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Hadoop - 世界市場シェアとランキング、全体売上高と需要予測 2025-2031

Hadoop - 世界市場シェアとランキング、全体売上高と需要予測 2025-2031


Hadoop - Global Market Share and Ranking, Overall Sales and Demand Forecast 2025-2031

Hadoopの世界市場規模は、2024年には4億6,100万米ドルと推定され、2031年には1億7,196万米ドルに再調整され、予測期間2025-2031年のCAGRは20.8%と予測されている。 Apache Software Foundationが開発したApache ... もっと見る

 

 

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QYResearch
QYリサーチ
2025年10月15日 US$3,950
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サマリー

Hadoopの世界市場規模は、2024年には4億6,100万米ドルと推定され、2031年には1億7,196万米ドルに再調整され、予測期間2025-2031年のCAGRは20.8%と予測されている。
Apache Software Foundationが開発したApache Hadoopは、コモディティ・ハードウェアのクラスタ上でデータを保存し、アプリケーションを実行するためのオープンソース・ソフトウェア・フレームワークである。あらゆる種類のデータに対応する大容量ストレージ、膨大な処理能力、事実上無限の同時タスクやジョブを処理する能力を提供する。ベースとなるApache Hadoopフレームワークは、以下のモジュールで構成されている:Hadoop Common - 他のHadoopモジュールに必要なライブラリとユーティリティが含まれています。 Hadoop Distributed File System (HDFS) - コモディティマシン上にデータを格納する分散ファイルシステムで、クラスタ全体で非常に高い集約帯域幅を提供します。Hadoop YARN - クラスタ内のコンピューティングリソースを管理し、ユーザーのアプリケーションのスケジューリングに使用するためのプラットフォームです。

市場発展の機会と主な推進要因
中国のHadoop市場は前例のない成長機会を迎えている。この成長の原動力となっているのは、主に国の強力な政策支援である。さまざまなレベルの政府が、減税、資金援助、工業団地の建設などの措置を通じて、実質的な勢いを与えている。同時に、企業のデジタルトランスフォーメーションの加速により、金融、インターネット、通信などの分野で大規模データ処理の需要が急増し、Hadoop技術が中核インフラとして確立している。さらに、技術の融合と革新が市場の可能性を拡大している。Hadoopとクラウドコンピューティング、人工知能、エッジコンピューティングの統合は、リアルタイムのデータ処理能力を高めるだけでなく、インテリジェント分析や予知保全など、新たな高価値アプリケーションシナリオを生み出す。

市場の課題、リスク、阻害要因
有望な展望にもかかわらず、Hadoop市場は複数の課題に直面している。分散システムの構成、最適化、保守には高度に専門化された人材が必要であるため、技術的な複雑さが主なハードルとなっている。現在、市場ではそのような専門家が不足しており、企業の人的資源とトレーニングコストを押し上げている。従来のMapReduceモデルは、低レイテンシのタスク処理に欠点があり、極めて高いリアルタイム性を要求されるアプリケーションの要求を満たすことが難しい。データ・セキュリティとプライバシー保護に関するリスクの増大が顕著になってきている。データ漏洩事件が頻発し、規制が厳格に施行される中、企業はデータの暗号化とアクセス制御メカニズムの強化に、より多くのリソースを投資しなければならない。さらに、新興のコンピューティング・フレームワークは、優れたパフォーマンスとよりユーザーフレンドリーなエクスペリエンスで市場シェアを競うため、競争圧力が強まっている。

ダウンストリームの需要動向
下流産業からの Hadoop 需要は、爆発的な成長と多様化を遂げています。金融業界は Hadoop アプリケーションの中核分野となっており、リアルタイムの取引監視、不正検出、顧客信用評価に Hadoop を活用して、リスク管理と業務効率を高めています。インターネット企業は、Hadoop を利用してユーザーの行動データを処理し、正確な広告ターゲティングやパーソナライズされたレコメンデーションを行うことで、ユーザー・エクスペリエンスとプラットフォーム・エンゲージメントを大幅に向上させています。製造業におけるインテリジェントな変革が新たな需要の波となっている。企業は、Hadoopを通じて生産データと設備の稼働状況を分析し、サプライチェーン管理の最適化と予知保全の実現を目指している。政府機関や公共サービスも成長のホットスポットとなっている。スマートシティ、インテリジェント交通、公衆衛生モニタリングに関連するプロジェクトでは、大規模データの統合と分析にHadoopが広く採用され、公共ガバナンスの効率とサービスレベルの向上が図られている。
本レポートでは、Hadoopの世界市場について、地域別・国別、タイプ別、用途別の分析とともに、総売上高、主要企業の市場シェア、ランキングを中心に包括的に紹介することを目的としています。
Hadoopの市場規模、推計、予測は、2024年を基準年として、2020年から2031年までの期間の履歴データと予測データを売上高(百万ドル)で提供しています。定量的および定性的な分析により、読者がビジネス/成長戦略を策定し、市場競争状況を評価し、現在の市場における自社のポジションを分析し、Hadoopに関する十分な情報に基づいたビジネス上の意思決定を行えるよう支援します。

市場区分
企業別
クラウドリア
ホートンワークス
MapRテック
Dell/EMC/Pivotal
IBM
マイクロソフト
アマゾン ウェブ サービス
マークロジック
シスコシステムズ
日立データシステムズ
テラデータ・コーポレーション
タイプ別セグメント
クラウドベース
オンプレミス
アプリケーション別
製造業
小売
金融
政府機関
その他
地域別
北米
米国
カナダ
アジア太平洋
中国
日本
韓国
東南アジア
インド
オーストラリア
その他のアジア太平洋地域
ヨーロッパ
ドイツ
フランス
英国
イタリア
オランダ
北欧諸国
その他のヨーロッパ
ラテンアメリカ
メキシコ
ブラジル
その他のラテンアメリカ
中東・アフリカ
トルコ
サウジアラビア
アラブ首長国連邦
その他のMEA
各章の概要
第1章: レポートのスコープ、世界の総市場規模を紹介します。本章ではまた、市場ダイナミクス、市場の最新動向、市場の推進要因と制限要因、業界のメーカーが直面する課題とリスク、業界の関連政策の分析を提供します。
第2章:Hadoop企業の競争環境、収益市場シェア、最新の開発計画、合併・買収情報などを詳細に分析。
第3章:様々な市場セグメントをタイプ別に分析し、各市場セグメントの市場規模や発展の可能性を網羅し、読者が様々な市場セグメントにおけるブルーオーシャン市場を見つけるのに役立ちます。
第4章:アプリケーション別の様々な市場セグメントの分析を提供し、各市場セグメントの市場規模と発展の可能性をカバーし、読者が異なる下流市場のブルーオーシャン市場を見つけるのを助ける。
第5章:地域レベルでのHadoopの収益。各地域の市場規模と発展可能性を定量的に分析し、世界各国の市場発展、将来発展見込み、市場空間、市場規模を紹介しています。
第6章:国別Hadoopの収益。各国・地域のタイプ別、アプリケーション別のシグメイトデータを提供している。
第7章:主要企業のプロファイルを提供し、製品収益、売上総利益率、製品紹介、最近の開発など、市場における主要企業の基本的な状況を詳細に紹介する。
第8章:産業の上流と下流を含む産業チェーンの分析。
第9章:結論


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目次

1 市場の概要
1.1 Hadoop製品紹介
1.2 世界のHadoop市場規模予測(2020年~2031年)
1.3 Hadoop市場の動向と促進要因
1.3.1 Hadoop業界の動向
1.3.2 Hadoop市場の促進要因と機会
1.3.3 Hadoop市場の課題
1.3.4 Hadoop市場の阻害要因
1.4 前提条件と限界
1.5 研究目的
1.6 考慮した年
2 企業別競合分析
2.1 世界のHadoopプレイヤーの収益ランキング(2024年)
2.2 世界のHadoop企業別収益ランキング(2020-2025)
2.3 主要企業のHadoop製造拠点分布と本社
2.4 主要企業の提供するHadoop製品
2.5 主要企業のHadoop量産開始時期
2.6 Hadoop市場の競合分析
2.6.1 Hadoop市場の集中率(2020年~2025年)
2.6.2 2024年におけるHadoop売上高世界上位5社および10社
2.6.3 企業タイプ別(ティア1、ティア2、ティア3)&(2024年時点のHadoop売上高に基づく)世界の上位企業
2.7 M&A、事業拡大
3 タイプ別セグメント
3.1 タイプ別紹介
3.1.1 クラウドベース
3.1.2 オンプレミス型
3.2 世界のHadoopタイプ別販売額
3.2.1 世界のHadoopのタイプ別販売額(2020年 VS 2024年 VS 2031年)
3.2.2 世界のHadoop売上金額、タイプ別(2020年~2031年)
3.2.3 世界のHadoop販売額、タイプ別(%)(2020~2031年)
4 アプリケーション別セグメント
4.1 アプリケーション別の紹介
4.1.1 製造業
4.1.2 小売
4.1.3 金融
4.1.4 官公庁
4.1.5 その他
4.2 世界のHadoopアプリケーション別販売額
4.2.1 世界のHadoopのアプリケーション別販売額(2020年 VS 2024年 VS 2031年)
4.2.2 世界のHadoop販売額、アプリケーション別(2020年~2031年)
4.2.3 世界のHadoop販売額、アプリケーション別(%)(2020-2031)
5 地域別セグメント
5.1 世界のHadoop地域別販売額
5.1.1 世界のHadoop地域別販売額:2020年 VS 2024年 VS 2031年
5.1.2 世界の地域別Hadoop販売額 (2020-2025)
5.1.3 世界の地域別Hadoop販売額 (2026-2031)
5.1.4 世界の地域別Hadoop販売額(%)、(2020-2031)
5.2 北米
5.2.1 北米Hadoop販売額、2020-2031年
5.2.2 北米Hadoopの国別販売額(%)、2024年VS2031年
5.3 欧州
5.3.1 欧州Hadoop販売額、2020-2031年
5.3.2 欧州Hadoop国別販売額(%)、2024年VS 2031年
5.4 アジア太平洋
5.4.1 アジア太平洋地域のHadoop販売額、2020-2031年
5.4.2 アジア太平洋地域のHadoop売上金額:地域別(%)、2024年VS 2031年
5.5 南米
5.5.1 南米のHadoop販売額、2020~2031年
5.5.2 南米の国別Hadoop売上金額(%)、2024年 VS 2031年
5.6 中東・アフリカ
5.6.1 中東&アフリカHadoop販売額、2020~2031年
5.6.2 中東・アフリカHadoop国別販売額(%)、2024年VS 2031年
6 主要国/地域別セグメント
6.1 主要国/地域別Hadoop販売額の成長動向、2020年VS2024年VS2031年
6.2 主要国・地域のHadoop販売額、2020年~2031年
6.3 米国
6.3.1 米国Hadoop販売額、2020-2031年
6.3.2 米国におけるHadoopのタイプ別販売額(%)、2024年 VS 2031年
6.3.3 米国 Hadoop アプリケーション別販売額、2024 VS 2031
6.4 欧州
6.4.1 欧州Hadoop販売額、2020-2031年
6.4.2 欧州 Hadoop 販売額:タイプ別 (%), 2024 VS 2031
6.4.3 欧州 Hadoop アプリケーション別販売額、2024 年 VS 2031 年
6.5 中国
6.5.1 中国Hadoop販売額、2020-2031年
6.5.2 中国 Hadoop 販売額:タイプ別 (%), 2024 VS 2031
6.5.3 アプリケーション別Hadoop販売額、2024年VS 2031年
6.6 日本
6.6.1 日本 Hadoop 販売額、2020-2031 年
6.6.2 日本 Hadoop 販売額:タイプ別 (%), 2024 VS 2031
6.6.3 日本 Hadoop アプリケーション別販売額、2024 年 VS 2031 年
6.7 韓国
6.7.1 韓国 Hadoop 売上額、2020-2031 年
6.7.2 韓国 Hadoop 売上金額:タイプ別 (%)、2024 VS 2031
6.7.3 韓国 Hadoop 販売額:アプリケーション別、2024 VS 2031
6.8 東南アジア
6.8.1 東南アジアHadoop販売額、2020年~2031年
6.8.2 東南アジアHadoopタイプ別販売額(%)、2024 VS 2031
6.8.3 東南アジアHadoop販売額(用途別)、2024年VS 2031年
6.9 インド
6.9.1 インド Hadoop 売上金額、2020-2031
6.9.2 インド Hadoop 売上金額:タイプ別 (%)、2024 VS 2031
6.9.3 インド Hadoop 用途別販売額、2024 VS 2031
7 企業プロファイル
7.1 Cloudrea
7.1.1 Cloudreaのプロフィール
7.1.2 Cloudreaの主要事業
7.1.3 CloudreaのHadoop製品、サービス、ソリューション
7.1.4 Cloudrea Hadoopの収益(US$ Million) & (2020-2025)
7.1.5 Cloudreaの最近の動向
7.2 Hortonworks
7.2.1 Hortonworksプロフィール
7.2.2 Hortonworksの主な事業
7.2.3 Hortonworks Hadoop製品、サービス、ソリューション
7.2.4 Hortonworks Hadoopの収益(百万米ドル)&(2020-2025)
7.2.5 Hortonworksの最近の動向
7.3 MapR Tech
7.3.1 MapR Techプロフィール
7.3.2 MapR Techの主要事業
7.3.3 MapR Tech Hadoop製品、サービス、ソリューション
7.3.4 MapR Tech Hadoopの収益(US$ Million) & (2020-2025)
7.3.5 MapR Techの最近の動向
7.4 Dell/EMC/Pivotal
7.4.1 Dell/EMC/Pivotalプロフィール
7.4.2 Dell/EMC/Pivotalの主要事業
7.4.3 Dell/EMC/PivotalのHadoop製品、サービス、ソリューション
7.4.4 Dell/EMC/Pivotal Hadoopの収益(百万米ドル) & (2020-2025)
7.4.5 Dell/EMC/Pivotalの最近の動向
7.5 IBM
7.5.1 IBMプロフィール
7.5.2 IBMの主な事業
7.5.3 IBM Hadoop製品、サービス、ソリューション
7.5.4 IBM Hadoopの収益(百万米ドル)&(2020-2025年)
7.5.5 IBMの最近の動向
7.6 マイクロソフト
7.6.1 マイクロソフトのプロフィール
7.6.2 マイクロソフトの主な事業
7.6.3 Microsoft Hadoop 製品、サービス、ソリューション
7.6.4 マイクロソフトHadoopの収益(百万米ドル)&(2020-2025)
7.6.5 マイクロソフトの最近の動向
7.7 アマゾン ウェブ サービス
7.7.1 アマゾン・ウェブ・サービスのプロフィール
7.7.2 アマゾン・ウェブ・サービスの主な事業
7.7.3 Amazon Web Services Hadoop 製品、サービス、ソリューション
7.7.4 Amazon Web Services Hadoopの収益(百万米ドル)&(2020-2025)
7.7.5 アマゾン・ウェブ・サービスの最近の動向
7.8 マークロジック
7.8.1 MarkLogicプロフィール
7.8.2 MarkLogicの主な事業
7.8.3 MarkLogic Hadoop製品、サービス、ソリューション
7.8.4 MarkLogic Hadoopの収益(百万米ドル)&(2020年~2025年)
7.8.5 MarkLogicの最近の動向
7.9 シスコシステムズ
7.9.1 シスコシステムズのプロフィール
7.9.2 シスコシステムズの主な事業
7.9.3 シスコシステムズのHadoop製品、サービス、ソリューション
7.9.4 シスコシステムズのHadoop収益(百万米ドル)&(2020-2025年)
7.9.5 シスコシステムズの最近の動向
7.10 日立データシステムズ
7.10.1 日立データシステムズ プロフィール
7.10.2 日立データシステムズの主な事業
7.10.3 日立データシステムズのHadoop製品、サービスおよびソリューション
7.10.4 日立データシステムズ Hadoopの売上高(百万米ドル) & (2020-2025)
7.10.5 日立データシステムズの最近の動向
7.11 テラデータ・コーポレーション
7.11.1 テラデータ・コーポレーション プロフィール
7.11.2 テラデータ・コーポレーションの主な事業
7.11.3 テラデータ・コーポレーションのHadoop製品、サービス、ソリューション
7.11.4 テラデータ・コーポレーション Hadoop の収益(百万米ドル) & (2020-2025)
7.11.5 テラデータコーポレーションの最近の動向
8 産業チェーン分析
8.1 Hadoop 産業チェーン
8.2 Hadoopの上流分析
8.2.1 主要原材料
8.2.2 主要原材料サプライヤー
8.2.3 製造コスト構造
8.3 中流の分析
8.4 ダウンストリーム分析(顧客分析)
8.5 販売モデルと販売チャネル
8.5.1 Hadoopの販売モデル
8.5.2 販売チャネル
8.5.3 Hadoopの販売業者
9 調査結果と結論
10 付録
10.1 調査方法
10.1.1 方法論/調査アプローチ
10.1.1.1 調査プログラム/設計
10.1.1.2 市場規模の推定
10.1.1.3 市場分解とデータ三角測量
10.1.2 データソース
10.1.2.1 二次情報源
10.1.2.2 一次情報源
10.2 著者詳細
10.3 免責事項

 

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Summary

The global market for Hadoop was estimated to be worth US$ 4661 million in 2024 and is forecast to a readjusted size of US$ 17196 million by 2031 with a CAGR of 20.8% during the forecast period 2025-2031.
Hadoop, the Apache Hadoop developed by Apache Software Foundation, is an open-source software framework for storing data and running applications on clusters of commodity hardware. It provides massive storage for any kind of data, enormous processing power and the ability to handle virtually limitless concurrent tasks or jobs. The base Apache Hadoop framework is composed of the following modules: Hadoop Common – contains libraries and utilities needed by other Hadoop modules Hadoop Distributed File System (HDFS) – a distributed file-system that stores data on commodity machines, providing very high aggregate bandwidth across the cluster; Hadoop YARN – a platform responsible for managing computing resources in clusters and using them for scheduling users' applications; and Hadoop MapReduce – an implementation of the MapReduce programming model for large-scale data processing.

Market Development Opportunities & Main Driving Factors
The Chinese Hadoop market is ushering in unprecedented growth opportunities. This growth is primarily fueled by strong national policy support. Various levels of government provide substantial momentum through measures such as tax reductions, funding support, and the construction of industrial parks. Concurrently, the acceleration of enterprise digital transformation is driving surging demand for massive data processing in sectors like finance, internet, and telecommunications, establishing Hadoop technology as core infrastructure. Furthermore, technological convergence and innovation are expanding market potential. The integration of Hadoop with cloud computing, artificial intelligence, and edge computing not only enhances real-time data processing capabilities but also spawns new high-value application scenarios such as intelligent analytics and predictive maintenance.

Market Challenges, Risks, & Restraints
Despite the promising prospects, the Hadoop market faces multiple challenges. Technical complexity is a primary hurdle, as configuring, optimizing, and maintaining distributed systems require highly specialized talent. The current shortage of such professionals in the market drives up human resources and training costs for enterprises. Limitations in real-time data processing also pose a significant constraint; the traditional MapReduce model shows shortcomings in handling low-latency tasks, making it difficult to meet the demands of applications with extremely high real-time requirements. Increasing risks related to data security and privacy protection are becoming prominent. With frequent data breach incidents and the strict enforcement of regulations, companies must invest more resources in strengthening data encryption and access control mechanisms. Additionally, competitive pressure from emerging computing frameworks is intensifying, as they compete for market share with superior performance and more user-friendly experiences.

Downstream Demand Trends
Demand for Hadoop from downstream industries is experiencing explosive growth and diversification. The financial sector has become a core area for Hadoop applications, utilizing it for real-time transaction monitoring, fraud detection, and customer credit assessment to enhance risk control and operational efficiency. Internet companies rely on Hadoop to process user behavior data for precise advertising targeting and personalized recommendations, significantly improving user experience and platform engagement. Intelligent transformation in manufacturing is driving a new wave of demand; enterprises analyze production data and equipment operational status through Hadoop to optimize supply chain management and achieve predictive maintenance. Government and public services have also become hotspots for growth. Projects related to smart cities, intelligent transportation, and public health monitoring widely adopt Hadoop for large-scale data integration and analysis to improve public governance efficiency and service levels.
This report aims to provide a comprehensive presentation of the global market for Hadoop, focusing on the total sales revenue, key companies market share and ranking, together with an analysis of Hadoop by region & country, by Type, and by Application.
The Hadoop market size, estimations, and forecasts are provided in terms of sales revenue ($ millions), considering 2024 as the base year, with history and forecast data for the period from 2020 to 2031. With both quantitative and qualitative analysis, to help readers develop business/growth strategies, assess the market competitive situation, analyze their position in the current marketplace, and make informed business decisions regarding Hadoop.

Market Segmentation
By Company
Cloudrea
Hortonworks
MapR Tech
Dell/EMC/Pivotal
IBM
Microsoft
Amazon Web Services
MarkLogic
Cisco Systems
Hitachi Data Systems
Teradata Corporation
Segment by Type
Cloud-based
On-premises
Segment by Application
Manufacturing
Retail
Financial
Government
Others
By Region
North America
United States
Canada
Asia-Pacific
China
Japan
South Korea
Southeast Asia
India
Australia
Rest of Asia-Pacific
Europe
Germany
France
U.K.
Italy
Netherlands
Nordic Countries
Rest of Europe
Latin America
Mexico
Brazil
Rest of Latin America
Middle East & Africa
Turkey
Saudi Arabia
UAE
Rest of MEA
Chapter Outline
Chapter 1: Introduces the report scope of the report, global total market size. This chapter also provides the market dynamics, latest developments of the market, the driving factors and restrictive factors of the market, the challenges and risks faced by manufacturers in the industry, and the analysis of relevant policies in the industry.
Chapter 2: Detailed analysis of Hadoop company competitive landscape, revenue market share, latest development plan, merger, and acquisition information, etc.
Chapter 3: Provides the analysis of various market segments by Type, covering the market size and development potential of each market segment, to help readers find the blue ocean market in different market segments.
Chapter 4: Provides the analysis of various market segments by Application, covering the market size and development potential of each market segment, to help readers find the blue ocean market in different downstream markets.
Chapter 5: Revenue of Hadoop in regional level. It provides a quantitative analysis of the market size and development potential of each region and introduces the market development, future development prospects, market space, and market size of each country in the world.
Chapter 6: Revenue of Hadoop in country level. It provides sigmate data by Type, and by Application for each country/region.
Chapter 7: Provides profiles of key players, introducing the basic situation of the main companies in the market in detail, including product revenue, gross margin, product introduction, recent development, etc.
Chapter 8: Analysis of industrial chain, including the upstream and downstream of the industry.
Chapter 9: Conclusion.



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Table of Contents

1 Market Overview
1.1 Hadoop Product Introduction
1.2 Global Hadoop Market Size Forecast (2020-2031)
1.3 Hadoop Market Trends & Drivers
1.3.1 Hadoop Industry Trends
1.3.2 Hadoop Market Drivers & Opportunity
1.3.3 Hadoop Market Challenges
1.3.4 Hadoop Market Restraints
1.4 Assumptions and Limitations
1.5 Study Objectives
1.6 Years Considered
2 Competitive Analysis by Company
2.1 Global Hadoop Players Revenue Ranking (2024)
2.2 Global Hadoop Revenue by Company (2020-2025)
2.3 Key Companies Hadoop Manufacturing Base Distribution and Headquarters
2.4 Key Companies Hadoop Product Offered
2.5 Key Companies Time to Begin Mass Production of Hadoop
2.6 Hadoop Market Competitive Analysis
2.6.1 Hadoop Market Concentration Rate (2020-2025)
2.6.2 Global 5 and 10 Largest Companies by Hadoop Revenue in 2024
2.6.3 Global Top Companies by Company Type (Tier 1, Tier 2, and Tier 3) & (based on the Revenue in Hadoop as of 2024)
2.7 Mergers & Acquisitions, Expansion
3 Segmentation by Type
3.1 Introduction by Type
3.1.1 Cloud-based
3.1.2 On-premises
3.2 Global Hadoop Sales Value by Type
3.2.1 Global Hadoop Sales Value by Type (2020 VS 2024 VS 2031)
3.2.2 Global Hadoop Sales Value, by Type (2020-2031)
3.2.3 Global Hadoop Sales Value, by Type (%) (2020-2031)
4 Segmentation by Application
4.1 Introduction by Application
4.1.1 Manufacturing
4.1.2 Retail
4.1.3 Financial
4.1.4 Government
4.1.5 Others
4.2 Global Hadoop Sales Value by Application
4.2.1 Global Hadoop Sales Value by Application (2020 VS 2024 VS 2031)
4.2.2 Global Hadoop Sales Value, by Application (2020-2031)
4.2.3 Global Hadoop Sales Value, by Application (%) (2020-2031)
5 Segmentation by Region
5.1 Global Hadoop Sales Value by Region
5.1.1 Global Hadoop Sales Value by Region: 2020 VS 2024 VS 2031
5.1.2 Global Hadoop Sales Value by Region (2020-2025)
5.1.3 Global Hadoop Sales Value by Region (2026-2031)
5.1.4 Global Hadoop Sales Value by Region (%), (2020-2031)
5.2 North America
5.2.1 North America Hadoop Sales Value, 2020-2031
5.2.2 North America Hadoop Sales Value by Country (%), 2024 VS 2031
5.3 Europe
5.3.1 Europe Hadoop Sales Value, 2020-2031
5.3.2 Europe Hadoop Sales Value by Country (%), 2024 VS 2031
5.4 Asia Pacific
5.4.1 Asia Pacific Hadoop Sales Value, 2020-2031
5.4.2 Asia Pacific Hadoop Sales Value by Region (%), 2024 VS 2031
5.5 South America
5.5.1 South America Hadoop Sales Value, 2020-2031
5.5.2 South America Hadoop Sales Value by Country (%), 2024 VS 2031
5.6 Middle East & Africa
5.6.1 Middle East & Africa Hadoop Sales Value, 2020-2031
5.6.2 Middle East & Africa Hadoop Sales Value by Country (%), 2024 VS 2031
6 Segmentation by Key Countries/Regions
6.1 Key Countries/Regions Hadoop Sales Value Growth Trends, 2020 VS 2024 VS 2031
6.2 Key Countries/Regions Hadoop Sales Value, 2020-2031
6.3 United States
6.3.1 United States Hadoop Sales Value, 2020-2031
6.3.2 United States Hadoop Sales Value by Type (%), 2024 VS 2031
6.3.3 United States Hadoop Sales Value by Application, 2024 VS 2031
6.4 Europe
6.4.1 Europe Hadoop Sales Value, 2020-2031
6.4.2 Europe Hadoop Sales Value by Type (%), 2024 VS 2031
6.4.3 Europe Hadoop Sales Value by Application, 2024 VS 2031
6.5 China
6.5.1 China Hadoop Sales Value, 2020-2031
6.5.2 China Hadoop Sales Value by Type (%), 2024 VS 2031
6.5.3 China Hadoop Sales Value by Application, 2024 VS 2031
6.6 Japan
6.6.1 Japan Hadoop Sales Value, 2020-2031
6.6.2 Japan Hadoop Sales Value by Type (%), 2024 VS 2031
6.6.3 Japan Hadoop Sales Value by Application, 2024 VS 2031
6.7 South Korea
6.7.1 South Korea Hadoop Sales Value, 2020-2031
6.7.2 South Korea Hadoop Sales Value by Type (%), 2024 VS 2031
6.7.3 South Korea Hadoop Sales Value by Application, 2024 VS 2031
6.8 Southeast Asia
6.8.1 Southeast Asia Hadoop Sales Value, 2020-2031
6.8.2 Southeast Asia Hadoop Sales Value by Type (%), 2024 VS 2031
6.8.3 Southeast Asia Hadoop Sales Value by Application, 2024 VS 2031
6.9 India
6.9.1 India Hadoop Sales Value, 2020-2031
6.9.2 India Hadoop Sales Value by Type (%), 2024 VS 2031
6.9.3 India Hadoop Sales Value by Application, 2024 VS 2031
7 Company Profiles
7.1 Cloudrea
7.1.1 Cloudrea Profile
7.1.2 Cloudrea Main Business
7.1.3 Cloudrea Hadoop Products, Services and Solutions
7.1.4 Cloudrea Hadoop Revenue (US$ Million) & (2020-2025)
7.1.5 Cloudrea Recent Developments
7.2 Hortonworks
7.2.1 Hortonworks Profile
7.2.2 Hortonworks Main Business
7.2.3 Hortonworks Hadoop Products, Services and Solutions
7.2.4 Hortonworks Hadoop Revenue (US$ Million) & (2020-2025)
7.2.5 Hortonworks Recent Developments
7.3 MapR Tech
7.3.1 MapR Tech Profile
7.3.2 MapR Tech Main Business
7.3.3 MapR Tech Hadoop Products, Services and Solutions
7.3.4 MapR Tech Hadoop Revenue (US$ Million) & (2020-2025)
7.3.5 MapR Tech Recent Developments
7.4 Dell/EMC/Pivotal
7.4.1 Dell/EMC/Pivotal Profile
7.4.2 Dell/EMC/Pivotal Main Business
7.4.3 Dell/EMC/Pivotal Hadoop Products, Services and Solutions
7.4.4 Dell/EMC/Pivotal Hadoop Revenue (US$ Million) & (2020-2025)
7.4.5 Dell/EMC/Pivotal Recent Developments
7.5 IBM
7.5.1 IBM Profile
7.5.2 IBM Main Business
7.5.3 IBM Hadoop Products, Services and Solutions
7.5.4 IBM Hadoop Revenue (US$ Million) & (2020-2025)
7.5.5 IBM Recent Developments
7.6 Microsoft
7.6.1 Microsoft Profile
7.6.2 Microsoft Main Business
7.6.3 Microsoft Hadoop Products, Services and Solutions
7.6.4 Microsoft Hadoop Revenue (US$ Million) & (2020-2025)
7.6.5 Microsoft Recent Developments
7.7 Amazon Web Services
7.7.1 Amazon Web Services Profile
7.7.2 Amazon Web Services Main Business
7.7.3 Amazon Web Services Hadoop Products, Services and Solutions
7.7.4 Amazon Web Services Hadoop Revenue (US$ Million) & (2020-2025)
7.7.5 Amazon Web Services Recent Developments
7.8 MarkLogic
7.8.1 MarkLogic Profile
7.8.2 MarkLogic Main Business
7.8.3 MarkLogic Hadoop Products, Services and Solutions
7.8.4 MarkLogic Hadoop Revenue (US$ Million) & (2020-2025)
7.8.5 MarkLogic Recent Developments
7.9 Cisco Systems
7.9.1 Cisco Systems Profile
7.9.2 Cisco Systems Main Business
7.9.3 Cisco Systems Hadoop Products, Services and Solutions
7.9.4 Cisco Systems Hadoop Revenue (US$ Million) & (2020-2025)
7.9.5 Cisco Systems Recent Developments
7.10 Hitachi Data Systems
7.10.1 Hitachi Data Systems Profile
7.10.2 Hitachi Data Systems Main Business
7.10.3 Hitachi Data Systems Hadoop Products, Services and Solutions
7.10.4 Hitachi Data Systems Hadoop Revenue (US$ Million) & (2020-2025)
7.10.5 Hitachi Data Systems Recent Developments
7.11 Teradata Corporation
7.11.1 Teradata Corporation Profile
7.11.2 Teradata Corporation Main Business
7.11.3 Teradata Corporation Hadoop Products, Services and Solutions
7.11.4 Teradata Corporation Hadoop Revenue (US$ Million) & (2020-2025)
7.11.5 Teradata Corporation Recent Developments
8 Industry Chain Analysis
8.1 Hadoop Industrial Chain
8.2 Hadoop Upstream Analysis
8.2.1 Key Raw Materials
8.2.2 Raw Materials Key Suppliers
8.2.3 Manufacturing Cost Structure
8.3 Midstream Analysis
8.4 Downstream Analysis (Customers Analysis)
8.5 Sales Model and Sales Channels
8.5.1 Hadoop Sales Model
8.5.2 Sales Channel
8.5.3 Hadoop Distributors
9 Research Findings and Conclusion
10 Appendix
10.1 Research Methodology
10.1.1 Methodology/Research Approach
10.1.1.1 Research Programs/Design
10.1.1.2 Market Size Estimation
10.1.1.3 Market Breakdown and Data Triangulation
10.1.2 Data Source
10.1.2.1 Secondary Sources
10.1.2.2 Primary Sources
10.2 Author Details
10.3 Disclaimer

 

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2025/10/23 10:27

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