Question 1

이 데이터의 출처는 무엇인가요?

Accepted Answer

우리의 데이터는 수백만 개의 회사에서 수집된 채용 공고에서 출처를 얻습니다. 우리는 이러한 공고를 회사 웹사이트, 구인 게시판, 기타 채용 플랫폼에서 모니터링합니다. 채용 공고 분석은 회사들이 사용하는 기술과 내부 도구의 사용을 이해하는 신뢰할 수 있는 방법을 제공합니다.

Question 2

데이터는 얼마나 자주 업데이트됩니까?

Accepted Answer

우리는 최신 정보를 제공하기 위해 데이터를 매일 갱신합니다. 이 빈번한 업데이트 과정은 우리의 인사이트와 지능이 업계 내 최신 동향과 발전을 반영하도록 보장합니다.

Question 3

Apache Parquet가 무엇인가요?

Accepted Answer

Apache Parquet is a columnar storage file format that is specifically designed for big data processing frameworks such as Apache Hadoop It provides efficient storage and encoding of data that allows for high levels of compression and encoding schemes to be used resulting in improved query performance over large datasets With its ability to support complex nested data structures and efficient data encoding techniques Apache Parquet has become a popular choice for storing and processing data in big data environments

In the realm of Databases Apache Parquet plays a crucial role in enhancing the performance and efficiency of data storage and processing By organizing data into columns rather than rows Parquet allows for more efficient data retrieval and query processing making it ideal for analytical workloads where specific columns are often accessed more frequently The columnar storage format of Parquet also enables better compression and encoding techniques leading to reduced storage requirements and faster query performance

Apache Parquet was originally developed by the engineers at Cloudera and Twitter in 2013 as an opensource project under the Apache Software Foundation The motivation behind creating Parquet was to address the need for a columnar storage format that could efficiently handle the growing volumes of data generated by big data applications Since its inception Apache Parquet has gained significant adoption in the big data ecosystem due to its performance benefits and compatibility with various data processing frameworks

In terms of current market share Apache Parquet has established itself as a key player in the columnar storage space within the Databases category Its efficient storage and query capabilities have made it a preferred choice for organizations dealing with largescale data processing and analytics With the ongoing trend towards big data adoption and the increasing demand for highperformance data processing solutions the market share of Apache Parquet is expected to grow further as more companies leverage its benefits for their data storage and processing needs

Question 4

Apache Parquet을 사용하는 회사들의 최신 목록을 어떻게 얻을 수 있나요?

Accepted Answer

TheirStack.com를 방문하여 Apache Parquet를 사용하는 회사의 최신 목록에 접근할 수 있습니다. 우리의 플랫폼은 다양한 기술과 내부 도구를 사용하는 회사들의 포괄적인 데이터베이스를 제공합니다.

Question 5

Apache Parquet에는 고객이 몇 명 있나요?

Accepted Answer

현재 우리는 Apache Parquet을 사용하는 446 개 회사에 대한 데이터를 보유하고 있습니다.

Question 6

누가 Apache Parquet를 사용하나요?

Accepted Answer

Apache Parquet은(는) "Software Development", "Software Development", "Entertainment Providers", "Software Development", "Environmental Services", "Software Development", "It Services And It Consulting", "Banking", "It Services And It Consulting"을(를) 포함한 다양한 산업 분야의 조직에 의해 사용됩니다. Apache Parquet을(를) 사용하는 모든 산업의 포괄적인 목록은 TheirStack.com을 방문해 주세요.

Question 7

어떤 회사들이 Apache Parquet를 사용하나요?

Accepted Answer

Apache Parquet을 사용하는 회사 중에는 Dremio, EvolutionIQ, Mind Foundry Limited, Channel 99, Inc., Unlikely AI, AgriCapture, Snowflake, Reqiva Ltd, RBC, INGRITY 등이 있습니다. Apache Parquet을 사용하는 446개의 회사 목록은 TheirStack.com에서 확인할 수 있습니다.

Question 8

Apache Parquet가 가장 많이 사용되는 국가는 어디입니까?

Accepted Answer

우리 데이터에 따르면, Apache Parquet는 미국 (185 companies), 영국 (32 companies), 인도 (12 companies), 프랑스 (11 companies), 독일 (10 companies), 스페인 (9 companies), 오스트레일리아 (8 companies), 캐나다 (8 companies), 스위스 (5 companies), 브라질 (4 companies)에서 가장 인기가 많습니다. 그러나, 그것은 전 세계의 기업들에 의해 사용되고 있습니다.

Question 9

어떻게 Apache Parquet을 사용하는 회사를 찾을 수 있나요?

Accepted Answer

TheirStack.com에서 Apache Parquet을 사용하고 있는 회사를 검색하여 찾을 수 있습니다. 우리는 수백만 개의 회사에서 올라온 채용 공고를 추적하여 그들이 사용하는 기술과 내부 도구를 발견합니다.

Company	Country	Industry	Employees	Revenue
Company name Industry Size Revenue
Company name Industry Size Revenue
Company name Industry Size Revenue
Company name Industry Size Revenue
Company name Industry Size Revenue
Company name Industry Size Revenue
Company name Industry Size Revenue
Company name Industry Size Revenue
Company name Industry Size Revenue
Company name Industry Size Revenue
Company name Industry Size Revenue
Company name Industry Size Revenue

회사	나라	산업	직원	수익	기술
Dremio	미국	Software Development	368	$42M	Apache Parquet
EvolutionIQ	미국	Software Development	194		Apache Parquet
Mind Foundry Limited					Apache Parquet
Channel 99, Inc.	미국	Entertainment Providers			Apache Parquet
Unlikely AI	영국	Software Development			Apache Parquet
AgriCapture	미국	Environmental Services	22		Apache Parquet
Snowflake	미국	Software Development	8.7K	$1.9B	Apache Parquet
Reqiva Ltd		It Services And It Consulting	11		Apache Parquet
RBC	캐나다	Banking	93K	$32B	Apache Parquet
INGRITY	오스트레일리아	It Services And It Consulting	31		Apache Parquet

Apache Parquet를 사용하는 회사들

Apache Parquet 사용자들을 타겟팅하는 방법

Apache Parquet를 사용하는 회사들

Apache Parquet 사용자들을 타겟팅하는 방법

이 데이터의 출처는 무엇인가요?

이 데이터의 출처는 무엇인가요?

데이터는 얼마나 자주 업데이트됩니까?

데이터는 얼마나 자주 업데이트됩니까?

Apache Parquet가 무엇인가요?

Apache Parquet가 무엇인가요?

Apache Parquet을 사용하는 회사들의 최신 목록을 어떻게 얻을 수 있나요?

Apache Parquet을 사용하는 회사들의 최신 목록을 어떻게 얻을 수 있나요?

Apache Parquet에는 고객이 몇 명 있나요?

Apache Parquet에는 고객이 몇 명 있나요?

누가 Apache Parquet를 사용하나요?

누가 Apache Parquet를 사용하나요?

어떤 회사들이 Apache Parquet를 사용하나요?

어떤 회사들이 Apache Parquet를 사용하나요?

Apache Parquet가 가장 많이 사용되는 국가는 어디입니까?

Apache Parquet가 가장 많이 사용되는 국가는 어디입니까?

어떻게 Apache Parquet을 사용하는 회사를 찾을 수 있나요?

어떻게 Apache Parquet을 사용하는 회사를 찾을 수 있나요?

Apache Parquet를 사용하는 회사가 있는 국가들

Apache Parquet를 사용하는 회사 목록

미국

영국

인도

프랑스

독일

스페인

오스트레일리아

캐나다

스위스

브라질

Apache Parquet 대안 및 경쟁자들

MySQL

Oracle

PostgreSQL

Hadoop

MSSQL

Cassandra

Oracle Database

MariaDB

Amazon Aurora

SAP HANA

SQLite

Azure SQL Database

Sybase

HBase

Noms

InfluxDB

IBM DB2

Firebird

Badger

GraphDb

TimescaleDB

CockroachDB

Amazon Relational Database Service (RDS)

ScyllaDB

Oracle 11i

MemSQL

MangoDB

Scylla

Exasol

YugabyteDB

RocksDB

IndexedDB

RavenDB

Riak

Google Cloud Spanner

Heroic

Citus

IBM Informix

MapD

TiDB

Umbra

SAP Sybase

Vitess

Claris FileMaker

Greenplum Database