Pros y Contras de Spark Streaming

Transmisión y manejo de grandes conjuntos de datos en Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

No, no tuve problemas al usar Spark Streaming. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Es una herramienta muy útil que puede enseñarte un conocimiento más profundo de los grandes datos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Es muy complicado entender las funciones. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Compatibilidad nativa con Spark y facilidad de uso. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Se requiere conocimiento básico de Spark para comenzar con Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Spark streaming has great ecosystem of spark which is a great advantage and it is scalable and fault tolerant Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Nothing much but according to me data visualization can be more enhanced and cost can be considered. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

You can use spark streaming to process data from wide varieties of system in a distributed manner Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

File management and latency issue because of near real processing Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Intuitive API and robust runtime. Spark can process continuous streams at high data rates. Easy to scale to multiple tasks/workers and numerous nodes in a cluster, providing the performances required. Many clients and services are available to integrate with external storage, database, and streaming frameworks. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Sometimes is difficult to debug, troubleshoot a pipeline. Installation and configuration are complex. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

It can handle large amount of datasets in fairly quick manner. The processing is very fast. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

It requires ample amount of training and expertise to use and process. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

I love the ease of use and how intuitive it is. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

I would love an easier file management system. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Spark docs are saying, it is not atomic but it is near-atomic in the way of committing data but it loses in consistency. In our case, we are using a spark engine to read JSON from Apache kafka and write it to Data lake properties. Best part is streaming application on batch based. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

It is not good in processing in-memory data when it auto-commit is disabled. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.