Apache Spark を使用している企業
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.
Apache Spark 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\": [
\"spark\"
]
}"Technology
is any of
Apache Spark
従業員数61kFinancial ServicesApache Spark信頼度：高
従業員数412k収益$45BProfessional ServicesApache Spark信頼度：高
従業員数293kComputer Hardware ManufacturingApache Spark信頼度：高
従業員数244kFinancial ServicesApache Spark信頼度：高
従業員数14k収益$600MSoftware DevelopmentApache Spark信頼度：高
従業員数730k収益$27BIT Services and IT ConsultingApache Spark信頼度：高
従業員数200k収益$75BFinancial ServicesApache Spark信頼度：高
従業員数760kSoftware DevelopmentApache Spark信頼度：高
従業員数31k収益$31BIT Services and IT ConsultingApache Spark信頼度：高
従業員数96k収益$4.6BEntertainment ProvidersApache Spark信頼度：高
当社は、Apache Spark を使用している 69,514 社とユーザーに関するデータを保有しています。当社の Apache Spark 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
Apache Spark 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。
Apache Sparkは、パワフルなオープンソースーの統一的アナリティクス・エンジンで、大規模なデータ処理と統計解析用に設計されています。高速クラスター・コンピューティング・フレームワークを提供し、特に大規模なデータ処理 タスクにあります。Sparkは、Java、Scala、Python、Rなどの多くのプログラミング言語をサポートし、高レベルのAPIを提供しています。 Apache Sparkの目立つ特徴の一つは、メモリー内での計算能力です。これにより、メモリーをまたくインメモリーの断続的なデータ処理が可能になります。
Apache Sparkは、Big Data Toolsのカテゴリーに属し、分布型データプロセッシング・フレームワークのなかです。Sparkは、複雑なデータ処理タスクを処理することができ、大量のデータセットにわたるマルチノード クラスターで、並行的にデータをキャッシュできます。Sparkは、他にもBig Data Technologies と統合し、複数のデータソースにアクセスできます。また、データエンジニアやデータサイエンティストがビッグ・データ・アナリティクス・プロジェクトに携わるときにそのややを可能にします。
Apache Sparkは、2009年にカリフォルニア大学バークレー校のAMPLabで開発された。Sparkの誕生は、HadoopのMapReduce フレームワークの制限に対処するために起こりました。MapReduceの制限に対処するためにより速く、効率の良いデータプロセッシング・エンジンを開発することを目指して開始されました。以後、Apache Sparkはビッグ・データ・インダストリーで急速に拡大してくることを証明し、大規模なデータ処理と統計解析のための主なツールになりました。
現在、Apache SparkはBig Data Toolsのカテゴリーで主要なシェアを占めており、今後の期待もあります。企業は、リアルタイムのデータ処理と統計解析の重要性を認識しています。 Apache Sparkの開発は継続し、ビッグ・データ・アナリティクス・ランドスケープにおいて継続的な成長を遂げることになります。