Avro を使用している企業
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.
Avro を使用している企業のリスト
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
従業員数200k収益$75BFinancial ServicesAvro信頼度：高
従業員数244kFinancial ServicesAvro信頼度：高
従業員数61kFinancial ServicesAvro信頼度：高
従業員数16kIT Services and IT ConsultingAvro信頼度：高
従業員数94k収益$26BBankingAvro信頼度：高
従業員数68k収益$4.8BIT Services and IT ConsultingAvro信頼度：高
従業員数83収益$3.4MIT Services and IT ConsultingAvro信頼度：高
従業員数37k収益$1.5BIT Services and IT ConsultingAvro信頼度：高
従業員数235k収益$60BHospitals and Health CareAvro信頼度：高
従業員数89k収益$9.5BIT Services and IT ConsultingAvro信頼度：高
当社は、Avro を使用している 5,193 社とユーザーに関するデータを保有しています。当社の Avro ユーザーと顧客リストはダウンロード可能で、業界分類、組織規模、地理的位置、資金調達ラウンド、収益数値などの重要な企業情報が豊富に含まれています。
技術使用統計と市場シェア
Avro ユーザーをターゲットにする方法
- このリストをカスタマイズする方法は？
このデータは、地理、業界、企業規模、収益、技術使用、求人情報などでフィルタリングすることで、ニーズに合わせてカスタマイズできます。データはExcelまたはCSV形式でダウンロード可能です。
- 企業がこの技術を採用した際に通知を受ける方法は？
このデータに対する通知を受け取ることができます。興味のある技術を選択することで、該当技術を使用する新しい企業が現れた際に、受信トレイに通知が届きます。
- このデータをCRMにインポートする方法は？
このデータをExcelファイルにエクスポートし、CRMにインポートすることができます。また、APIにデータをエクスポートすることも可能です。
よくある質問
当社のデータは、数百万の企業から収集した求人情報に基づいています。企業のウェブサイト、求人掲示板、その他の採用プラットフォームでこれらの求人情報を監視しています。求人情報を分析することで、企業がどのような技術を採用しているか、内部ツールの使用を含め、信頼性の高い方法で理解できます。
当社はデータを毎日更新し、最新の情報にアクセスできるようにしています。この頻繁な更新プロセスにより、業界内の最新の動向とトレンドを反映したインサイトとインテリジェンスを保証します。
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.