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Spark is a fast and general processing engine compatible with Hadoop data. It can run in Hadoop clusters through YARN or Spark's standalone mode, and it can process data in HDFS, HBase, Cassandra, Hive, and any Hadoop InputFormat. It is designed to perform both batch processing (similar to MapReduce) and new workloads like streaming, interactive queries, and machine learning.
32,663
Unternehmen
Wir haben Daten zu 32,663 Unternehmen, die Apache Spark verwenden. Unsere Apache Spark 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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Databricks | Vereinigte Staaten | Software Development | 8.8K | $600M |
JPMorgan Chase Bank, N.A. | Vereinigte Staaten | Financial Services | 76K | $135M |
EY | Vereinigtes Königreich | Professional Services | 357K | $45B |
Dice | Vereinigte Staaten | Software Development | 736 | $12M |
Visa | Vereinigte Staaten | It Services And It Consulting | 26K | $31B |
General Motors | Vereinigte Staaten | Motor Vehicle Manufacturing | 167K | $161B |
Amazon.com Services LLC | Vereinigte Staaten | Retail | 10K | $50M |
![]() Apple | Vereinigte Staaten | Computer Hardware Manufacturing | 293K | |
Walmart | Vereinigte Staaten | Retail | 2.3M | $611B |
IBM | Vereinigte Staaten | It Services And It Consulting | 309K | $61B |
Capital One | Vereinigte Staaten | Financial Services | 56K | $36B |
TikTok | Vereinigte Staaten | Entertainment Providers | 67K | $4.6B |
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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.
Apache Spark wird in 108 Ländern verwendet
Es gibt 45 Alternativen zu Apache Spark
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13,8k
9,3k
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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.
Apache Spark ist ein mächtiger, offener und unificierter Analytics-Engine für die Big-Data-Verarbeitung und -Analyse. Er bietet ein schnelles Cluster-Rechenmodell für großskalige Datenverarbeitungsaufgaben. Spark unterstützt eine Vielzahl von Programmiersprachen und bietet hochebene APIs in Java, Scala, Python und R. Eines der wichtigsten Features, die Apache Spark von anderen Systemen abheben, ist seine In-Memory-Rechnungsfähigkeit, die eine Datenverarbeitung auf Blitzgeschwindigkeit ermöglicht, indem sie Daten im Speicher zwischen mehreren Knoten in einem Cluster cached werden.
Apache Spark fällt unter die Kategorie von Big-Data-Tools und speziell innerhalb des Bereichs von verteilten Datenverarbeitungsschleifen. Es gefällt sich dabei sehr gut darin, komplexe Datenverarbeitungsaufgaben über große Datensätze zu verarbeiten, indem es in-Memory-Rechnung und paralleler Prozess verwendet. Sparks Fähigkeit, problemlos mit anderen Big-Data-Technologien wie Hadoop zu integrieren und mehrere Datenquellen zu unterstützen, macht es zu einem flexiblen Werkzeug für Daten-Ingenieure und -Wissenschaftler, die an Big-Data-Analytics-Projekten arbeiten.
Erhältlich wurde Apache Spark 2009 durch Forscher am UC Berkeley AMPLab, die durch die Grenzen des MapReduce-Frameworks in Hadoop für iterative und interaktive Verarbeitung motiviert waren. Die Erfinder suchten nach den Einschränkungen von MapReduce ab und entwickelten ein schnelleres und effizienteres Datenverarbeitungssystem, was zum Entstehen von Apache Spark führte. Seit seiner Gründung hat Apache Spark einen beträchtlichen Marktanteil im Bereich Big-Data-Tools erreicht und wird von vielen Organisationen als bevorzugte Wahl für die Verarbeitung großer Datensätze und Analyse genutzt.
Apache Spark hält aktuell einen beträchtlichen Marktanteil in der Kategorie der Big-Data-Tools, und eine wachsende Trendsprechung wird in Zukunft erwartet. Je mehr Unternehmen die Bedeutung von Echtzeit-Datenverarbeitung und -Analyse erkennen, desto größer wird der Bedarf nach robusten Big-Data-Tools wie Apache Spark. Mit seiner Fähigkeit, verschiedene Datenverarbeitungsworkloads effizient zu verarbeiten, ist es wahrscheinlich, dass Apache Spark weiterhin wächst und adoptiert wird im Hintergrund der Big-Data-Analyse.
Apache Spark ist eine mächtige Tools für die Verarbeitung von Big Data, die von Unternehmen aufgerufener verwendet wird, um ihre Datenanalysedienste zu verbessern und zu bereichern. Mit seiner blendung seiner Verarbeitungsgeschwindigkeit und seiner vielseitigen Funktionen hat Apache Spark sich als zuverlässiger Ausgangspunkt für Organisationen entwickelt, die das volle Potential ihrer Daten realisieren möchten.
Apache Sparks in-Memory-Verarbeitung ermöglicht signifikant schnellere Datenverarbeitung im Vergleich zu traditionellen diskbasierten Verarbeitungssystemen. Diese Geschwindigkeitsvorteile ermöglichen in Echtzeit-Datenverarbeitung und schnelles Entscheidens, was Unternehmen im heutigen dynamischen Geschäftsumfeld einen Wettbewer schafft.
Apache Spark bietet ununterbrochene Skalierbarkeit, die Unternehmen ermöglicht, ihre Datenverarbeitungskapazitäten leicht zu skalieren, die auf ihre Bedürfnisse zugeschnitten sind. Diese Flexibilität macht es ideal für die Behandlung wachsender Datensätze und variierender Lasten ohne Leistungsverlust oder erhebliche Infrastrukturkosten.
Apache Spark bietet eine umfassende Reihe von Bibliotheken und Tools für erweiterte Analysen, einschließlich maschinellem Lernen und Graphenverarbeitung. Diese alle- ein-Solution eliminiert Bedarf für Unternehmen, verschiedene disparate Tools zu verwenden, was die Analyseprozesse auf einfacher Basis und fördert die Zusammenarbeit zwischen Teams.
Mit integrierten Schutzmechanismen für Fehler toleriert Apache Spark die Datenkonsistenz und Zuverlässigkeit, auch bei Node-Fehlern. Dies robuste Fehlerrobustheitsfeature minimiert das Risiko von Datenverlust oder zwischenprozess-Sicherheitsbrechungen und bietet Unternehmen Frieden im Umgang mit wichtigen Datenoperationen.
Die einzigartige Kombination von Geschwindigkeit, Skalierbarkeit, erweiterter Analyse und Fehlerrobustheit stellt Apache Spark von anderen vergleichbaren Technologien ab und macht es zum Top-Wahl für Unternehmen, die das Potenzial von Big Data effizient und effektiv realisieren möchten.
Apache Spark ist eine leistungsfähige Werkzeugreihe, die von verschiedenen Unternehmen aus verschiedenen Branchen weit verbreitet verwendet wird, um große Datenmengen effizient zu verarbeiten. Hier sind einige reale Fallstudien, die zeigen, wie Unternehmen Apache Spark in ihren Geschäftsprozessen einsetzen:
1. Netflix Netflix, ein prominentes Unternehmen in der Unterhaltungsindustrie, setzt Apache Spark ein, um seine Empfehlungsalgorithmen zu optimieren. Durch die Nutzung von Spark-Fähigkeiten für verteilt berechnen kann Netflix riesige Mengen an Benutzerdaten auswerten, um Besucher empfehlen für seine Abonnenten. Der Unternehmen begann Apache Spark 2014 zu verwenden.
2. Airbnb Airbnb, ein führendes Online-Marktplatz für Unterkünfte und Touristik-Erfahrungen, nutzt Apache Spark für Datenverarbeitung und -analyse-Aufgaben. Durch die Verwendung von Sparks in-Memory-Rechnen können Airbnb riesige Datensätze effektiv verarbeiten, wodurch sie in der Lage sind, die Suchfunktionen auf ihrer Plattform zu verbessern und den Benutzererlebnis zu erhöhen. Airbnb integrierte Apache Spark in ihre Technik-Stack 2015.
3. Verizon Verizon, ein multinationaler Telekommunikationskonzern, setzt Apache Spark für Echtzeitanalytik und -verarbeitung ein. Durch die Verwendung von Sparks Streaming-Fähigkeiten kann Verizon riesige Datenmengen aus verschiedenen Quellen analysieren und verarbeiten, wodurch sie in der Lage sind, Datenbasierte Entscheidungen schnell zu treffen, insbesondere bei der Netzwerkoptimierung und Kundenunterstützung. Verizon adoptierte Apache Spark 2013.
Sie können eine aktuelle Liste von Unternehmen, die Apache Spark 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 32,663 Unternehmen, die Apache Spark verwenden.
Apache Spark wird von einer Vielzahl von Organisationen in verschiedenen Branchen, einschließlich "Software Development", "Financial Services", "Professional Services", "Software Development", "It Services And It Consulting", "Motor Vehicle Manufacturing", "Retail", "Computer Hardware Manufacturing", "Retail", "It Services And It Consulting", verwendet. Für eine umfassende Liste aller Branchen, die Apache Spark nutzen, besuchen Sie bitte TheirStack.com.
Einige der Unternehmen, die Apache Spark verwenden, umfassen Databricks, JPMorgan Chase Bank, N.A., EY, Dice, Visa, General Motors, Amazon.com Services LLC, Apple, Walmart, IBM und viele mehr. Sie können eine vollständige Liste von 32,663 Unternehmen, die Apache Spark nutzen, auf TheirStack.com finden.
Basierend auf unseren Daten ist Apache Spark am beliebtesten in Vereinigte Staaten (11,347 companies), Vereinigtes Königreich (1,996 companies), Indien (1,082 companies), Frankreich (1,048 companies), Spanien (826 companies), Deutschland (788 companies), Kanada (758 companies), Brasilien (507 companies), Australien (395 companies), Niederlande (339 companies). Es wird jedoch von Unternehmen auf der ganzen Welt verwendet.
Sie können Unternehmen, die Apache Spark 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.