Apache Spark을(를) 사용하는 기업
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 Spark을(를) 사용하는 기업 목록
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
직원 수61kFinancial ServicesApache Spark신뢰도 높음
직원 수412k수익$45BProfessional ServicesApache Spark신뢰도 높음
직원 수293kComputer Hardware ManufacturingApache Spark신뢰도 높음
직원 수244kFinancial ServicesApache Spark신뢰도 높음
직원 수14k수익$600MSoftware DevelopmentApache Spark신뢰도 높음
직원 수730k수익$27BIT Services and IT ConsultingApache Spark신뢰도 높음
직원 수200k수익$75BFinancial ServicesApache Spark신뢰도 높음
직원 수760kSoftware DevelopmentApache Spark신뢰도 높음
직원 수31k수익$31BIT Services and IT ConsultingApache Spark신뢰도 높음
직원 수96k수익$4.6BEntertainment ProvidersApache Spark신뢰도 높음
우리는 Apache Spark을(를) 사용하는 69,514개의 기업 및 사용자에 대한 데이터를 보유하고 있습니다. 우리의 Apache Spark 사용자 및 고객 목록은 다운로드 가능하며, 산업 분류, 조직 규모, 지리적 위치, 투자 라운드, 수익 수치 등을 포함한 중요한 회사 세부 정보로 풍부하게 제공됩니다.
기술 사용 통계 및 시장 점유율
Apache Spark 사용자 타겟팅 방법
- 이 목록을 어떻게 맞춤화할 수 있나요?
지리, 산업, 회사 규모, 수익, 기술 사용, 채용 공고 등을 필터링하여 이 데이터를 필요에 맞게 맞춤화할 수 있습니다. 데이터를 Excel 또는 CSV 형식으로 다운로드할 수 있습니다.
- 회사가 이 기술을 채택할 때 어떻게 알림을 받을 수 있나요?
이 데이터에 대한 알림을 받을 수 있습니다. 관심 있는 기술을 선택하면 해당 기술을 사용하는 새로운 회사가 있을 때 받은 편지함으로 알림을 받게 됩니다.
- 이 데이터를 내 CRM에 어떻게 가져올 수 있나요?
이 데이터를 Excel 파일로 내보내 CRM에 가져올 수 있습니다. 또한 데이터를 API로 내보낼 수도 있습니다.
자주 묻는 질문
우리의 데이터는 수백만 개의 기업에서 수집한 채용 공고에서 비롯됩니다. 우리는 기업 웹사이트, 구인 게시판 및 기타 채용 플랫폼에서 이러한 공고를 모니터링합니다. 채용 공고를 분석하는 것은 기업들이 사용하는 기술, 내부 도구 사용을 이해하는 신뢰할 수 있는 방법을 제공합니다.
우리는 최신 정보를 제공하기 위해 데이터를 매일 새로 고칩니다. 이 빈번한 업데이트 과정은 우리의 통찰력과 정보가 산업 내 최신 개발 및 동향을 반영하도록 보장합니다.
에이하스파크는 강력한 오픈소스 연합 분석 엔진으로, 대규모 데이터 처리 및 분석을위한 unified analytics engine입니다. nó는-clustered computing framework를 제공하여 大規模DATA 처리 작업을 수행할 수 있습니다. Spark는 다양한 프로그래밍 언어를 지원하고 Java, Scala, Python 및 R과 같은 고급 API를 제공합니다. Apache Spark는 특히 메모리 저장소에서 캐싱된 데이터를 처리하여 고속의 데이터 처리를 가능하게 하는 인-메모리 컴퓨팅 기능을 특징으로 합니다.
에이하스파크는 대규모 데이터 처리 프레임워크의 일부로, 분산된 데이터 처리 프레임워크를 보여주는 Hadoop과 같은 일반적인 데이터 처리 프레임워크입니다. Spark는 대규모 데이터 집합을 처리하는 복잡한 문제를 해결하는 데 능숙하며, 메모리 저장소에서 데이터를 저장하고 정렬하여 빠른 처리를 가능하게 합니다. Spark는 Hadoop과 같은 일반적인 데이터 기술과도 결합되므로 데이터 엔지니어링과 데이터과학자가 대규모 데이터 분석 프로젝트에서 사용할 수 있습니다.
에이하스파크는 2009년에 UC Berkeley의 AMPLab에서 처음 개발된 것입니다._initially, MapReduce 프레임워크의 제약을 대조하고 복잡한 작업을 처리하는 iterative 및 interactive 프로세싱을 지원하는 빠른 processing engine을 개발하는 데 geared하 였습니다. 이 프로젝트는 MapReduce 프레임워크의 제약을 해결하고, 대규모 데이터 처리를 위한 빠른 엔진을 개발하는 것이었습니다. 이 프로젝트는 Spark를 개발하여, 이제는 소프트웨어화된 데이터 처리 엔진이 됩니다.
에이하스파크는 현재 대규모 데이터 처리工具의 ринку 공유율을 점차 증가하고 있습니다. 새로운 데이터 processing 엔진은 대규모 데이터 처리 프로젝트에 점점 더 중요한 위치를 차지하고 있습니다. Spark는 Diversified data processing workloads를 처리하는 능력이 있습니다. subsequently, Apache Spark는 도전에 대한 기술 해법을 제공할 수 있습니다. Spark의 성장 추세는 장래의 데이터 처리 업무에 추가됩니다.