# Spark Streaming Reviews **Vendor:** The Apache Software Foundation **Category:** [Ereignisstromverarbeitungssoftware](https://www.g2.com/de/categories/event-stream-processing) **Average Rating:** 4.2/5.0 **Total Reviews:** 40 ## About Spark Streaming Spark Streaming bringt die sprachintegrierte API von Apache Spark zur Stream-Verarbeitung und ermöglicht es Ihnen, Streaming-Jobs auf die gleiche Weise zu schreiben wie Batch-Jobs. Es unterstützt Java, Scala und Python. Spark Streaming stellt sowohl verlorene Arbeit als auch den Operatorzustand (z. B. gleitende Fenster) von Haus aus wieder her, ohne dass zusätzlicher Code von Ihrer Seite erforderlich ist. ## Spark Streaming Reviews ### 1. Bestes Werkzeug zum Erstellen von groß angelegten Datenpipelines **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** K Madhusudan C. | Software Engineer, Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** November 20, 2023 **Was gefällt Ihnen an Spark Streaming am besten?** Seine Fähigkeit, große Datenmengen zu verarbeiten, macht es horizontal skalierbar, und seine Fehlertoleranz durch Datenreplikation sowie seine Unterstützung für Batch-Streaming beschleunigen die Datenverarbeitung. **Was gefällt Ihnen an Spark Streaming nicht?** Mikro-Batching-Latenz verringert die Latenz und ist auch ressourcenintensiv, da es eine große Menge an Ressourcen verbraucht. **Welche Probleme löst Spark Streaming für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Die Verwendung von Spark Streaming auf Databricks half uns, Ereignis-/Datenpipelines viel schneller zu erstellen, und seine Fähigkeit, Daten schneller zu verarbeiten, ermöglichte es uns, nahezu Echtzeitanalysen zu erreichen. Wir verwendeten auch Delta Lake darauf, was uns half, Daten zu speichern, die für Analysen und andere Zwecke verwendet werden. ### 2. Ein herzliches Dankeschön für das erstaunliche Amazon Apache Spark Streaming **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Sai kiran S. | Specialist Programmer , Unternehmen (> 1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** June 08, 2023 **Was gefällt Ihnen an Spark Streaming am besten?** Was ich an Spark Streaming am meisten mag, ist seine Fähigkeit, die Echtzeit-Datenverarbeitung effizient zu handhaben und dabei einen hohen Durchsatz aufrechtzuerhalten. Es ermöglicht eine nahtlose Integration in das Apache Spark-Ökosystem und bietet Zugang zu einer Vielzahl von Bibliotheken und Werkzeugen. Das Programmiermodell ist einfach zu handhaben, und seine Fehlertoleranzmechanismen gewährleisten eine zuverlässige Datenverarbeitung auch bei Ausfällen. Darüber hinaus machen die Skalierbarkeit von Spark Streaming und die Integration mit verschiedenen Datenquellen es zu einer vielseitigen Wahl für die Verarbeitung von Streaming-Daten. **Was gefällt Ihnen an Spark Streaming nicht?** Keine eingebaute Unterstützung für die Verarbeitung von Ereigniszeiten. **Welche Probleme löst Spark Streaming für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Spark Streaming löst das Problem der Echtzeit-Datenverarbeitung und -analyse, indem es die effiziente Verarbeitung von Streaming-Daten bei deren Eintreffen ermöglicht. Dies bietet den Nutzern unmittelbare Einblicke und ermöglicht rechtzeitige Maßnahmen auf der Grundlage von Echtzeitinformationen. Es erlaubt schnellere Entscheidungsfindung, proaktives Monitoring und die Fähigkeit, schnell auf sich ändernde Bedingungen oder Ereignisse zu reagieren. Die Skalierbarkeit, Fehlertoleranz und Integration mit anderen Spark-Komponenten von Spark Streaming verbessern weiter seine Effektivität im Umgang mit großen Mengen an Streaming-Daten, was zu einer verbesserten operativen Effizienz und besseren Geschäftsergebnissen führt. ### 3. Schneller als ein Wimpernschlag **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Aditya S. | Data Engineer, Unternehmen (> 1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** June 07, 2023 **Was gefällt Ihnen an Spark Streaming am besten?** Mit Hilfe von Spark Streaming können enorme Datenmengen mit praktisch null Latenz übertragen werden. Skripte sind einfach zu konfigurieren und auszuführen, indem Spark-Cluster verwendet werden. Am wichtigsten ist, dass Fehler mit den Spark-UI-Logs gefunden und behoben werden können. **Was gefällt Ihnen an Spark Streaming nicht?** Es gibt viel über Spark Streaming zu lernen, und große Mengen an Dokumentation können manchmal etwas überwältigend sein. Datenvisualisierung kann mehr verbessert werden, anstatt nur die grundlegende Schnittstelle zu haben. Es kann manchmal kostspielig sein, wenn Cluster nicht richtig optimiert sind. **Welche Probleme löst Spark Streaming für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Mit der Hilfe von Spark Streaming bin ich in der Lage, Echtzeitdaten an die Endbenutzer zu übertragen, die für bestimmte Anwendungen und Dienste entscheidend sind. Es hat mir sehr geholfen, die richtigen Daten bereitzustellen und eine beträchtliche Menge an Zeit zu sparen. ### 4. Sehr einfach zu bedienen und großartige Funktionen **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Nagahema H. | Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter) **Reviewed Date:** June 15, 2023 **Was gefällt Ihnen an Spark Streaming am besten?** Spark Streaming ist sehr einfach und leicht zu implementieren, da wir nur Parameter für das bestehende Paket konfigurieren müssen. **Was gefällt Ihnen an Spark Streaming nicht?** Manchmal, wenn Fahrer nicht verfügbar sind, verlieren wir leicht die Verbindung und wir müssen einen weiteren Lauf machen, indem wir Zustände löschen, um einen ordnungsgemäßen Lauf zu erhalten. **Welche Probleme löst Spark Streaming für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Das Streamen der Daten aus unserer Anwendung hilft uns, viele Aspekte unserer Geschäftsprobleme zu lösen, wie z.B. das Abrufen der Daten von der Benutzeroberfläche und das Speichern in der Datenbank gemäß unserem Format und unseren Anforderungen. ### 5. Spark Streaming ist gut genug, um Daten zu streamen. **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Mohd A. | Digital Specialist Engineer(L1), Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter) **Reviewed Date:** June 17, 2023 **Was gefällt Ihnen an Spark Streaming am besten?** Spark Streaming ist eine der besten Möglichkeiten, Daten einfach zu streamen, nach Kafka. Wenn Sie eine kleine oder mittlere Menge an Daten streamen möchten, können Sie Spark Streaming einfach und sicher verwenden. **Was gefällt Ihnen an Spark Streaming nicht?** Kafka ist besser als Spark Streaming, weil Spark Streaming nicht richtig mit größeren Datenmengen funktioniert, während Kafka Streaming die Daten sehr gut verarbeitet. **Welche Probleme löst Spark Streaming für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Ich arbeitete an meinem persönlichen Projekt, bei dem ich die Daten kontinuierlich von der Quelle übertragen musste. Für die Pipeline verwendete ich Spark Streaming, und es funktionierte gut für mich. ### 6. Schnell mit niedriger Datenumwandlung und guter Skalierbarkeit. **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Muddit Gupta B. | Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter) **Reviewed Date:** June 21, 2023 **Was gefällt Ihnen an Spark Streaming am besten?** Echtzeit-Analysen und eine Open-Source-Lösung. **Was gefällt Ihnen an Spark Streaming nicht?** Komplex einzurichten und nicht sehr relevant für kleine Anwendungen. **Welche Probleme löst Spark Streaming für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Ich benötige Daten, die aufgenommen werden, und die Pipeline soll laufen, sobald ich einen neuen Eintrag in einer meiner Tabellen habe. Durch das Streamen der Daten muss ich nicht einen Tag warten, bis die Pipeline erneut läuft und diese Transformationen durchführt, sondern kann jetzt die Echtzeitanalyse meiner Verkaufsdaten haben. ### 7. Spark Streaming am besten für die Verarbeitung geeignet **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Verifizierter Benutzer in Telekommunikation | Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** July 01, 2023 **Was gefällt Ihnen an Spark Streaming am besten?** Spark Streaming ist eine der Hauptkomponenten, die das Echtzeit-Streaming von Daten unterstützt und viele Verbesserungen bietet, die bei der Verarbeitung größerer Datensätze helfen. **Was gefällt Ihnen an Spark Streaming nicht?** Im Allgemeinen empfinde ich keine Abneigung, aber die Kompatibilität spielt zu verschiedenen Zeiten auf unterschiedlichen Plattformen eine Rolle. Trotzdem ist es das beste Streaming und Processing. **Welche Probleme löst Spark Streaming für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Spark Streaming löst ein Problem für größere Datensätze, bei denen wir die Echtzeitdaten mit Streaming verarbeiten können. Sie müssen nicht zuerst streamen und dann verarbeiten, sondern mit Spark Streaming können Sie gleichzeitig verarbeiten und streamen. ### 8. Datenpipelines **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Sarvesh B. | Software Engineer, Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** June 29, 2023 **Was gefällt Ihnen an Spark Streaming am besten?** Ich konnte eine komplexe Datenpipeline mit Apache Spark erstellen. **Was gefällt Ihnen an Spark Streaming nicht?** Spark ist im Allgemeinen nicht geeignet, wenn der Datensatz relativ klein ist. **Welche Probleme löst Spark Streaming für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Ich konnte eine komplexe Datenpipeline mit Apache Spark erstellen. Es umfasste mehrere Datenlese- und Schreibvorgänge. Die Leistung war im Vergleich zur Berechnung auf einem einzelnen Knotenserver sehr schnell. ### 9. Schwer zu verstehen **Rating:** 2.5/5.0 stars **Reviewed by:** Verifizierter Benutzer in Logistik und Lieferkettenmanagement | Unternehmen (> 1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** June 09, 2023 **Was gefällt Ihnen an Spark Streaming am besten?** Es ist eine Evolution in der Big-Data-Welt. Sehr trendy und sich entwickelnd. Außerdem nutzen Menschen es sowohl für die Echtzeitverarbeitung als auch für die Batch-Verarbeitung, was ebenfalls Kosten spart. Dankbar **Was gefällt Ihnen an Spark Streaming nicht?** Es ist schwierig zu verstehen und zu lernen. Es sind nicht viele Ressourcen verfügbar. Außerdem müssen die Leute einen fundierten Big-Data-Hintergrund mit MapReduce- und Java-Kenntnissen haben, um Spark Streaming weiter zu verstehen. **Welche Probleme löst Spark Streaming für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Um Echtzeitdaten-Einblicke zu erfassen und dem Marketingteam zu helfen, Kunden schneller zu gewinnen. Menschen lieben es, Werbeangebote mit einem Klick in Form von Anzeigen zu erhalten. ### 10. Spark-Streaming-Jobs **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Aditya K. | Lead Software Engineer, Unternehmen (> 1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** August 13, 2022 **Was gefällt Ihnen an Spark Streaming am besten?** Spark ist ein sehr leistungsstarkes Framework, und wir führen Spark-Streaming-Jobs für mehrere Anforderungen aus, wie das Sammeln von Daten von Flume, Kafka, Sqoop, HDFS und das Übertragen in andere Knoten. Einer der täglich genutzten Spark-Streaming-Jobs dient dazu, unsere Daten von der Produktion zu DR zu kopieren. Was wir hier tun, ist, die fsimages von Produktions- und DR-Cluster zu kopieren und dann einen Spark-Streaming-Job auszuführen, um das Image zu glätten und die Differenz zu berechnen, nach der die Daten in eine Datenbank übertragen werden und die Daten von der Produktion zu DR unter Verwendung der Differenz des Namespace-Images kopiert werden. Wir haben fast 800+ TB Daten mit diesem Streaming-Job kopiert. **Was gefällt Ihnen an Spark Streaming nicht?** Spark-Streaming-Jobs sind ressourcenintensiv sowie komplex, daher benötigen Sie Ingenieure, die gut wissen, wie man den Job optimiert, sonst könnte ein Spark-Streaming-Job genug Ressourcen verbrauchen, um einen Multi-Node-Cluster lahmzulegen. **Welche Probleme löst Spark Streaming für Sie, und wie profitieren Sie davon?** 1. Datenkopie von der Produktion zu DR unter Verwendung einer Spark-Streaming-Pipeline 2. Sammlung von Daten von Kafka-Brokern, Bereinigung der Datensätze und Weiterleitung an die Kafka-Produzenten 3. Sammlung von Daten von mehreren Flume-Agenten, die für verschiedene Unternehmen laufen, und Übertragung in Hadoop HDFS 4. Analyse von Daten von verschiedenen Airtel-Türmen, um aussagekräftige Metriken zu erstellen, um unsere Kunden besser zu bedienen ## Spark Streaming Discussions - [Wofür wird Spark Streaming verwendet?](https://www.g2.com/de/discussions/what-is-spark-streaming-used-for) - [What is the difference between spark streaming and structured streaming?](https://www.g2.com/de/discussions/what-is-the-difference-between-spark-streaming-and-structured-streaming) - [How does Kafka integrate with spark streaming?](https://www.g2.com/de/discussions/how-does-kafka-integrate-with-spark-streaming) - [What are the main features of Apache spark?](https://www.g2.com/de/discussions/what-are-the-main-features-of-apache-spark) - [What is spark streaming checkpoint?](https://www.g2.com/de/discussions/what-is-spark-streaming-checkpoint) - [View Spark Streaming pricing details and edition comparison](https://www.g2.com/de/products/spark-streaming/reviews/spark-streaming-review-4409727?section=pricing&secure%5Bexpires_at%5D=2026-05-14+04%3A19%3A54+-0500&secure%5Bsession_id%5D=fc50af98-3965-486a-9a42-c927d4540976&secure%5Btoken%5D=9b14ae774be3546931ef70f4aea3d2c52275323decb30cb06108d2e5547b1481&format=llm_user) ## Spark Streaming Features **Daten** - Datenverarbeitung - Datenquellen - Integration - Echtzeitverarbeitung **Analytics** - Berichte und Analysen **Gebäude-Berichte** - Datentransformation - Datenmodellierung - Entwurf von WYSIWYG-Berichten - Integrations-APIs **Plattform** - Support für mobile Benutzer - Anpassung - Benutzer-, Rollen- und Zugriffsverwaltung - Internationalisierung - Sandbox / Testumgebungen - Leistung und Zuverlässigkeit - Breite der Partneranwendungen ## Top Spark Streaming Alternatives - [Amazon Kinesis Data Streams](https://www.g2.com/de/products/aws-amazon-kinesis-data-streams/reviews) - 4.3/5.0 (81 reviews) - [Confluent](https://www.g2.com/de/products/confluent/reviews) - 4.4/5.0 (111 reviews) - [Google Cloud Dataflow](https://www.g2.com/de/products/google-cloud-dataflow/reviews) - 4.2/5.0 (43 reviews)