A Python rengeteg könyvtárat biztosít a Big Data használatához. A kód fejlesztése szempontjából is sokkal gyorsabban dolgozhat a Python for Big Data használatával, mint bármely más programozási nyelv. Ez a két szempont lehetővé teszi a fejlesztők számára, hogy világszerte a Pythont a Big Data projektek választott nyelveként alkalmazzák. Ha részletes ismereteket szeretne szerezni a Pythonról és annak különböző alkalmazásokról, regisztrálhat élőben 24/7 támogatással és élethosszig tartó hozzáféréssel.
Rendkívül egyszerű bármilyen adattípust kezelni a pythonban. Hadd állapítsuk meg ezt egy egyszerű példával. Az alábbi pillanatképből láthatja, hogy az „a” adattípus karakterlánc, a „b” adattípus pedig egész szám. A jó hír az, hogy nem kell aggódnia az adattípus kezelése miatt. A Python már gondoskodott róla.
Most a millió dolláros kérdés a Python a Big Data-val vagy a Java a Big Data-val?
Inkább a Python-t részesíteném előnyben minden nap, nagy adatokkal, mert java-ban, ha 200 sornyi kódot írsz, akkor ugyanezt megtehetem mindössze 20 kódsorban a Python-tal. Egyes fejlesztők szerint a Java teljesítménye jobb, mint a Python, de megfigyeltem, hogy amikor hatalmas mennyiségű adattal dolgozik (GB-ban, TB-ben és többben), akkor a teljesítmény majdnem azonos, míg a fejlesztési idő kevesebb, ha a Python-nal dolgozik a Big Data-on.
A Pythonban az a legjobb, hogy az adatokra nincs korlátozás. Az adatokat akár egy egyszerű géppel is feldolgozhatja, például árucikk-hardverrel, laptopjával, asztali számítógépével és másokkal.
A Python használható a Hadoop MapReduce programok és alkalmazások megírására a HDFS API for Hadoop eléréséhez a PyDoop csomag használatával
A PyDoop egyik legnagyobb előnye a HDFS API. Ez lehetővé teszi a HDFS-telepítéshez való csatlakozást, a fájlok olvasását és írását, valamint a fájlokról, könyvtárakról és a globális fájlrendszer tulajdonságairól szóló információk zökkenőmentes megszerzését.
A PyDoop MapReduce API lehetővé teszi sok összetett probléma megoldását minimális programozási erőfeszítésekkel. Az Advance MapReduce olyan fogalmak, mint a „Counters” és a „Record Readers”, a PyDoop segítségével valósíthatók meg a Pythonban.
Az alábbi példában egy egyszerű, Pythonban írt MapReduce szószámláló programot futtatok, amely megszámolja egy szó előfordulási gyakoriságát a bemeneti fájlban. Tehát két fájlunk van alább - a „mapper.py” és a „reducer.py”, mindkettő pythonban írva.
hogyan állítsuk be a java elérési utat a Windows rendszerben
Ábra: mapper.py
Ábra: reduktor.py
Ábra: a MapReduce feladat futtatása
Ábra: kimenet
Ez egy nagyon egyszerű példa, de amikor összetett MapReduce programot ír, a Python tízszeresére csökkenti a kódsorokat, mint ugyanaz a Java-ban írt MapReduce program.
Miért van értelme a Pythonnak az adatkutatók számára?
Az adattudós mindennapi feladatai sok egymással összefüggő, de különböző tevékenységet foglalnak magukban, mint például az adatokhoz való hozzáférés és azok kezelése, statisztikák kiszámítása és vizuális jelentések készítése az adatok körül. A feladatok magukban foglalják a prediktív és magyarázó modellek felépítését, ezen modellek kiértékelését további adatokon, a modellek integrálását többek között a termelési rendszerekbe. A Python sokféle nyílt forráskódú könyvtárral rendelkezik, szinte mindenre, amit egy Data Scientist egy átlagos napon végez.
A SciPy (ejtsd: „Sigh Pie”) egy nyílt forráskódú szoftver matematikai, természettudományos és mérnöki célú Python-alapú ökoszisztéma. Sok más könyvtár is használható.
Az ítélet az, hogy a Python a legjobb választás a Big Data használatához.
Van egy kérdésünk? Kérjük, említse meg őket a megjegyzések részben, és mi kapcsolatba lépünk Önnel.
Kapcsolódó hozzászólások: