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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
aziende
Abbiamo dati su 32,550 aziende che usano Apache Spark. La nostra lista di clienti Apache Spark 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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Databricks | Stati Uniti | Software Development | 8.8K | $600M |
JPMorgan Chase Bank, N.A. | Stati Uniti | Financial Services | 76K | $135M |
EY | Regno Unito | Professional Services | 357K | $45B |
Dice | Stati Uniti | Software Development | 736 | $12M |
Visa | Stati Uniti | It Services And It Consulting | 26K | $31B |
General Motors | Stati Uniti | Motor Vehicle Manufacturing | 167K | $161B |
Amazon.com Services LLC | Stati Uniti | Retail | 10K | $50M |
![]() Apple | Stati Uniti | Computer Hardware Manufacturing | 293K | |
Walmart | Stati Uniti | Retail | 2.3M | $611B |
IBM | Stati Uniti | It Services And It Consulting | 309K | $61B |
Capital One | Stati Uniti | Financial Services | 56K | $36B |
TikTok | Stati Uniti | Entertainment Providers | 67K | $4.6B |
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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.
Apache Spark è utilizzata in 108 paesi
Ci sono 45 alternative a Apache Spark
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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.
Il motore di analytics unificato open-source Apache Spark è un potentissimo strumento progettato per il trattamento di big data e analytics. Fornisce un framework di programmazione cluster fast tempo stringendo per compiti di trattamento dei dati su larga scala. Spark supporta vari programmi di programmazione e offre API a livello alto in Java, Scala, Python e R. Una delle caratteristiche chiave che rendono Apache Spark unico è la capacità di elaborazione in memoria, che consente l'elaborazione dei dati a velocità lampo, memorizzando i dati in memoria in modo da poter accedere a loro rapidamente all'interno di nodi diversi di un cluster.
Apache Spark rientra nella categoria degli Strumenti di Data Big, specificamente all'interno della sfera delle framework di elaborazione dei dati distribuiti. Esegue con successo compiti di elaborazione dei dati complessi su datastore grandi aprendo all'elaborazione in memoria e parallelismo. La possibilità di Apache Spark di integrarsi facilmente con altre tecnologie di big data come Hadoop e di supportare varie fonti dati lo rendono una scelta versatile per gli ingegneri dati e scienziati dati che lavorano su progetti di analytics di big data.
Fondato nel 2009 dai ricercatori dell'Università della California a Berkeley, il Laboratorio di Amplificazione (AMPLab), Apache Spark è stato originariamente motivato dalle limitazioni del framework MapReduce di Hadoop per l'elaborazione e l'interazione iterativa. I creatori si sono rivolti a sfatare i limiti di MapReduce sviluppando un motore di elaborazione dati più veloce e più efficiente, portando alla nascita di Apache Spark. Da quei tempi, Apache Spark ha ottenuto una grande impennata di popolarità nel settore delle tecnologie di big data e è diventata una scelta preferita per le organizzazioni impegnate nel trattamento di big data e analytics.
Attualmente, Apache Spark detiene una quota di mercato sostanziale nella categoria degli Strumenti di Data Big e una tendenza crescente è prevista nel futuro. Poiché più società riconoscono l'importanza dell'elaborazione dei dati in tempo reale e analytics, il bisogno di strumenti robusti di big data come Apache Spark è previsto aumentare. Con la sua capacità di trattare lavori di elaborazione dei dati diversi con efficienza, Apache Spark è probabile che veda un aumento di adozione nella land-scape delle analytics di big data.
Il motore di elaborazione dei dati Apache Spark è un'utile strumento di grande potenza ampiamente utilizzato dalle aziende per semplificare e migliorare i loro workflow di analisi dei dati. Con le sue velocità di elaborazione elettrizzanti e capacità estremamente versatili, Apache Spark è diventato la scelta obbligata per le organizzazioni che cercano di estrarre il potenziale massimo dai loro dati.
L'elaborazione in-memoria di Apache Spark consente un'elaborazione dei dati significativamente più veloce rispetto ai sistemi di elaborazione tradizionali basati su disco. Questo vantaggio di velocità consente l'elaborazione dei dati in tempo reale e la prende decisioni più rapide, concedendo alle aziende un vantaggio competitivo nel paesaggio d'affari in rapido cambiamento.
Apache Spark offre scalabilità senza intoppi, consentendo alle aziende di scalare le loro capacità di elaborazione dei dati in base alle loro esigenze. Questa flessibilità rende ideale per il maneggiare dati più grandi e carichi di lavoro spigolosi senza compromettere le prestazioni o incurring costi di infrastruttura significativi.
Apache Spark fornisce un insieme completo di librerie e strumenti per l'analisi avanzata, incluso il processamento di machine learning e processamento di grafi. Questa soluzione tutto-a-tutto elimina la necessità delle aziende di utilizzare strumenti dispersi, semplificando i loro processi di analisi e promuovendo la collaborazione tra i team.
Con meccanismi di tolleranza ai guasti integrati, Apache Spark garantisce la consistenza e la reattività dei dati anche in caso di errori dei nodi. Questo robusto meccanismo di tolleranza ai guasti riduce il rischio di perdita dei dati o di interruzioni del processamento, offrendo alle aziende la pace d'animo quando si tratta di operazioni di processamento di dati critico.
La combinazione unica di velocità, scalabilità, analisi avanzate e tolleranza ai guasti di Apache Spark la rende diversa dalle tecnologie simili, rendendola la scelta top per le aziende che cercano di estrarre il potere dei grandi dati in modo efficiente e efficace.
Apache Spark è uno strumento potente molto utilizzato dalle diverse società di diverse industrie per elaborare dati a grande scala con efficienza. Ecco alcuni studi di caso reale che dimostrano come le società utilizino Apache Spark nelle loro operazioni:
1. Netflix Netflix, un giocatore prominente nel settore dell'intrattenimento, utilizza Apache Spark per ottimizzare gli algoritmi di raccomandazione. Utilizzando le capacità di calcolo distribuito di Spark, Netflix può analizzare grandi quantità di dati utente per personalizzare le raccomandazioni di visualizzazione per i suoi sottoscrittori. La società iniziò ad utilizzare Apache Spark nel 2014.
2. Airbnb Airbnb, una piattaforma online di disponibilità di alloggi e esperienze di turismo, utilizza Apache Spark per elaborare e analizzare i dati. Utilizzando le capacità di elaborazione in memoria di Spark, Airbnb può gestire masse di dati enormi in modo efficace, consentendo loro di migliorare la funzionalità di ricerca e l'esperienza utente sul loro sito. Airbnb integrò Apache Spark nel proprio stack tecnologico nel 2015.
3. Verizon Verizon, un conglomerato di tecnologie di comunicazione multinational, utilizza Apache Spark per l'elaborazione e l'analisi di dati in tempo reale. Grazie ai finanziamenti di Spark in tempo reale, Verizon può elaborare e analizzare i dati che scorrono continua mente da diverse sorgenti, consentendo loro di prendere decisioni informate velocemente in aree come l'ottimizzazione della rete e il servizio al cliente. Verizon adottò Apache Spark nel 2013.
Questi studi di caso evidenziano come società come Netflix, Airbnb e Verizon utilizzeranno Apache Spark all'interno delle loro infrastrutture tecniche per innovare, migliorare l'esperienza utente e ottenere vantaggi dal big data analytics. Sfruttando Apache Spark all'interno delle loro operazioni, queste organizzazioni sono riuscite a sfruttare il potere dell'analisi dei dati.
Puoi accedere a un elenco aggiornato di aziende che utilizzano Apache Spark 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 32,550 aziende che utilizzano Apache Spark.
Apache Spark è utilizzato da una vasta gamma di organizzazioni in vari settori, inclusi "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". Per un elenco completo di tutti i settori che utilizzano Apache Spark, si prega di visitare TheirStack.com.
Alcune delle aziende che utilizzano Apache Spark includono Databricks, JPMorgan Chase Bank, N.A., EY, Dice, Visa, General Motors, Amazon.com Services LLC, Apple, Walmart, IBM e molte altre. Puoi trovare un elenco completo di 32,550 aziende che utilizzano Apache Spark su TheirStack.com.
Secondo i nostri dati, Apache Spark è più popolare in Stati Uniti (11,347 companies), Regno Unito (1,996 companies), India (1,082 companies), Francia (1,048 companies), Spagna (826 companies), Germania (788 companies), Canada (758 companies), Brasile (507 companies), Australia (395 companies), Paesi Bassi (339 companies). Tuttavia, è utilizzato da aziende in tutto il mondo.
Puoi trovare aziende che utilizzano Apache Spark 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.