--- title: Apache Spark for Azure HDInsight Reviews meta_title: 'Apache Spark for Azure HDInsight Reseñas 2026: Detalles, Precios y Características | G2' meta_description: Filtra reseñas de 13 por el tamaño de la empresa, rol o industria de los usuarios para descubrir cómo funciona Apache Spark for Azure HDInsight para un negocio como el tuyo. aggregate_rating: rating_value: 4.1 review_count: 13 scale: '5' date_modified: '2026-08-07' parent_category: name: Grandes Datos url: https://www.g2.com/es/categories/big-data --- # Apache Spark for Azure HDInsight Reviews **Vendor:** Microsoft **Category:** [Sistemas de Procesamiento y Distribución de Grandes Datos](https://www.g2.com/es/categories/big-data-processing-and-distribution) **Average Rating:** 4.1/5.0 **Total Reviews:** 13 ## About Apache Spark for Azure HDInsight Apache Spark para Azure HDInsight es un marco de procesamiento de código abierto que ejecuta aplicaciones de análisis de datos a gran escala. ## Apache Spark for Azure HDInsight Reviews ### 1. Integración perfecta de Azure con escalado sin esfuerzo de Spark en HDInsight **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** umar k. | Data Eng, Software de Computadora, Empresa (> 1000 empleados) **Reviewed Date:** March 12, 2026 **¿Qué es lo que más le gusta de Apache Spark for Azure HDInsight?** La mejor parte de usar Spark en HDInsight es la integración perfecta dentro del ecosistema de Azure. Permite escalar sin esfuerzo la potencia de cómputo para manejar conjuntos de datos masivos. La naturaleza gestionada del servicio significa que no tengo que preocuparme por la sobrecarga de infraestructura subyacente, y la integración con Jupyter Notebook hace que el desarrollo iterativo y la exploración de datos sean extremadamente eficientes para nuestro equipo de ingeniería. **¿Qué es lo que no le gusta de Apache Spark for Azure HDInsight?** Una desventaja es el tiempo de arranque del clúster, que puede parecer lento cuando necesitas computación inmediata para tareas ad-hoc. Además, aunque es un servicio gestionado robusto, el precio puede aumentar rápidamente si los clústeres no se gestionan o reducen adecuadamente durante los tiempos de inactividad. También se siente ligeramente menos 'moderno' en comparación con alternativas más nuevas como Azure Databricks, especialmente en lo que respecta a la interfaz de usuario y las funciones colaborativas. **¿Qué problemas resuelve Apache Spark for Azure HDInsight y cómo le beneficia eso?** Lo usamos principalmente para procesos ETL (Extracción, Transformación, Carga) pesados y procesamiento de datos a gran escala que los entornos SQL tradicionales no pueden manejar. Ha reducido significativamente nuestro tiempo de procesamiento para las canalizaciones de datos diarias. Al aprovechar sus capacidades de computación distribuida, podemos procesar terabytes de datos en paralelo, lo que ayuda directamente a nuestros interesados comerciales a obtener información mucho más rápido que antes. ### 2. Revisión de Apache Spark **Rating:** 3.5/5.0 stars **Reviewed by:** Nitika K. | Applied Scientist II, Pequeña Empresa (50 o menos empleados) **Reviewed Date:** June 30, 2021 ### 3. Ideal para Big Data **Rating:** 3.5/5.0 stars **Reviewed by:** Amrita C. | Business Analyst, Tecnología de la información y servicios, Mediana Empresa (51-1000 empleados) **Reviewed Date:** January 31, 2019 **¿Qué es lo que más le gusta de Apache Spark for Azure HDInsight?** La capacidad de computación rápida de Spark permite una experiencia más interactiva. Una de las otras capacidades de Spark en HDInsight que me encanta involucra los cuadernos de Jupyter, que permiten la exploración extensa de datos usando SQL, Python o Scala. Esto permite consultas rápidas y la ejecución de algoritmos de aprendizaje automático. Los inconvenientes para mí al usar este software son que Spark MLIB cubre el aprendizaje automático básico, como la regresión o el agrupamiento, sin embargo, no tiene las capacidades para modelar y entrenar datos en redes neuronales. También me resulta difícil manejar grandes volúmenes de datos al mismo tiempo. Desearía que hubiera una manera de procesar grandes cantidades de datos sin tener que reiniciar desde cero una vez que se bloquea. **¿Qué es lo que no le gusta de Apache Spark for Azure HDInsight?** Los inconvenientes para mí al usar este software son que Spark MLIB cubre el aprendizaje automático básico, como la regresión o el agrupamiento, sin embargo, no tiene las capacidades para modelar y entrenar datos en redes neuronales. También me resulta difícil manejar grandes volúmenes de datos al mismo tiempo. Desearía que hubiera una forma de procesar grandes cantidades de datos sin tener que empezar de cero una vez que se bloquea. **Recomendaciones a otros que estén considerando Apache Spark for Azure HDInsight:** Definitivamente usaría esto para el análisis de grandes datos y el uso de modelos básicos para el aprendizaje automático, específicamente análisis de regresión, agrupamiento y filtrado. **¿Qué problemas resuelve Apache Spark for Azure HDInsight y cómo le beneficia eso?** Algunos casos de uso implican el modelado de datos y conjuntos de entrenamiento para predecir futuras compras de clientes y otros modelados de datos de aprendizaje automático. ### 4. ¿Qué tan eficiente puede ser Apache Spark en el proyecto? **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Usuario verificado en Tecnología de la información y servicios | Mediana Empresa (51-1000 empleados) **Reviewed Date:** November 22, 2019 **¿Qué es lo que más le gusta de Apache Spark for Azure HDInsight?** Apache proporciona una visión general rápida del análisis de datos y la computación en clústeres utilizando el procesamiento en memoria. Usamos la gestión de recursos para crear el clúster de Spark en HDInsight. Es bueno para un análisis de datos más rápido. **¿Qué es lo que no le gusta de Apache Spark for Azure HDInsight?** Desearía que hubiera una solución rápida con un solo clic y una ventana de procesamiento de menos de 10 segundos porque todos los clientes esperan un resultado más rápido, como sabes, Cloudera está trabajando en ello. **Recomendaciones a otros que estén considerando Apache Spark for Azure HDInsight:** Es bueno usarlo para entender en profundidad lo que ocurre internamente. **¿Qué problemas resuelve Apache Spark for Azure HDInsight y cómo le beneficia eso?** Principalmente trabajamos en ejecutar el análisis de datos, es un buen punto de conexión con los datos. ### 5. Procesamiento de transmisión en tiempo real. **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Rosa N. | Data Specialist, Servicios Financieros, Mediana Empresa (51-1000 empleados) **Reviewed Date:** September 05, 2019 **¿Qué es lo que más le gusta de Apache Spark for Azure HDInsight?** Me gusta la naturaleza dinámica de tener la capacidad de soportar múltiples idiomas. **¿Qué es lo que no le gusta de Apache Spark for Azure HDInsight?** No hay un sistema de gestión de archivos en el sistema y es necesario integrarlo con otras plataformas. **Recomendaciones a otros que estén considerando Apache Spark for Azure HDInsight:** Garantiza el procesamiento de cargas de datos muy grandes, el rendimiento es increíble y prometedor. **¿Qué problemas resuelve Apache Spark for Azure HDInsight y cómo le beneficia eso?** proporciona tolerancia a fallos al manejar la falla de cualquier nodo trabajador en el clúster. Así, asegura que la pérdida de datos se reduzca a cero. ### 6. Apache Spark Reverencia **Rating:** 3.5/5.0 stars **Reviewed by:** Usuario verificado en E-Learning | Pequeña Empresa (50 o menos empleados) **Reviewed Date:** November 21, 2019 **¿Qué es lo que más le gusta de Apache Spark for Azure HDInsight?** Lo más útil de Apache Spark para Azure HDInsight son las opciones que ofrece para facilitar las tareas. **¿Qué es lo que no le gusta de Apache Spark for Azure HDInsight?** 8 veces sentí que su proceso no era fácil de usar. **Recomendaciones a otros que estén considerando Apache Spark for Azure HDInsight:** Sugiere hacer tu investigación **¿Qué problemas resuelve Apache Spark for Azure HDInsight y cómo le beneficia eso?** El trabajo de Apaches ayudó con mis problemas con el insight de eds rhd al proporcionar una manera más fácil de recopilar datos para obtener más información de 4/5 Italia. ### 7. Ejecutivo de Cuentas **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Usuario verificado en Software de Computadora | Mediana Empresa (51-1000 empleados) **Reviewed Date:** November 25, 2019 **¿Qué es lo que más le gusta de Apache Spark for Azure HDInsight?** Disfruto del entorno en el que viven los datos. Es realmente limpio e intuitivo. **¿Qué es lo que no le gusta de Apache Spark for Azure HDInsight?** La forma en que introduces los datos es lo suficientemente fácil para que todos los usuarios puedan hacerlo e incorporar los datos. **Recomendaciones a otros que estén considerando Apache Spark for Azure HDInsight:** Ten una mente abierta integrando la solución **¿Qué problemas resuelve Apache Spark for Azure HDInsight y cómo le beneficia eso?** facilita la creación y configuración de un clúster de Spark en Azure ### 8. es increíble **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Usuario verificado en Bienes de lujo y joyería | Pequeña Empresa (50 o menos empleados) **Reviewed Date:** November 21, 2019 **¿Qué es lo que más le gusta de Apache Spark for Azure HDInsight?** Es genial, lo recomendaría encarecidamente para todas las necesidades empresariales. **¿Qué es lo que no le gusta de Apache Spark for Azure HDInsight?** No hay nada en lo que pueda pensar en este momento que incluso me desagrade. **Recomendaciones a otros que estén considerando Apache Spark for Azure HDInsight:** Increíble **¿Qué problemas resuelve Apache Spark for Azure HDInsight y cómo le beneficia eso?** Ha creado una forma mucho más sencilla de distribuir información en un marco de computación en clúster. ### 9. Spark en Azure **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Usuario verificado en Aerolíneas/Aviación | Empresa (> 1000 empleados) **Reviewed Date:** September 25, 2018 **¿Qué es lo que más le gusta de Apache Spark for Azure HDInsight?** Es muy fácil implementar e integrar los trabajos de Spark en el clúster de Azure HDInsight y hay muchas opciones para cargar o almacenar tus datos construyendo canalizaciones de datos de Spark. **¿Qué es lo que no le gusta de Apache Spark for Azure HDInsight?** Las configuraciones o la creación de enlaces para diversas fuentes para cargar datos. **Recomendaciones a otros que estén considerando Apache Spark for Azure HDInsight:** Para aprovechar el poder de la creación de clústeres bajo demanda y utilizar completamente/eficientemente los recursos para tus aplicaciones de Spark. **¿Qué problemas resuelve Apache Spark for Azure HDInsight y cómo le beneficia eso?** Como parte de nuestra prueba de concepto, toda nuestra aplicación se implementó en Azure HDInsight y AWS para evaluar la facilidad de uso y finalmente seguimos adelante con Azure HDInsight debido a su funcionalidad de arrastrar y soltar y su enfoque fácil para activar un clúster de HDInsight bajo demanda. ### 10. Análisis de transmisión de datos **Rating:** 3.5/5.0 stars **Reviewed by:** Alessandro R. | Software Engineer, Mediana Empresa (51-1000 empleados) **Reviewed Date:** July 18, 2018 **¿Qué es lo que más le gusta de Apache Spark for Azure HDInsight?** Lo más importante de Apache Spark es que es 10 veces más rápido que otra plataforma de análisis de datos como Hadoop. **¿Qué es lo que no le gusta de Apache Spark for Azure HDInsight?** No hay nada en particular, excepto cómo manejar un objeto de datos que requiere un enfoque diferente a medida que construyes tu flujo de trabajo de procesamiento de datos. **¿Qué problemas resuelve Apache Spark for Azure HDInsight y cómo le beneficia eso?** Me ha permitido analizar datos en streaming y obtener rápidamente mi resultado. Especialmente cuando se trata de aplicar algoritmos de aprendizaje automático. ### 11. Herramienta sencilla para la implementación de Spark en la nube. **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Pranamesh C. | Graduate Research Assistant, Ingeniería Civil, Empresa (> 1000 empleados) **Reviewed Date:** June 14, 2018 **¿Qué es lo que más le gusta de Apache Spark for Azure HDInsight?** Herramienta simple, fácil de instalar. No requiere mucho para configurar y comenzar a ejecutar códigos. **¿Qué es lo que no le gusta de Apache Spark for Azure HDInsight?** La principal desventaja son los gastos incurridos al ejecutar los programas en la nube. **Recomendaciones a otros que estén considerando Apache Spark for Azure HDInsight:** Útil cuando tienes suficientes créditos gratuitos disponibles para probar casos antes de decidir implementarlo. **¿Qué problemas resuelve Apache Spark for Azure HDInsight y cómo le beneficia eso?** Manejo de múltiples fuentes de datos y ejecución de consultas de big data. ### 12. Retroalimentación de Spark **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Usuario verificado en Gestión Educativa | Mediana Empresa (51-1000 empleados) **Reviewed Date:** June 12, 2018 **¿Qué es lo que más le gusta de Apache Spark for Azure HDInsight?** Absolutamente, es un marco de procesamiento en memoria. **¿Qué es lo que no le gusta de Apache Spark for Azure HDInsight?** No veo nada como eso, pero varía si se adapta a todos los casos de uso. **¿Qué problemas resuelve Apache Spark for Azure HDInsight y cómo le beneficia eso?** Resolver problemas relacionados con los datos organizacionales como la limpieza y el procesamiento de los datos. ### 13. Bastante bien **Rating:** 3.5/5.0 stars **Reviewed by:** Usuario verificado en Banca | Mediana Empresa (51-1000 empleados) **Reviewed Date:** May 18, 2018 **¿Qué es lo que más le gusta de Apache Spark for Azure HDInsight?** Me gusta lo sencillo que es entender el programa con un poco de tiempo y dedicación. **¿Qué es lo que no le gusta de Apache Spark for Azure HDInsight?** ¡Nada en absoluto! Realmente no puedo quejarme. **¿Qué problemas resuelve Apache Spark for Azure HDInsight y cómo le beneficia eso?** Estoy resolviendo los problemas de organizarnos mejor con nuestros datos, ¡lo cual también es un beneficio para nosotros! ## Apache Spark for Azure HDInsight Discussions - [How do I use Apache Spark in Azure?](https://www.g2.com/es/discussions/how-do-i-use-apache-spark-in-azure) - [What is spark in Azure Databricks?](https://www.g2.com/es/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/es/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/es/discussions/what-is-azure-hdinsight-spark) - [View Apache Spark for Azure HDInsight pricing details and edition comparison](https://www.g2.com/es/products/apache-spark-for-azure-hdinsight/reviews?section=pricing&secure%5Bexpires_at%5D=2026-08-15+05%3A23%3A57+-0500&secure%5Bsession_id%5D=119a99c1-32fb-4278-8fac-285dd50b1e4f&secure%5Btoken%5D=b1ce2e1c2518a03c21038c43d1340a029d5fff782291c1eb666ded7353375274&format=llm_user) ## Apache Spark for Azure HDInsight Integrations - [Azure Data Factory](https://www.g2.com/es/products/azure-data-factory/reviews) ## Apache Spark for Azure HDInsight Features **base de datos** - Recopilación de datos en tiempo real - Distribución de datos - Lago de datos **Integraciones** - Integración con Hadoop - Integración con Spark **Plataforma** - Escalado de máquinas - Preparación de datos - Integración con Spark **Tratamiento** - Procesamiento en la nube - Procesamiento de cargas de trabajo **Creación de informes** - Transformación de datos - Modelado de datos - Diseño de informes WYSIWYG - API de integración - Datos en tiempo real - Datos en tiempo real - Integraciones de terceros - Integraciones de terceros **Plataforma** - Soporte para usuarios móviles - Personalización - Administración de usuarios, roles y accesos - Internacionalización - Sandbox / Entornos de prueba - Rendimiento y fiabilidad - Amplitud de las aplicaciones de los socios - Acceso móvil - Gestión de Metadatos ## Top Apache Spark for Azure HDInsight Alternatives - [Google Cloud Managed Service for Apache Spark](https://www.g2.com/es/products/google-cloud-managed-service-for-apache-spark/reviews) - 4.3/5.0 (16 reviews) - [Amazon EMR](https://www.g2.com/es/products/amazon-emr/reviews) - 4.2/5.0 (62 reviews) - [Google Cloud BigQuery](https://www.g2.com/es/products/google-cloud-bigquery/reviews) - 4.5/5.0 (1,145 reviews)