# Spark Streaming Reviews **Vendor:** The Apache Software Foundation **Category:** [Software di elaborazione del flusso di eventi](https://www.g2.com/it/categories/event-stream-processing) **Average Rating:** 4.2/5.0 **Total Reviews:** 40 ## About Spark Streaming Spark Streaming porta l'API integrata nel linguaggio di Apache Spark all'elaborazione dei flussi, permettendoti di scrivere lavori di streaming nello stesso modo in cui scrivi lavori batch. Supporta Java, Scala e Python. Spark Streaming recupera sia il lavoro perso che lo stato dell'operatore (ad esempio finestre scorrevoli) senza bisogno di codice aggiuntivo da parte tua. ## Spark Streaming Reviews ### 1. Il miglior strumento per costruire pipeline di dati su larga scala **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** K Madhusudan C. | Software Engineer, Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** November 20, 2023 **Cosa ti piace di più di Spark Streaming?** La sua capacità di gestire grandi volumi di dati lo rende scalabile orizzontalmente e la sua tolleranza ai guasti attraverso la replica dei dati e anche il suo supporto per lo streaming batch rendono il processo dei dati più veloce. **Cosa non ti piace di Spark Streaming?** La micro-batching riduce la latenza e anche il suo consumo intensivo di risorse consumando una grande quantità di risorse. **Quali problemi sta risolvendo Spark Streaming e come ti sta beneficiando?** L'utilizzo di Spark Streaming su Databricks ci ha aiutato a creare pipeline di eventi/dati molto più rapidamente e la sua capacità di elaborare i dati più velocemente ci ha permesso di ottenere analisi quasi in tempo reale. Abbiamo anche utilizzato Delta Lake sopra di esso, il che ci ha aiutato a memorizzare i dati utilizzati per le analisi e altri scopi. ### 2. Un Sentito Grazie per l'Incredibile Amazon Apache Spark Streaming **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Sai kiran S. | Specialist Programmer , Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** June 08, 2023 **Cosa ti piace di più di Spark Streaming?** Ciò che mi piace di più di Spark Streaming è la sua capacità di gestire l'elaborazione dei dati in tempo reale in modo efficiente mantenendo un'elevata velocità di elaborazione. Consente un'integrazione senza soluzione di continuità con l'ecosistema Apache Spark, fornendo accesso a una vasta gamma di librerie e strumenti. Il modello di programmazione è facile da utilizzare e i suoi meccanismi di tolleranza ai guasti garantiscono un'elaborazione affidabile dei dati anche in caso di errori. Inoltre, la scalabilità di Spark Streaming e l'integrazione con varie fonti di dati lo rendono una scelta versatile per la gestione dei dati in streaming. **Cosa non ti piace di Spark Streaming?** Nessun supporto integrato per l'elaborazione del tempo degli eventi. **Quali problemi sta risolvendo Spark Streaming e come ti sta beneficiando?** Spark Streaming risolve il problema dell'elaborazione e dell'analisi dei dati in tempo reale consentendo l'elaborazione efficiente dei dati in streaming man mano che arrivano. Questo avvantaggia gli utenti fornendo approfondimenti immediati e consentendo azioni tempestive basate su informazioni in tempo reale. Permette di prendere decisioni più rapide, monitoraggio proattivo e la capacità di rispondere rapidamente a condizioni o eventi in cambiamento. La scalabilità, la tolleranza ai guasti e l'integrazione di Spark Streaming con altri componenti di Spark ne migliorano ulteriormente l'efficacia nella gestione di grandi volumi di dati in streaming, portando a un'efficienza operativa migliorata e a migliori risultati aziendali. ### 3. Più veloce di un battito di ciglia **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Aditya S. | Data Engineer, Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** June 07, 2023 **Cosa ti piace di più di Spark Streaming?** Con l'aiuto di Spark Streaming, enormi quantità di dati possono essere trasferite con letteralmente zero latenza. Gli script sono facili da configurare ed eseguire utilizzando i cluster Spark. Più importante, i guasti possono essere trovati e risolti con i log dell'interfaccia utente di Spark. **Cosa non ti piace di Spark Streaming?** C'è molto da imparare su Spark Streaming e la mole di documentazione può a volte essere un po' opprimente da affrontare. La visualizzazione dei dati può essere più avanzata piuttosto che avere l'interfaccia di base. Può essere costoso a volte se i cluster non sono ottimizzati correttamente. **Quali problemi sta risolvendo Spark Streaming e come ti sta beneficiando?** Con l'aiuto di Spark Streaming, sono in grado di trasferire dati in tempo reale agli utenti finali, che sono cruciali per alcune applicazioni e servizi. Mi ha aiutato molto a fornire i dati corretti e ha risparmiato un'enorme quantità di tempo. ### 4. Molto facile da usare e ottime funzionalità **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Nagahema H. | Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** June 15, 2023 **Cosa ti piace di più di Spark Streaming?** Lo streaming di Spark è molto semplice e facile da implementare poiché dobbiamo solo configurare i parametri nel pacchetto esistente. **Cosa non ti piace di Spark Streaming?** A volte, quando i conducenti non sono disponibili, perdiamo facilmente la connessione e dobbiamo fare un altro tentativo cancellando gli stati per ottenere un'esecuzione corretta. **Quali problemi sta risolvendo Spark Streaming e come ti sta beneficiando?** Lo streaming dei dati dalla nostra applicazione ci aiuta a risolvere molti aspetti dei nostri problemi aziendali, come ottenere i dati dall'interfaccia utente e salvarli nel database secondo il nostro formato e le nostre esigenze. ### 5. Lo streaming di Spark è abbastanza buono per trasmettere dati **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Mohd A. | Digital Specialist Engineer(L1), Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** June 17, 2023 **Cosa ti piace di più di Spark Streaming?** Lo streaming di Spark è una delle migliori soluzioni per trasmettere dati facilmente, dopo Kafka. Se vuoi trasmettere una piccola o media quantità di dati, puoi utilizzare lo streaming di Spark in modo facile e sicuro. **Cosa non ti piace di Spark Streaming?** Kafka è migliore di Spark Streaming perché Spark Streaming non funziona correttamente con grandi quantità di dati, mentre Kafka Streaming gestisce i dati molto bene. **Quali problemi sta risolvendo Spark Streaming e come ti sta beneficiando?** Stavo realizzando il mio progetto personale in cui devo trasferire continuamente i dati dalla fonte per creare la pipeline, ho usato lo streaming di Spark e ha funzionato bene per me. ### 6. Veloce con trasformazione di dati ridotta e buona scalabilità. **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Muddit Gupta B. | Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** June 21, 2023 **Cosa ti piace di più di Spark Streaming?** Analisi in tempo reale e una soluzione open-source. **Cosa non ti piace di Spark Streaming?** Complesso da configurare inizialmente e non così rilevante per le piccole applicazioni. **Quali problemi sta risolvendo Spark Streaming e come ti sta beneficiando?** Ho bisogno che i dati vengano ingeriti e che la pipeline venga eseguita non appena ho una nuova voce in una delle mie tabelle. Così, trasmettendo i dati in streaming, non devo aspettare un giorno per far rieseguire la pipeline e fare quelle trasformazioni, ma ora posso avere l'analisi in tempo reale dei miei dati di vendita. ### 7. Spark Streaming è il migliore per l'elaborazione **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Telecomunicazioni | Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** July 01, 2023 **Cosa ti piace di più di Spark Streaming?** Lo streaming di Spark è uno dei componenti chiave che aiuta lo streaming in tempo reale dei dati e offre anche molti miglioramenti che aiutano nell'elaborazione di set di dati più grandi. **Cosa non ti piace di Spark Streaming?** In generale non provo antipatia, ma la compatibilità conta in un modo o nell'altro su diverse piattaforme. Tuttavia, è ancora il miglior streaming e elaborazione. **Quali problemi sta risolvendo Spark Streaming e come ti sta beneficiando?** Lo streaming di Spark risolve un problema per set di dati più grandi in cui possiamo elaborare i dati in tempo reale con lo streaming. Non è necessario prima trasmettere in streaming e poi elaborare, ma con lo streaming di Spark puoi elaborare e trasmettere in streaming. ### 8. Costruire pipeline di dati **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Sarvesh B. | Software Engineer, Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** June 29, 2023 **Cosa ti piace di più di Spark Streaming?** Sono stato in grado di costruire un complesso flusso di dati utilizzando Apache Spark. **Cosa non ti piace di Spark Streaming?** Spark non è generalmente adatto quando il dataset è relativamente piccolo. **Quali problemi sta risolvendo Spark Streaming e come ti sta beneficiando?** Sono stato in grado di costruire una pipeline di dati complessa utilizzando Apache Spark. Ha coinvolto molteplici operazioni di lettura e scrittura dei dati. Le prestazioni erano molto veloci rispetto al calcolo su un server a nodo singolo. ### 9. Difficile da capire **Rating:** 2.5/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Logistica e catena di fornitura | Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** June 09, 2023 **Cosa ti piace di più di Spark Streaming?** È un'evoluzione nel mondo dei Big Data. Molto di tendenza e in evoluzione. Inoltre, le persone lo usano per l'elaborazione in tempo reale così come per l'elaborazione batch, il che consente anche di risparmiare sui costi. Grazie **Cosa non ti piace di Spark Streaming?** È difficile da capire e imparare. Non ci sono molte risorse disponibili. Inoltre, le persone devono avere una solida conoscenza di big data con comprensione di map reduce e java per comprendere ulteriormente lo streaming di spark. **Quali problemi sta risolvendo Spark Streaming e come ti sta beneficiando?** Per catturare approfondimenti sui dati in tempo reale e aiutare il team di marketing a raccogliere clienti a un ritmo più veloce. Le persone amano ricevere offerte promozionali con un clic sotto forma di annunci pubblicitari. ### 10. lavori di streaming Spark **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Aditya K. | Lead Software Engineer, Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** August 13, 2022 **Cosa ti piace di più di Spark Streaming?** Spark è un framework molto potente e eseguiamo lavori di streaming Spark per molteplici esigenze come raccogliere dati da flume, kafka, sqoop, hdfs e trasferirli in altri nodi. Uno dei lavori di streaming Spark utilizzati quotidianamente è per copiare i nostri dati dalla produzione al DR utilizzando un lavoro di streaming Spark. Quello che facciamo qui è copiare le fsimages dal cluster di produzione e DR, e poi eseguire un lavoro di streaming Spark per appiattire l'immagine e calcolare la differenza, dopodiché i dati vengono inviati a un database e i dati vengono copiati dalla produzione al DR utilizzando la differenza dell'immagine del namespace. Abbiamo copiato quasi 800+ TB di dati utilizzando questo lavoro di streaming. **Cosa non ti piace di Spark Streaming?** I lavori di streaming Spark sono intensivi in termini di risorse e complessi, quindi hai bisogno di ingegneri che sappiano bene come ottimizzare il lavoro, altrimenti un lavoro di streaming Spark potrebbe consumare risorse sufficienti a far cadere un cluster multi-nodo. **Quali problemi sta risolvendo Spark Streaming e come ti sta beneficiando?** 1. Copia dei dati dalla produzione al DR utilizzando la pipeline di streaming Spark 2. Raccolta dei dati dai broker Kafka, pulizia dei record e invio ai produttori Kafka 3. Raccolta dei dati da più agenti Flume in esecuzione per varie attività e invio ad Hadoop HDFS 4. Analisi dei dati provenienti da diverse torri Airtel per creare metriche significative per servire meglio i nostri clienti ## Spark Streaming Discussions - [A cosa serve Spark Streaming?](https://www.g2.com/it/discussions/what-is-spark-streaming-used-for) - [What is the difference between spark streaming and structured streaming?](https://www.g2.com/it/discussions/what-is-the-difference-between-spark-streaming-and-structured-streaming) - [How does Kafka integrate with spark streaming?](https://www.g2.com/it/discussions/how-does-kafka-integrate-with-spark-streaming) - [What are the main features of Apache spark?](https://www.g2.com/it/discussions/what-are-the-main-features-of-apache-spark) - [What is spark streaming checkpoint?](https://www.g2.com/it/discussions/what-is-spark-streaming-checkpoint) - [View Spark Streaming pricing details and edition comparison](https://www.g2.com/it/products/spark-streaming/reviews/spark-streaming-review-4409727?section=pricing&secure%5Bexpires_at%5D=2026-05-02+14%3A10%3A08+-0500&secure%5Bsession_id%5D=338c7036-0f28-42ff-8332-e254bb4e5b0a&secure%5Btoken%5D=610a9c105b594360f16adec5417b247ffcb050325a5904cd64ffacaba57facfe&format=llm_user) ## Spark Streaming Features **Dati** - Elaborazione dei dati - Fonti di dati - Integrazione - Elaborazione in tempo reale **Analitica** - Reportistica e Analisi **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 Spark Streaming Alternatives - [Amazon Kinesis Data Streams](https://www.g2.com/it/products/aws-amazon-kinesis-data-streams/reviews) - 4.3/5.0 (81 reviews) - [Confluent](https://www.g2.com/it/products/confluent/reviews) - 4.4/5.0 (110 reviews) - [Google Cloud Dataflow](https://www.g2.com/it/products/google-cloud-dataflow/reviews) - 4.2/5.0 (43 reviews)