Bedrijven die Apache Spark gebruiken
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.
69,514
bedrijven
Lijst van bedrijven die Apache Spark gebruiken
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
Werknemers61kFinancial ServicesApache SparkHoge betrouwbaarheid
Werknemers412kOmzet$45BProfessional ServicesApache SparkHoge betrouwbaarheid
Werknemers293kComputer Hardware ManufacturingApache SparkHoge betrouwbaarheid
Werknemers244kFinancial ServicesApache SparkHoge betrouwbaarheid
Werknemers14kOmzet$600MSoftware DevelopmentApache SparkHoge betrouwbaarheid
Werknemers730kOmzet$27BIT Services and IT ConsultingApache SparkHoge betrouwbaarheid
Werknemers200kOmzet$75BFinancial ServicesApache SparkHoge betrouwbaarheid
Werknemers760kSoftware DevelopmentApache SparkHoge betrouwbaarheid
Werknemers31kOmzet$31BIT Services and IT ConsultingApache SparkHoge betrouwbaarheid
Werknemers96kOmzet$4.6BEntertainment ProvidersApache SparkHoge betrouwbaarheid
We hebben gegevens over 69,514 bedrijven en gebruikers die Apache Spark gebruiken. Onze lijst van Apache Spark gebruikers en klanten is beschikbaar voor download en is verrijkt met essentiële bedrijfsgegevens, waaronder industrieclassificatie, organisatiegrootte, geografische locatie, financieringsrondes en omzetcijfers, onder andere.
Statistieken over Technologiegebruik en Marktaandeel
Hoe Apache Spark gebruikers te targeten
- Hoe kan ik deze lijst aanpassen?
Je kunt deze gegevens aanpassen aan jouw behoeften door te filteren op geografie, industrie, bedrijfsomvang, omzet, technologiegebruik, vacatures en meer. Je kunt de gegevens downloaden in Excel- of CSV-formaat.
- Hoe word ik gewaarschuwd wanneer bedrijven deze technologie adopteren?
Je kunt meldingen ontvangen voor deze gegevens. Je kunt beginnen door de technologie te selecteren waarin je geïnteresseerd bent en vervolgens ontvang je meldingen in je inbox wanneer er nieuwe bedrijven zijn die die technologie gebruiken.
- Hoe importeer ik deze gegevens in mijn CRM?
Je kunt deze gegevens exporteren naar een Excel-bestand, dat kan worden geïmporteerd in je CRM. Je kunt de gegevens ook exporteren naar een API.
Veelgestelde vragen
Onze gegevens zijn afkomstig van vacatures die verzameld zijn van miljoenen bedrijven. We monitoren deze vacatures op bedrijfswebsites, vacaturebanken en andere wervingsplatforms. Het analyseren van vacatures biedt een betrouwbare methode om te begrijpen welke technologieën bedrijven gebruiken, inclusief hun gebruik van interne tools.
We verversen onze gegevens dagelijks om ervoor te zorgen dat je toegang hebt tot de meest actuele informatie. Dit frequente updateproces garandeert dat onze inzichten en intelligentie de laatste ontwikkelingen en trends binnen de industrie weerspiegelen.
Apache Spark is een krachtig open-source unified analytics-engine ontworpen voor big data verwerking en -analyse. Het biedt een lichtsnel cluster computing-framewerk voor grote schalen data verwerkingsopdrachten. Spark ondersteunt een verscheidenheid aan programmeertalen en biedt hoge niveau-API's in Java, Scala, Python en R. Een van de belangrijkste kenmerken die Apache Spark onderscheidt is zijn in-geheugencoördinatiecapaciteiten, die snelle data verwerking toelaten door data in het geheugen op meerdere knooppunten in een cluster te cacheer.
Apache Spark valt onder de categorie Big Data Tools, specifiek binnen het domein van distributiedataverwerkingskaders. Het excelleert in het verwerken van complexe data verwerkingsopdrachten over grote databestanden door het gebruik te maken van in-geheugencoördinatie en parallel verwerking. Sparks vermogen om eenvoudig te integreren met andere big data technologies zoals Hadoop en diverse data bronnen te ondersteunen, maakt het een universeel middel voor data-engineers en -wetenschappers die aan big data-analyseprojecten werken.
Gesticht in 2009 door onderzoekers aan de UC Berkeley AMPLab, Apache Spark was oorspronkelijk gestimuleerd door de beperkingen van het MapReduce-frame in Hadoop voor iteratieve en interactieve verwerkingsopdrachten. De makers wilden de tekortkomingen van MapReduce door een snellere en efficiëntere data verwerkings-engine te ontwikkelen, wat leidde tot de geboorte van Apache Spark. Sinds zijn introductie heeft Apache Spark significante aandacht genomen in de big data industrie en is het een voorkeur voor organisaties die grote schalen data verwerkingsopdrachten en -analyse taken uitvoeren.
Apache Spark houdt nu een substantiële marktaandeel in de Big Data Tools categorie, met een groeiende trend te verwachten in de toekomst. Aangezien meer bedrijven de belangrijkheid van real-time data verwerking en -analyse erkennen, wordt de vraag naar solide big data tools zoals Apache Spark project omhoog. Met zijn vermogen om diverse data verwerkingslasten efficiënt te verwerken, is Apache Spark waarschijnlijk om een voortdurende groei en adoptie in het big data-analytisch landschap te zien.