreiben oder ausführen, kann alles verlangsamen. Das Debuggen von Problemen kann Zeit in Anspruch nehmen, und Streaming ist nicht wirklich in Echtzeit; es arbeitet immer noch in kleinen Chargen. Außerdem kann es schwierig sein, die richtige Spark-Version mit anderen Tools in Ihrer Umgebung abzustimmen. **Welche Probleme löst Spark für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Reinigen und Vorbereiten großer Datensätze Automatisieren täglicher Datenverarbeitungsaufgaben Verarbeiten sowohl von Batch- als auch von nahezu Echtzeit-Datenströmen Berichte und Analysejobs ausführen ### 2. Einfach zu lernen **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Seetharami Reddy B. | Senior Data Consultant, Unternehmen (> 1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** March 11, 2025 **Was gefällt Ihnen an Spark am besten?** Es ist schnell im Vergleich zu Hadoop, da es eine In-Memory-Verarbeitungs-Engine ist. **Was gefällt Ihnen an Spark nicht?** Nichts im Moment, da es sich um eine erweiterte Version des Hadoop-Datenspeichers handelt. **Welche Probleme löst Spark für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Es ist vollständig mit Datenengineering verbunden, wie das Durchführen von ETL und ELT. ### 3. Spark: schnellere Methode für die Stapelverarbeitung **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Richa A. | Senior Engineer, Unternehmen (> 1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** May 08, 2024 **Was gefällt Ihnen an Spark am besten?** Ich habe Spark für die Datenverarbeitung verwendet, und das, was mir am meisten gefällt, ist die Geschwindigkeit. Es verarbeitet große Datenmengen aufgrund der In-Memory-Berechnung, was im Vergleich zu Hadoop MapReduce viel besser ist. **Was gefällt Ihnen an Spark nicht?** Das, was ich an Spark nicht mag, ist, dass die Infrastrukturkosten sehr hoch sind, wenn es darum geht, die Daten in einer Cluster-Umgebung auszuführen. **Welche Probleme löst Spark für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Es kommt mir zugute, indem es große Datenmengen schneller verarbeitet. Wenn ich etwas ändern möchte, kann ich einfach SQL verwenden, was für mich als Entwickler eine große Unterstützung ist. ### 4. Erfahrung mit der Nutzung von Spark **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Aman Y. | Technical Consultant, Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter) **Reviewed Date:** July 26, 2024 **Was gefällt Ihnen an Spark am besten?** Die Geschwindigkeit von Spark Die Integrationsfunktion von Spark mit benutzerdefinierter Software, mit anderen Werkzeugen. Die Benutzerfreundlichkeit und Anpassungsfähigkeit der Benutzer. **Was gefällt Ihnen an Spark nicht?** Kein Dateisystem zur Verwaltung. Begrenzte Funktionen/Algorithmen. **Welche Probleme löst Spark für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Um den allgemeinen Rahmen zur Speicherung von Daten zu bilden. ### 5. Außergewöhnliche Big-Data-Verarbeitung und -Optimierung. **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Yash V V. | Application Developer, Computersoftware, Unternehmen (> 1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** September 30, 2023 **Was gefällt Ihnen an Spark am besten?** Ich liebe die Geschwindigkeit der Datenverarbeitung. Auch das immense Ökosystem der Integration mit APIs und die enorme Menge an Optimierung im Speicher, die wir dadurch erreichen können. Es ist sehr einfach zu verwenden und zu implementieren mit vielseitigen Datenverarbeitungsansätzen, die wir dadurch erreichen können, und auch der Kundensupport mit Hilfe der Community ist großartig! **Was gefällt Ihnen an Spark nicht?** Es erfordert eine steile Lernkurve, da nicht-technische Personen oder Anfänger es sehr komplex finden können. Wenn die Datenkomplexität groß ist, ist es schwierig, Fehler zu debuggen und im verarbeiteten Big Data zu finden. Es ist nicht geeignet für die Verarbeitung kleiner Datenmengen. **Welche Probleme löst Spark für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Es löst ein großes Problem, indem es den Speicherbedarf durch Optimierungstechniken verringert, was somit das Problem des Kaufs großer Speicherressourcen löst. Außerdem verfügt es über integrierte Ausfallsicherungs- und Sicherheitsfunktionen, die die Datensicherheit und -integrität gewährleisten. ### 6. Großflächige Datenanalyse von Big Data mit Spark und Knime **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Gowtham Raj B. | Senior Engineer | Data & Automation, Unternehmen (> 1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** May 25, 2023 **Was gefällt Ihnen an Spark am besten?** Integration mit leistungsstarken Skriptsprachen (Python, Scala und Java). Verwendung verfügbarer Apache-Datenspeicherdateien zur Entwicklung von ML-Modellen und schnelle Bereitstellung in der Produktion. Integration mit Knime ermöglichte die codefreie Entwicklung von ETL-Pipelines, und die Zusammenführung mit Apache-Datenspeichern erlaubte es uns, das traditionelle Talent (SQL- und Excel-basiert) schnell zu schulen, um robuste Datenanalysen zu erstellen. Die Integration der Knime-Plattform mit Spark erforderte keine zusätzliche Rechenleistung, da die gesamte Verarbeitung auf der Spark-Infrastruktur durchgeführt wurde. **Was gefällt Ihnen an Spark nicht?** Von Haus aus hat Spark weniger Algorithmen für ML-Modelle, aber wir können mit anderen Programmiersprachen erweitern, was zusätzlichen Aufwand bei der Implementierung mit Knime erfordert. **Welche Probleme löst Spark für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Ursprünglich bot Spark eine schnelle und beste Möglichkeit, die bereits verfügbaren Apache-Datenspeicher zu nutzen und Data-Science-Fähigkeiten aufzubauen. Als Knime als strategisches Werkzeug ins Spiel kam, erwies sich die schnelle Integration mit Spark als Erweiterung der Fähigkeiten von Knime und als alternative Möglichkeit, Spark MLOps zu nutzen. ### 7. Spark - Bestes Framework für Batch-Verarbeitung **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Gaurav M. | Data engineer, Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** May 26, 2023 **Was gefällt Ihnen an Spark am besten?** 1. Ich mag das Konzept von RDD in Spark wirklich, da sie unveränderlich sind. 2. Spark bietet viele System-UDFs (out of the box) zum Spielen an. 3. Wir können ein Spark-Problem leicht debuggen, indem wir die Abstammung auf der Spark-UI überprüfen. **Was gefällt Ihnen an Spark nicht?** 1. Manchmal treten bei Spark sehr häufig Speicherfehler auf, und ein SIGKILL-Befehl wird von Spark ohne ordnungsgemäße Stack-Trace aufgerufen. Auf diese Weise wird es sehr schwierig, einen Spark-Job zu debuggen. **Welche Probleme löst Spark für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Wir führen Tausende von Spark-Jobs aus, die täglich 10 TB Daten verbrauchen und Berichte auf Basis von Rohdaten für Finanzen, Personalwesen und andere Organisationen erstellen. ### 8. Rezension über Funke **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Trilok P. | DevOps Engineer - CloudOps, Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** July 20, 2023 **Was gefällt Ihnen an Spark am besten?** Spark ermöglicht die Verarbeitung sehr großer Datensätze und bearbeitet diese Datensätze auch in relativ schneller Weise. Spark scheint sich schnell weiterentwickelnde Software zu sein. Spark ist eine der angesagten Software in der letzten Zeit. Es ist eine großartige Rechenmaschine zur Lösung komplexer Logiken. **Was gefällt Ihnen an Spark nicht?** Spark scheint bei breiten Daten etwas langsam zu sein. Spark mangelt es ein wenig an Unterstützung für seine Benutzer. Spark benötigt einige fortschrittliche Fähigkeiten, um das Modellieren von Big Data zu verstehen und zu strukturieren. **Welche Probleme löst Spark für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Es ist eine großartige Rechenmaschine, die komplexe Logiken löst. Bietet uns eine großartige Sammlung von Bibliotheken und APIs, um alltägliche Probleme zu lösen. Fehlertoleranz. Benutzerfreundlichkeit und Cluster-Management. ### 9. Spark: Eine leichte Lösung zum Erstellen von Web-Apps. **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** SANDEEP S. | Software Engineer in Test, Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter) **Reviewed Date:** July 14, 2023 **Was gefällt Ihnen an Spark am besten?** - Es integriert sich mit leistungsstarken Skriptsprachen. - Datenverarbeitung ist deutlich schneller als das herkömmliche Hadoop Big Data System aufgrund von In-Memory-Berechnungen und mehreren anderen Optimierungen. **Was gefällt Ihnen an Spark nicht?** Es kann zu Speicherfehlern aufgrund von In-Memory-Berechnungen kommen. Die Abfrageausführungszeit ist etwas hoch, was jedoch erwartet wird, kann aber bis zu einem gewissen Grad optimiert werden. **Welche Probleme löst Spark für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Spark beschleunigt die Verarbeitung von Big Data. Ich änderte den Anwendungsfall, dann erkannte ich, dass der Prozess doppelt so schnell lief, was es mir ermöglichte, Kosten zu senken und die Prozesse effektiver zu betreiben. ### 10. Suparfast Funkeln **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Verifizierter Benutzer in Informationstechnologie und Dienstleistungen | Unternehmen (> 1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** August 08, 2023 **Was gefällt Ihnen an Spark am besten?** Die Verarbeitung im Speicher ist meist beliebt. Auch können wir direkt Dataframes verwenden, was es sehr entwicklerfreundlich macht. Auch den Streaming-Teil mochte ich sehr... **Was gefällt Ihnen an Spark nicht?** Meiner Meinung nach gibt es nichts, was man nicht mögen könnte. **Welche Probleme löst Spark für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Es hilft uns, unsere Datenanalyse auf Streaming-Daten durchzuführen. Es hilft auch bei der täglichen Batch-Verarbeitung. Es steigert unsere Produktivität und auch die Geschäftsleistung. ### 11. Bester verteilter Rechen-Engine **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Verifizierter Benutzer in Großhandel | Unternehmen (> 1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** July 24, 2023 **Was gefällt Ihnen an Spark am besten?** Sparks In-Memory-Berechnungen machen es super schnell im Vergleich zu traditionellen Map-Reduce-Jobs. Außerdem hat Spark die Fähigkeit, nicht nur von HDFS zu lesen, sondern auch von jedem Speicher. Spark Streaming ist ideal für Streaming-Anwendungen. DataFrames sind ebenfalls der beste Teil von Spark. **Was gefällt Ihnen an Spark nicht?** Es gibt nichts, was man an Spark nicht mögen könnte. **Welche Probleme löst Spark für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Um Big-Data-Analysen zu lösen, verwenden wir Spark, das bei der schnellen Verarbeitung der Daten hilft, um Einblicke zu gewinnen. ### 12. Funkenbewertung **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Kunal S. | Data Analyst, Unternehmen (> 1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** July 25, 2023 **Was gefällt Ihnen an Spark am besten?** In-Memory-Berechnung und Speicherebenen GRAPHX und sparkmlib zur Ausführung von ML-Aufgaben in verteilter Umgebung Unterstützung für mehrere Sprachen **Was gefällt Ihnen an Spark nicht?** Leistungsprobleme für NICHT-Scala-UDFs Nicht in der Lage, Schiefe selbst zu optimieren **Welche Probleme löst Spark für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Datenpipelines für Batch- und Echtzeit-Datenengineering-Lösungen Mit Spark sind wir in der Lage, Big Data sowie Streaming-Daten auf verteilte Weise zu verarbeiten. ### 13. Sehr gut **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Kunal I. | DevOps Engineer, Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** August 12, 2023 **Was gefällt Ihnen an Spark am besten?** Alles war sehr perfekt. Es war insgesamt eine großartige Erfahrung. Alle Dinge waren ordnungsgemäß an ihrem Platz. **Was gefällt Ihnen an Spark nicht?** Nichts dergleichen. Alles war perfekt. **Welche Probleme löst Spark für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Alle meine Aufgaben werden durch die Verwendung von Spark erleichtert. ### 14. Spark ist ein großartiges Werkzeug zum Arbeiten. **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Shanmuka Abhinay P. | Associate Application Developer, Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** July 24, 2023 **Was gefällt Ihnen an Spark am besten?** Spark ist ein großartiges Werkzeug. Ich habe es zur Überwachung meiner Systeme verwendet. **Was gefällt Ihnen an Spark nicht?** Nichts im Moment. Werde versuchen, mehr zu arbeiten und großartige Rückschläge zu liefern. **Welche Probleme löst Spark für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Es überwacht meine Systeme ohne weitere Eingriffe. ### 15. Spark einfach zu verwenden **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** CA.Ajay S. | Manager- Unit Planning and Management , Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter) **Reviewed Date:** August 18, 2023 **Was gefällt Ihnen an Spark am besten?** Open-Source-Frameworks, die sich auf interaktive Abfragen konzentrieren **Was gefällt Ihnen an Spark nicht?** Spark hat kein eigenes Dateiverwaltungssystem. **Welche Probleme löst Spark für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Schnell Verarbeitungsaufgaben auf sehr großen Datensatz durchführen. ### 16. Open-Source-Engine für die Verarbeitung großer Datenmengen **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Nishu B. | Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter) **Reviewed Date:** August 08, 2023 **Was gefällt Ihnen an Spark am besten?** Resilientes verteiltes Dataset macht es unveränderlich und fehlertolerant. **Was gefällt Ihnen an Spark nicht?** Spark hat keinen eigenen Dateimanager. **Welche Probleme löst Spark für Sie, und wie profitieren Sie davon?** In-Memory-Berechnung macht es wirklich schnell. ### 17. Bester In-Memory-Computing-Engine **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Verifizierter Benutzer in Informationstechnologie und Dienstleistungen | Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter) **Reviewed Date:** July 25, 2023 **Was gefällt Ihnen an Spark am besten?** Früher haben wir MapReduce verwendet und sind gerade auf Spark umgestiegen. Die In-Memory-Verarbeitung macht es super schnell. Die DataFrame-API und auch Spark Streaming sind die besten Teile von Spark. **Was gefällt Ihnen an Spark nicht?** Es gibt nichts, was man an Spark nicht mögen könnte. **Welche Probleme löst Spark für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Schnelle Verarbeitung großer Datenmengen mit der Data-Frame-API, die interne Optimierungen nutzt. Dies wiederum steigert unser Geschäft, indem wir regelmäßig und schnell Einblicke in die Daten gewinnen. ### 18. Einfach zu bedienen **Rating:** 3.5/5.0 stars **Reviewed by:** Nishu G. | Test Engineer, Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter) **Reviewed Date:** July 25, 2023 **Was gefällt Ihnen an Spark am besten?** Einfach zu verwenden, kann mehrere Bibliotheken unterstützen. **Was gefällt Ihnen an Spark nicht?** Manchmal laufen Funken langsam, kleines Datei-Problem. **Welche Probleme löst Spark für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Spark SQL ist einfach zu verwenden, mehrsprachig. ### 19. Funkeln wesentlich **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Verifizierter Benutzer in Chemikalien | Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** August 02, 2023 **Was gefällt Ihnen an Spark am besten?** Spark ist eines der nützlichen Werkzeuge für Cloud-Architektur. **Was gefällt Ihnen an Spark nicht?** Spark ist nicht sehr benutzerfreundlich und erfordert Fachkenntnisse zur Nutzung. **Welche Probleme löst Spark für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Da es sich um ein Jaba-Framework handelt, besteht es aus vielen Jaba-Objekten, die bei der Entwicklung hilfreich sind. ### 20. Rezension über Spark **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Arijit C. | Data Engineer, Unternehmen (> 1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** October 31, 2022 **Was gefällt Ihnen an Spark am besten?** Spark hilft bei der Verarbeitung von Big Data. Mit seinen In-Memory-Berechnungen und verschiedenen anderen Optimierungen macht es die Big Data-Verarbeitung wesentlich schneller als das traditionelle Hadoop Big Data System. **Was gefällt Ihnen an Spark nicht?** Die Spark-Konfiguration ist kompliziert, und die optimierte Spark-Cluster-Konfiguration kann schwer richtig zu gestalten sein. Auch aufgrund von Berechnungen im Speicher kann es zu Speicherüberlauf-Fehlern kommen. **Welche Probleme löst Spark für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Spark macht die Verarbeitung von Big Data schneller. Mein Unternehmen ist von Pandas zu Pyspark migriert, und es hat geholfen, den Prozess doppelt so schnell laufen zu lassen, was dem Geschäft hilft, Kosten zu senken und die Prozesse effizienter zu gestalten. ### 21. Warum Spark ein weit verbreitetes Framework für Datenanalyse ist. **Rating:** 3.5/5.0 stars **Reviewed by:** Arpan s. | System Engineer, Unternehmen (> 1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** January 13, 2022 **Was gefällt Ihnen an Spark am besten?** Das Beste daran ist, dass es sowohl Partitionierung als auch Bucketing-Konzepte unterstützt. Und wir können auch Indizierung verwenden. Der beste Einsatz von Spark SQL zur Implementierung von MapReduce, um die Daten abzurufen, die Bibliotheken, die es für das MapReduce-Programm bereitstellt, sind sehr einfach zu verwenden und die Abfrage zu schreiben. Ein neuer Lerner kann auch Spark Core und Spark SQL von Anfang an lernen, wenn der Entwickler die Grundlagen von SQL kennt. **Was gefällt Ihnen an Spark nicht?** Die Zeit, die für die Ausführung einer Abfrage benötigt wird. Obwohl wir Indizierung verwenden können, dauert es dennoch viel Zeit, um die Ergebnisse in der Datenbank abzurufen, was für eine höhere Art der Datenanalyse nicht geeignet ist oder bei einer großen Datenmenge können wir Spark SQL nicht bevorzugen. **Welche Probleme löst Spark für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Wir haben das Spark-Indexierungs- und Partitionierungskonzept implementiert, um die Daten der Song-Anwendung zu klassifizieren und zu verwalten, einschließlich des Songnamens, des Künstlers, des Veröffentlichungsdatums usw., um den Benutzern ein besseres Erlebnis zu bieten, indem sie das Lied mit Hilfe von zwei oder mehr Faktoren wie dem Künstlernamen oder dem Songnamen abrufen können. ### 22. Top-Motor für verteiltes Rechnen **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Kubendra Reddy M. | Data Engineer, Unternehmen (> 1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** February 28, 2022 **Was gefällt Ihnen an Spark am besten?** Was mir am meisten gefällt, ist die In-Memory-Verarbeitung und die umfangreichen API-Bibliotheken. Wir können in Python, Scala, R, Java und am wichtigsten in SQL programmieren. Es folgt der Lazy Evaluation, die nur ausgelöst wird, wenn wir Aktionen ausführen. Es ermöglicht uns, Caching, Persistierung, Partitionierung, Broadcasting und vieles mehr zu tun, was die Leistung optimiert. **Was gefällt Ihnen an Spark nicht?** Nichts Spark ist am besten. Ich sehe keine Nachteile. **Empfehlungen für andere, die Spark in Betracht ziehen:** Wenn Sie mit Big Data arbeiten, dann ist Spark eine gute Wahl. **Welche Probleme löst Spark für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Ich speicherte die Daten im Hive Data Warehouse und verarbeitete die Daten mit Spark für eine bessere Leistung. Wir schrieben den Code hauptsächlich in SQL, das SparkSql und den Catalyst-Optimizer für eine bessere Leistung verwendet. ### 23. Hadoop? Spark ist der richtige Weg. **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Anson A. | Data Czar, Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** January 13, 2022 **Was gefällt Ihnen an Spark am besten?** Schnell, effizient, skalierbar, unterstützt jetzt Python und R. Meistens im Speicher im Vergleich zu Festplatten. Unterstützt SparkSQL. Unterstützt eine Vielzahl von Bibliotheken, die im Hadoop/MapReduce-Framework nicht verfügbar sind. **Was gefällt Ihnen an Spark nicht?** einige Bibliotheken, die nicht zur Ausführung in einer verteilten Umgebung gedacht sind, funktionieren nicht gut in Spark. SparkSQL bietet keine ACID-Eigenschaften (d.h. keine Aktualisierungen). Begrenzt durch den Speicher pro Knoten. Wenn nicht genug, dann Ausfall. **Welche Probleme löst Spark für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Analysieren eines sehr großen Datensatzes und sehr zahlreicher Datenpunkte. Es ist erlaubt, eine große Anzahl von Datensätzen mit beträchtlicher Größe zu verarbeiten, um dies in einer HPC-verteilten Weise zu tun, die in anderen HPC-Umgebungen nicht unterstützt wird. ### 24. Klug und Klein **Rating:** 3.5/5.0 stars **Reviewed by:** Alexander D. | Head Photographer, Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** November 27, 2021 **Was gefällt Ihnen an Spark am besten?** Ich glaube, Spark liefert das Gute, ohne übermäßige Arbeit zu erfordern. Spark verfügt über eine ausreichend breite Palette von Funktionen, damit ein Kommunikationssystem in einem Unternehmen ordnungsgemäß funktioniert. Es ist leicht, einfach zu bedienen und leicht zu verstehen. **Was gefällt Ihnen an Spark nicht?** An einem bestimmten Punkt könnte es notwendig sein, das Aussehen und die Benutzeroberfläche dieses IM-Dienstes zu aktualisieren, da sein Hauptlayout und Erscheinungsbild in der modernen Zeit zurückgeblieben zu sein scheinen. **Empfehlungen für andere, die Spark in Betracht ziehen:** Wenn Ihr Hauptziel darin besteht, eine einfache Lösung für Ihre Kommunikationsbedürfnisse bei der Teamarbeit zu finden, Live-Wissen an Arbeitsgruppen bereitzustellen und einfache Interaktionen zwischen verschiedenen Hierarchieebenen zu ermöglichen, ist dies eine großartige Wahl. **Welche Probleme löst Spark für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Es hat schnelle Kommunikationsmöglichkeiten in unserer kleinen Unternehmensgruppe bereitgestellt, in bestimmten Abteilungen ist es sicher und ermöglicht den Austausch von arbeitsbezogenen Nachrichten ohne großen Aufwand. ### 25. Schnell, sauber, robust **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Verifizierter Benutzer in Computer- und Netzwerksicherheit | Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter) **Reviewed Date:** July 15, 2022 **Was gefällt Ihnen an Spark am besten?** Hochrangige APIs Mehrsprachige Unterstützung Saubere APIs Leistungsstarke Dienstprogrammmethoden Integration mit mehreren Plattformen und Datenbanken Schnell Effiziente Speichernutzung Erstaunliche ML-Unterstützung in PySpark **Was gefällt Ihnen an Spark nicht?** Mehr Unterstützung in Java mit saubereren Methoden und mehr Vorschlägen. Fügen Sie mehr über verschiedene Methoden im Spark Streaming hinzu. **Welche Probleme löst Spark für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Big-Data-Analytik, maschinelles Lernen, graphbasierte Berechnung und ausgezeichnete Dataframe-APIs ### 26. Spark für Datenverarbeitung **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** KanuPriya K. | Product Manager, Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** September 11, 2021 **Was gefällt Ihnen an Spark am besten?** Das Beste an Spark ist, dass es massive parallele Verarbeitung auf großen Datensätzen bietet, was mein Leben in Bezug auf die Zeitkomplexität so einfach gemacht hat. **Was gefällt Ihnen an Spark nicht?** Was ich an Spark nicht mag, ist die komplexe Codierungssyntax und es gibt nicht viel Dokumentation zu den Operationen. **Welche Probleme löst Spark für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Ich benutze Spark für Datenengineering-Zwecke und mache Transformationen auf großen Datensätzen. Es ist schneller als traditionelle Python-Programme. ### 27. Spark für moderne Big-Data-Verarbeitung **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Verifizierter Benutzer in Höhere Bildung | Unternehmen (> 1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** July 28, 2020 **Was gefällt Ihnen an Spark am besten?** Das Beste an Spark ist, dass es den Speicher für alle Berechnungen nutzt, im Gegensatz zu Hadoop, das die Festplatte für Mapper- und Reducer-Aufgaben verwendet, was letztendlich viel Zeit in Anspruch nimmt. **Was gefällt Ihnen an Spark nicht?** Ich finde das Debuggen von Spark etwas herausfordernd, da von allen Mappers einer fehlschlagen kann und es wirklich schwierig ist, die Logs jedes Mappers zu sehen, um herauszufinden, welcher fehlgeschlagen ist. **Empfehlungen für andere, die Spark in Betracht ziehen:** Ich glaube, zumindest sollten Leute, die Hadoop verwenden, anfangen, Spark zu nutzen. Es ist anfangs etwas herausfordernd zu verwenden, aber sobald man in Schwung kommt, wird es einfach. **Welche Probleme löst Spark für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Ich habe Spark in meinem Data-Mining-Kurs verwendet. Außerdem nutze ich Spark, um große Mengen an Protokollen in meinem Unternehmen zu verarbeiten. ### 28. Apache Spark: Vereinheitlichte Analyse-Engine **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Zachary B. | Junior Data Analyst, Informationstechnologie und Dienstleistungen, Unternehmen (> 1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** July 10, 2019 **Was gefällt Ihnen an Spark am besten?** Spark ist großartig für die Ausführung von Batch- und Streaming-Big-Data-Jobs. Es ist sehr einfach zu handhaben, da es Ihnen ermöglicht, Daten auf fehlertolerante Weise zu verteilen und Ihre Leistung je nach Jobgröße zu skalieren. Es ist auch großartig, Zugriff auf die Python-, Scala- und R-APIs zu haben. **Was gefällt Ihnen an Spark nicht?** Joins in Spark können sehr heikel sein und es kann oft schwierig sein, Fehler zurückzuverfolgen, wenn Jobs ausgeführt werden, da der Stack-Trace nichts zurückhält. **Empfehlungen für andere, die Spark in Betracht ziehen:** Spark ist eine ausgezeichnete Wahl als Big-Data-Verarbeitungs-Engine. Es funktioniert sowohl für Batch- als auch für Streaming-Datenverarbeitungsaufgaben äußerst gut. Darüber hinaus ist der Zugriff auf die R- und Python-APIs enorm hilfreich. **Welche Probleme löst Spark für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Wir führen Big-Data-Jobs aus, um maschinelle Lernaufgaben für unsere Kunden durchzuführen. Dies kann alles sein, von Vorhersagen über Bestandsoptimierung bis hin zu NLP. ### 29. Schnellere Verarbeitung **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Verifizierter Benutzer in Gesundheit, Wellness und Fitness | Unternehmen (> 1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** October 12, 2019 **Was gefällt Ihnen an Spark am besten?** Die In-Memory-Verarbeitung von Spark hilft, große Datenmengen schnell zu verarbeiten. Komplexe Analysen und Machine-Learning-Streams sollten beginnen, die parallele Verarbeitung von Spark zu nutzen. **Was gefällt Ihnen an Spark nicht?** Es gibt keine Unterstützung für die Echtzeitverarbeitung. Menschen, die arbeiten, sollten ein klares Verständnis der Daten haben. Manchmal haben kleine Dateien Probleme bei der Verarbeitung in einer großen, geclusterten Spark-Umgebung. **Welche Probleme löst Spark für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Die Daten schneller verarbeiten als es übliche RDBMS-Systeme tun. Erhöhte Effizienz bei der Ausgabe. ### 30. Einfach zu benutzen, einfach zu sprechen **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Verifizierter Benutzer in Marketing und Werbung | Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** September 27, 2019 **Was gefällt Ihnen an Spark am besten?** Es ist so einfach, mit meinen Kollegen zu kommunizieren. **Was gefällt Ihnen an Spark nicht?** Sie müssen auf den Kontaktnamen klicken, um frühere Gespräche zu sehen, anstatt dass es einen Tab mit alten Gesprächen gibt. **Empfehlungen für andere, die Spark in Betracht ziehen:** Es ist einfach zu benutzen. Du wirst es mögen. **Welche Probleme löst Spark für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Kommunikation, einfache Fragen beantwortet bekommen, anstatt anrufen zu müssen ### 31. Verteiltes Rechnen richtig gemacht, das immer noch verwirrend ist **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Verifizierter Benutzer in Computersoftware | Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** October 03, 2019 **Was gefällt Ihnen an Spark am besten?** Die Daten effizient verteilen, um die Berechnung in jedem Abschnitt zu erleichtern. **Was gefällt Ihnen an Spark nicht?** Schwierigkeit davon. Nicht sicher, wie man es einfacher machen kann, aber es gibt eine steile Lernkurve. **Welche Probleme löst Spark für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Datenstreaming, Batch-Jobs, Datenvalidierungen, Transformation und Abfragen ### 32. Grundlegender Büro-Chat **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Verifizierter Benutzer in Bekleidung und Mode | Unternehmen (> 1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** April 11, 2019 **Was gefällt Ihnen an Spark am besten?** Es funktioniert etwa 98 % der Zeit, und ich wäre bereit zu wetten, dass die Probleme, die wir gelegentlich haben, eher mit der Büroverbindung als mit dem Programm selbst zusammenhängen. **Was gefällt Ihnen an Spark nicht?** Es gibt nicht viel Personalisierung darauf. Versionen scheinen nicht abwärtskompatibel zu sein. **Welche Probleme löst Spark für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Es ist eine schnelle und einfache Möglichkeit, jemanden in einem anderen Teil des Büros zu kontaktieren oder eine Nachricht für jemanden zu hinterlassen. ### 33. Großartige Instant-Messenger-Anwendung **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Verifizierter Benutzer in Bauwesen | Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** March 19, 2019 **Was gefällt Ihnen an Spark am besten?** Spark ist eine großartige Möglichkeit, um während des Tages mit Kollegen in Kontakt zu bleiben und ihnen Nachrichten über weniger wichtige Dinge zu senden, die keine vollständige E-Mail erfordern. **Was gefällt Ihnen an Spark nicht?** Das Unternehmen erwartet manchmal, dass man immer verfügbar ist, wenn man arbeitet, was nicht immer der Fall ist. **Welche Probleme löst Spark für Sie, und wie profitieren Sie davon?** In der Lage sein, mit Kollegen und Mitarbeitern in Kontakt zu bleiben, ohne sie per E-Mail oder Anruf erreichen zu müssen. Schnelleren Zugang zu Personen. ### 34. Leistungsstarke, aber einfache Datenverarbeitung **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Kevin P. | Unternehmen (> 1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** August 29, 2018 **Was gefällt Ihnen an Spark am besten?** Pyspark ist eine robuste, einfach zu verwendende Skriptsprache, die eine Vielzahl von Big-Data-Verarbeitungsproblemen löst. Spark ist anpassbar. Spark lässt sich leicht in HDFS, Jupyter-Notebooks und andere gängige Data-Science-Tools und -Technologien integrieren. **Was gefällt Ihnen an Spark nicht?** Während Spark sehr fähig im Umgang mit Big Data ist, ist es keine ideale Plattform für schnelles Prototyping und Iterationen. Die Auswahl von Parametern kann ein schmerzhafter Prozess sein. **Empfehlungen für andere, die Spark in Betracht ziehen:** Lesen Sie viel Dokumentation. Nur Spark für echte Big-Data-Probleme verwenden. Pyspark SQL wann immer möglich verwenden. **Welche Probleme löst Spark für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Arbeiten mit Petabytes von Daten Generieren von Aggregaten aus Big Data. Vorverarbeitung von Daten vor dem maschinellen Lernen ### 35. Spark für schnelle Datenverarbeitung **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Verifizierter Benutzer in Finanzdienstleistungen | Unternehmen (> 1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** July 30, 2018 **Was gefällt Ihnen an Spark am besten?** Sparks In-Memory-Datenverarbeitung und die verzögerte Ausführung, die die Datenverarbeitung schneller macht. **Was gefällt Ihnen an Spark nicht?** Optimierung bei der Entwicklung von Anwendungen mit der RDD-API. **Empfehlungen für andere, die Spark in Betracht ziehen:** Personen, die nach schneller Datenverarbeitung suchen oder ETL für größere Datenmengen durchführen, können die Verwendung von Spark in Betracht ziehen. Außerdem verfügt es über Integrationen und Konnektoren für viele Apache-Projekte, die nicht sehr schwer zu verwenden sind. Man kann Echtzeit-Datenpipelines mit Spark Streaming erstellen und die Catalyst- und Tungsten-Optimierungen bei der Entwicklung von Batch- und Streaming-Anwendungen nutzen. **Welche Probleme löst Spark für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Wir verarbeiten täglich Terabytes an Daten sowohl im Batch- als auch im Streaming-Modus, um Daten für ML-Modelle vorzubereiten, die Geschäftseinblicke liefern. ### 36. Verteilte Sammlungen und noch viel mehr! **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Pablo Francisco P. | Scala/BigData Developer, Computersoftware, Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** November 08, 2017 **Was gefällt Ihnen an Spark am besten?** Spark's RDD, eine Möglichkeit, verteilte Datensammlungen mit einer API zu abstrahieren, die den nativen unveränderlichen Sammlungen von Scala sehr ähnlich ist. Ich liebe es wirklich, wie natürlich seine Transformations-API ist, besonders wenn sie mit Scala verwendet wird. **Was gefällt Ihnen an Spark nicht?** Es liefert großartige Ergebnisse, aber sein Code-Bestand neigt dazu, unordentlich zu sein. Mit schmutzigen Scala-Tricks, die manchmal überhaupt keinen Vorteil bringen. Das verringert seine Wartbarkeit. Die Spark-Wartungsgemeinschaft ist bürokratisch, was jedoch für eine so große Gemeinschaft zu erwarten ist. Trotzdem ist es auf Benutzerebene ein großartiges Produkt. **Welche Probleme löst Spark für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Berechnung über verteilte Sammlungen. SQL-Manipulation von riesigen verteilten Datensätzen. CEP mit Spark Streaming. Spark zwingt seine Benutzer nicht, ein Vorlagenmodell für ihre verteilten Berechnungen zu verwenden. Seine API für faule Transformationen sowie sein SQL-Abfrageoptimierer sind so konzipiert, dass der Benutzer nicht für die Plattform codieren muss, sondern nur die Berechnungen deklarieren muss, die er oder sie durchführen möchte. ### 37. Spark funktioniert genau wie beabsichtigt. **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Stacey R. | Student Loan Manager, Transportwesen/LKW-Transport/Eisenbahn, Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** April 26, 2017 **Was gefällt Ihnen an Spark am besten?** Ich mag die Funktion, bei der man den Bildschirm des Benutzers schütteln kann. Kollegen finden es ein wenig nervig, aber auch amüsant, da sie es einem zurückgeben. Ich hatte nie Probleme mit der Software, sie läuft immer normal und wie benötigt. Suchfunktionen sind einfach. Großartige IM-Software. **Was gefällt Ihnen an Spark nicht?** Ich habe nichts besonders gegen etwas, jedoch wäre es schön, wenn man seine IM-Box personalisieren könnte, indem man die Farben ändert. **Welche Probleme löst Spark für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Das Beste an Spark ist, dass Sie mit jedem in Ihrem Unternehmen, der ebenfalls auf Spark ist, mit nur wenigen Klicks kommunizieren können, während Sie oder diese Person am Telefon sind. Die Möglichkeit, mit Kollegen zu kommunizieren, um zusammenzuarbeiten und jemandem zu helfen, mit dem Sie telefonieren, war ein großer Vorteil. ### 38. Das ist eine schreckliche Art zu kommunizieren. **Rating:** 0.0/5.0 stars **Reviewed by:** Verifizierter Benutzer in Informationstechnologie und Dienstleistungen | Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter) **Reviewed Date:** December 27, 2017 **Was gefällt Ihnen an Spark am besten?** Nichts. Das ist eine schreckliche Art zu kommunizieren. **Was gefällt Ihnen an Spark nicht?** Die Ineffizienz des Produkts. Es ist eine schreckliche Art, effektiv zu kommunizieren. **Welche Probleme löst Spark für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Keine. Es gibt keine Lesebestätigungen oder eine andere Möglichkeit, sicherzustellen, dass der Empfänger Ihre Nachricht erhält. ### 39. Tolle Art zu kommunizieren **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Verifizierter Benutzer in Zeitungen | Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** September 05, 2017 **Was gefällt Ihnen an Spark am besten?** Ich mag es, dass ich leicht auf mehrere Chats gleichzeitig zugreifen kann. **Was gefällt Ihnen an Spark nicht?** Die Unfähigkeit, mehr von meinen eigenen Profilinformationen zu ändern **Empfehlungen für andere, die Spark in Betracht ziehen:** nützlich, wenn man Personen hat, die von zu Hause und vom Büro aus arbeiten **Welche Probleme löst Spark für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Es ist der schnellste Weg, um über Kunden zwischen Kollegen zu kommunizieren. ### 40. Python Flask portiert für Java **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Sarneet C. | Software Developer Intern, Unternehmensberatung, Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter) **Reviewed Date:** August 06, 2016 **Was gefällt Ihnen an Spark am besten?** Wenn Sie es eilig haben und so schnell wie möglich eine RESTful-Web-API erstellen müssen, ist Spark Java da, um Ihnen zu helfen. Importieren Sie einfach die Abhängigkeit und beginnen Sie mit dem Schreiben der API-Methoden. Einfach zu verwenden, zu verstehen und zu implementieren. Es kommt mit einem eingebauten Jetty-Server, der für Port 4567 vorkonfiguriert ist. Es unterstützt auch Lambda-Ausdrücke. Es gibt reichlich Dokumentation, sowohl offiziell als auch inoffiziell. **Was gefällt Ihnen an Spark nicht?** Spark, obwohl leichtgewichtig, bietet nicht die gleiche Flexibilität wie das Spring-Framework. Es ist kein MVC und daher wirkt der Code unübersichtlich. Mehr Codezeilen müssen im Vergleich zu Spring Boot geschrieben werden. **Empfehlungen für andere, die Spark in Betracht ziehen:** Wenn Sie nach einer Lösung suchen, die es Ihnen ermöglicht, in wenigen Stunden eine API zu erstellen. **Welche Probleme löst Spark für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Ich habe 3 skalierbare Web-APIs auf Spark Java entwickelt, die auf Google Compute Engine gehostet werden. Spark Java ermöglichte es mir, eine API innerhalb von Stunden zu veröffentlichen. ### 41. Es war nützlich genug für den Live-Tech-Support, bis ZenDesk kam. **Rating:** 2.5/5.0 stars **Reviewed by:** Verifizierter Benutzer in Informationstechnologie und Dienstleistungen | Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter) **Reviewed Date:** September 09, 2016 **Was gefällt Ihnen an Spark am besten?** Open-Source-Anwendung, die in Java geschrieben ist (daher plattformunabhängig) und das Jabber/XMPP-Protokoll nutzt, sodass mehrere Clients in der Lage sind, sich mit dem Server zu verbinden (zusätzlich zur Möglichkeit, die "Priorität" festzulegen, vorausgesetzt, der andere Client verfügt über diese Funktionalität), wohin neue Nachrichten/Benachrichtigungen über FastPath-Unterstützung gesendet/übertragen werden. **Was gefällt Ihnen an Spark nicht?** Der Client selbst schien im Vergleich zu anderen Clients (wie Adium) in Bezug auf das lokale Protokollieren etwas eingeschränkte Funktionalität zu haben. Ich hätte einfach Adium ausschließlich verwendet, um eine Verbindung zum Jabber-Server herzustellen, abgesehen davon, dass es *eingeschränkte* Fastpath-Unterstützung hat – man konnte definitiv einen Live-Chat an einen anderen Techniker (wie dich, wo er basierend auf der Priorität zu Adium gehen würde) nach der Annahme über Spark übertragen. Chats zu Adium zu übertragen war definitiv einfacher, um zu kommunizieren und auch lokale Protokollierungsunterstützung zu haben. **Empfehlungen für andere, die Spark in Betracht ziehen:** Es hängt davon ab, welchen Zweck Sie mit der Nutzung dieses Produkts verfolgen (sowie davon, ob sie seit meiner letzten Nutzung Verbesserungen vorgenommen oder Probleme behoben haben). Wenn es um Live-Kundensupport geht, ist ZenDesk wahrscheinlich die bessere Lösung. Wenn es nur um interne Kommunikation geht, ist Slack mit Abstand eines der besten Produkte/Anwendungen - andernfalls würde ich einen ganz anderen Client vorschlagen (wie Adium für OS X, Pidgin für Linux oder Windows), um sich einfach mit dem Jabber/XMPP-Server zu verbinden. **Welche Probleme löst Spark für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Wir verwenden das Produkt/die Software nicht mehr, aber es bot 24/7/365 Live-Technischen Support für Kunden. Dieses System (zusammen mit vielen anderen internen Projekten/Systemen) wurde an Drittanbieter migriert, deren Produkte weitaus überlegen sind. ### 42. Es als mein erstes Web-Framework verwendet. **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Verifizierter Benutzer in Computersoftware | Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter) **Reviewed Date:** February 26, 2016 **Was gefällt Ihnen an Spark am besten?** Mit sehr wenig Erfahrung ist das Einrichten von Routen, Modellen und Ansichten einfach und unkompliziert. Spark bringt Ihnen ein wenig über Lambdas bei, ohne dass Sie es überhaupt bemerken. **Was gefällt Ihnen an Spark nicht?** Vorlagen sind nicht so integriert wie einige andere Frameworks, was bedeutet, dass ein wenig Einrichtung erforderlich ist, aber Ihnen mehr Flexibilität bietet. Das hat, denke ich, mit der leichten Philosophie zu tun. Die Benutzerbasis ist nicht so groß, daher müssen Sie möglicherweise eine Weile auf Antworten auf Stack Overflow usw. warten. **Empfehlungen für andere, die Spark in Betracht ziehen:** Behalte im Hinterkopf, was es ist und was es nicht ist; dies ist kein React-Ersatz, sondern eine Möglichkeit, schnell coole Sachen mit Java zu machen. **Welche Probleme löst Spark für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Wir haben dies an der Code-Schule, die ich besuche, als unser erstes Web-Framework verwendet. Es ermöglichte uns, Erfahrung mit einem einfachen, leichten Framework zu sammeln, während wir weiterhin Java verwendeten. Es scheint, dass der beste Anwendungsfall genau darin besteht: in Java bleiben zu wollen, während man dennoch ein leichtgewichtiges, Sinatra-ähnliches Framework hat. ### 43. Das beste Java-Mikro-Framework da draußen. **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Fred P. | Senior Android Engineer, Unternehmen (> 1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** February 26, 2016 **Was gefällt Ihnen an Spark am besten?** Spark bringt die Freude an der Java-Webentwicklung zurück: Es kann einfach nicht einfacher und unkomplizierter sein. Alles, was Sie brauchen, ist eine einzige Abhängigkeit hinzuzufügen. Es unterstützt jede Vorlagentechnologie, die Sie verwenden möchten, die Dokumentation ist großartig, und es gibt viele nützliche Tutorials. **Was gefällt Ihnen an Spark nicht?** Spark scheint nicht produktionsreif zu sein und die meisten Menschen werden es nicht in einer Produktionsumgebung verwenden, wie wir in der Spark-Umfrage von 2015 sehen können. Es bietet eine bemerkenswert minimalistische Java-Erfahrung für die Erstellung von Webanwendungen, und ein Nachteil, der damit einhergeht, ist, dass man einige Funktionalitäten verliert, daher ist Spark nicht ideal für große Webanwendungen. **Empfehlungen für andere, die Spark in Betracht ziehen:** Spark's Dokumentation und die Tutorials sind großartig und werden Ihnen am Anfang helfen. Aber wenn Sie nicht in der Stimmung sind, versuchen Sie einfach, die Dinge selbst herauszufinden. Es ist so einfach, dass das auch funktioniert. **Welche Probleme löst Spark für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Spark macht es einfacher und extrem schneller, REST-Endpunkte und einfache Web-Schichten zu erstellen. Diese sind nützlich für das Ausführen von Tests, das Erstellen von Konzeptnachweisen, das Bauen einfacher Microservices und sogar für Ihre eigenen persönlichen Projekte. ### 44. Spark ist erstaunlich. **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Ariel I. | Software Developer, Computersoftware, Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** February 25, 2016 **Was gefällt Ihnen an Spark am besten?** Ich mag, dass Spark eine einfache Möglichkeit ist, einen Dienst sehr schnell in Betrieb zu nehmen, außerdem ist es leicht zu lesen und zu warten. Das Beste daran ist, dass es auf Java8 basiert, was es noch einfacher macht, es zu lesen. Es ist so einfach zu lernen, weil es einfach ist, EINFACH. Ich denke, es bringt das Beste des Ruby on Rails Frameworks auf Java, was den gesamten Prozess wirklich reibungslos macht und es wie einen Traum erscheinen lässt, einen Webdienst so einfach zu erstellen. **Was gefällt Ihnen an Spark nicht?** Der Teil mit den Routen könnte jedoch etwas Arbeit vertragen, ich weiß, dass es sich um eine neue Bibliothek handelt, aber sie hat ein erstaunliches Potenzial. Die Routen benötigen etwas Arbeit, da laut https://github.com/perwendel/spark/issues/369 die Routenverwaltung sehr schlecht ist und nicht die richtige, sondern die Reihenfolge, in der man die Routen deklariert, übereinstimmt. Das ist ein weiteres Problem, die Probleme, es gibt viele und einige scheinen ungelöst oder unbeantwortet zu sein. Es scheint eine Ewigkeit zu dauern, bis man eine Antwort vom Administrator erhält. Es könnte ein größeres Team gebrauchen, um dieses Werkzeug zu entwickeln. **Empfehlungen für andere, die Spark in Betracht ziehen:** wenn Sie planen, ein einfach zu bedienendes Framework zu erstellen **Welche Probleme löst Spark für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Ich benutze es für meine persönlichen Projekte, um einen einfach zu bedienenden Webserver zu erstellen. Während meines Praktikums bei meinem aktuellen Job hatte ich die Aufgabe, einige Pull-Requests für diese Bibliothek zu machen. Ich war erstaunt, wie ein so erstaunliches und umfangreiches Werkzeug so leicht zu verstehen ist. Außerdem entwickle ich eine Anwendung, die große Mengen an Informationen abruft und sie als Empfehlung zurückgibt. ### 45. Sehr hilfreich **Rating:** 2.5/5.0 stars **Reviewed by:** Verifizierter Benutzer in Computerhardware | Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** December 20, 2016 **Was gefällt Ihnen an Spark am besten?** Sehr benutzerfreundlich und praktisch auf meinem Desktop platziert. Ich mag es, dass ich Unterstützung bekommen kann, ohne anrufen zu müssen. **Was gefällt Ihnen an Spark nicht?** Die Leute müssen sich anmelden und nur so viele können antworten. **Welche Probleme löst Spark für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Probleme mit unserer neuen Software ### 46. Funkenbewertung **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Justin H. | Parks and recreation, Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** September 09, 2016 **Was gefällt Ihnen an Spark am besten?** Die Software war gut genug im Geschäft. **Was gefällt Ihnen an Spark nicht?** Das Zurückbleiben der Software und dass sie uns aufgrund von Inaktivität hinausgeworfen hat. **Empfehlungen für andere, die Spark in Betracht ziehen:** Nein **Welche Probleme löst Spark für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Ich habe keine geschäftlichen Probleme gesehen. Es gab keinen Nutzen für das Problem. ### 47. Super einfach, um schnell Microservices zu erstellen. **Rating:** 3.5/5.0 stars **Reviewed by:** Konstantinos L. | Web Developer, Informationstechnologie und Dienstleistungen, Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter) **Reviewed Date:** February 26, 2016 **Was gefällt Ihnen an Spark am besten?** Sehr einfach zu verstehen, selbst für Java-Anfänger. Ermöglicht es, schnell Microservices zu erstellen. Kann entweder eigenständig oder in einem Servlet-Container wie Tomcat ausgeführt werden. Hat eine ziemlich kleine Codebasis, die inspiziert werden kann, wenn jemand wissen möchte, wie die Dinge im Hintergrund ablaufen. **Was gefällt Ihnen an Spark nicht?** Der Veröffentlichungszyklus ist sehr langsam. Es kann Tage oder Wochen dauern, bis ein Problem überprüft wird. Obwohl es auf GitHub Tausende von Sternen erhalten hat, ist die Community winzig und es scheint, dass nicht viele Leute es tatsächlich für Produktionsanwendungen verwenden. **Empfehlungen für andere, die Spark in Betracht ziehen:** Es lohnt sich, es auszuprobieren. Allerdings könnten Sie auf ein Problem stoßen, das, wenn Sie es nicht selbst lösen können, möglicherweise ewig warten muss, um angegangen zu werden. **Welche Probleme löst Spark für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Erstellen von REST-Mikroservices. ### 48. Ich mochte es. Es ist nützlich und einfach zu bedienen. **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Raduan S. | Analista de Desenvolvimento, Unternehmen (> 1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** February 25, 2016 **Was gefällt Ihnen an Spark am besten?** Die "Portabilität" - das gesamte Projekt wurde zu einem einzigen Jar und läuft von selbst, es ist magisch. Das Framework bietet viele Möglichkeiten, den Code zu schreiben, es erleichtert die Integration mit neuen Anwendungen. **Was gefällt Ihnen an Spark nicht?** Es ist noch ein wenig unausgereift, wenn man es zum Beispiel mit Spring Boot vergleicht - aber das kann je nach den Anforderungen des Projekts eine gute Sache sein. Der Name 'Spark' kann mit dem Apache Spark-Projekt verwechselt werden, was es schwierig macht, Community-Dokumentation zu finden. **Empfehlungen für andere, die Spark in Betracht ziehen:** Das Projekt "Foundation" ernst nehmen. Die realen Bedürfnisse gut analysieren, um die Frameworks weise auszuwählen. Spark kann ein gutes Framework sein, um als Grundlage eines Projekts oder sogar eines Produkts zu dienen. **Welche Probleme löst Spark für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Ich arbeite mit ECM-Systemen, und der Hauptvorteil besteht darin, Mikroservices einfach zu erstellen. ### 49. Einfacher Weg zum parallelen Rechnen **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Verifizierter Benutzer in Bildungsmanagement | Unternehmen (> 1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** October 24, 2016 **Was gefällt Ihnen an Spark am besten?** Einfacher zu implementieren im Vergleich zu anderen Methoden Bessere Dokumentationen **Was gefällt Ihnen an Spark nicht?** Einige Fehler und Irrtümer, die den Konfigurationsprozess verlangsamen **Welche Probleme löst Spark für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Testen Sie neue Algorithmen und Verfahren und arbeiten Sie mit der Aufnahme und dem Erwerb von Wissen aus rohen, unverarbeiteten Daten. ### 50. Einfaches und schnelles Framework für Startup-Software **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Roberto Luiz D. | Programador de Sistemas, Computersoftware, Unternehmen (> 1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** March 08, 2016 **Was gefällt Ihnen an Spark am besten?** Spark ist einfach zu konfigurieren und zu verwenden. Mit wenigen Zeilen können Sie einen vollständigen REST-Server einrichten, ohne sich um XML-Dateien oder Container wie Tomcat kümmern zu müssen. Ich habe meine Anwendung sehr schnell entwickelt und sie läuft ziemlich gut in der Produktion. **Was gefällt Ihnen an Spark nicht?** Mit Einfachheit im Sinn sind einige fortgeschrittene Konfigurationen von Ruhe und Serverausgleich nicht vorhanden oder sehr schwer zu konfigurieren, aber es hat fast keine Bedeutung. **Empfehlungen für andere, die Spark in Betracht ziehen:** Es ist einfach, es ist schnell, perfekt für agile Softwareentwicklung. **Welche Probleme löst Spark für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Ich habe es für meine persönlichen Projekte für das Backend von mobilen Apps verwendet, aber es kann für jede Anwendung verwendet werden, die einen REST-Server benötigt. ## Spark Discussions - [How good is Adobe spark?](https://www.g2.com/de/discussions/how-good-is-adobe-spark) - [Is Adobe spark really free?](https://www.g2.com/de/discussions/is-adobe-spark-really-free) - [What is Spark software used for?](https://www.g2.com/de/discussions/what-is-spark-software-used-for) - [What are the features of spark?](https://www.g2.com/de/discussions/what-are-the-features-of-spark) - [View Spark pricing details and edition comparison](https://www.g2.com/de/products/apache-spark/reviews?section=pricing&secure%5Bexpires_at%5D=2026-06-19+08%3A55%3A34+-0500&secure%5Bsession_id%5D=94eff7d5-2f24-4a7a-8187-609cc572b07b&secure%5Btoken%5D=336031ae2e6e94ad23250b6e6bae9383595ece3e6bf1b956991e2124f014d46f&format=llm_user) ## Spark Integrations - [Python](https://www.g2.com/de/products/python/reviews) ## Top Spark Alternatives - [spring.io](https://www.g2.com/de/products/spring-io/reviews) - 4.5/5.0 (290 reviews) - [Grails](https://www.g2.com/de/products/grails/reviews) - 3.6/5.0 (23 reviews) - [Vaadin](https://www.g2.com/de/products/vaadin/reviews) - 4.1/5.0 (35 reviews)