Python nodrošina lielu skaitu bibliotēku darbam ar Big Data. Koda izstrādes ziņā jūs varat strādāt arī ar Python for Big Data daudz ātrāk nekā jebkura cita programmēšanas valoda. Šie divi aspekti ļauj izstrādātājiem visā pasaulē izmantot Python kā izvēlēto valodu Big Data projektiem. Lai iegūtu padziļinātas zināšanas par Python kopā ar dažādām lietojumprogrammām, varat reģistrēties tiešraidē ar diennakts atbalstu un piekļuvi mūža garumā.
Pithonā ir ārkārtīgi viegli apstrādāt jebkura veida datus. Ļaujiet mums to noteikt ar vienkāršu piemēru. Zemāk redzamajā momentuzņēmumā var redzēt, ka datu tips “a” ir virkne un “b” datu tips ir vesels skaitlis. Labā ziņa ir tā, ka jums nav jāuztraucas par datu veida apstrādi. Python jau par to ir parūpējies.
ir sas programmēšanas valoda
Tagad miljons dolāru jautājums ir Python ar Big Data vai Java ar Big Data?
Es labprātāk izvēlētos Python jebkurā dienā, izmantojot lielus datus, jo java, ja jūs rakstāt 200 koda rindiņas, es ar Python varu darīt to pašu tikai 20 koda rindiņās. Daži izstrādātāji saka, ka Java veiktspēja ir labāka nekā Python, taču esmu novērojis, ka, strādājot ar milzīgu datu apjomu (GB, TB un vairāk), veiktspēja ir gandrīz vienāda, savukārt izstrādes laiks ir mazāks, ja strādājot ar Python par Big Data.
Vislabāk Python ir tas, ka datiem nav ierobežojumu. Jūs varat apstrādāt datus pat ar tādu vienkāršu mašīnu kā preču aparatūra, klēpjdators, darbvirsma un citi.
Python var izmantot, lai rakstītu Hadoop MapReduce programmas un lietojumprogrammas, lai piekļūtu HDFS API Hadoop, izmantojot PyDoop pakotni
Viena no lielākajām PyDoop priekšrocībām ir HDFS API. Tas ļauj bez problēmām izveidot savienojumu ar HDFS instalāciju, lasīt un rakstīt failus un iegūt informāciju par failiem, direktorijiem un globālās failu sistēmas īpašībām.
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.
Tālāk sniegtajā piemērā es palaidīšu vienkāršu programmu Python rakstītu MapReduce vārdu skaitīšanas programmu, kas ieskaita vārda sastopamības biežumu ievades failā. Tālāk mums ir divi faili - ‘mapper.py’ un ‘reducer.py’, abi rakstīti pitonā.
Att .: mapper.py
Att .: reducer.py
skaitļa java faktoriāls
Att.: MapReduce darba palaišana
Att .: izeja
Šis ir ļoti vienkāršs piemērs, taču, rakstot sarežģītu MapReduce programmu, Python koda rindu skaitu samazinās 10 reizes, salīdzinot ar to pašu MapReduce programmu, kas rakstīta Java.
Kāpēc Python ir jēga datu zinātniekiem
Datu zinātnieka ikdienas uzdevumi ietver daudzas savstarpēji saistītas, bet dažādas darbības, piemēram, piekļuvi datiem un to apstrādi, statistikas aprēķināšanu un vizuālu ziņojumu izveidošanu ap šiem datiem. Uzdevumi ietver arī prognozēšanas un skaidrojošu modeļu izveidošanu, šo modeļu novērtēšanu pēc papildu datiem, modeļu integrēšanu ražošanas sistēmās, cita starpā. Python ir daudz dažādu atvērtā pirmkoda bibliotēku, kas paredzētas gandrīz visam, ko datu zinātnieks veic vidēji dienā.
SciPy (izrunā “Sigh Pie”) ir uz Python balstīta matemātikas, zinātnes un inženierijas atvērtā pirmkoda programmatūras ekosistēma. Var izmantot daudzas citas bibliotēkas.
Spriedums ir tāds, ka Python ir labākā izvēle, ko izmantot ar Big Data.
Vai mums ir jautājums? Lūdzu, pieminējiet tos komentāru sadaļā, un mēs ar jums sazināsimies.
Saistītās ziņas: