软件公司Intuit和Novantas采用了特定的方法来部署他们的第一个Spark集群，限制了初始用户访问，并寻找更加坚实的业务用途。

Intuit公司已经建立了一对Spark集群，最初用于分析其网站的点击流记录以及其财务和会计软件的用户在线表单中输入的数据。但是Intuit的数据工程和分析团队副总裁Bill Loconzolo不打算使用开源数据处理引擎来处理事务。

Loconzolo说，Spark集群设置是实验性的，可供数据科学家在他的团队和一个单独的高级技术组使用。直到2016年年底，他不打算开放系统实现更广泛的使用。

这与他在构建以Hadoop为中心的大数据分析架构时所采取的方法保持一致。 Loconzolo说，他试图在试用模式下运行Spark等新技术至少六个月，以确保他们准备好了。

他解释说：“这是我们从过去几年经历过的教训与其他大数据技术的结合。有时，早期暴露给用户是最糟糕的事情。”

纽约Novantas公司的技术部门首席技术官和工程总监Kaushik Deka说，他们的团队在2015年中期开始使用Hadoop和Spark时，采用了循序渐进的策略。

“我们一年前从来没有使用大数据平台，”Deka说，“我们完全拥有这样的技术，但它是一个组织内真正的文化变革。”Novantas还不得不建立Spark等工具的内部专业知识培训体系，主要是通过对现有工人进行再培训。

为了避免出现问题，该公司为大数据技术找到可靠的初始业务。使用其分析服务和软件的银行之一要求帮助组合不同的数据集，以支持预测建模如何个别客户如何响应市场营销。Spark是一个很好的选择，实现提取，转换和加载数据集成。

Gartner分析师Nick Heudecker说，咨询公司正在从客户那里获得大量关于Spark的查询。但是技术还在逐渐成熟，很多企业正在密切关注是否实现技术的部署。