Un servizio Spark gestito consente di sfruttare gli strumenti open-source per l'elaborazione in batch, l'interrogazione, lo streaming e il machine learning. Utilizzando un'automazione di questo tipo, si possono creare rapidamente cluster su richiesta, gestirli con facilità e disattivarli una volta completata l'attività. È anche possibile dimensionare i cluster in base al carico di lavoro, alle prestazioni richieste o alle risorse esistenti. Inoltre, si avrà accesso a cluster Spark completamente gestiti che si possono scalare dinamicamente in pochi secondi, anche se vi sono dei job in elaborazione. È possibile spegnere i cluster quando non si utilizzano, risparmiando così denaro. I fornitori di Spark gestito creano cluster temporali invece di fornire e mantenere un cluster per tutti i job. In genere, utilizzano un cluster di macchine con un nodo master e dei nodi di lavoro. In questo modo è possibile concentrarsi sull'estrazione di valore dai dati dell'organizzazione invece di spendere preziose risorse in attività operative. 
L'implementazione, il logging e il monitoraggio gestiti in base alle esigenze del job specifico consentono di concentrarsi sui dati anziché sul cluster. I cluster saranno stabili, scalabili e veloci.
La creazione e la configurazione dei cluster Spark richiede molte risorse, ma questo non rappresenterà più un problema per l'utente, dal momento che i cluster possono essere creati e scalati rapidamente. I nodi vengono eliminati quando non sono più necessari. Tutto viene fatto in base alle necessità del cliente.
Generalmente vengono forniti più modi per gestire un cluster.
L'hardware e il software sui cluster sono configurati automaticamente, pur restando comunque controllabili manualmente.
L'utente non dovrà più preoccuparsi di gestire l'allocazione dei cluster o delle risorse e di stabilire priorità con strumenti come il Resource Manager di YARN.
Gli utenti pagano solo le risorse di calcolo consumate durante il processo.
