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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
entreprises
Nous disposons de données sur 12,024 entreprises qui utilisent PySpark. Notre liste de clients PySpark est disponible en téléchargement et est enrichie de spécificités essentielles de l'entreprise, y compris la classification de l'industrie, la taille de l'organisation, la localisation géographique, les tours de financement et les chiffres d'affaires, entre autres.
Entreprise | Pays | Industrie | Employés | Chiffre d'affaires |
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Dice | États-Unis | Software Development | 736 | $12M |
EY | Royaume-Uni | Professional Services | 357K | $45B |
Cognizant Technology Solutions | États-Unis | It Services And It Consulting | 341K | $19B |
Accenture | Irlande | Business Consulting And Services | 738K | $63B |
CVS Health | États-Unis | Hospitals And Health Care | 300K | $331B |
IBM | États-Unis | It Services And It Consulting | 309K | $61B |
Publicis Sapient | États-Unis | Business Consulting And Services | 25K | $2.7B |
Virtusa | États-Unis | It Services And It Consulting | 18K | |
PwC | Royaume-Uni | Professional Services | 328K | $50B |
![]() Santander | Espagne | Banking | 136K | |
Infosys | Inde | It Services And It Consulting | 315K | $17B |
CGI | Canada | It Services And It Consulting | 89K | $9.5B |
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Statistiques d'Utilisation Technologique et Part de Marché
Vous pouvez personnaliser ces données selon vos besoins en filtrant par géographie, secteur d'activité, taille de l'entreprise, revenus, utilisation de la technologie, postes de travail et plus encore. Vous pouvez télécharger les données au format Excel ou CSV.
Vous pouvez recevoir des alertes pour ces données. Vous pouvez commencer par sélectionner la technologie qui vous intéresse, puis vous recevrez des alertes dans votre boîte de réception lorsque de nouvelles entreprises utiliseront cette technologie.
Vous pouvez exporter ses données vers un fichier Excel, qui peut être importé dans votre CRM. Vous pouvez également exporter les données vers une API.
PySpark est utilisé dans 80 pays
Il y a 28 alternatives à PySpark
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Questions fréquemment posées
Nos données proviennent d'offres d'emploi collectées auprès de millions d'entreprises. Nous surveillons ces offres sur les sites web des entreprises, les plateformes d'emploi et d'autres plateformes de recrutement. L'analyse des offres d'emploi constitue une méthode fiable pour comprendre les technologies utilisées par les entreprises, y compris l'utilisation de leurs outils internes.
Nous actualisons nos données quotidiennement pour vous garantir un accès à l'information la plus récente disponible. Ce processus de mise à jour fréquente assure que nos insights et notre intelligence reflètent les derniers développements et tendances au sein de l'industrie.
PySpark, qui signifie Apache Spark avec Python, est un système de traitement de données distribué et ouvert-source puissant qui permet de traiter de grandes quantités de données avec rapidité et efficacité. Il autorise une intégration sans bordisse dans Python, ce qui en fait un choix populaire parmi les scientifiques des données et les ingénieurs pour les traitements et les analyses de données massive. PySpark saisit les capacités du framework de traitement de données distribué de Spark, offrant une interface utilisateur conviviale par l'intermédiaire des API Python pour un traitement de données scalable.
PySpark tombe dans la catégorie des outils de science des données, spécifiquement dans le domaine du traitement et de l'analyse de données en grande quantité. En tant que joueur clé dans cette catégorie, PySpark offre des fonctionnalités pour le traitement de données, l'apprentissage automatique, le traitement de graphes et la diffusion de données en temps réel, ce qui en fait un outil polyvalent pour les tâches liées aux données. Sa compatibilité avec Python en fait accessible à un large éventail d'utilisateurs ayant des compétences en programmation Python, ce qui renforce sa popularité dans la communauté des sciences des données.
Fondée par la Fondation Apache Software, PySpark a débuté comme projet open-source visant à répondre au besoin croissant de outils de traitement de données efficaces. Le projet a été établi pour utiliser les capacités de Apache Spark et fournir aux développeurs de Python un API haute niveau pour élaborer des applications de données distribuées et échelles. Au fil des ans, PySpark a évolué en une technologie mature avec une communauté thrive et des efforts de développement actifs.
Dans l'actualité du marché, PySpark détient une part importante du marché dans la catégorie des outils de science des données en raison de ses caractéristiques robustes et de son intégration sans bordisse avec Python. Avec la demande croissante pour des solutions de traitement de données en grande quantité, l'adoption de PySpark est attendue de continuer à grandir dans l'avenir. Les entreprises et les organisations data-driven sont de plus en plus attirées par PySpark pour gérer les tâches de traitement de données massive, ce qui indique une tendance positive dans l'expansion de sa part de marché et de son rôle dans le paysage de la science des données.
Le PySpark est un outil puissant largement utilisé par les compagnies dans le domaine de l'informatique pour son exceptionnelle capacité à gérer les tâches de traitement de grandes échelles de données. Sa intégration étanche avec Apache Spark en fait une choix populaire pour les organisations souhaitant utiliser le potentiel de grands données.
Le PySpark fournit une échelle inégalée, permettant aux entreprises de traitement de volumes gnomes de données de manière efficace. Contrairement aux outils de traitement de données traditionnels, le PySpark peut distribuer les calculs à travers plusieurs nœuds, ce qui permet un traitement de données rapide et une analyse.
Le PySpark offre une souplesse pour le traitement des données en soutenant divers formats de données et sources. Les entreprises peuvent facilement travailler avec des types de données divers sans avoir besoin de transformations complexes ou de restructuration de données. Cette flexibilité mettant le PySpark en valeur par rapport aux technologies similaires qui peuvent avoir des limitations pour gérer différents formats de données.
Les capacitifs de traitement en mémoire du PySpark délivrent des performances élevées, ce qui permet un analyse de données rapide et la génération d'informations. En utilisant le stockage de la mémoire pour le traitement des données, le PySpark outrepasse les solutions de traitement en disque dur, ce qui garantit l'exécution de requêtes rapides et l'optimisation de performance.
Les API intuitives et l'interface utilisateur-friendly du PySpark rendent facile aux ingénieurs de données et aux analystes de travailler avec des tâches de traitement de données complexes. Le modèle de programmation Python simplifie les efforts de développement et réduit l'apprentissage pour les utilisateurs nouveaux comparé à d'autres outils avec une syntaxe et une structure plus complexes.
En utilisant le PySpark, les entreprises peuvent analyser efficacement grandes quantités de données, obtenir des informations précieuses et prendre des décisions éclairées de manière économique et à grande échelle.
PySpark, un puissant outil de processing des données construit sur Apache Spark, est largement adopté par de nombreuses entreprises majeures dans le domaine des-data science en raison de sa scalabilité et de sa facilité d'utilisation. Voici quelques études de cas montrant comment les entreprises utilisent PySpark pour faire émerger des indices et de nouvelles innovations :
Netflix : Netflix, la plateforme de streaming en ligne numéro un, utilise PySpark largement pour proесessusser les vastes quantités de données liées aux préférences des utilisateurs et aux habitudes de visionnage. Ils ont commencé à utiliser PySpark en 2015 pour améliorer leur moteur de recommandation, permettant des suggestions de contenu personnalisées pour les abonnés. En exploitant les capacités de calcul distribué de PySpark, Netflix peut analyser efficacement les grandes quantités de données, ce qui améliore l'engagement utilisateur et la rétention.
Airbnb : Airbnb, un marché en ligne populaire pour le logement et les expériences touristiques, utilise PySpark pour les tâches de processing et d'analyse des données. Depuis l'adoption de PySpark en 2016, Airbnb a pu optimiser les algorithmes de recherche, améliorer les stratégies de tarification et rationaliser les processus opérationnels. En exploitant les capacités de calcul parallèle de PySpark, Airbnb peut gérer les pipelines de données complexes et extraire des indices précieux pour améliorer l'expérience utilisateur sur leur plateforme.
Uber : Uber, un leader mondial des services de transport et de livraison, repose sur PySpark pour les processus de traitement et d'analyse des grandes quantités de données en temps réel et historique. Uber a commencé à utiliser PySpark en 2014 pour améliorer l'optimisation des trajectoires, les algorithmes de prix et les systèmes de match de conducteurs et de passagers. Avec PySpark, Uber peut traiter efficacement les données géospatiales, effectuer des tâches de machine learning et prendre des décisions éclairées pour différentes facettes opérationnelles de son entreprise.
En conclusion, ces études de cas illustrent combien les entreprises comme Netflix, Airbnb et Uber utilisent PySpark pour libérer le pouvoir des grandes quantités de données, entraîner l'innovation et améliorer l'expérience utilisateur dans le domaine de la science des données. En exploitant les capacités de PySpark, ces entreprises sont en mesure de rester compétitives, prendre des décisions éclairées et extraire des indices précieux à partir de leurs réservoirs de données.
Vous pouvez accéder à une liste actualisée des entreprises utilisant PySpark en visitant TheirStack.com. Notre plateforme fournit une base de données complète des entreprises utilisant diverses technologies et outils internes.
À ce jour, nous disposons de données sur 12,024 entreprises qui utilisent PySpark.
PySpark est utilisé par une large gamme d'organisations dans divers secteurs, y compris "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". Pour une liste complète de tous les secteurs utilisant PySpark, veuillez visiter TheirStack.com.
Certaines des entreprises qui utilisent PySpark incluent Dice, EY, Cognizant Technology Solutions, Accenture, CVS Health, IBM, Publicis Sapient, Virtusa, PwC, Santander et bien d'autres encore. Vous pouvez trouver une liste complète des 12,024 entreprises qui utilisent PySpark sur TheirStack.com.
Selon nos données, PySpark est le plus populaire dans États-Unis (4,301 companies), Royaume-Uni (801 companies), Inde (510 companies), Espagne (395 companies), France (340 companies), Brésil (271 companies), Canada (263 companies), Allemagne (209 companies), Australie (163 companies), Pays-Bas (162 companies). Toutefois, il est utilisé par des entreprises du monde entier.
Vous pouvez trouver des entreprises utilisant PySpark en le recherchant sur TheirStack.com. Nous suivons les offres d'emploi de millions d'entreprises et les utilisons pour découvrir quelles technologies et outils internes elles emploient.