Компании, использующие Apache Spark
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
компании
Список компаний, использующих Apache Spark
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
Сотрудники61kFinancial ServicesApache SparkВысокая уверенность
Сотрудники412kДоход$45BProfessional ServicesApache SparkВысокая уверенность
Сотрудники293kComputer Hardware ManufacturingApache SparkВысокая уверенность
Сотрудники244kFinancial ServicesApache SparkВысокая уверенность
Сотрудники14kДоход$600MSoftware DevelopmentApache SparkВысокая уверенность
Сотрудники730kДоход$27BIT Services and IT ConsultingApache SparkВысокая уверенность
Сотрудники200kДоход$75BFinancial ServicesApache SparkВысокая уверенность
Сотрудники760kSoftware DevelopmentApache SparkВысокая уверенность
Сотрудники31kДоход$31BIT Services and IT ConsultingApache SparkВысокая уверенность
Сотрудники96kДоход$4.6BEntertainment ProvidersApache SparkВысокая уверенность
У нас есть данные о 69,514 компаниях и пользователях, использующих Apache Spark. Наш список пользователей и клиентов Apache Spark доступен для скачивания и обогащен важными характеристиками компаний, включая классификацию отраслей, размер организации, географическое расположение, раунды финансирования и показатели доходов, среди прочего.
Статистика использования технологий и доля рынка
Как нацелиться на пользователей Apache Spark
- Как настроить этот список?
Вы можете настроить эти данные под свои нужды, отфильтровав по географии, отрасли, размеру компании, доходу, использованию технологий, вакансиям и многому другому. Вы можете скачать данные в формате Excel или CSV.
- Как получать уведомления, когда компании внедряют эту технологию?
Вы можете получать уведомления об этих данных. Начните с выбора интересующей вас технологии, и вы будете получать уведомления на свою почту, когда появятся новые компании, использующие эту технологию.
- Как импортировать эти данные в мой CRM?
Вы можете экспортировать эти данные в файл Excel, который можно импортировать в ваш CRM. Также можно экспортировать данные в API.
Часто задаваемые вопросы
Наши данные получены из вакансий, собранных от миллионов компаний. Мы отслеживаем эти вакансии на сайтах компаний, досках объявлений и других платформах для найма. Анализ вакансий предоставляет надежный метод понимания технологий, которые компании используют, включая их внутренние инструменты.
Мы обновляем наши данные ежедневно, чтобы вы имели доступ к самой актуальной информации. Этот частый процесс обновления гарантирует, что наши инсайты и аналитика отражают последние изменения и тенденции в отрасли.
Апач Спарк - мощная открытая платформа для unify аналитики, специально предназначенная для обработки больших объемов данных и анализа. Она обеспечивает быстродействующий кластерный компьютерный фреймворк для задач масштабированного обрабатывания данных. Спарк поддерживает различные языки программирования и предлагает высокоуровневые API для Java, Scala, Python и R.
Один из ключевых признаков, который отличает Апач Спарк, - это его возможности в-memory computing, позволяющие обеспечивать обработку данных лёгкой скорости, кэшируя данные в памяти на behalf о cluster.
Апач Спарк относится к категории средств Big Data Tools и является частью distributed data processing frameworks. Он превосходит в обработке сложных задач обмена данными на больших объемах данных, эксплуатывая возможности памяти и параллельной обработки. Возможность Спарка интегрировать с другими технологиями Big Data, включая Hadoop, и поддерживать различные источники данных делает его удобным инструментом для инженеров данных и гисторов, работающих над проектами анализа данных.
Апач Спарк был основан в 2009 году учёными из УК-Беркели AMPLab researchers. Инициативой была решить неудобства MapReduce framework в Hadoop для итеративной и интерактивной обработки данных. Создатели хотели исправить недостатки MapReduce, разработав быстрее и более эффективный двигатель для обрабатывания данных, что привело к рождению Апач Спарка. С тех пор Апач Спарк получил существенное признание в индустрии big data и стал предпочтительным выбором для организаций, работающих с масштабными хранением и анализом данных.
Апач Спарк в настоящее время занимает значительную долю рынка в категории средств big data, и ожидается, что эта тенденция будет продолжаться в будущем. Как более бизнесы признают важность реального времени обрабатывания данных и аналитики, спрос на robust big data tools like Apache Spark expected grow. С своей возможностью обрабатывать различные задачи обмена данными, Спарк является вероятной возрастет в будущем.