Python, kuru 1980. gadu beigās izstrādāja Gvido van Rosums, ir vispārēja mērķa, augsta līmeņa programmēšanas valoda, kurā uzsvars tiek likts uz kodu lasāmību un vienkāršu sintaksi. Apskatīsim, kā Python sader ar Big Data!
Python lielajiem datiem
Parasti Python vienkāršā sintakse un pakāpeniskā mācīšanās līkne ir bijis viens no populārākajiem iemesliem, kāpēc to izmanto lielajos datos. Būtu interesanti uzzināt, ka praktikanti organizācijās aktīvi nodarbojas ar valodas mācīšanu jaunajiem darbiniekiem. Lai iegūtu padziļinātas zināšanas par Python kopā ar dažādām lietojumprogrammām, varat reģistrēties tiešraidē ar diennakts atbalstu un piekļuvi visu mūžu.
AppNexus, viens no Python lojālajiem lietotājiem,' Mēs esam spējuši izveidot sistēmu, kas mums ļauj viegli paņemt datus no visiem šiem atšķirīgajiem datu avotiem un tos modelēt. Tāpēc tā vietā, lai visi pavadītu laiku, rakstot datu bāzes savienotāja kodu, viņi var izmantot vienkāršu konfigurāciju un ātri nokāpt no zemes ”
Pēc tam Python ļauj organizācijām ātrāk pārvietot kodu no izstrādes uz ražošanu, jo to pašu kodu, kas izveidots kā prototips, var pārvietot ražošanā.
Mēs visi zinām, ka Hadoop ir svarīga tehnoloģija, kas ir ieguvusi milzīgu popularitāti kā BigDatu risinājums, betvai zināji, ka Python tiek izmantots rakstīšanaiHadoopsMapReduce programmas un lietojumprogrammas, lai piekļūtu HDFS API Hadoop ar PyDoop pakotnēm?
Apskatīsim PyDoop, lietojumprogrammu paketi, kas nodrošina Python API Hadoop's MapReduce un HDFS. Varbūt viena no vissvarīgākajām saitēm starp Python un Big Data, PyDoop ir vairākas priekšrocības salīdzinājumā ar Hadoop iebūvētajiem risinājumiem Python programmēšanai, kas ietver Hadoop Streaming.
Lielākā PyDoop priekšrocība ir HDFS API. Tas ļauj izveidot savienojumu ar HDFS instalāciju, lasīt un rakstīt failus un iegūt informāciju par failiem, direktorijiem un globālās failu sistēmas īpašībām.
java izstrādātāju alga Indijā
PyDoop MapReduce API ļauj ar minimāliem programmēšanas centieniem atrisināt daudzas sarežģītas problēmas. Advance MapReduce tādus jēdzienus kā ‘Skaitītāji’ un ‘Ierakstu lasītāji’ var īstenot Python, izmantojot PyDoop.
Python tendences šodien
savienības klauzula ir pieradusi
Saskaņā ar darba tendencēm vietnē Indeed.com, Python un R kombinācija ar Big Data nepārtraukti pieaug. Daudziem uzņēmumiem, kuri meklē Big Data analytics, šķiet, ka atsākot apmācību par pitonu ir nepieciešams. Python ir neapšaubāmi vispieprasītākais no trim, ar dažiem 27 000 darbavietu laukā Lielie dati (Avots - Info pasaule). Python for Big Data Training jūs automātiski kvalificē šajos darbos.
Apmācība Python palīdz īsā laikā atrast labi apmaksātus darbus. Ar daudz vairāk darbavietāmLielie dati,Python apmācība padarīs jūs par ideālu kandidātu.
Neskatoties uz vienkāršību, Python ir ļoti spēcīgs, lai atrisinātu sarežģītas un sarežģītas datu analītiskas problēmas praktiski jebkurā jomā. Python nav platformas neatkarīgs, un tāpēc to var integrēt ar lielāko daļu esošo IT vidi. Python ir augstas iespējasLielie datimanipulatīvie uzdevumi un tā kā skriptu valodas dabiskais stiprums padara to ļoti adaptīvu uz datiem orientētām lietojumprogrammām. Nav brīnums, ka visu lielumu un dažādu nozaru uzņēmumi izmanto Python, lai pārvaldītu toLielie datiprasības. Uzņēmumiem turpinot izmantot Python spēkuLielie datiapstrāde, Python apmācība palīdzēs noteikt jūsu prasmesLielie datianalītika.
Vai mums ir jautājums? Pieminiet tos komentāru sadaļā, un mēs ar jums sazināsimies.
Saistītās ziņas: