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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.
32,550
entreprises
Nous disposons de données sur 32,550 entreprises qui utilisent Apache Spark. Notre liste de clients Apache Spark 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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Databricks | États-Unis | Software Development | 8.8K | $600M |
JPMorgan Chase Bank, N.A. | États-Unis | Financial Services | 76K | $135M |
EY | Royaume-Uni | Professional Services | 357K | $45B |
Dice | États-Unis | Software Development | 736 | $12M |
Visa | États-Unis | It Services And It Consulting | 26K | $31B |
General Motors | États-Unis | Motor Vehicle Manufacturing | 167K | $161B |
Amazon.com Services LLC | États-Unis | Retail | 10K | $50M |
![]() Apple | États-Unis | Computer Hardware Manufacturing | 293K | |
Walmart | États-Unis | Retail | 2.3M | $611B |
IBM | États-Unis | It Services And It Consulting | 309K | $61B |
Capital One | États-Unis | Financial Services | 56K | $36B |
TikTok | États-Unis | Entertainment Providers | 67K | $4.6B |
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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.
Apache Spark est utilisé dans 108 pays
Il y a 45 alternatives à Apache Spark
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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.
Apache Spark est un puissant moteur d'analytiques unifié open-source conçu pour le traitement et l'analyse de vastes quantités de données. Il fournit un framework de traitement en cluster extrêmement rapide pour les tâches de traitement de données sur grande échelle. Spark prend en charge une variété de langages de programmation et offre des API d'appel de haut niveau en Java, Scala, Python et R. L'une des caractéristiques clés qui.distinct Apache Spark est ses capacités de traitement en mémoire vive, qui permettent le traitement des données à des vitesses éclairantes en stockant les données en mémoire vive à travers plusieurs nœuds dans un cluster.
Apache Spark relève de la catégorie des outils de Big Data, spécifiquement au sein du domaine des frameworks de traitement de données distribuées. Il excelle dans le traitement de tâches complexes de données à travers vastes quantités de données en exploitant le traitement en mémoire vive et le traitement parallèle. La faculté de Spark de s'intégrer de manière fluide avec d'autres technologies de Big Data telles que Hadoop et de supporter diverses sources de données en fait un outil versatile pour les ingénieurs et les scientifiques des données travaillant sur des projets d'analyse de données big data.
Fondé en 2009 par des chercheurs de l'UC Berkeley AMPLab, Apache Spark a été initialement motivé par les limitations du framework de MapReduce dans Hadoop pour le traitement et l'interactivité. Les créateurs ont cherché à adresser les faiblesses de MapReduce en développant un moteur de traitement de données plus rapide et plus efficace, ce qui a conduit à la naissance d'Apache Spark. Depuis sa création, Apache Spark a gagné une part significative du marché dans la catégorie des outils de Big Data, avec une tendance en crescendo attendue à l'avenir. Plus les entreprises reconnaissent l'importance du traitement et de l'analyse en temps réel des données, plus l'intérêt pour des outils de traitement de données robustes comme Apache Spark est projeté d'augmenter.
Apache Spark est un outil de traitement de données puissant très largement utilisé par les entreprises pour optimiser et améliorer leurs workflows d'analyse de données. Avec ses vitesses de traitement éclairantes et ses capacités versatiles, Apache Spark est devenu la principale option pour les organisations souhaitant extraire le maximum de potentiel de leurs données.
Le traitement en mémoire vive d'Apache Spark permet des traitements de données beaucoup plus rapides que les systèmes de traitement basés sur disque dur. Ce gain de vitesse permet des traitements de données en temps réel et des prises de décision rapides, ce qui donne aux entreprises un avantage compétitif dans le paysage économique moderne.
Apache Spark offre une échelle sans heurt, permettant aux entreprises de scaler facilement leurs capacités de traitement de données en fonction de leurs besoins. Cette flexibilité rend il idéal pour gérer des jeux de données grandissants et des charges de travail variables sans compromettre la performance ou encourager des coûts d'infrastructure significatifs.
Apache Spark fournit un ensemble complet de bibliothèques et d'outils pour les analyses avancées, y compris les capacités de traitement de machine learning et de traitement de graphes. Ce tout-en-un élimine la nécessité pour les entreprises de utiliser plusieurs outils disparates, streamlinant leurs processus d'analyse et promouvant la collaboration entre les équipes.
Avec des mécanismes de tolérance aux fautes intégrés, Apache Spark assure la cohérence et la fiabilité des données même en cas de perte de nodes. Ce robuste mécanisme de tolérance aux fautes réduit le risque de pertes de données ou d'intermissions de traitement, offrant aux entreprises une paix d'esprit lors de l'exécution de opérations critiques de données.
Le prix d'Apache Spark est un outil puissant largement utilisé par les entreprises variées dans différentes industries pour traiter de grandes quantités d'données de manière efficace. Voici quelques études de cas réalistes montrant comment les entreprises utilisent Apache Spark dans leurs opérations :
1. Netflix Netflix, une entreprise éminente dans l'industrie du divertissement, utilise Apache Spark pour optimiser ses algorithmes de recommandation. En utilisant les capacités de traitement distribué de Spark, Netflix peut analyser de vastes quantités d'données utilisateur pour personnaliser les recommandations de visionnage pour ses abonnés. L'entreprise a commencé à utiliser Apache Spark en 2014.
2. Airbnb Airbnb, un marketplace en ligne líder pour les hébergements et les expériences de tourisme, utilise Apache Spark pour les tâches de traitement et d'analyse des données. En utilisant les capacités de calcul en mémoire vive de Spark, Airbnb peut gérer des données massives efficacement, ce qui leur permet d'améliorer la fonctionnalité de recherche et de expérience utilisateur sur leur plateforme. Airbnb a intégré Apache Spark dans son ensemblier de technologies en 2015.
3. Verizon Verizon, une congrégation de télécommunications multinational, emploie Apache Spark pour le traitement d'informations en temps réel et l'analyse. En utilisant les capacités d'ecart de Spark, Verizon peut traiter et analyser les données en cours de flux, ce qui leur permet de prendre des décisions données en temps réel dans des domaines tels que l'optimisation des réseaux et le service client. Verizon a adopté Apache Spark en 2013.
Ces études de cas illustrent comment les entreprises telles que Netflix, Airbnb et Verizon utilisent Apache Spark dans leur infrastructure technique pour innover, améliorer l'expérience client et obtenir des insights précieux de données. En intégrant Apache Spark dans leurs workflows, ces entreprises ont pu saisir le pouvoir de l'analyse de données.
Vous pouvez accéder à une liste actualisée des entreprises utilisant Apache Spark 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 32,550 entreprises qui utilisent Apache Spark.
Apache Spark est utilisé par une large gamme d'organisations dans divers secteurs, y compris "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". Pour une liste complète de tous les secteurs utilisant Apache Spark, veuillez visiter TheirStack.com.
Certaines des entreprises qui utilisent Apache Spark incluent Databricks, JPMorgan Chase Bank, N.A., EY, Dice, Visa, General Motors, Amazon.com Services LLC, Apple, Walmart, IBM et bien d'autres encore. Vous pouvez trouver une liste complète des 32,550 entreprises qui utilisent Apache Spark sur TheirStack.com.
Selon nos données, Apache Spark est le plus populaire dans États-Unis (11,347 companies), Royaume-Uni (1,996 companies), Inde (1,082 companies), France (1,048 companies), Espagne (826 companies), Allemagne (788 companies), Canada (758 companies), Brésil (507 companies), Australie (395 companies), Pays-Bas (339 companies). Toutefois, il est utilisé par des entreprises du monde entier.
Vous pouvez trouver des entreprises utilisant Apache Spark 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.