Company | Country | Industry | Employees | Revenue |
---|---|---|---|---|
| ||||
| ||||
| ||||
| ||||
| ||||
| ||||
| ||||
| ||||
| ||||
| ||||
| ||||
|
62
bedrijven
Technologiegebruikstatistieken en marktaandeel
U kunt deze gegevens aanpassen aan uw behoeften door te filteren op geografie, industrie, bedrijfsomvang, omzet, technologiegebruik, functietitels en meer. U kunt de gegevens downloaden in Excel- of CSV-formaat.
Je kunt meldingen krijgen voor deze gegevens. Je kunt beginnen door de technologie te selecteren waarin je geïnteresseerd bent en dan ontvang je meldingen in je inbox wanneer er nieuwe bedrijven zijn die die technologie gebruiken.
U kunt zijn gegevens exporteren naar een Excel-bestand, dat in uw CRM kan worden geïmporteerd. U kunt de gegevens ook exporteren naar een API.
Apache Spark SQL wordt gebruikt in 71 landen
Er zijn 46 alternatieven voor Apache Spark SQL
35.1k
34.8k
34.8k
12.7k
11.4k
3.5k
2.3k
1.8k
1.3k
974
926
911
879
482
441
407
313
238
181
179
122
114
113
79
61
47
45
37
31
29
29
21
18
10
6
5
4
3
3
2
2
1
1
0
0
0
Download lijst van 62 bedrijven die Apache Spark SQL gebruiken in Australië, inclusief industrie, grootte, locatie, financiering, omzet...
Technology
is any of
Apache Spark SQL
Country
is any of
Australië
Bedrijf | Land | Industrie | Werknemers | Omzet | Technologieën |
---|---|---|---|---|---|
Australië | Software Development | 1.1K | $58M | ![]() Apache Spark SQL | |
Australië | Software Development | 20K | $3.2B | ![]() Apache Spark SQL | |
Australië | It Services And It Consulting | 31 |
| ![]() Apache Spark SQL | |
Australië | Telecommunications | 35K | $14B | ![]() Apache Spark SQL | |
Australië | Human Resources Services | 2 |
| ![]() Apache Spark SQL | |
Australië | Utilities | 2.2K | $6B | ![]() Apache Spark SQL | |
Australië | Financial Services | 36 |
| ![]() Apache Spark SQL | |
Australië | Environmental Services | 31 |
| ![]() Apache Spark SQL | |
Australië | Professional Services | 150 | $20M | ![]() Apache Spark SQL | |
Australië | Machinery Manufacturing | 60K | $16B | ![]() Apache Spark SQL |