Aziende che usano 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
aziende
Elenco delle aziende che utilizzano 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
Dipendenti61kFinancial ServicesApache SparkAffidabilità alta
Dipendenti412kFatturato$45BProfessional ServicesApache SparkAffidabilità alta
Dipendenti293kComputer Hardware ManufacturingApache SparkAffidabilità alta
Dipendenti244kFinancial ServicesApache SparkAffidabilità alta
Dipendenti14kFatturato$600MSoftware DevelopmentApache SparkAffidabilità alta
Dipendenti730kFatturato$27BIT Services and IT ConsultingApache SparkAffidabilità alta
Dipendenti200kFatturato$75BFinancial ServicesApache SparkAffidabilità alta
Dipendenti760kSoftware DevelopmentApache SparkAffidabilità alta
Dipendenti31kFatturato$31BIT Services and IT ConsultingApache SparkAffidabilità alta
Dipendenti96kFatturato$4.6BEntertainment ProvidersApache SparkAffidabilità alta
Abbiamo dati su 69,514 aziende e utenti che utilizzano Apache Spark. Il nostro elenco di utenti e clienti di Apache Spark è disponibile per il download e viene arricchito con specifiche aziendali essenziali, tra cui classificazione del settore, dimensione organizzativa, posizione geografica, round di finanziamento e cifre di fatturato, tra gli altri.
Statistiche sull'Uso della Tecnologia e Quota di Mercato
Come mirare agli utenti di Apache Spark
- Come personalizzare questo elenco?
Puoi personalizzare questi dati in base alle tue esigenze filtrando per geografia, settore, dimensione aziendale, fatturato, uso della tecnologia, offerte di lavoro e altro ancora. Puoi scaricare i dati in formato Excel o CSV.
- Come essere avvisati quando le aziende adottano questa tecnologia?
Puoi ricevere avvisi per questi dati. Puoi iniziare selezionando la tecnologia di tuo interesse e riceverai avvisi nella tua casella di posta quando ci sono nuove aziende che utilizzano quella tecnologia.
- Come importare questi dati nel mio CRM?
Puoi esportare questi dati in un file Excel, che può essere importato nel tuo CRM. Puoi anche esportare i dati in un'API.
Domande frequenti
I nostri dati provengono da offerte di lavoro raccolte da milioni di aziende. Monitoriamo queste offerte sui siti web aziendali, bacheche di lavoro e altre piattaforme di reclutamento. Analizzare le offerte di lavoro fornisce un metodo affidabile per comprendere le tecnologie che le aziende stanno impiegando, incluso il loro uso di strumenti interni.
Aggiorniamo i nostri dati quotidianamente per garantire che tu abbia accesso alle informazioni più attuali disponibili. Questo processo di aggiornamento frequente assicura che i nostri approfondimenti e la nostra intelligenza riflettano gli ultimi sviluppi e tendenze all'interno del settore.
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.