使用Apache Spark的公司
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.
使用Apache Spark的公司列表
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
员工数61kFinancial ServicesApache Spark高置信度
员工数412k收入$45BProfessional ServicesApache Spark高置信度
员工数293kComputer Hardware ManufacturingApache Spark高置信度
员工数244kFinancial ServicesApache Spark高置信度
员工数14k收入$600MSoftware DevelopmentApache Spark高置信度
员工数730k收入$27BIT Services and IT ConsultingApache Spark高置信度
员工数200k收入$75BFinancial ServicesApache Spark高置信度
员工数760kSoftware DevelopmentApache Spark高置信度
员工数31k收入$31BIT Services and IT ConsultingApache Spark高置信度
员工数96k收入$4.6BEntertainment ProvidersApache Spark高置信度
我们拥有关于69,514家公司和用户使用Apache Spark的数据。我们的Apache Spark用户和客户列表可供下载，并附有重要的公司信息，包括行业分类、组织规模、地理位置、融资轮次和收入数据等。
技术使用统计和市场份额
如何定位 Apache Spark 用户
- 如何自定义此列表？
您可以根据地理位置、行业、公司规模、收入、技术使用、职位发布等需求自定义此数据。您可以将数据下载为Excel或CSV格式。
- 如何在公司采用此技术时收到通知？
您可以为此数据设置提醒。您可以通过选择您感兴趣的技术开始，当有新公司使用该技术时，您将收到收件箱中的提醒。
- 如何将此数据导入我的CRM？
您可以将此数据导出为Excel文件，然后导入到您的CRM中。您也可以将数据导出到API。
常见问题
我们的数据来源于从数百万家公司收集的职位发布。我们监控公司网站、招聘网站和其他招聘平台上的这些发布。分析职位发布提供了一种可靠的方法来了解公司正在使用的技术，包括他们使用的内部工具。
我们每天刷新数据，以确保您访问的是最新的信息。这一频繁的更新过程保证了我们的洞察和情报反映行业的最新发展和趋势。
Apache Spark 是一个功能强大、开源、统一的分析引擎，旨在处理大规模数据和分析。它提供了一个超高速集群计算框架，以便处理大规模数据。Spark 支持多种编程语言，并提供了高级 API 在 Java、Scala、Python 和 R 中。Apache Spark 的其中一个关键特点是它的内存计算能力，从而使数据处理速度骤快，为跨越多个节点的集群缓存数据。
Apache Spark 位于大数据工具的大类之中、隶属于分布式数据处理框架。它 excels 在处理复杂数据处理任务、跨越大规模数据集，通过内存计算和并行处理。Spark 可以无缝集成其他大数据技术，如 Hadoop，并支持各种数据源，这使它成为 data engineers 和 data scientists 在大数据分析项目中的一个灵活工具。
2009 年由 UC 伯克利 AMPLab 研究员发起，Apache Spark 刚开始起源于 MapReduce 的限制。创建者们旨在解决 MapReduce 缺点，以开发更快、更高效的数据处理引擎，从而诞生了 Apache Spark。自诞生后，Apache Spark 已经获得了significant 提高在大数据行业的份额，并且实际上成为许多组织在进行大规模数据处理和分析任务的首选选择。
Apache Spark 目前在 Big Data Tools 类别中占有得到了substantial 市场份额，并且预期将增长。此外，在企业界开始更多地认可实时数据处理和分析的重要性，对强大的big data 工具的需求将会更增。在处理多种数据处理负载的效率下，Apache Spark 预计将继续在大数据分析环境中看到增长和使用。