कंपनियाँ जो Avro का उपयोग करती हैं
It is a row-oriented remote procedure call and data serialization framework developed within Apache's Hadoop project. It uses JSON for defining data types and protocols, and serializes data in a compact binary format.
5,193
कंपनियाँ
Avro का उपयोग करने वाली कंपनियों की सूची
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\": [
\"avro\"
]
}"Technology
is any of
Avro
कर्मचारी200kराजस्व$75BFinancial ServicesAvroउच्च विश्वसनीयता
कर्मचारी244kFinancial ServicesAvroउच्च विश्वसनीयता
कर्मचारी61kFinancial ServicesAvroउच्च विश्वसनीयता
कर्मचारी16kIT Services and IT ConsultingAvroउच्च विश्वसनीयता
कर्मचारी94kराजस्व$26BBankingAvroउच्च विश्वसनीयता
कर्मचारी68kराजस्व$4.8BIT Services and IT ConsultingAvroउच्च विश्वसनीयता
कर्मचारी83राजस्व$3.4MIT Services and IT ConsultingAvroउच्च विश्वसनीयता
कर्मचारी37kराजस्व$1.5BIT Services and IT ConsultingAvroउच्च विश्वसनीयता
कर्मचारी235kराजस्व$60BHospitals and Health CareAvroउच्च विश्वसनीयता
कर्मचारी89kराजस्व$9.5BIT Services and IT ConsultingAvroउच्च विश्वसनीयता
हमारे पास Avro का उपयोग करने वाली 5,193 कंपनियों और उपयोगकर्ताओं का डेटा है। हमारा Avro उपयोगकर्ता और ग्राहक सूची डाउनलोड के लिए उपलब्ध है और इसमें उद्योग वर्गीकरण, संगठनात्मक आकार, भौगोलिक स्थान, फंडिंग राउंड, और राजस्व आंकड़ों सहित महत्वपूर्ण कंपनी विशिष्टताओं के साथ समृद्ध है।
प्रौद्योगिकी उपयोग सांख्यिकी और बाजार हिस्सेदारी
Avro उपयोगकर्ताओं को लक्षित कैसे करें
- इस सूची को कैसे अनुकूलित करें?
आप इस डेटा को अपनी आवश्यकताओं के अनुसार अनुकूलित कर सकते हैं, जैसे भौगोलिक क्षेत्र, उद्योग, कंपनी का आकार, राजस्व, प्रौद्योगिकी उपयोग, नौकरी पोस्टिंग और अधिक के लिए फ़िल्टर करके। आप डेटा को Excel या CSV प्रारूप में डाउनलोड कर सकते हैं।
- जब कंपनियाँ इस प्रौद्योगिकी को अपनाती हैं तो कैसे सूचित रहें?
आप इस डेटा के लिए अलर्ट प्राप्त कर सकते हैं। आप जिस प्रौद्योगिकी में रुचि रखते हैं उसे चुनकर शुरू कर सकते हैं और फिर जब नई कंपनियाँ उस प्रौद्योगिकी का उपयोग करती हैं तो आपको अपने इनबॉक्स में अलर्ट प्राप्त होंगे।
- इस डेटा को अपने CRM में कैसे आयात करें?
आप इस डेटा को Excel फ़ाइल में निर्यात कर सकते हैं, जिसे आपके CRM में आयात किया जा सकता है। आप डेटा को API में भी निर्यात कर सकते हैं।
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
हमारा डेटा नौकरी पोस्टिंग से प्राप्त होता है जो लाखों कंपनियों से एकत्र किया जाता है। हम इन पोस्टिंग को कंपनी वेबसाइटों, जॉब बोर्ड्स, और अन्य भर्ती प्लेटफार्मों पर मॉनिटर करते हैं। नौकरी पोस्टिंग का विश्लेषण कंपनियों द्वारा उपयोग की जा रही तकनीकों को समझने का एक विश्वसनीय तरीका प्रदान करता है, जिसमें उनके आंतरिक उपकरणों का उपयोग भी शामिल है।
हम अपने डेटा को दैनिक रूप से ताज़ा करते हैं ताकि आप सबसे वर्तमान जानकारी तक पहुँच सकें। यह बार-बार अपडेट करने की प्रक्रिया सुनिश्चित करती है कि हमारी अंतर्दृष्टि और बुद्धिमत्ता उद्योग के नवीनतम विकास और रुझानों को दर्शाती है।
Avro is a data serialization system developed within the Apache Hadoop project. It provides a compact, fast, and efficient binary data serialization format to enable data exchange between applications written in different languages. Avro is known for its schema-based approach, where data schemas are defined in the Avro IDL (Interface Description Language) for data serialization and deserialization. This makes Avro a popular choice for big data processing tasks, as it helps in optimizing data storage and transmission between systems.
Serialization Frameworks, the category to which Avro belongs, focuses on the process of converting complex data structures or objects into a format that can be easily stored or transmitted. This category includes various technologies like Protocol Buffers, Thrift, and of course, Avro. Serialization frameworks play a crucial role in distributed systems where data needs to be efficiently passed between different components or services, ensuring compatibility and performance.
Founded by Doug Cutting in 2009, Avro was created with the goal of providing a compact and efficient data serialization framework for the Apache Hadoop ecosystem. Doug Cutting, a well-known figure in the open-source community for his contributions to projects like Apache Lucene and Apache Hadoop, aimed to address the challenges of handling large volumes of data in a distributed environment. Avro's inception marked a significant milestone in improving data interchange and processing within the Hadoop ecosystem.
Currently, Avro holds a substantial market share within the Serialization Frameworks category, particularly in big data and analytics applications. Given its strong integration with Apache Hadoop and other big data technologies, Avro is expected to continue growing in relevance as organizations increasingly rely on data-driven insights. The forecast indicates that Avro's market share is likely to expand further as the demand for efficient data serialization solutions continues to rise in the industry.