--- title: Spark Reviews meta_title: 'Recensioni Spark 2026: Dettagli, Prezzi e Funzionalità | G2' meta_description: Filtra le recensioni di 54 per dimensione dell'azienda, ruolo o settore degli utenti per scoprire come Spark funziona per un'azienda come la tua. aggregate_rating: rating_value: 4.3 review_count: 54 scale: '5' date_modified: '2026-06-21' parent_category: name: Framework Web url: https://www.g2.com/it/categories/web-frameworks --- # Spark Reviews **Vendor:** The Apache Software Foundation **Category:** [Framework Web Java](https://www.g2.com/it/categories/java-web-frameworks) **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 54 ## About Spark Il framework Spark è un framework web leggero ed espressivo per Java e Kotlin, progettato per facilitare lo sviluppo rapido di applicazioni web e microservizi. Offre un'API semplice e intuitiva che consente agli sviluppatori di gestire le richieste e le risposte HTTP con un codice boilerplate minimo, rendendolo ideale per costruire API RESTful e applicazioni web in modo efficiente. Caratteristiche e Funzionalità Principali: - Minimalista e Leggero: Il framework Spark è progettato per essere estremamente leggero, offrendo solo la funzionalità di base necessaria per gestire le richieste e le risposte HTTP. Non ci sono funzionalità o configurazioni superflue, quindi gli sviluppatori possono concentrarsi sulla costruzione dell'applicazione senza distrazioni. - API Fluente: Il framework Spark utilizza un'API fluente, che rende facile definire le rotte, gestire i metodi HTTP e restituire le risposte. Il codice è pulito, intuitivo e facile da leggere. È un ottimo framework per gli sviluppatori che apprezzano la semplicità e vogliono far funzionare rapidamente la loro applicazione. - Supporto per API REST: Il framework Spark è costruito pensando ai servizi web RESTful, rendendo facile creare e gestire API REST. Ha un supporto integrato per il routing dei metodi HTTP (GET, POST, PUT, DELETE, ecc.) e per restituire risposte in vari formati come JSON, HTML o testo semplice. - Nessuna Configurazione Richiesta: Una delle caratteristiche distintive del framework Spark è che non richiede file di configurazione, in netto contrasto con framework più grandi come Spring. Basta creare un file Java, aggiungere le rotte necessarie e avviare il server — tutto qui! Questa facilità d'uso lo rende ideale per il prototipazione rapida e applicazioni su piccola scala. Valore Primario e Problema Risolto: Il framework Spark risponde alla necessità di uno strumento semplice ed efficiente per sviluppare applicazioni web e microservizi in Java e Kotlin. Eliminando configurazioni complesse e fornendo un'API pulita ed espressiva, consente agli sviluppatori di concentrarsi sulla scrittura della logica dell'applicazione piuttosto che affrontare le complessità del framework. Questo approccio riduce significativamente il tempo e lo sforzo di sviluppo, rendendo il framework Spark una scelta eccellente per progetti che richiedono uno sviluppo e un deployment rapidi. ## Spark Reviews ### 1. Apache Spark: Veloce, Capace, Ma Ha Bisogno di Cura per Funzionare Bene **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Abhishek K. | Technical Lead, Tecnologia dell'informazione e servizi, Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** August 14, 2025 **Cosa Le piace di più di Spark?** Spark è ottimo per lavorare con quantità davvero grandi di dati. Può gestire sia lavori batch che dati in streaming e funziona con diversi tipi di file e fonti di dati. È molto più veloce dei sistemi più vecchi perché può elaborare i dati in memoria. Mi piace anche che abbia strumenti integrati per le query sui dati, lo streaming e persino il machine learning, quindi puoi fare molto senza cambiare piattaforma. **Cosa non Le piace di Spark?** Spark non è così "facile" come si pensa. Se non è configurato o ottimizzato correttamente, può funzionare lentamente o costare molto per operare. Un piccolo errore nel modo in cui scrivi o esegui un lavoro può rallentare tutto. Il debug dei problemi può richiedere tempo e lo streaming non è veramente in tempo reale; funziona ancora in piccoli lotti. Inoltre, può essere complicato abbinare la giusta versione di Spark con altri strumenti nella tua configurazione. **Quali problemi sta risolvendo Spark e in che modo La sta aiutando?** Pulizia e preparazione di grandi set di dati Automatizzazione delle attività quotidiane di elaborazione dei dati Gestione dei flussi di dati sia in batch che in quasi tempo reale Esecuzione di report e lavori di analisi ### 2. Facile da imparare **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Seetharami Reddy B. | Senior Data Consultant, Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** March 11, 2025 **Cosa Le piace di più di Spark?** È veloce rispetto a Hadoop poiché è un motore di elaborazione in memoria. **Cosa non Le piace di Spark?** Niente per ora poiché è una versione avanzata della memoria su disco di Hadoop **Quali problemi sta risolvendo Spark e in che modo La sta aiutando?** È completamente legato all'ingegneria dei dati, come eseguire ETL e ELT correlati. ### 3. Spark: modo più veloce per l'elaborazione batch **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Richa A. | Senior Engineer, Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** May 08, 2024 **Cosa Le piace di più di Spark?** Ho usato Spark per l'elaborazione dei dati e la cosa che mi piace di più è la velocità; elabora una grande quantità di dati grazie al calcolo in memoria, che è molto migliore rispetto a Hadoop MapReduce. **Cosa non Le piace di Spark?** La cosa che non mi piace di Spark è che il costo dell'infrastruttura è molto alto quando si tratta di eseguire i dati in un ambiente cluster. **Quali problemi sta risolvendo Spark e in che modo La sta aiutando?** Mi avvantaggia elaborando una grande quantità di dati più velocemente e, se voglio cambiare qualcosa, posso semplicemente usare SQL, che è un grande supporto per me come sviluppatore. ### 4. Esperienza nell'uso di Spark **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Aman Y. | Technical Consultant, Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** July 26, 2024 **Cosa Le piace di più di Spark?** La velocità di Spark La funzionalità di integrazione di Spark con software personalizzati, con altri strumenti. La facilità d'uso e l'adattabilità per l'utente. **Cosa non Le piace di Spark?** Nessun file system da gestire. Funzioni/algoritmi limitati. **Quali problemi sta risolvendo Spark e in che modo La sta aiutando?** Per formare il quadro generale per memorizzare i dati ### 5. Elaborazione e ottimizzazione straordinaria dei Big Data. **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Yash V V. | Application Developer, Software per computer, Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** September 30, 2023 **Cosa Le piace di più di Spark?** Amo la velocità dell'elaborazione dei dati. Anche l'immenso ecosistema di integrazione con le API e la grande quantità di ottimizzazione della memoria che possiamo ottenere attraverso di esso. È molto facile da usare e implementare con approcci versatili di elaborazione dei dati che possiamo ottenere attraverso di esso e anche il supporto clienti con l'aiuto della comunità è fantastico! **Cosa non Le piace di Spark?** Richiede una curva di apprendimento ripida poiché le persone non tecniche o i principianti possono trovarlo molto complesso. Quando la complessità dei dati è enorme, è difficile eseguire il debug e trovare errori nei big data elaborati. Non è adatto per l'elaborazione di piccoli dati. **Quali problemi sta risolvendo Spark e in che modo La sta aiutando?** Sta risolvendo un grande problema riducendo la memoria di archiviazione utilizzando tecniche di ottimizzazione, il che risolve quindi il problema dell'acquisto di grandi risorse di archiviazione. Inoltre, ha funzionalità di sicurezza e fail-safe integrate che garantiscono la sicurezza e l'integrità dei dati. ### 6. Analisi dei dati su larga scala su big data utilizzando Spark e Knime **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Gowtham Raj B. | Senior Engineer | Data & Automation, Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** May 25, 2023 **Cosa Le piace di più di Spark?** Integrazione con potenti linguaggi di scripting (Python, Scala e Java). Consuma i file di datastore Apache disponibili per sviluppare modelli di ML e distribuirli rapidamente in produzione. L'integrazione con Knime ha fornito uno sviluppo senza codice di pipeline ETL, e la fusione con i datastore Apache ci ha permesso di educare rapidamente il talento tradizionale (basato su SQL ed Excel) a costruire approfondimenti sui dati robusti. L'integrazione della piattaforma Knime con Spark non ha richiesto alcuna potenza di calcolo aggiuntiva poiché ha eseguito tutto l'elaborazione sull'infrastruttura Spark. **Cosa non Le piace di Spark?** Di default, Spark ha meno algoritmi per i modelli di ML, ma possiamo estenderlo con altri linguaggi di programmazione, il che comporta uno sforzo aggiuntivo durante l'implementazione con Knime. **Quali problemi sta risolvendo Spark e in che modo La sta aiutando?** Inizialmente, Spark forniva un modo rapido e migliore per utilizzare i datastores Apache già disponibili e sviluppare capacità di data science. Quando Knime è entrato in scena come strumento strategico, l'integrazione rapida con Spark ha dimostrato di estendere le capacità di Knime e di offrire un modo alternativo per utilizzare Spark MLOps. ### 7. Spark - Miglior Framework per l'Elaborazione in Batch **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Gaurav M. | Data engineer, Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** May 26, 2023 **Cosa Le piace di più di Spark?** 1. Mi piace molto il concetto di RDD in Spark poiché sono immutabili. 2. Spark fornisce molte UDF di sistema (pronte all'uso) con cui giocare. 3. Possiamo facilmente eseguire il debug di un problema di Spark controllando la lineage sulla Spark UI. **Cosa non Le piace di Spark?** 1. A volte, gli errori di memoria insufficiente su Spark diventano molto frequenti e un comando SIGKILL viene invocato senza alcun tracciato di stack adeguato da parte di Spark. In questo modo diventa molto difficile eseguire il debug di un job Spark. **Quali problemi sta risolvendo Spark e in che modo La sta aiutando?** Stiamo eseguendo migliaia di lavori Spark che consumano 10 TB di dati al giorno e generano report sui dati grezzi per finanza, risorse umane e altre organizzazioni. ### 8. Recensione su spark **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Trilok P. | DevOps Engineer - CloudOps, Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** July 20, 2023 **Cosa Le piace di più di Spark?** Spark rende possibile l'elaborazione di set di dati molto grandi e gestisce anche questi set di dati in modo abbastanza rapido. Spark sembra essere un software in rapida evoluzione. Spark è uno dei software di tendenza negli ultimi tempi. È un ottimo motore di calcolo per risolvere logiche complesse. **Cosa non Le piace di Spark?** Sembra che Spark sia un po' lento con i dati ampi. Spark manca un po' nel supportare i suoi utenti. Spark ha bisogno di una capacità avanzata per comprendere e strutturare la modellazione dei big data. **Quali problemi sta risolvendo Spark e in che modo La sta aiutando?** È un grande motore di calcolo che risolve logiche complesse. Ci fornisce un ottimo set di librerie e API per risolvere i problemi quotidiani. Tolleranza ai guasti. Facilità d'uso e gestione del cluster. ### 9. Spark: Una soluzione leggera per creare app web. **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** SANDEEP S. | Software Engineer in Test, Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** July 14, 2023 **Cosa Le piace di più di Spark?** - Si integra con potenti linguaggi di scripting. - Debugging facile tramite UI - L'elaborazione dei dati è significativamente più veloce rispetto al sistema convenzionale Hadoop Big Data grazie ai suoi calcoli in memoria e a diverse altre ottimizzazioni. **Cosa non Le piace di Spark?** Potrebbero verificarsi errori di memoria insufficiente a causa di calcoli in memoria. Il tempo di esecuzione della query è piuttosto elevato, tuttavia è previsto, ma può essere ottimizzato fino a certi livelli. **Quali problemi sta risolvendo Spark e in che modo La sta aiutando?** Spark sta accelerando l'elaborazione dei big data. Ho cambiato il caso d'uso e poi ho realizzato che il processo funzionava due volte più velocemente, permettendomi di ridurre i costi e gestire i suoi processi in modo più efficace. ### 10. Suparfast Spark **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Tecnologia dell'informazione e servizi | Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** August 08, 2023 **Cosa Le piace di più di Spark?** L'elaborazione in memoria è una cosa molto apprezzata. Inoltre, possiamo usare direttamente i dataframes, il che lo rende molto amichevole per gli sviluppatori. Anche la parte di streaming mi è piaciuta molto... **Cosa non Le piace di Spark?** Non c'è nulla, secondo me, che possa essere sgradito. **Quali problemi sta risolvendo Spark e in che modo La sta aiutando?** Ci sta aiutando a fare la nostra analisi dei dati su dati in streaming. Aiuta anche nell'elaborazione batch del programma giornaliero. Aumenta la nostra produttività e anche le prestazioni aziendali. ### 11. Miglior motore di calcolo distribuito **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Commercio all'ingrosso | Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** July 24, 2023 **Cosa Le piace di più di Spark?** Le computazioni in memoria di Spark lo rendono superveloce rispetto ai tradizionali lavori Map-Reduce. Inoltre, Spark ha la capacità di leggere non solo da HDFS ma anche da qualsiasi tipo di storage. Spark Streaming è il migliore per le applicazioni di streaming. I DataFrame sono anche la parte migliore di Spark. **Cosa non Le piace di Spark?** Non c'è nulla di cui non piacere riguardo a spark. **Quali problemi sta risolvendo Spark e in che modo La sta aiutando?** Per risolvere l'analisi dei Big Data stiamo utilizzando Spark, che aiuta nell'elaborazione rapida dei dati per ottenere approfondimenti. ### 12. Recensione di Spark **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Kunal S. | Data Analyst, Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** July 25, 2023 **Cosa Le piace di più di Spark?** Livelli di calcolo e archiviazione in memoria GRAPHX e sparkmlib per eseguire lavori di ML in ambiente distribuito Supporto per più lingue **Cosa non Le piace di Spark?** Problemi di prestazioni per UDF non Scala Non in grado di auto-ottimizzare la distorsione **Quali problemi sta risolvendo Spark e in che modo La sta aiutando?** Pipeline di dati per soluzioni di ingegneria dei dati batch e in tempo reale Con Spark siamo in grado di elaborare grandi quantità di dati e di trasmettere dati in modo distribuito ### 13. Molto bene **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Kunal I. | DevOps Engineer, Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** August 12, 2023 **Cosa Le piace di più di Spark?** Tutto era molto perfetto. È stata un'esperienza fantastica nel complesso. Tutte le cose erano al loro posto. **Cosa non Le piace di Spark?** Niente di simile. Tutto era perfetto. **Quali problemi sta risolvendo Spark e in che modo La sta aiutando?** Tutti i miei compiti sono resi più facili dall'uso di Spark. ### 14. Spark è un ottimo strumento con cui lavorare **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Shanmuka Abhinay P. | Associate Application Developer, Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** July 24, 2023 **Cosa Le piace di più di Spark?** Spark è un ottimo strumento con cui lavorare. L'ho usato per monitorare i miei sistemi. **Cosa non Le piace di Spark?** Niente per ora. Proverò a lavorare di più e fornire grandi battute d'arresto. **Quali problemi sta risolvendo Spark e in che modo La sta aiutando?** Sta monitorando i miei sistemi senza altre interferenze ### 15. Spark facile da usare **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** CA.Ajay S. | Manager- Unit Planning and Management , Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** August 18, 2023 **Cosa Le piace di più di Spark?** Framework open source focalizzati su query interattive **Cosa non Le piace di Spark?** Spark non ha un proprio sistema di gestione dei file. **Quali problemi sta risolvendo Spark e in che modo La sta aiutando?** Esegui rapidamente attività di elaborazione su un set di dati molto grande. ### 16. Motore open source per l'elaborazione di dati su larga scala **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Nishu B. | Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** August 08, 2023 **Cosa Le piace di più di Spark?** Il dataset distribuito resiliente lo rende immutabile e tollerante ai guasti. **Cosa non Le piace di Spark?** Spark non ha un proprio gestore di file. **Quali problemi sta risolvendo Spark e in che modo La sta aiutando?** Il calcolo in memoria lo rende davvero veloce. ### 17. Il miglior motore di calcolo in memoria **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Tecnologia dell'informazione e servizi | Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** July 25, 2023 **Cosa Le piace di più di Spark?** In precedenza stavamo usando mapreduce e ci siamo appena spostati su Spark. La sua elaborazione in memoria lo rende super veloce. La sua API DataFrame e anche Spark Streaming sono la parte migliore di Spark. **Cosa non Le piace di Spark?** Non c'è nulla da non apprezzare di Spark. **Quali problemi sta risolvendo Spark e in che modo La sta aiutando?** Elaborazione rapida di grandi quantità di dati utilizzando l'API del data frame che utilizza ottimizzazioni interne. Questo, a sua volta, aumenta il nostro business ottenendo regolarmente e rapidamente approfondimenti sui dati. ### 18. Facile da usare **Rating:** 3.5/5.0 stars **Reviewed by:** Nishu G. | Test Engineer, Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** July 25, 2023 **Cosa Le piace di più di Spark?** Facile da usare, può supportare più librerie. **Cosa non Le piace di Spark?** A volte, le scintille scorrono lentamente, problema di file piccolo **Quali problemi sta risolvendo Spark e in che modo La sta aiutando?** Spark SQL è facile da usare, multilingue ### 19. Essenziale scintilla **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Prodotti chimici | Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** August 02, 2023 **Cosa Le piace di più di Spark?** Spark è uno degli strumenti utili per l'architettura cloud. **Cosa non Le piace di Spark?** Spark non è molto user-friendly e richiede competenza per essere utilizzato. **Quali problemi sta risolvendo Spark e in che modo La sta aiutando?** Poiché è un framework jaba, consiste in molti oggetti di jaba che sono utili nello sviluppo. ### 20. Recensione su Spark **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Arijit C. | Data Engineer, Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** October 31, 2022 **Cosa Le piace di più di Spark?** Spark aiuta nell'elaborazione dei Big Data. Con i suoi calcoli in memoria e varie altre ottimizzazioni, rende l'elaborazione dei Big Data molto più veloce rispetto al tradizionale sistema Big Data di Hadoop. **Cosa non Le piace di Spark?** La configurazione di Spark è complicata e ottenere la configurazione ottimizzata del cluster Spark può essere difficile da realizzare correttamente. Inoltre, a causa dei calcoli in memoria, possono verificarsi errori di memoria insufficiente. **Quali problemi sta risolvendo Spark e in che modo La sta aiutando?** Spark sta rendendo l'elaborazione dei Big Data più veloce. La mia azienda è passata da Pandas a Pyspark, e questo ha aiutato il processo a funzionare 2 volte più velocemente, contribuendo così a ridurre i costi e a eseguire i processi in modo più efficiente. ### 21. Perché Spark è un framework ampiamente preferito per l'analisi dei dati. **Rating:** 3.5/5.0 stars **Reviewed by:** Arpan s. | System Engineer, Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** January 13, 2022 **Cosa Le piace di più di Spark?** La cosa migliore è che supporta i concetti di partizionamento e di bucketing. Inoltre, possiamo utilizzare l'indicizzazione. Il miglior uso di Spark SQL è implementare map reduce per recuperare i dati; le librerie che fornisce per il programma map reducer sono molto facili da usare e scrivere la query. Anche un nuovo apprendista può imparare Spark Core e Spark SQL all'inizio se lo sviluppatore conosce le basi di SQL. **Cosa non Le piace di Spark?** Il tempo necessario per l'esecuzione di una query. Anche se possiamo utilizzare l'indicizzazione, ci vuole comunque molto tempo per recuperare i risultati nel database, il che non è adatto per un tipo di analisi dei dati più avanzato o per una grande quantità di dati, non possiamo preferire Spark SQL. **Quali problemi sta risolvendo Spark e in che modo La sta aiutando?** Abbiamo implementato il concetto di indicizzazione e partizionamento di Spark per classificare e gestire i dati dell'applicazione musicale per gestire il nome della canzone, l'artista, la data di pubblicazione, ecc., per offrire un'esperienza migliore all'utente nel recuperare la canzone con l'aiuto di due o più fattori come il nome dell'artista o il nome della canzone. ### 22. Motore principale per il calcolo distribuito **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Kubendra Reddy M. | Data Engineer, Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** February 28, 2022 **Cosa Le piace di più di Spark?** Quello che mi piace di più è il suo processamento in memoria e le sue ricche librerie API. Possiamo programmare in Python, Scala, R, Java e, soprattutto, in SQL. Segue la valutazione pigra che si attiva solo quando eseguiamo azioni. Ci permette di fare caching, persistenza, partizionamento, broadcasting e molto altro che ottimizza le prestazioni. **Cosa non Le piace di Spark?** Niente Spark è al suo meglio. Non vedo svantaggi. **Raccomandazioni per chi sta considerando Spark:** Se stai lavorando con big data, allora è bene andare con Spark. **Quali problemi sta risolvendo Spark e in che modo La sta aiutando?** In passato memorizzavo i dati nel data warehouse di Hive e li elaboravo con Spark per ottenere prestazioni migliori. Scrivevamo il codice principalmente in SQL, che utilizza SparkSql e l'ottimizzatore Catalyst per migliorare le prestazioni. ### 23. Hadoop? SPARK tutta la vita **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Anson A. | Data Czar, Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** January 13, 2022 **Cosa Le piace di più di Spark?** Veloce, efficiente, scalabile, supporta Python e R ora. Principalmente in memoria rispetto ai dischi. Supporta SparkSQL. Supporta una varietà di librerie non disponibili nel framework Hadoop/MapReduce. **Cosa non Le piace di Spark?** alcune librerie che non sono destinate ad essere eseguite in modo distribuito, non funzionano bene in Spark. SparkSQL non gestisce l'ACIDità (cioè gli aggiornamenti). Limitato dalla memoria per nodo. Se non è sufficiente, allora fallisce. **Quali problemi sta risolvendo Spark e in che modo La sta aiutando?** Analizzando un insieme molto grande di dati e un numero molto numeroso di punti dati. È consentito elaborare un gran numero di set di dati di dimensioni piuttosto grandi, da fare in un ambiente HPC distribuito non supportato in altri ambienti HPC. ### 24. Intelligente e Piccolo **Rating:** 3.5/5.0 stars **Reviewed by:** Alexander D. | Head Photographer, Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** November 27, 2021 **Cosa Le piace di più di Spark?** Credo che Spark offra il meglio senza richiedere un lavoro eccessivo. Spark ha una gamma abbastanza ampia di funzionalità affinché un sistema di comunicazione funzioni correttamente in un'azienda. È leggero, facile da usare e semplice da capire. **Cosa non Le piace di Spark?** Ad un certo punto, potrebbe essere necessario aggiornare l'aspetto e il design di questo servizio di messaggistica istantanea poiché il suo layout principale e l'aspetto sembrano essere rimasti indietro rispetto ai tempi moderni. **Raccomandazioni per chi sta considerando Spark:** Se il tuo obiettivo principale è trovare una soluzione semplice per le tue esigenze di comunicazione quando lavori in team, fornire conoscenze in tempo reale ai gruppi di lavoro e facilitare le interazioni tra i diversi membri della gerarchia, questa è un'ottima scelta. **Quali problemi sta risolvendo Spark e in che modo La sta aiutando?** Ha fornito modi rapidi per comunicare nel nostro piccolo gruppo aziendale, in reparti specifici, è sicuro e consente l'invio di messaggi di lavoro avanti e indietro senza troppi problemi. ### 25. Veloce, pulito, robusto **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Sicurezza informatica e di rete | Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** July 15, 2022 **Cosa Le piace di più di Spark?** API di alto livello Supporto multilingue API pulite Metodi di utilità potenti Integrazione con più piattaforme e database Veloce Uso efficiente della memoria Supporto ML straordinario in pyspark **Cosa non Le piace di Spark?** Più supporto in Java con metodi più puliti e più suggerimenti. Aggiungi di più sui diversi metodi in Spark Streaming. **Quali problemi sta risolvendo Spark e in che modo La sta aiutando?** Analisi dei big data, apprendimento automatico, calcolo basato su grafi e ottime API per dataframe ### 26. Spark per l'elaborazione dei dati **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** KanuPriya K. | Product Manager, Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** September 11, 2021 **Cosa Le piace di più di Spark?** La cosa migliore di Spark è che fornisce un'elaborazione massicciamente parallela su grandi set di dati, il che ha reso la mia vita così facile in termini di complessità temporale. **Cosa non Le piace di Spark?** Quello che non mi piace di Spark è la sintassi complessa del codice e non c'è molta documentazione sulle operazioni. **Quali problemi sta risolvendo Spark e in che modo La sta aiutando?** Sto usando Spark per scopi di ingegneria dei dati e sto effettuando trasformazioni su grandi set di dati. È più veloce dei programmi tradizionali in Python. ### 27. Spark per l'elaborazione moderna dei big data **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Istruzione superiore | Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** July 28, 2020 **Cosa Le piace di più di Spark?** La cosa migliore di Spark è che utilizza la memoria per eseguire tutti i calcoli, a differenza di Hadoop che utilizza il disco per eseguire i compiti di mapper e reducer, che alla fine richiedono molto tempo. **Cosa non Le piace di Spark?** Sento che il debug di Spark è un po' impegnativo poiché uno dei mapper può fallire ed è davvero difficile visualizzare i log di ciascun mapper per vedere quale è fallito. **Raccomandazioni per chi sta considerando Spark:** Credo che almeno le persone che usano Hadoop dovrebbero iniziare a usare Spark. Inoltre, è un po' impegnativo da usare inizialmente, ma una volta che si inizia diventa facile. **Quali problemi sta risolvendo Spark e in che modo La sta aiutando?** Ho usato Spark nel mio corso di data mining. Inoltre, uso Spark per elaborare un grande volume di log nella mia azienda. ### 28. Apache Spark: Motore di Analisi Unificato **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Zachary B. | Junior Data Analyst, Tecnologia dell'informazione e servizi, Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** July 10, 2019 **Cosa Le piace di più di Spark?** Spark è ottimo per eseguire lavori di big data in batch e in streaming. È molto facile da usare, permettendoti di distribuire i dati in modo tollerante ai guasti e consentendoti di scalare le prestazioni a seconda delle dimensioni del lavoro. È anche fantastico avere accesso alle API di Python, Scala e R. **Cosa non Le piace di Spark?** Le join in Spark possono essere molto capricciose e spesso è difficile rintracciare gli errori quando si eseguono i lavori, poiché il trace dello stack non trattiene nulla. **Raccomandazioni per chi sta considerando Spark:** Spark è un'ottima scelta come motore di elaborazione dei big data. Funziona estremamente bene sia per i compiti di elaborazione dei dati in batch che in streaming. Inoltre, avere accesso alle API di R e Python è estremamente utile. **Quali problemi sta risolvendo Spark e in che modo La sta aiutando?** Stiamo eseguendo lavori di big data per svolgere compiti di machine learning per i nostri clienti. Questo può includere qualsiasi cosa, dalla previsione, all'ottimizzazione dell'inventario fino all'NLP. ### 29. Elaborazione più veloce **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Salute, benessere e fitness | Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** October 12, 2019 **Cosa Le piace di più di Spark?** L'elaborazione in memoria di Spark aiuta a elaborare rapidamente grandi quantità di dati. Gli analytics complessi e i flussi di apprendimento automatico dovrebbero iniziare a sfruttare l'elaborazione parallela di Spark. **Cosa non Le piace di Spark?** non c'è supporto per l'elaborazione in tempo reale. Le persone che lavorano dovrebbero avere una chiara comprensione dei dati. A volte i file piccoli hanno problemi di elaborazione in un grande ambiente clusterizzato di Spark. **Quali problemi sta risolvendo Spark e in che modo La sta aiutando?** Elaborare i dati più velocemente di quanto facciano i sistemi RDBMS usuali. Aumentata efficienza nella consegna del risultato. ### 30. Facile da usare, facile da parlare **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Marketing e pubblicità | Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** September 27, 2019 **Cosa Le piace di più di Spark?** È così semplice comunicare con i miei colleghi **Cosa non Le piace di Spark?** Devi fare clic sul nome del contatto per vedere le conversazioni precedenti invece di avere una scheda con le vecchie conversazioni. **Raccomandazioni per chi sta considerando Spark:** È facile da usare. Ti piacerà. **Quali problemi sta risolvendo Spark e in che modo La sta aiutando?** Comunicazione, ottenere risposte a domande semplici invece di dover chiamare ### 31. Calcolo distribuito fatto bene che è ancora confuso **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Software per computer | Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** October 03, 2019 **Cosa Le piace di più di Spark?** Distribuire i dati in modo efficiente, rendendo così facile il calcolo su ciascuna partizione **Cosa non Le piace di Spark?** difficoltà di esso. Non sono sicuro di come si possa renderlo più facile, ma c'è una curva di apprendimento rigida **Quali problemi sta risolvendo Spark e in che modo La sta aiutando?** Streaming di dati, lavori batch, convalide dei dati, trasformazione e interrogazione ### 32. Messaggero istantaneo di base per ufficio **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Abbigliamento e moda | Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** April 11, 2019 **Cosa Le piace di più di Spark?** Funziona circa il 98% delle volte, e sarei disposto a scommettere che i problemi che abbiamo occasionalmente sono più legati alla connettività dell'ufficio che al programma stesso. **Cosa non Le piace di Spark?** Non c'è molta personalizzazione su di esso. Le versioni non sembrano essere retrocompatibili. **Quali problemi sta risolvendo Spark e in che modo La sta aiutando?** È un modo rapido e semplice per contattare qualcuno in un'altra parte dell'ufficio o lasciare un messaggio per qualcuno. ### 33. Ottima applicazione di messaggistica istantanea **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Costruzioni | Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** March 19, 2019 **Cosa Le piace di più di Spark?** Spark è un ottimo modo per rimanere in contatto con i colleghi durante la giornata e per inviare messaggi su questioni meno importanti che non richiedono una email completa. **Cosa non Le piace di Spark?** L'azienda a volte ha l'aspettativa che tu sia sempre disponibile quando lavori, il che non è sempre vero. **Quali problemi sta risolvendo Spark e in che modo La sta aiutando?** Essere in grado di rimanere in contatto con i colleghi e collaboratori senza dover inviare email o chiamarli. Accesso più rapido alle persone. ### 34. Elaborazione dati potente ma semplice **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Kevin P. | Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** August 29, 2018 **Cosa Le piace di più di Spark?** Pyspark è un linguaggio di scripting robusto e facile da usare che risolve una vasta gamma di problemi di elaborazione di big data. Spark è personalizzabile. Spark si integra facilmente con HDFS, i notebook Jupyter e altri strumenti e tecnologie comuni di data science. **Cosa non Le piace di Spark?** Sebbene Spark sia molto capace con i big data, non è una piattaforma ideale per il prototipazione rapida e le iterazioni. La selezione dei parametri può essere un processo doloroso. **Raccomandazioni per chi sta considerando Spark:** Leggi molta documentazione. Usa Spark solo per veri problemi di big data. Usa pyspark sql ogni volta che è possibile. **Quali problemi sta risolvendo Spark e in che modo La sta aiutando?** Lavorare con petabyte di dati Generare aggregati dai big data. Preprocessare i dati prima del ML ### 35. Spark per l'elaborazione rapida dei dati **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Servizi finanziari | Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** July 30, 2018 **Cosa Le piace di più di Spark?** L'elaborazione dei dati in memoria di Spark e l'esecuzione pigra che rende l'elaborazione dei dati più veloce. **Cosa non Le piace di Spark?** Ottimizzazione nello sviluppo di applicazioni con l'API RDD. **Raccomandazioni per chi sta considerando Spark:** Le persone che cercano un'elaborazione rapida dei dati o che eseguono ETL di grandi volumi di dati possono considerare l'uso di Spark. Inoltre, ha integrazioni e connettori disponibili per molti progetti Apache che non sono molto difficili da usare. Si possono costruire pipeline di dati in tempo reale utilizzando Spark streaming e si può fare uso delle ottimizzazioni di catalyst e tungsten nello sviluppo di applicazioni batch e streaming. **Quali problemi sta risolvendo Spark e in che modo La sta aiutando?** Stiamo elaborando/ETL TB di dati quotidianamente sia in modalità batch che in streaming, preparando i dati per i modelli di ML per ottenere informazioni aziendali. ### 36. Collezioni distribuite e molto altro ancora! **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Pablo Francisco P. | Scala/BigData Developer, Software per computer, Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** November 08, 2017 **Cosa Le piace di più di Spark?** RDD di Spark, un modo per astrarre collezioni di dati distribuiti con un'API molto simile alle collezioni immutabili native di Scala. Puoi provare subito per poi iniziare a utilizzare diversi schemi di distribuzione. Mi piace molto quanto sia naturale la sua API di trasformazione, specialmente quando viene utilizzata con Scala. **Cosa non Le piace di Spark?** Fornisce ottimi risultati, ma la sua base di codice tende ad essere disordinata. Con trucchi Scala sporchi che, a volte, non apportano alcun vantaggio. Questo ne riduce la manutenibilità. La comunità dei manutentori di Spark è burocratica, tuttavia è prevedibile per una comunità così vasta. Nonostante ciò, a livello utente, è un ottimo prodotto. **Quali problemi sta risolvendo Spark e in che modo La sta aiutando?** Calcolo su collezioni distribuite. Manipolazione SQL di enormi dataset distribuiti. CEP con Spark Streaming. Spark non vincola i suoi utenti a utilizzare un modello template per i loro calcoli distribuiti. La sua API di trasformazioni lazy così come il suo ottimizzatore di query SQL sono progettati affinché l'utente non debba programmare per la piattaforma ma semplicemente dichiarare i calcoli che desidera eseguire. ### 37. Spark funziona proprio come previsto **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Stacey R. | Student Loan Manager, Trasporti/Autotrasporti/Ferroviario, Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** April 26, 2017 **Cosa Le piace di più di Spark?** Mi piace la funzione in cui puoi scuotere lo schermo dell'utente. I colleghi la trovano un po' fastidiosa, ma anche divertente poiché lo faranno a te di rimando. Non ho mai avuto problemi con il software, funziona sempre come normale e necessario. Le funzioni di ricerca sono semplici. Ottimo software di messaggistica istantanea. **Cosa non Le piace di Spark?** Non ho particolari antipatie, tuttavia sarebbe bello se si potesse personalizzare la propria casella di messaggistica istantanea cambiando i colori. **Quali problemi sta risolvendo Spark e in che modo La sta aiutando?** La cosa migliore di Spark è che puoi comunicare con chiunque nella tua azienda che sia anche su Spark con pochi clic e mentre tu o quella persona siete al telefono. Essere in grado di comunicare con i colleghi per collaborare e assistere qualcuno con cui sei al telefono è stato un tale vantaggio. ### 38. Questo è un modo terribile di comunicare **Rating:** 0.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Tecnologia dell'informazione e servizi | Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** December 27, 2017 **Cosa Le piace di più di Spark?** Niente. Questo è un modo terribile di comunicare **Cosa non Le piace di Spark?** L'inefficienza del prodotto. È un modo terribile per comunicare efficacemente. **Quali problemi sta risolvendo Spark e in che modo La sta aiutando?** Nessuno. Non ci sono timbri di lettura o altri modi per garantire che il destinatario stia ricevendo il tuo messaggio. ### 39. Ottimo modo per comunicare **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Giornali | Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** September 05, 2017 **Cosa Le piace di più di Spark?** Mi piace poter accedere facilmente a più chat contemporaneamente **Cosa non Le piace di Spark?** L'incapacità di cambiare più informazioni del mio profilo **Raccomandazioni per chi sta considerando Spark:** vale la pena usarlo quando hai persone che lavorano da casa e dall'ufficio **Quali problemi sta risolvendo Spark e in che modo La sta aiutando?** È il modo più veloce per comunicare sui clienti tra colleghi ### 40. Python Flask portato per Java **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Sarneet C. | Software Developer Intern, Consulenza manageriale, Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** August 06, 2016 **Cosa Le piace di più di Spark?** Se sei di fretta e hai bisogno di creare un'API web RESTful il più velocemente possibile, Spark Java è lì per aiutarti. Basta importare la dipendenza e iniziare a scrivere i metodi dell'API. Facile da usare, capire e implementare. Viene fornito con un server Jetty integrato e preconfigurato per la porta 4567. Supporta anche le espressioni lambda. C'è ampia documentazione disponibile, sia ufficiale che non ufficiale. **Cosa non Le piace di Spark?** Sebbene Spark sia leggero, non offre lo stesso livello di flessibilità del framework Spring. Non è un MVC e quindi il codice appare e si sente disordinato. È necessario scrivere più righe di codice rispetto a Spring Boot. **Raccomandazioni per chi sta considerando Spark:** Vai avanti se stai cercando una soluzione che ti permetta di costruire un'API in poche ore. **Quali problemi sta risolvendo Spark e in che modo La sta aiutando?** Ho sviluppato 3 API web scalabili su Spark Java ospitate su Google Compute Engine. Spark Java mi ha permesso di pubblicare un'API in poche ore. ### 41. era abbastanza utile per il supporto tecnico dal vivo, fino a quando non è arrivato ZenDesk **Rating:** 2.5/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Tecnologia dell'informazione e servizi | Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** September 09, 2016 **Cosa Le piace di più di Spark?** Applicazione open source scritta in Java (quindi indipendente dalla piattaforma) che utilizza il protocollo Jabber/XMPP, quindi puoi avere più client in grado di connettersi al server (oltre a poter impostare la "priorità", supponendo che l'altro client abbia la funzionalità) per dove i nuovi messaggi/notifiche verrebbero inviati/trasferiti tramite il supporto FastPath. **Cosa non Le piace di Spark?** Il client stesso sembrava avere una funzionalità un po' limitata rispetto ad altri client (come Adium) in termini di registrazione (locale). Avrei semplicemente usato Adium esclusivamente quando mi connettevo al server Jabber, se non fosse che ha un supporto fastpath *limitato* -- si poteva sicuramente trasferire una chat dal vivo a un altro tecnico (come te, dove andrebbe su Adium in base alla priorità) dopo aver accettato tramite Spark. Trasferire le chat su Adium era sicuramente più facile per comunicare e avere anche il supporto per la registrazione locale. **Raccomandazioni per chi sta considerando Spark:** Dipende da quale sia il tuo scopo nell'utilizzare questo prodotto (insieme al fatto che abbiano migliorato / risolto problemi da quando l'ho usato l'ultima volta). Se è per il supporto clienti dal vivo, ZenDesk è probabilmente la soluzione migliore. Se è solo per la comunicazione interna, Slack è di gran lunga uno dei migliori prodotti/applicazioni da usare - altrimenti, suggerirei un client completamente diverso (come Adium per OS X, Pidgin per Linux o Windows) solo per connettersi al server Jabber/XMPP. **Quali problemi sta risolvendo Spark e in che modo La sta aiutando?** Non stiamo più utilizzando il prodotto/software, ma forniva supporto tecnico live 24/7/365 per i clienti. Quel sistema (insieme a molti altri progetti/sistemi interni) è stato migrato a fornitori terzi dove i loro prodotti sono di gran lunga superiori. ### 42. Used it as my first web framework **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Software per computer | Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** February 26, 2016 **Cosa Le piace di più di Spark?** With very little experience, setting up routes, models, and views is simple and easy. Spark teaches you a little bit about lambdas without you even realizing it. **Cosa non Le piace di Spark?** Templates are not as integrated as some other frameworks, which means a little setup is required but gives you more flexibility. This has to do with the lightweight philosophy I think. User base isn't that big, so you might need to wait a while for responses on Stack Overflow, etc. **Raccomandazioni per chi sta considerando Spark:** Just keep in mind what it is and what it isn't; this isn't a React replacement it's a way to quickly make cool stuff with Java. **Quali problemi sta risolvendo Spark e in che modo La sta aiutando?** We used this at the code school I am attending as our first web framework. It allowed us to get experience with a simple, lightweight framework while still using Java. It seems like the best use case for this is exactly that: wanting to stay in Java while still having a lightweight Sinatra-like framework. ### 43. The best Java micro framework out there **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Fred P. | Senior Android Engineer, Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** February 26, 2016 **Cosa Le piace di più di Spark?** Spark brings back the joy of Java web development: it just can't get easier and simpler than that. All you need is to add a single dependency and you're good to go. It supports any template technology you might want to use, documentation is great, and there are plenty of useful tutorials around. **Cosa non Le piace di Spark?** Spark doesn't seem to be production ready and most people won't use it in a production environment, as we can see in the 2015 Spark survey. It delivers a remarkably minimalistic Java experience for creating web applications, and one of the downsides that comes along is that you do lose some functionality, so Spark isn't ideal for large web applications. **Raccomandazioni per chi sta considerando Spark:** Check Spark's documentation and take a look at the tutorials – they're great and will help you out at the beginning. But if you're not in the mood, just go for it and try to figure things out on your own. It's so easy that this works too. **Quali problemi sta risolvendo Spark e in che modo La sta aiutando?** Spark makes it easier and extremely faster to create REST endpoints and simple web layers. Those are useful for running tests, creating proofs of concepts, building simple microservices, and even for your own personal projects. ### 44. Spark è incredibile **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Ariel I. | Software Developer, Software per computer, Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** February 25, 2016 **Cosa Le piace di più di Spark?** Mi piace che Spark sia un modo semplice per mettere in funzione un servizio molto rapidamente, inoltre è facile da leggere e da mantenere. La cosa migliore è che è su Java8, il che lo rende più facile da leggere. È così facile da imparare perché è semplicemente così, SEMPLICE. Penso che stia portando il meglio del framework Ruby on Rails su Java, il che rende l'intero processo davvero fluido, rendendo la creazione di un servizio web così facile come un sogno. **Cosa non Le piace di Spark?** La parte delle rotte potrebbe però necessitare di qualche lavoro, so che è una nuova libreria ma ha un potenziale incredibile. Le rotte necessitano di qualche lavoro perché, secondo https://github.com/perwendel/spark/issues/369, la gestione delle rotte è molto scarsa e non corrisponde a quella giusta ma all'ordine in cui dichiari le rotte. Questo è un altro problema, i problemi, ce ne sono molti e alcuni sembrano essere irrisolti o senza risposta. Sembra un'eternità per ottenere una risposta dall'amministratore. Potrebbe essere utile un team più grande per sviluppare questo strumento. **Raccomandazioni per chi sta considerando Spark:** Fallo, proprio ora se stai pianificando di creare un framework facile da usare **Quali problemi sta risolvendo Spark e in che modo La sta aiutando?** Lo uso nei miei progetti personali per creare un server web facile da usare, durante il mio tirocinio nel mio attuale lavoro ho avuto l'incarico di fare alcune pull request a questa libreria, sono rimasto scioccato da quanto sia uno strumento straordinario e grande così facile da capire. Inoltre sto sviluppando un'applicazione che recupera grandi quantità di informazioni e le restituisce come un sistema di raccomandazione. ### 45. Molto utile **Rating:** 2.5/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Hardware per computer | Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** December 20, 2016 **Cosa Le piace di più di Spark?** Molto facile da usare e comodamente posizionato sul mio desktop. Mi piace poter ottenere supporto senza dover chiamare. **Cosa non Le piace di Spark?** Le persone devono iscriversi e solo un certo numero può rispondere. **Quali problemi sta risolvendo Spark e in che modo La sta aiutando?** Problemi con il nostro nuovo software ### 46. Recensione di Spark **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Justin H. | Parks and recreation, Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** September 09, 2016 **Cosa Le piace di più di Spark?** Il software era abbastanza buono nel business **Cosa non Le piace di Spark?** Il ritardo del software e il fatto che ci ha espulso a causa dell'inattività **Raccomandazioni per chi sta considerando Spark:** No **Quali problemi sta risolvendo Spark e in che modo La sta aiutando?** Non ho visto alcun problema aziendale. Non c'era alcun vantaggio nella questione. ### 47. Super semplice costruire rapidamente microservizi **Rating:** 3.5/5.0 stars **Reviewed by:** Konstantinos L. | Web Developer, Tecnologia dell'informazione e servizi, Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** February 26, 2016 **Cosa Le piace di più di Spark?** Molto semplice da capire anche per i principianti di Java. Ti permette di costruire rapidamente microservizi. Può essere eseguito autonomamente o in un contenitore servlet come Tomcat. Ha una base di codice piuttosto piccola che può essere ispezionata se qualcuno vuole sapere come funzionano le cose in background. **Cosa non Le piace di Spark?** Il ciclo di rilascio è molto lento. Potrebbe richiedere giorni o settimane per una revisione di un problema. Anche se ha ricevuto migliaia di stelle su GitHub, la comunità è piccola e non sembra che molte persone lo utilizzino effettivamente per applicazioni in produzione. **Raccomandazioni per chi sta considerando Spark:** Vale la pena provarci. Tuttavia, potresti incontrare un problema che, se non sei in grado di gestire da solo, potrebbe richiedere molto tempo per essere risolto. **Quali problemi sta risolvendo Spark e in che modo La sta aiutando?** Costruire microservizi REST. ### 48. Mi è piaciuto. È utile e facile da usare. **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Raduan S. | Analista de Desenvolvimento, Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** February 25, 2016 **Cosa Le piace di più di Spark?** La "portabilità" - l'intero progetto è diventato un singolo jar e si esegue da solo, è magico. Il framework offre molte possibilità per scrivere il codice, rendendo facile l'integrazione con nuove applicazioni. **Cosa non Le piace di Spark?** È ancora un po' grezzo, se confrontato con spring-boot, per esempio - ma può essere una cosa positiva a seconda delle esigenze del progetto. Il nome 'spark' può essere confuso con il progetto Apache Spark, rendendo difficile trovare documentazione della comunità. **Raccomandazioni per chi sta considerando Spark:** Prendi sul serio il progetto "foundation". Analizza bene i bisogni reali per scegliere saggiamente i framework. Spark può essere un buon framework da utilizzare come base di un progetto o addirittura di un prodotto. **Quali problemi sta risolvendo Spark e in che modo La sta aiutando?** Lavoro con i sistemi ECM e il vantaggio principale è creare facilmente microservizi. ### 49. Modo semplice per fare calcolo parallelo **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Gestione dell'istruzione | Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** October 24, 2016 **Cosa Le piace di più di Spark?** Più facile da implementare rispetto ad altri metodi Migliore documentazione **Cosa non Le piace di Spark?** Alcuni bug ed errori che rendono il processo di configurazione lento **Quali problemi sta risolvendo Spark e in che modo La sta aiutando?** Testare nuovi algoritmi e procedure e lavorare con l'accomodamento e l'acquisizione di conoscenze dai dati grezzi non elaborati ### 50. Framework semplice e veloce per software di startup **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Roberto Luiz D. | Programador de Sistemas, Software per computer, Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** March 08, 2016 **Cosa Le piace di più di Spark?** Spark è semplice da configurare e utilizzare. Con poche righe puoi impostare un server REST completo, senza preoccuparti di file XML o container come Tomcat. Ho sviluppato la mia applicazione molto velocemente e sta funzionando molto bene in produzione. **Cosa non Le piace di Spark?** Tenendo a mente la semplicità, alcune configurazioni avanzate di riposo e bilanciamento del server non sono presenti o sono molto difficili da configurare, ma ha quasi nessuna importanza. **Raccomandazioni per chi sta considerando Spark:** È semplice, è veloce, perfetto per lo sviluppo software agile. **Quali problemi sta risolvendo Spark e in che modo La sta aiutando?** L'ho usato per i miei progetti personali per il backend delle app mobili, ma può essere utilizzato per qualsiasi applicazione che necessiti di un server REST. ## Spark Discussions - [How good is Adobe spark?](https://www.g2.com/it/discussions/how-good-is-adobe-spark) - [Is Adobe spark really free?](https://www.g2.com/it/discussions/is-adobe-spark-really-free) - [What is Spark software used for?](https://www.g2.com/it/discussions/what-is-spark-software-used-for) - [What are the features of spark?](https://www.g2.com/it/discussions/what-are-the-features-of-spark) - [View Spark pricing details and edition comparison](https://www.g2.com/it/products/apache-spark/reviews?section=pricing&secure%5Bexpires_at%5D=2026-06-23+04%3A05%3A23+-0500&secure%5Bsession_id%5D=7e853d1f-8216-4384-8844-7f9d006f5709&secure%5Btoken%5D=5de1287e5af399c04aa3709bbfcec54f5819bfc24f88a5f953da003df05aaf7a&format=llm_user) ## Spark Integrations - [Python](https://www.g2.com/it/products/python/reviews) ## Top Spark Alternatives - [spring.io](https://www.g2.com/it/products/spring-io/reviews) - 4.5/5.0 (290 reviews) - [Grails](https://www.g2.com/it/products/grails/reviews) - 3.6/5.0 (23 reviews) - [Vaadin](https://www.g2.com/it/products/vaadin/reviews) - 4.1/5.0 (35 reviews)