Empresas que usan Apache Spark
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.
69,514
empresas
Lista de empresas que usan Apache Spark
curl --request POST \
--url "https://api.theirstack.com/v1/companies/search" \
--header "Accept: application/json" \
--header "Content-Type: application/json" \
--header "Authorization: Bearer <api_key>" \
-d "{
\"company_technology_slug_or\": [
\"spark\"
]
}"Technology
is any of
Apache Spark
Empleados61kFinancial ServicesApache SparkConfianza alta
Empleados412kIngresos$45BProfessional ServicesApache SparkConfianza alta
Empleados293kComputer Hardware ManufacturingApache SparkConfianza alta
Empleados244kFinancial ServicesApache SparkConfianza alta
Empleados14kIngresos$600MSoftware DevelopmentApache SparkConfianza alta
Empleados730kIngresos$27BIT Services and IT ConsultingApache SparkConfianza alta
Empleados200kIngresos$75BFinancial ServicesApache SparkConfianza alta
Empleados760kSoftware DevelopmentApache SparkConfianza alta
Empleados31kIngresos$31BIT Services and IT ConsultingApache SparkConfianza alta
Empleados96kIngresos$4.6BEntertainment ProvidersApache SparkConfianza alta
Tenemos datos sobre 69,514 empresas y usuarios que usan Apache Spark. Nuestra lista de usuarios y clientes de Apache Spark está disponible para descarga y viene enriquecida con información vital de la empresa, incluyendo clasificación de la industria, tamaño organizacional, ubicación geográfica, rondas de financiación y cifras de ingresos, entre otros.
Estadísticas de Uso de Tecnología y Cuota de Mercado
Cómo dirigirse a los usuarios de Apache Spark
- ¿Cómo personalizar esta lista?
Puedes personalizar estos datos según tus necesidades filtrando por geografía, industria, tamaño de la empresa, ingresos, uso de tecnología, ofertas de empleo y más. Puedes descargar los datos en formato Excel o CSV.
- ¿Cómo recibir alertas cuando las empresas adopten esta tecnología?
Puedes recibir alertas para estos datos. Puedes comenzar seleccionando la tecnología que te interesa y luego recibirás alertas en tu bandeja de entrada cuando haya nuevas empresas usando esa tecnología.
- ¿Cómo importar estos datos a mi CRM?
Puedes exportar estos datos a un archivo Excel, que puede ser importado a tu CRM. También puedes exportar los datos a una API.
Preguntas frecuentes
Nuestros datos provienen de ofertas de empleo recopiladas de millones de empresas. Monitoreamos estas ofertas en sitios web de empresas, bolsas de trabajo y otras plataformas de reclutamiento. Analizar las ofertas de empleo proporciona un método confiable para entender las tecnologías que las empresas están empleando, incluyendo su uso de herramientas internas.
Actualizamos nuestros datos diariamente para asegurar que accedas a la información más actualizada disponible. Este proceso de actualización frecuente garantiza que nuestros conocimientos e inteligencia reflejen los últimos desarrollos y tendencias dentro de la industria.
Apache Spark es un motor de análisis de poderosos y abierto que se diseña para el procesamiento y el análisis de datos grandes. Proporciona un marco de cómputo cluster rácano para tareas de procesamiento de datos a gran escala. Spark admite una variedad de lenguajes de programación y ofrece APIs de alto nivel en Java, Scala, Python y R. Uno de los características clave que establecen aparte a Apache Spark es sus capacidades de procesamiento en memoria, que permiten procesar datos a velocidades iluminadas al cachear datos en memoria en múltiples nodos en un clúster.
Apache Spark se encuentra dentro de la categoría de herramientas de Big Data, específicamente dentro del marco de frameworks de procesamiento de datos distribuidos. Brilla en el manejo de tareas de procesamiento de datos complejos en grandes conjuntos de datos mediante el procesamiento en memoria y el procesamiento paralelo. La capacidad de Spark para integrarse con otras tecnologías de big data, como Hadoop, y admitir varias fuentes de datos la hace una herramienta versátil para ingenieros y científicos de datos que trabajan en proyectos de análisis de datos big.
Fundado en 2009 por investigadores en el Laboratorio de Aplicaciones de la Universidad de California en Berkeley (AMPLab), Apache Spark se originó inicialmente a partir de las limitaciones del marco de MapReduce en Hadoop para el procesamiento iterativo y interactivo. Los creadores buscan abordar las fallas de MapReduce desarrollando un motor de procesamiento de datos más rápido y eficiente, lo que llevó al nacimiento de Apache Spark. Desde su inicio, Apache Spark ha ganado un gran atractivo en la industria de big data y se ha convertido en una elección preferida para las organizaciones que manejan tareas de procesamiento y análisis de datos a gran escala.
Apache Spark actualmente tiene una cuota significativa en el mercado en la categoría de herramientas de Big Data, con una tendencia creciente esperada en el futuro. A medida que más empresas reconocen la importancia del procesamiento de datos en tiempo real y análisis, la demanda de herramientas de big data robustas como Apache Spark se proyecta aumentar. Con su capacidad de manejar cargas de trabajo de procesamiento de datos eficientemente, Apache Spark esprobablemente vea crecer y ser adoptado en el paisaje de análisis de datos.