Le traduzioni sono generate tramite traduzione automatica. In caso di conflitto tra il contenuto di una traduzione e la versione originale in Inglese, quest'ultima prevarrà.
# Leggi da Kinesis Data Streams utilizzando integrazioni di terze parti
Puoi leggere i dati dai flussi di dati di Amazon Kinesis Data Streams utilizzando una delle seguenti opzioni di terze parti che si integrano con Kinesis Data Streams. Seleziona l'opzione su cui desideri saperne di più e trova risorse e link alla documentazione pertinente.
**Topics**
+ [Apache Flink](using-other-services-read-flink.md)
+ [Piattaforma Adobe Experience](using-other-services-read-adobe.md)
+ [Apache Druid](using-other-services-read-druid.md)
+ [Apache Spark](using-other-services-read-spark.md)
+ [Databricks](using-other-services-read-databricks.md)
+ [Piattaforma Kafka Confluent](using-other-services-read-kafka.md)
+ [Kinesumer](using-other-services-read-kinesumer.md)
+ [Talend](using-other-services-read-talend.md)
# Apache Flink
Apache Flink è un diffuso framework open source e motore di elaborazione distribuito per calcoli con stato su flussi di dati illimitati e limitati. Per ulteriori informazioni sull'utilizzo del flusso di dati Kinesis con Apache Flink, consulta [Connettore del flusso di dati Amazon Kinesis](https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.15/docs/connectors/datastream/kinesis/).
# Piattaforma Adobe Experience
La piattaforma Adobe Experience consente alle organizzazioni di centralizzare e standardizzare i dati dei clienti da qualsiasi sistema. Quindi applica data science e machine learning per migliorare notevolmente la progettazione e la distribuzione di esperienze ricche e personalizzate. [Per ulteriori informazioni sull'utilizzo dei flussi di dati Kinesis utilizzando Adobe Experience Platform, consulta Amazon Kinesis connector.](https://experienceleague.adobe.com/docs/experience-platform/sources/connectors/cloud-storage/kinesis.html)
# Apache Druid
Druid è un database di analisi in tempo reale ad alte prestazioni che fornisce query in meno di un secondo su streaming e dati in batch su larga scala e sotto carico. [Per ulteriori informazioni sull'acquisizione di flussi di dati Kinesis con Apache Druid, consulta Amazon Kinesis ingestion.](https://druid.apache.org/docs/latest/development/extensions-core/kinesis-ingestion.html)
# Apache Spark
Apache Spark è un motore di analisi unificato per l'elaborazione di dati su larga scala. Fornisce contenuti di alto livello APIs in Java, Scala, Python e R e un motore ottimizzato che supporta grafici di esecuzione generali. Puoi utilizzare Apache Spark per creare applicazioni di elaborazione di flussi che utilizzano i dati nei tuoi flussi di dati Kinesis.
[Per utilizzare i flussi di dati Kinesis utilizzando Apache Spark Structured Streaming, usa il connettore Amazon Kinesis Data Streams.](https://github.com/awslabs/spark-sql-kinesis-connector) Questo connettore supporta il consumo con Enhanced Fan-Out, che fornisce all'applicazione una velocità di lettura dedicata fino a 2 MB di dati al secondo per shard. Per ulteriori informazioni, vedere [Sviluppo di consumatori personalizzati con throughput dedicato](https://docs.aws.amazon.com/streams/latest/dev/enhanced-consumers.html) (Enhanced Fan-Out).
Per utilizzare i flussi di dati Kinesis utilizzando Spark Streaming, consulta Spark Streaming \$1 Kinesis [Integration](https://spark.apache.org/docs/latest/streaming-kinesis-integration.html).
# Databricks
Databricks è una piattaforma basata su cloud che fornisce un ambiente collaborativo per l'ingegneria dei dati, il data science e il machine learning. Per ulteriori informazioni sull'utilizzo dei flussi di dati Kinesis con Databricks, consulta Connect [to](https://docs.databricks.com/structured-streaming/kinesis.html) Amazon Kinesis.
# Piattaforma Kafka Confluent
La piattaforma Confluent si basa su Kafka e offre caratteristiche e funzionalità aggiuntive che aiutano le aziende a creare e gestire pipeline di dati e applicazioni di streaming in tempo reale. Per ulteriori informazioni sull'utilizzo dei flussi di dati Kinesis utilizzando la piattaforma Confluent, consulta Amazon Kinesis Source Connector for Confluent [Platform](https://docs.confluent.io/kafka-connectors/kinesis/current/overview.html#features).
# Kinesumer
Kinesumer è un client Go che implementa un client distribuito per gruppi di consumatori lato client per i flussi di dati Kinesis. Per ulteriori informazioni, consulta il [repository GitHub Kinesumer](https://github.com/daangn/kinesumer).
# Talend
Talend è un software di integrazione e gestione dei dati che consente agli utenti di raccogliere, trasformare e connettere dati da varie origini in modo scalabile ed efficiente. Per ulteriori informazioni sull'utilizzo dei flussi di dati Kinesis con Talend, consulta [Connect talend a un flusso Amazon](https://help.talend.com/r/en-US/Cloud/connectors-guide/connector-kinesis) Kinesis.