الشركات التي تستخدم KSQL

الأسئلة المتكررة

ما هو مصدر هذه البيانات؟

يتم الحصول على بياناتنا من إعلانات الوظائف المجمعة من ملايين الشركات. نحن نراقب هذه الإعلانات على مواقع الشركات، ولوحات الوظائف، ومنصات التوظيف الأخرى. يوفر تحليل إعلانات الوظائف طريقة موثوقة لفهم التقنيات التي تستخدمها الشركات، بما في ذلك استخدامها للأدوات الداخلية.

كم مرة يتم تحديث البيانات؟

نقوم بتحديث بياناتنا يوميًا لضمان وصولك إلى أحدث المعلومات المتاحة. تضمن هذه العملية المتكررة للتحديث أن تعكس رؤيتنا وذكاؤنا التطورات والاتجاهات الأخيرة في الصناعة.

ما هو KSQL؟

KSQL is a powerful streaming SQL engine for Apache Kafka, allowing users to harness the streaming data processing capabilities of Kafka with the familiar syntax of SQL. This technology simplifies the development of real-time data processing applications by enabling users to write SQL queries to process data streams in real-time. KSQL provides a seamless and intuitive interface for working with streaming data, making it accessible to a broader audience beyond traditional developers and data engineers.

Stream Processing is the category under which KSQL falls. Stream Processing technologies are designed to process and analyze continuous streams of data in real-time, making them ideal for applications where immediate insights and actions are required based on incoming data. KSQL, as a stream processing technology, excels in handling large volumes of streaming data efficiently, making it a valuable tool for organizations looking to derive real-time insights from their data streams.

Founded by Confluent, the company behind Apache Kafka, KSQL was introduced to the market in 2017 with the goal of democratizing real-time stream processing by providing a simple yet powerful tool for working with Kafka streams using SQL. Confluent's motivation behind KSQL was to lower the barrier to entry for processing real-time data and make it more accessible to data analysts, business users, and developers who are proficient in SQL.

Currently, KSQL holds a significant market share within the stream processing category, thanks to its ease of use and seamless integration with Apache Kafka. As the demand for real-time data processing continues to grow across industries, it is expected that KSQL's market share will also see an upward trend in the future. The user-friendly nature of KSQL and its ability to empower a broader user base to work with streaming data position it well for sustained growth and adoption in the evolving data landscape.

كيفية الحصول على قائمة محدثة بالشركات التي تستخدم KSQL؟

يمكنك الوصول إلى قائمة محدثة من الشركات التي تستخدم KSQL بزيارة TheirStack.com. توفر منصتنا قاعدة بيانات شاملة للشركات التي تستخدم تقنيات وأدوات داخلية متنوعة.

كم عدد العملاء الذين لدى KSQL؟

حتى الآن، لدينا بيانات حول 814 من الشركات التي تستخدم KSQL.

من يستخدم KSQL؟

KSQL يُستخدم من قبل مجموعة متنوعة من المنظمات عبر مختلف الصناعات، بما في ذلك "It Services And It Consulting", "Truck Transportation", "Financial Services", "Truck Transportation", "Wellness And Fitness Services", "Retail", "It Services And It Consulting", "Retail Luxury Goods And Jewelry", "Software Development", "Entertainment Providers". للحصول على قائمة شاملة بجميع الصناعات التي تستخدم KSQL، يرجى زيارة TheirStack.com.

ما هي الشركات التي تستخدم KSQL؟

بعض الشركات التي تستخدم KSQL تشمل Intellibus, Estes Express Lines, angel broking, Estes Express Lines, Inc., Herbalife, Mercadona, Alarm.com, Pandora, Dice, SiriusXM والعديد غيرها. يمكنك العثور على قائمة كاملة بـ 814 شركات التي تستخدم KSQL على TheirStack.com.

في أي البلدان يُستخدم KSQL أكثر؟

بناءً على بياناتنا، فإن KSQL هو الأكثر شهرة في الولايات المتحدة (330 companies), المملكة المتحدة (56 companies), الهند (35 companies), فرنسا (25 companies), إسبانيا (22 companies), ألمانيا (12 companies), أستراليا (11 companies), سنغافورة (11 companies), البرازيل (9 companies), كندا (9 companies). ومع ذلك، فإنه يستخدم من قبل الشركات في جميع أنحاء العالم.

كيفية العثور على الشركات التي تستخدم KSQL؟

يمكنك العثور على الشركات التي تستخدم KSQL بالبحث عنها على TheirStack.com، نحن نتبع إعلانات الوظائف من ملايين الشركات ونستخدمها لاكتشاف التقنيات والأدوات الداخلية التي يستخدمونها.