Entreprises utilisant 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
entreprises
Liste des entreprises utilisant 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
Employés61kFinancial ServicesApache SparkConfiance élevée
Employés412kRevenu$45BProfessional ServicesApache SparkConfiance élevée
Employés293kComputer Hardware ManufacturingApache SparkConfiance élevée
Employés244kFinancial ServicesApache SparkConfiance élevée
Employés14kRevenu$600MSoftware DevelopmentApache SparkConfiance élevée
Employés730kRevenu$27BIT Services and IT ConsultingApache SparkConfiance élevée
Employés200kRevenu$75BFinancial ServicesApache SparkConfiance élevée
Employés760kSoftware DevelopmentApache SparkConfiance élevée
Employés31kRevenu$31BIT Services and IT ConsultingApache SparkConfiance élevée
Employés96kRevenu$4.6BEntertainment ProvidersApache SparkConfiance élevée
Nous disposons de données sur 69,514 entreprises et utilisateurs utilisant Apache Spark. Notre liste d'utilisateurs et de clients de Apache Spark est disponible en téléchargement et est enrichie de spécificités essentielles de l'entreprise, y compris la classification industrielle, la taille de l'organisation, la localisation géographique, les tours de financement et les chiffres d'affaires, entre autres.
Statistiques d'utilisation de la technologie et part de marché
Comment cibler les utilisateurs de Apache Spark
- Comment personnaliser cette liste ?
Vous pouvez personnaliser ces données selon vos besoins en filtrant par géographie, industrie, taille de l'entreprise, chiffre d'affaires, utilisation de la technologie, offres d'emploi et plus encore. Vous pouvez télécharger les données au format Excel ou CSV.
- Comment être alerté lorsque des entreprises adoptent cette technologie ?
Vous pouvez recevoir des alertes pour ces données. Commencez par sélectionner la technologie qui vous intéresse et vous recevrez des alertes dans votre boîte de réception lorsque de nouvelles entreprises utilisent cette technologie.
- Comment importer ces données dans mon CRM ?
Vous pouvez exporter ces données vers un fichier Excel, qui peut être importé dans votre CRM. Vous pouvez également exporter les données vers une API.
Questions fréquentes
Nos données proviennent des offres d'emploi collectées auprès de millions d'entreprises. Nous surveillons ces offres sur les sites web des entreprises, les sites d'emploi et d'autres plateformes de recrutement. L'analyse des offres d'emploi fournit une méthode fiable pour comprendre les technologies employées par les entreprises, y compris leur utilisation d'outils internes.
Nous actualisons nos données quotidiennement pour vous assurer d'accéder aux informations les plus récentes disponibles. Ce processus de mise à jour fréquent garantit que nos insights et notre intelligence reflètent les derniers développements et tendances 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.