| Company | Country | Industry | Employees | Revenue |
|---|---|---|---|---|
| ||||
| ||||
| ||||
| ||||
| ||||
| ||||
| ||||
| ||||
| ||||
| ||||
| ||||
|
| Company | Country | Industry | Employees | Revenue |
|---|---|---|---|---|
| ||||
| ||||
| ||||
| ||||
| ||||
| ||||
| ||||
| ||||
| ||||
| ||||
| ||||
|

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.
1,395
कंपनियाँ
टेक्नोलॉजी उपयोग सांख्यिकी और बाजार हिस्सेदारी
आप इस डेटा को अपनी आवश्यकताओं के अनुसार फिल्टर करके अनुकूलित कर सकते हैं, जैसे भूगोल, उद्योग, कंपनी का आकार, राजस्व, तकनीक का उपयोग, नौकरी पद और अधिक। आप डेटा को Excel या CSV प्रारूप में डाउनलोड कर सकते हैं।
आप इस डेटा के लिए अलर्ट प्राप्त कर सकते हैं। आप उस तकनीक का चयन करके शुरुआत कर सकते हैं जिसमें आप रुचि रखते हैं और फिर आपको अपने इनबॉक्स में अलर्ट प्राप्त होंगे जब नई कंपनियां उस तकनीक का उपयोग कर रही होंगी।
आप Theirstack के डेटा को एक Excel फ़ाइल में निर्यात कर सकते हैं, जिसे आपके CRM में आयात किया जा सकता है। आप डेटा को एक API में भी निर्यात कर सकते हैं।
डाउनलोड करें 1,395 कंपनियों की सूची जो PySpark का उपयोग में कर रही हैं, जिसमें उद्योग, आकार, स्थान, फंडिंग, राजस्व शामिल हैं...
Technology
is any of
PySpark
| कंपनी | देश | उद्योग | कर्मचारी | राजस्व | प्रौद्योगिकियां |
|---|---|---|---|---|---|
Professional Services | 379K | $45B | ![]() PySpark | ||
Professional Services | 328K | $50B | ![]() | ||
Banking | 43K | $690M | ![]() | ||
Staffing and Recruiting | 230 | $4.6M | ![]() | ||
Technology, Information and Internet | 221 |
| |||
Staffing and Recruiting | 820 | $9.5M | |||
Financial Services | 190K | $24B | ![]() | ||
Financial Services | 7.7K | $720M | ![]() | ||
Staffing and Recruiting | 127 | $5.9M | ![]() | ||
Financial Services | 81K | $31B | ![]() |
PySpark का उपयोग 103 देशों में किया जाता है
141 विकल्प PySpark के हैं

54.6k

50.1k

43k

32.2k

23.9k

23.2k

7.7k

6.8k

6.1k

5.8k

4.1k

3.6k

3.6k

3.2k

2.9k

2.9k

2.8k

2.4k

2.1k

1.9k

1.9k

1.8k

1.6k

1.6k

1.4k

954

904

895

806

795

786

628

555
498

496

493

457

412

371

356

347

335

293

292

251

236

229

227

215

185
PySpark
PySpark
PySpark

PySpark

PySpark
PySpark
PySpark
PySpark
PySpark