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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
aziende
Abbiamo dati su 12,024 aziende che usano PySpark. La nostra lista di clienti PySpark è disponibile per il download ed è arricchita con specifiche vitali dell'azienda, incluse classificazione industriale, dimensioni organizzative, posizione geografica, round di finanziamenti e cifre di ricavi, tra gli altri.
Azienda | Paese | Settore | Dipendenti | Entrate |
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Dice | Stati Uniti | Software Development | 736 | $12M |
EY | Regno Unito | Professional Services | 357K | $45B |
Cognizant Technology Solutions | Stati Uniti | It Services And It Consulting | 341K | $19B |
Accenture | Irlanda | Business Consulting And Services | 738K | $63B |
CVS Health | Stati Uniti | Hospitals And Health Care | 300K | $331B |
IBM | Stati Uniti | It Services And It Consulting | 309K | $61B |
Publicis Sapient | Stati Uniti | Business Consulting And Services | 25K | $2.7B |
Virtusa | Stati Uniti | It Services And It Consulting | 18K | |
PwC | Regno Unito | Professional Services | 328K | $50B |
![]() Santander | Spagna | Banking | 136K | |
Infosys | India | It Services And It Consulting | 315K | $17B |
CGI | Canada | It Services And It Consulting | 89K | $9.5B |
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Statistiche sull'Uso delle Tecnologie e Quota di Mercato
Puoi personalizzare questi dati secondo le tue necessità, filtrando per geografia, settore, dimensione dell'azienda, fatturato, uso della tecnologia, posizioni lavorative e altro ancora. Puoi scaricare i dati in formato Excel o CSV.
Puoi ricevere avvisi per questi dati. Puoi iniziare selezionando la tecnologia che ti interessa e poi riceverai avvisi nella tua casella di posta quando ci sono nuove aziende che utilizzano quella tecnologia.
Puoi esportare i suoi dati in un file Excel, che può essere importato nel tuo CRM. Puoi anche esportare i dati in un'API.
PySpark è utilizzata in 80 paesi
Ci sono 28 alternative a PySpark
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Domande frequenti
I nostri dati provengono da offerte di lavoro raccolte da milioni di aziende. Monitoriamo queste offerte sui siti web delle aziende, sui portali di lavoro e su altre piattaforme di reclutamento. Analizzare le offerte di lavoro offre un metodo affidabile per comprendere le tecnologie impiegate dalle aziende, inclusi i loro strumenti interni.
Aggiorniamo i nostri dati quotidianamente per garantire che tu abbia accesso alle informazioni più aggiornate disponibili. Questo processo di aggiornamento frequente garantisce che le nostre intuizioni e intelligenze riflettano gli ultimi sviluppi e tendenze all'interno dell'industria.
PySpark, che sta per Apache Spark con Python, è un potente sistema di calcolo distribuito di sorgente aperta che consente di elaborare grandi insiemi di dati con velocità ed efficienza. Consente un'integrazione senza soluzione di continuità con Python, rendendolo una scelta popolare tra gli scienziati dei dati e gli ingegneri per le tasche di elaborazione di big data e di analisi. PySpark utilizza le funzionalità del framework di calcolo distribuito di Spark per fornire un'interfaccia utente-friendly attraverso API Python per l'elaborazione di dati scalabili.
PySpark rientra nella categoria degli strumenti di scienza dei dati, específicamente nel regno dell'elaborazione e dell'analisi di big data. Come partecipante chiave nella categoria, PySpark offre funzionalità per la manipolazione dei dati, gli apprendimenti automatici, la gestione di grafi e le trasmissioni di dati in tempo reale, rendendolo uno strumento versatile per varie attività relative ai dati. La sua compatibilità con Python lo rende accessibile a una ampia gamma di utenti con skiilli di programmazione in Python, aumentando la sua popolarità nella comunità di scienza dei dati.
Fondato dalla Apache Software Foundation, PySpark originò come progetto di sorgente aperta mirato a soddisfare la crescente richiesta di strumenti di elaborazione di big data efficienti. Il progetto fu creato per sfruttare le funzionalità di Apache Spark e fornire un API a livello alto per i sviluppatori di Python per costruire applicazioni di dati scalabili e distribuite. Nel corso degli anni, PySpark è evoluto in un tecnologia mature con una comunità florida e sforzi di sviluppo attivi.
In base alla sceneggiata del mercato attuale, PySpark detiene una quota di mercato significativa nella categoria degli strumenti di scienza dei dati a causa delle sue funzionalità robuste e integrazione senza soluzione di continuità con Python. Con la richiesta di soluzioni di elaborazione di big data in continua crescita, l'adozione di PySpark è attesa di continuare a crescere in futuro. Imprese e organizzazioni a dati in crescita stanno sempre di più rivolgendosi a PySpark per l'elaborazione di grandi insiemi di dati, indicando una tendenza positiva nella sua quota di mercato di espansione e rilevanza nel paesaggio di scienza dei dati.
Il tool PySpark è un'utile potente utilizzato largamente dalle società nel campo della Data Science per la sua capacità eccezionale nel gestire compiti di elaborazione di grandescale dati. La sua integrazione liscia con Apache Spark lo rende un'opzione popolare per le organizzazioni che desiderano sfruttare il potenziale dei grandi dati.
PySpark fornisce una scalabilità senza precedenti, permettendo alle aziende di processare volumi enormi di dati in modo efficiente. A differenza degli strumenti di elaborazione dati tradizionali, PySpark può distribuire le calcolazioni su più nodi, abilitando il trattamento dei dati più veloce e l'analisi.
PySpark offre flessibilità nell'elaborazione dei dati supportando vari formati di dati e sorgenti. Le aziende possono lavorare facilmente con diversi tipi di dati senza il bisogno di trasformazioni complesse o di ridisegnazione dei dati. Questa versatilità distingue PySpark dalle tecnologie simili che potrebbero avere limitazioni nel trattare diversi formati di dati.
L'elaborazione in memoria di PySpark offre prestazioni elevate, permettendo l'analisi dei dati e la generazione di informazioni rapide. L'utilizzo di memorizzazione in memoria per l'elaborazione dei dati svolge execution query più veloce e ottimizza prestazioni complessivamente.
Gli API intuitive e l'interfaccia utente di PySpark rendono facile ai ricercatori dati e analisti di lavorare con compiti di elaborazione di dati complessi. Il modello di programmazione basato su Python semplifica gli sforzi di sviluppo e riduce l'apprendimento curve per gli utenti nuovi confronto ad altri strumenti che hanno più sintassi complessa e strutture.
PySpark, un potente framework di elaborazione dati costruito sulle fondamenta di Apache Spark, è largamente adottato da molte società di punta nel campo della Data Science per la sua scalabilità e usabilità. Ecco alcuni studi di caso realistici che mostrano come le società utilizzino PySpark per guidare gli insight e l'innovazione:
Netflix: Netflix, la principale piattaforma di streaming, utilizza intensamente PySpark per elaborare vasti quantitativi di dati relativi alle preferenze degli utenti e alle abitudini della visione. Hanno iniziato a utilizzare PySpark nel 2015 per migliorare l'algoritmo di raccomandazione, consentendo suggerimenti di contenuti personalizzati per i sottoscrittori. Con l'aiuto delle capacità di elaborazione distribuita di PySpark, Netflix può analizzare in modo efficiente grandi quantità di dati, migliorando l'impegno e la retenzione degli utenti.
Airbnb: Airbnb, un mercato online popolare per illoggio e le esperienze turistiche, fa uso di PySpark per compiti di elaborazione e analisi dei dati. Dopo aver adottato PySpark nel 2016, Airbnb è stato in grado di ottimizzare gli algoritmi di ricerca, migliorare le strategie di prezzo e semplificare i processi operativi. Con l'aiuto delle capacità di elaborazione parallela di PySpark, Airbnb può gestire pipeline di dati complessi e estrare insight preziosi per migliorare l'esperienza utente sul loro sito.
Uber: Uber, leader globale nel noleggio di auto e servizi di consegna, dipende da PySpark per l'elaborazione e l'analisi di grandi volumi di dati real-time e storici. Uber ha iniziato a utilizzare PySpark nel 2014 per migliorare l'ottimizzazione delle rotte, gli algoritmi di prezzo in surragement e lo matching tra i conducenti e i passeggeri. Con PySpark, Uber può elaborare dati geospaziali, eseguire compiti di intelligenza artificiale e prendere decisioni informate in diversi aspetti operativi del business.
In conclusione, questi studi di caso esemplificano come società come Netflix, Airbnb e Uber sfruttino PySpark per estrarre il potere dei grandi dati, guidare l'innovazione e migliorare le esperienze utente nel campo della Data Science. Sfruttando le capacità di PySpark, queste società possono mantenere la competitività, prendere decisioni informate e estrarre insight preziosi dai loro archivi dati.
Puoi accedere a un elenco aggiornato di aziende che utilizzano PySpark visitando TheirStack.com. La nostra piattaforma fornisce un database completo di aziende che utilizzano varie tecnologie e strumenti interni.
Fino ad ora, abbiamo dati su 12,024 aziende che utilizzano PySpark.
PySpark è utilizzato da una vasta gamma di organizzazioni in vari settori, inclusi "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". Per un elenco completo di tutti i settori che utilizzano PySpark, si prega di visitare TheirStack.com.
Alcune delle aziende che utilizzano PySpark includono Dice, EY, Cognizant Technology Solutions, Accenture, CVS Health, IBM, Publicis Sapient, Virtusa, PwC, Santander e molte altre. Puoi trovare un elenco completo di 12,024 aziende che utilizzano PySpark su TheirStack.com.
Secondo i nostri dati, PySpark è più popolare in Stati Uniti (4,301 companies), Regno Unito (801 companies), India (510 companies), Spagna (395 companies), Francia (340 companies), Brasile (271 companies), Canada (263 companies), Germania (209 companies), Australia (163 companies), Paesi Bassi (162 companies). Tuttavia, è utilizzato da aziende in tutto il mondo.
Puoi trovare aziende che utilizzano PySpark cercandolo su TheirStack.com. Tracciamo le offerte di lavoro di milioni di aziende e le utilizziamo per scoprire quali tecnologie e strumenti interni stanno utilizzando.