Company | Country | Industry | Employees | Revenue |
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It is the collaboration of Apache Spark and Python. it is a Python API for Spark that lets you harness the simplicity of Python and the power of Apache Spark in order to tame Big Data.
12,024
Unternehmen
Wir haben Daten zu 12,024 Unternehmen, die PySpark verwenden. Unsere PySpark Kundenliste steht zum Download bereit und ist mit wichtigen Unternehmensspezifika angereichert, darunter Branchenklassifikation, Organisationsgröße, geografische Lage, Finanzierungsrunden und Umsatzzahlen, unter anderem.
Unternehmen | Land | Branche | Mitarbeiter | Umsatz |
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Dice | Vereinigte Staaten | Software Development | 736 | $12M |
EY | Vereinigtes Königreich | Professional Services | 357K | $45B |
Cognizant Technology Solutions | Vereinigte Staaten | It Services And It Consulting | 341K | $19B |
Accenture | Irland | Business Consulting And Services | 738K | $63B |
CVS Health | Vereinigte Staaten | Hospitals And Health Care | 300K | $331B |
IBM | Vereinigte Staaten | It Services And It Consulting | 309K | $61B |
Publicis Sapient | Vereinigte Staaten | Business Consulting And Services | 25K | $2.7B |
Virtusa | Vereinigte Staaten | It Services And It Consulting | 18K | |
PwC | Vereinigtes Königreich | Professional Services | 328K | $50B |
![]() Santander | Spanien | Banking | 136K | |
Infosys | Indien | It Services And It Consulting | 315K | $17B |
CGI | Kanada | It Services And It Consulting | 89K | $9.5B |
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Nutzungsstatistiken für Technologie und Marktanteil
Sie können diese Daten an Ihre Bedürfnisse anpassen, indem Sie nach Geografie, Branche, Unternehmensgröße, Umsatz, Technologienutzung, Jobpositionen und mehr filtern. Sie können die Daten im Excel- oder CSV-Format herunterladen.
Sie können Alarme für diese Daten erhalten. Sie können beginnen, indem Sie die Technologie auswählen, die Sie interessiert, und dann erhalten Sie Alarme in Ihrem Posteingang, wenn es neue Unternehmen gibt, die diese Technologie verwenden.
Sie können seine Daten in eine Excel-Datei exportieren, die in Ihr CRM importiert werden kann. Sie können die Daten auch an eine API exportieren.
Es gibt 28 Alternativen zu PySpark
18,9k
13,9k
11,1k
4,5k
2,4k
1,8k
1,6k
1,4k
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663
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Häufig gestellte Fragen
Unsere Daten stammen aus Stellenanzeigen, die von Millionen von Unternehmen gesammelt wurden. Wir überwachen diese Anzeigen auf Firmenwebseiten, Jobbörsen und anderen Rekrutierungsplattformen. Die Analyse von Stellenanzeigen bietet eine zuverlässige Methode, um die von Unternehmen verwendeten Technologien zu verstehen, einschließlich der Nutzung interner Tools.
Wir aktualisieren unsere Daten täglich, um sicherzustellen, dass Sie auf die aktuellsten verfügbaren Informationen zugreifen. Dieser häufige Aktualisierungsprozess garantiert, dass unsere Einsichten und Erkenntnisse die neuesten Entwicklungen und Trends der Branche widerspiegeln.
Das Apache Spark mit Python, bekannt als PySpark, ist ein leistungsstarker, offener Quellcode-basierter Distributed-Computing-System, das es ermöglicht, große Dateisätze schnell und effizient zu verarbeiten. Es ermöglicht eine nahtlose Integration mit Python, was es beliebt macht unter Datenwissenschaftlern und -ingenieuren für die Verarbeitung großer Datenmengen und Analyse-Aufgaben. PySpark nutzen die Fähigkeiten von Sparks Distributed-Computing-Framework, um eine benutzerfreundliche Schnittstelle über Python-APIs für skalierbare Datenverarbeitung zu bieten.
PySpark fällt unter die Kategorie der Datenwissenschaftstools, insbesondere im Bereich der großen Datenverarbeitung und -analyse. Als wichtiger Spieler in dieser Kategorie bietet PySpark Funktionen für Datenmanipulation, maschinelles Lernen, Graph-Verarbeitung und Echtzeit-Datenaushleitung, was es zu einem vielseitigen Werkzeug für diverse Datenbeziehungen macht. Seine Kompatibilität mit Python ermöglicht es, eine breite Palette von Benutzern mit Python-Programming-Skills zu erreichen, was seine Beliebtheit in der Datenwissenschaftsgemeinschaft weiter erhöht.
Gegründet von der Apache Software Foundation, soll PySpark als offene Quellcode-Projekt initial als Antwort auf die wachsende Nachfrage nach effizienten Großdatenverarbeitungstools aufgestellt worden sein. Das Projekt warigt sich auf den Einsatz von Apache Spark und bot Python-Entwicklern eine höhere Ebene-API für die Erstellung skalierbarer und distributed Datenanwendungen. Im Laufe der Jahre hat PySpark sich zu einem reifen TECHNOLOGIE entwickelt mit einem aufblühenden Community- und aktivem Entwicklungs-Bemühen.
Im aktuellen Markt-Szenario hält PySpark eine signifikante Marktkraft im Data Science Tools-Kategorie aufgrund seiner robusten Funktionen und nahtloser Integration mit Python. Mit der wachsenden Nachfrage nach Lösungen für Großdatenverarbeitung wird die Abnahme von PySpark erwartet, um im Zukunft zu wachsen. Unternehmen und Datengetriebene Organisationen wenden sich mehr und mehr an PySpark für die Verarbeitung großer Datenmengen, was ein positives Trend für sein Marktausbaues und Relevanz im Datenwissenschaft-Unterbereich ist.
PySpark ist ein mächtiges Werkzeug, das von Unternehmen in der Datenwissenschaftsbranche breit eingesetzt wird, dank seiner außergewöhnlichen Fähigkeiten bei der Verarbeitung großer Datenmengen. SeineNAchstgefügte Integration mit Apache Spark macht es ein beliebtes Wahlwerk für Organisationen, die sich die Vorteile des großen Daten zu nutzen.
PySpark bietet unvergleichliche Skalierbarkeit, indem es Unternehmen ermöglicht, riesige Datenmengen effizient zu verarbeiten. Im Gegensatz zu traditionellen Datenverarbeitungstools kann PySpark berechnungen quer über mehrere Knoten verteilen, was zu schneller Datenverarbeitung und -analyse führt.
PySpark bietet Flexibilität in der Datenverarbeitung, indem es verschiedene Datenformate und -quellen unterstützt. Unternehmen können leicht mit verschiedenen Datentypen arbeiten, ohne die Notwendigkeit komplexer Transformations- oder Datenumwandel-Operationen. Diese Vielseitigkeit setzt PySpark auseinander von anderen ähnlichen Technologien, die Grenzen in der Bearbeitung unterschiedlicher Datenformate haben.
PySpark's in-Memory-Prozessoren erbringen hohe Leistung, indem sie schnelles Datenanalysieren und -insight-Generierung ermöglichen. Durch die Ausnutzung von Speicherplatzverarbeitung für Datenverarbeitung übertreibt PySpark diskbasierte Verarbeitungs-lösungen, um schnelleres Abfrageausführen und -optimierung zu erreichen.
PySpark's intuitive APIs und benutzerfreundliche Schnittstelle machen es leicht für Datenwissenschaftler und -analysten, komplexere Datenverarbeitungsaufgaben zu bearbeiten. Sein Python-basiertes Programmiermodell simplifiziert die Entwicklungsbemühungen und reduziert den Lernkurven für neue Benutzer im Vergleich zu anderen Werkzeugen mit komplexen Syntax und Strukturen.
Indem Unternehmen PySpark nutzen, können sie effizient riesige Datenmengen analysieren, wertvolle Einblicke gewinnen und Entscheidungsprozesse zur Kostenoptimierung und skalierbarkeit durchführen.
PySpark, ein leistungsfähiges Framework für Datenverarbeitung, das auf Apache Spark basiert, wird von vielen prominenten Unternehmen im Bereich der Datenwissenschaft eingesetzt, insbesondere aufgrund seiner Skalierbarkeit und Benutzerfreundlichkeit. Lassen Sie uns uns einige real-life-Fälle anschauen, die zeigen, wie Unternehmen PySpark nutzen, um Erkenntnisse und Innovationen zu treiben:
Netflix: Der führende Streaming-Plattform Netflix nutzt PySpark ausgiebig zum Verarbeiten von umfangreichen Daten zu Benutzerpräferenzen und Ausspielhäbiten. Sie begannen mit der Verwendung von PySpark 2015, um ihre Empfehlungsmaschine zu verbessern, was ermöglichte es, Benutzern personalisierte Inhaltsempfehlungen anzubieten. Durch die Verwendung von PySparks verteilter Verarbeitungsfähigkeiten kann Netflix effizient massive Datenmengen analysieren, was letztendlich die Benutzerbindung und -loyalität verbessert.
Airbnb: Airbnb, ein beliebtes Online-Marktplatz für Unterkünfte und Tourismus-Erlebnisse, nutzt PySpark für Datenverarbeitungs- und -analysesaufgaben. Seit der Einführung von PySpark 2016 konnte Airbnb ihre Suchalgorithmen optimieren, Preisstrategien anpassen und operative Prozesse straffen. Durch die Verwendung von PySparks paralleler Rechenleistung kann Airbnb komplexe Datenpipelines verarbeiten und wertvolle Erkenntnisse ausbauen, um die Nutzererfahrung auf ihrer Plattform zu verbessern.
Uber: Uber, ein globaler Vorreiter im Bereich von Taxis und Logistikdienstleistungen, beruht auf PySpark für die Verarbeitung und Analyse großer Mengen an Echtzeit- und historischen Daten. Uber begann 2014 mit der Verwendung von PySpark, um die Routenoptimierung, die Preisanpassungen und die Koppelung von Fahrern und Passagieren zu verbessern. Durch die Verwendung von PySpark kann Uber effizient geografische Daten verarbeiten, maschinelle Lernfunktionen ausführen und Datengetriebene Entscheidungen in verschiedenen operativen Aspekten seines Geschäfts zu treffen.
Zusammenfassend zeigen diese Fälle, wie Unternehmen wie Netflix, Airbnb und Uber PySpark nutzen, um den Reichtum an großen Daten zu entdecken, Innovationen zu treiben und die Nutzererfahrung im Bereich der Datenwissenschaft zu verbessern. Durch die Nutzung von PySparks Funktionen können diese Unternehmen konkurrenzfähig bleiben, informierte Entscheidungen treffen und wertvolle Erkenntnisse aus ihren Datenbeständen extrahieren.
Sie können eine aktuelle Liste von Unternehmen, die PySpark verwenden, auf TheirStack.com einsehen. Unsere Plattform bietet eine umfassende Datenbank von Unternehmen, die verschiedene Technologien und interne Tools nutzen.
Bis jetzt haben wir Daten von 12,024 Unternehmen, die PySpark verwenden.
PySpark wird von einer Vielzahl von Organisationen in verschiedenen Branchen, einschließlich "Software Development", "Professional Services", "It Services And It Consulting", "Business Consulting And Services", "Hospitals And Health Care", "It Services And It Consulting", "Business Consulting And Services", "It Services And It Consulting", "Professional Services", "Banking", verwendet. Für eine umfassende Liste aller Branchen, die PySpark nutzen, besuchen Sie bitte TheirStack.com.
Einige der Unternehmen, die PySpark verwenden, umfassen Dice, EY, Cognizant Technology Solutions, Accenture, CVS Health, IBM, Publicis Sapient, Virtusa, PwC, Santander und viele mehr. Sie können eine vollständige Liste von 12,024 Unternehmen, die PySpark nutzen, auf TheirStack.com finden.
Basierend auf unseren Daten ist PySpark am beliebtesten in Vereinigte Staaten (4,301 companies), Vereinigtes Königreich (801 companies), Indien (510 companies), Spanien (395 companies), Frankreich (340 companies), Brasilien (271 companies), Kanada (263 companies), Deutschland (209 companies), Australien (163 companies), Niederlande (162 companies). Es wird jedoch von Unternehmen auf der ganzen Welt verwendet.
Sie können Unternehmen, die PySpark verwenden, finden, indem Sie auf TheirStack.com danach suchen. Wir verfolgen Stellenanzeigen von Millionen von Unternehmen und nutzen sie, um herauszufinden, welche Technologien und internen Tools sie verwenden.
PySpark wird in 80 Ländern verwendet