Python leverer et stort antal biblioteker til at arbejde med Big Data. Du kan også arbejde - med hensyn til udvikling af kode - ved hjælp af Python til Big Data meget hurtigere end noget andet programmeringssprog. Disse to aspekter gør det muligt for udviklere over hele verden at omfavne Python som det valgte sprog for Big Data-projekter. For at få dybtgående viden om Python sammen med dens forskellige applikationer kan du tilmelde dig live med 24/7 support og levetid adgang.
Det er ekstremt let at håndtere enhver datatype i python. Lad os etablere dette med et simpelt eksempel. Du kan se fra snapshotet nedenfor, at datatypen 'a' er streng, og datatypen 'b' er heltal. Den gode nyhed er, at du ikke behøver at bekymre dig om håndtering af datatypen. Python har allerede taget sig af det.
Nu er million-dollar-spørgsmålet Python med Big Data eller Java med Big Data?
Jeg foretrækker Python enhver dag med store data, for i java, hvis du skriver 200 linjer kode, kan jeg gøre det samme på kun 20 linjer kode med Python. Nogle udviklere siger, at ydeevnen for Java er bedre end Python, men jeg har observeret, at når du arbejder med enorme mængder data (i GB'er, TB'er og mere), er ydeevnen næsten den samme, mens udviklingstiden er mindre, når arbejder med Python om Big Data.
Det bedste ved Python er, at der ikke er nogen begrænsning i data. Du kan behandle data selv med en simpel maskine som f.eks. En hardware til hardware, din bærbare computer, desktop og andre.
Python kan bruges til at skrive Hadoop MapReduce-programmer og applikationer for at få adgang til HDFS API til Hadoop ved hjælp af PyDoop-pakken
En af de største fordele ved PyDoop er HDFS API. Dette giver dig mulighed for at oprette forbindelse til en HDFS-installation, læse og skrive filer og få oplysninger om filer, kataloger og globale filsystemegenskaber problemfrit.
MapReduce API fra PyDoop giver dig mulighed for at løse mange komplekse problemer med minimal programmeringsindsats. Advance MapReduce-koncepter som 'Counters' og 'Record Readers' kan implementeres i Python ved hjælp af PyDoop.
I eksemplet nedenfor vil jeg køre et simpelt MapReduce-ordtællingsprogram skrevet i Python, der tæller hyppigheden af et ords forekomst i inputfilen. Så vi har to filer nedenfor - 'mapper.py' og 'reducer.py', begge skrevet i python.
Fig: mapper.py
java casting dobbelt til int
Fig: reducer.py
Fig: kører MapReduce-jobbet
Fig: output
Dette er et meget grundlæggende eksempel, men når du skriver et komplekst MapReduce-program, reducerer Python antallet af kode med 10 gange sammenlignet med det samme MapReduce-program skrevet i Java.
Hvorfor Python giver mening for dataforskere
En dataforskers daglige opgaver involverer mange indbyrdes forbundne, men forskellige aktiviteter såsom adgang til og manipulering af data, beregningsstatistik og oprettelse af visuelle rapporter omkring disse data. Opgaverne inkluderer også opbygning af forudsigelige og forklarende modeller, evaluering af disse modeller på yderligere data, integration af modeller i blandt andet produktionssystemer. Python har en bred vifte af open source-biblioteker til næsten alt, hvad en datavidenskab gør på en gennemsnitlig dag.
hvordan man opretter en parameter i tableauet
SciPy (udtalt 'Sigh Pie') er et Python-baseret økosystem med open source-software til matematik, naturfag og teknik. Der er mange andre biblioteker, der kan bruges.
Dommen er, at Python er det bedste valg at bruge med Big Data.
Har du et spørgsmål til os? Nævn dem i kommentarfeltet, så vender vi tilbage til dig.
Relaterede indlæg: