--- title: Apache Beam Reviews meta_title: 'Recensioni Apache Beam 2026: Dettagli, Prezzi e Funzionalità | G2' meta_description: Filtra le recensioni di 16 per dimensione dell'azienda, ruolo o settore degli utenti per scoprire come Apache Beam funziona per un'azienda come la tua. aggregate_rating: rating_value: 4.1 review_count: 16 scale: '5' date_modified: '2026-06-14' parent_category: name: Big Data url: https://www.g2.com/it/categories/big-data --- # Apache Beam Reviews **Vendor:** The Apache Software Foundation **Category:** [Sistemi di Elaborazione e Distribuzione dei Big Data](https://www.g2.com/it/categories/big-data-processing-and-distribution) **Average Rating:** 4.1/5.0 **Total Reviews:** 16 ## About Apache Beam Apache Beam è un modello di programmazione unificato open source progettato per definire ed eseguire pipeline di elaborazione dati, inclusi ETL, elaborazione batch e stream. ## Apache Beam Reviews ### 1. Elaborazione batch e stream con Beam! **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Marketing e pubblicità | Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** May 12, 2023 **Cosa Le piace di più di Apache Beam?** Beam è fantastico. Sia l'elaborazione batch che quella in streaming sono gestite tramite la stessa semantica/codice. Basta cambiare i tuoi IO, ad esempio: database o file per il batch, o una coda di messaggi per i casi d'uso in streaming. **Cosa non Le piace di Apache Beam?** Le persone a volte hanno difficoltà ad imparare. Vorrei che fosse più facile per le persone. **Quali problemi sta risolvendo Apache Beam e in che modo La sta aiutando?** Utilizziamo Beam per gestire la maggior parte delle nostre esigenze di elaborazione dati. Sia per i casi d'uso Batch che Stream, e attraverso i nostri cloud con una serie di input e output. ### 2. Esperienza con Apache Beam ---> Finora tutto bene. **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Automobilistico | Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** August 18, 2020 **Cosa Le piace di più di Apache Beam?** Mi è piaciuto il modo in cui Beam fornisce un'astrazione per il complesso paradigma distribuito utilizzando pCollection e Transforms, ecc. Inoltre, il suo approccio unificato per gestire sia l'elaborazione Batch che Stream è unico ed efficiente. **Cosa non Le piace di Apache Beam?** Al momento dello sviluppo, ho scoperto che eseguire l'operazione di Join non era così semplice e abbiamo dovuto utilizzare coGroupByKey per farlo, il che era un po' confuso per noi. Forse fornire un'astrazione come un'operazione di join semplice aiuterebbe la comunità degli utenti. Forse la comunità degli sviluppatori potrebbe aver già fornito quell'opzione, ma non era disponibile quando stavamo lavorando al nostro caso d'uso. **Quali problemi sta risolvendo Apache Beam e in che modo La sta aiutando?** Abbiamo utilizzato Beam per l'elaborazione di dati in batch con Source come Google Cloud Storage e Destination come Big Query. Lo abbiamo trovato molto efficiente poiché abbiamo effettuato varie trasformazioni al volo. ### 3. Eccellente esperienza di elaborazione parallela **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Amazon C. | Human Resources Manager, Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** August 21, 2020 **Cosa Le piace di più di Apache Beam?** Ho utilizzato Apache Beam per progettare la mia pipeline su Google Cloud Platform. La mia esperienza è stata senza intoppi. Ho progettato sia per dati batch che per dati in streaming. **Cosa non Le piace di Apache Beam?** Mancanza di corsi disponibili su Apache Beam che possano aiutare i principianti a imparare Beam **Raccomandazioni per chi sta considerando Apache Beam:** Potrei facilmente consigliare a chiunque di utilizzare Apache Beam per la sua semplicità e la documentazione dettagliata. **Quali problemi sta risolvendo Apache Beam e in che modo La sta aiutando?** Ho utilizzato la tecnica di windowing per gestire i dati in ritardo all'interno della mia pipeline, il che è stato un compito brillante. ### 4. Ottima scelta per implementare pipeline di dati complesse e portatili. **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Telecomunicazioni | Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** April 25, 2020 **Cosa Le piace di più di Apache Beam?** In termini di capacità e generalità, penso che Apache Beam sia attualmente il framework più avanzato e flessibile per progettare e implementare applicazioni moderne ad alta intensità di dati. Perfettamente in grado di specificare sia calcoli batch che streaming, inoltre in termini di capacità di streaming, offre davvero molto! Ci vuole un po' di tempo per familiarizzare con le API, ma dopo va abbastanza liscio. Infine, il supporto per vari motori di esecuzione grazie all'astrazione "runner" lo rende una scelta eccellente quando la portabilità tra diverse piattaforme, sia in locale che nel Cloud, diventa un fattore. Assolutamente consigliato. **Cosa non Le piace di Apache Beam?** Attualmente le API non sono esattamente molto amichevoli. **Raccomandazioni per chi sta considerando Apache Beam:** Assolutamente consigliato per una pipeline di dati moderna. **Quali problemi sta risolvendo Apache Beam e in che modo La sta aiutando?** Implementazione di pipeline ETL scalabili che operano sul Cloud. Implementazione di trigger aziendali basati su un elevato carico di lavoro di eventi in arrivo. ### 5. Facile da implementare e molti esempi da seguire **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Tecnologia dell'informazione e servizi | Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** August 16, 2020 **Cosa Le piace di più di Apache Beam?** Aggiorna frequentemente e supporta più lingue **Cosa non Le piace di Apache Beam?** Più noioso nel debug del codice dell'applicazione. Inoltre, log degli errori non molto informativi. **Raccomandazioni per chi sta considerando Apache Beam:** Fai più ricerche prima di iniziare per vedere se questo è un prodotto adatto a te. **Quali problemi sta risolvendo Apache Beam e in che modo La sta aiutando?** Creare una pipeline per raccogliere dati dai dispositivi IOT per analizzare le informazioni fornite da essi. I dati sono dati sanitari e dati di navigazione. ### 6. Esperienza con Apache Beam su Google Cloud Platform **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Praneet P. | Data Analyst (Deep Learning and Data Processing Engine), Software per computer, Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** October 30, 2019 **Cosa Le piace di più di Apache Beam?** Ciò che mi piace di più di Apache Beam è la facilità d'uso nella definizione di pipeline per ETL sia nel Batch che nello Streamline Processing. Essendo un software open-source, Beam è uno degli strumenti più potenti disponibili. **Cosa non Le piace di Apache Beam?** È un po' più lento di Apache Flink poiché Beam è principalmente classificato tra gli strumenti di database grafici, mentre Flink è classificato tra gli strumenti di Big Data. Inoltre, non fornisce alcuna interfaccia utente per monitorare lo stato del lavoro, mentre Flink lo fa. Funziona abbastanza bene per piccoli compiti ETL in GCP piuttosto che per compiti grandi che coinvolgono molti flussi di elaborazione. Flink è migliore se il tuo caso d'uso deve gestire molti flussi contemporaneamente. **Raccomandazioni per chi sta considerando Apache Beam:** Suggerirei di consultare prima la documentazione di Apache Beam, poiché contiene buoni contenuti insieme ai blog su Apache Beam. Esplora molti altri strumenti ETL come Apache Spark, Flink, Storm, Samza prima di considerare Beam, poiché ognuno di essi ha i propri vantaggi in base ai casi d'uso e decidi quale si adatta meglio a te. Ho usato principalmente Beam su Google Cloud Platform DataFlow per trasformare e salvare alcune modifiche dal database utilizzando Change Data Capture in Apache Druid e ho scoperto che Beam è piuttosto buono per compiti piccoli piuttosto che per quelli grandi. **Quali problemi sta risolvendo Apache Beam e in che modo La sta aiutando?** Ho utilizzato Beam mentre scrivevo alcuni ETL per l'elaborazione batch in Cloud DataFlow per trasformare i dati in modo tempestivo e memorizzarli come caratteristiche in un database di serie temporali. ### 7. Pipeline di elaborazione dati semplificate **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Dhavala A. | Software Developer, Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** October 30, 2019 **Cosa Le piace di più di Apache Beam?** Con Apache Beam, i pipeline di elaborazione dei dati diventano davvero semplici. Lo stiamo utilizzando negli ultimi 3 mesi e lo abbiamo trovato davvero efficace, soprattutto per il processo ETL dei dati che produciamo. **Cosa non Le piace di Apache Beam?** È buono per i processi più piccoli, ma non è consigliabile per i processi di snellimento più grandi. **Raccomandazioni per chi sta considerando Apache Beam:** Usalo, ne vale la pena. **Quali problemi sta risolvendo Apache Beam e in che modo La sta aiutando?** Facciamo ETL e produciamo caratteristiche in ML. ### 8. Ottimo motore di flusso di lavoro per l'elaborazione dei dati in streaming **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Vendita al dettaglio | Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** October 30, 2019 **Cosa Le piace di più di Apache Beam?** È un motore di workflow open-source che ti permette di codificare la logica del tuo flusso di lavoro per l'elaborazione dei dati. Ti consente di elaborare i tuoi dati basandoti su batch e flussi. **Cosa non Le piace di Apache Beam?** Dovresti imparare la funzione di base del tuo flusso di lavoro usando Java. Quindi, ci vuole tempo (dipende dalla tua curva di apprendimento) **Raccomandazioni per chi sta considerando Apache Beam:** è un ottimo motore di flusso di lavoro per l'elaborazione di dati in streaming che puoi personalizzare con la tua logica per il tuo motore di flusso di lavoro. **Quali problemi sta risolvendo Apache Beam e in che modo La sta aiutando?** trasmissione di dati da Apache Kafka a BigQuery con l'implementazione di diverse logiche aggiuntive (personalizzate da Google Dataflow) ### 9. Big Data **Rating:** 3.5/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Tecnologia dell'informazione e servizi | Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** October 30, 2019 **Cosa Le piace di più di Apache Beam?** Apache Beam ha una buona funzionalità "Pardo" e "dofn" che aiuta a scrivere codice personalizzato e a realizzare potenti operazioni parallele. **Cosa non Le piace di Apache Beam?** Apache Beam ha solo connettività Jdbc e dopo l'operazione di scrittura non puoi aprire nuovamente una nuova PCollection. **Quali problemi sta risolvendo Apache Beam e in che modo La sta aiutando?** Apache Beam è ottimo per i dati di flusso di eventi. ### 10. Apache Beam è utile per orchestrare i tuoi pipeline di elaborazione dei flussi **Rating:** 3.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Vendita al dettaglio | Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** November 01, 2019 **Cosa Le piace di più di Apache Beam?** Libertà di scegliere i propri runtime. Questo offre un'enorme flessibilità agli sviluppatori. **Cosa non Le piace di Apache Beam?** le istruzioni per il deployment e la produzione e i casi di studio dovrebbero essere migliorati **Quali problemi sta risolvendo Apache Beam e in che modo La sta aiutando?** Stavamo valutandolo per l'ambiente PCF in Azure e non abbiamo trovato documentazione. ### 11. Buona tecnologia **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Tecnologia dell'informazione e servizi | Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** October 30, 2019 **Cosa Le piace di più di Apache Beam?** implementazione rapida di tutti i metodi per provare a cambiare i dati **Cosa non Le piace di Apache Beam?** Difficile da usare e cosa esattamente devi fare **Quali problemi sta risolvendo Apache Beam e in che modo La sta aiutando?** Pulisci i dati e salvali su BigQuery (Google Cloud) ### 12. Analisi scalabili **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Ole D. | CTO & Co-founder, Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** March 16, 2019 **Cosa Le piace di più di Apache Beam?** Gli SDK sono buoni e facili da usare. È incredibile quanto velocemente si riesca a far funzionare qualcosa. **Cosa non Le piace di Apache Beam?** Non c'è ancora supporto per python3 e ci sono ancora alcuni vantaggi nell'usare JAVA, anche se non sono davvero un fan di JAVA. **Raccomandazioni per chi sta considerando Apache Beam:** Saltaci dentro subito. **Quali problemi sta risolvendo Apache Beam e in che modo La sta aiutando?** Trasmettere grandi volumi di dati da API/code di messaggi in un datastore aggiungendo elementi come session_id lungo il percorso. ### 13. Streaming reso possibile e più facile con Beam **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Software per computer | Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** April 11, 2019 **Cosa Le piace di più di Apache Beam?** Come ci rende più facile implementare l'intera pipeline di flusso di dati. Lo stiamo utilizzando dai servizi di Streaming e Batch Dataflow ed è stato molto affidabile e facile da sviluppare. Ci sono abbastanza esempi e documentazione per iniziare. Funziona molto bene con l'ingestione in BQ su GCP. **Cosa non Le piace di Apache Beam?** Alcuni casi limite sono difficili da implementare e alcune delle istanze di cui avevamo bisogno per la pipeline di dati non erano ancora supportate. **Quali problemi sta risolvendo Apache Beam e in che modo La sta aiutando?** Estrarre dati nel nostro Data Warehouse da API di terze parti è vitale per l'azienda e grazie ad Apache Beam, il codice che abbiamo sviluppato è diventato molto più compatto e facile da mantenere. ### 14. Tecnologia avanti rispetto ai suoi tempi **Rating:** 3.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Gestione dell'istruzione | Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** June 11, 2019 **Cosa Le piace di più di Apache Beam?** elaborazione distribuita dei flussi di dati man mano che i dati arrivano. **Cosa non Le piace di Apache Beam?** È un po' complicato da configurare e l'autoscaling è un po' goffo. **Quali problemi sta risolvendo Apache Beam e in che modo La sta aiutando?** Elaborazione dei dati per dati aggregati in tempo reale ### 15. Programmi SDK straordinari **Rating:** 2.0/5.0 stars **Reviewed by:** Kerri D. | Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** June 12, 2018 **Cosa Le piace di più di Apache Beam?** È una visione di aiutare a migliorare le mie app fornendo un SDK. È molto semplice da implementare. **Cosa non Le piace di Apache Beam?** Vorrei che offrisse più strumenti da utilizzare, perché mi piace davvero la piattaforma. **Quali problemi sta risolvendo Apache Beam e in che modo La sta aiutando?** L'aspetto del motore di elaborazione era un problema prima che questo SDK fosse lanciato, ma ora ha risolto i miei problemi. ### 16. Dati massivi semplificati **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in E-Learning | Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** July 10, 2018 **Cosa Le piace di più di Apache Beam?** Supportato da Google. È una soluzione che ha tutto, molti sistemi possono gestire sia batch che streaming, ma spesso lo fanno tramite API separate. Beam si concentra sulla cattura delle proprietà dei tuoi dati e della tua logica, invece di lasciare i dettagli. Il progetto utilizza il modello di programmazione corretto per l'elaborazione dei dati in streaming e batch. **Cosa non Le piace di Apache Beam?** le capacità non saranno sempre esattamente le stesse tra i diversi runner Beam in un dato momento **Raccomandazioni per chi sta considerando Apache Beam:** Dovresti provare Beam se stai iniziando un nuovo progetto di dati. **Quali problemi sta risolvendo Apache Beam e in che modo La sta aiutando?** Big data, scienza dei dati ## Apache Beam Discussions - [Please create more videos which teaches Apache Beam](https://www.g2.com/it/discussions/30870-please-create-more-videos-which-teaches-apache-beam) - 1 upvote - [View Apache Beam pricing details and edition comparison](https://www.g2.com/it/products/apache-beam/reviews?section=pricing&secure%5Bexpires_at%5D=2026-06-19+06%3A20%3A50+-0500&secure%5Bsession_id%5D=993487a2-106c-4f8b-b855-addf18b397fb&secure%5Btoken%5D=a08bf1e3076e2fc728fdabf5872cf1d1d81cbcf2755bb42fd155a1990337d58d&format=llm_user) ## Apache Beam Features **Database** - Raccolta dati in tempo reale - Distribuzione dei dati - Lago di Dati **Integrazioni** - Integrazione di Hadoop - Integrazione Spark **Piattaforma** - Scalabilità della macchina - Preparazione dei dati - Integrazione Spark **Elaborazione** - Elaborazione Cloud - Elaborazione del carico di lavoro **Creare rapporti** - Trasformazione dei dati - Modellazione dei dati - Progettazione di Report WYSIWYG - API di integrazione **Piattaforma** - Supporto Utente Mobile - Personalizzazione - Gestione di Utenti, Ruoli e Accessi - Internazionalizzazione - Ambienti di prova / Sandbox - Prestazioni e Affidabilità - Ampiezza delle Applicazioni dei Partner ## Top Apache Beam Alternatives - [Databricks](https://www.g2.com/it/products/databricks/reviews) - 4.6/5.0 (1,277 reviews) - [Amazon EMR](https://www.g2.com/it/products/amazon-emr/reviews) - 4.2/5.0 (62 reviews) - [Azure Data Lake Store](https://www.g2.com/it/products/azure-data-lake-store/reviews) - 4.5/5.0 (37 reviews)