Python, dezvoltat de Guido van Rossum la sfârșitul anilor 1980, este un limbaj de programare de nivel general, cu scop general, care pune accent pe lizibilitatea codului și sintaxa simplă. Să ne uităm la modul în care Python se înțelege cu Big Data!
Python pentru Big Data
De obicei, sintaxa simplă și curba de învățare treptată a Python au fost unul dintre cele mai populare motive pentru care este utilizat în Big Data. Ar fi interesant de știut că stagiarii din organizații sunt implicați activ în predarea limbii noilor angajați. Pentru a obține cunoștințe aprofundate despre Python împreună cu diferitele sale aplicații, vă puteți înscrie pentru live cu suport 24/7 și acces pe viață.
AppNexus, unul dintre statele loiale ale utilizatorilor Python,' Am reușit să construim un cadru care ne face mai ușor să preluăm date din toate aceste surse de date disparate și să le modelăm. Deci, în loc ca toată lumea să-și petreacă timpul scriind codul conectorului bazei de date, ei sunt capabili să folosească o configurație simplă și să iasă rapid de la sol ”
Ulterior, Python permite organizațiilor să mute codul de la dezvoltare la producție mai rapid, deoarece același cod făcut ca un prototip poate fi mutat în producție.
Știm cu toții că Hadoop este o tehnologie importantă care a câștigat o popularitate imensă ca BigSoluție de date, darștiați că Python este folosit pentru a scrieHadoop’sProgramele și aplicațiile MapReduce pentru a accesa API-ul HDFS pentru Hadoop cu pachete PyDoop?
Să ne uităm la PyDoop, un pachet de aplicații care oferă un API Python pentru MapReduce și HDFS ale Hadoop. Poate că una dintre cele mai importante legături dintre Python și Big Data, PyDoop are mai multe avantaje față de soluțiile încorporate Hadoop pentru programarea Python, care include Hadoop Streaming.
Cel mai mare avantaj al PyDoop este API-ul HDFS. Acest lucru vă permite să vă conectați la o instalare HDFS, să citiți și să scrieți fișiere și să obțineți informații despre fișiere, directoare și proprietățile sistemului global de fișiere.
API-ul MapReduce al PyDoop permite rezolvarea multor probleme complexe cu eforturi minime de programare. Conceptele Advance MapReduce precum „Contoare” și „Cititoare de înregistrări” pot fi implementate în Python folosind PyDoop.
Python Trends astăzi
Conform tendințelor locurilor de muncă de pe Indeed.com, combinația Python și R cu Big Data crește constant. Cu multe companii care caută analize Big Data, instruirea pe piton pare să fie o necesitate în CV-ul dvs. Python este de departe cel mai solicitat dintre cele trei, cu unele 27.000 de locuri de muncă în câmpul Big Data (Sursă - lume Info). Python for Big Data Training vă califică automat pentru acele joburi.
Finalizarea instruirii Python vă ajută să găsiți locuri de muncă bine plătite într-un timp scurt. Cu multe alte locuri de muncă care vinDate mare,Antrenamentul Python vă va face candidatul ideal.
În ciuda simplității sale, Python este extrem de puternic pentru rezolvarea problemelor complexe și dificile de analiză a datelor în aproape orice domeniu. Python este independent de platformă și, prin urmare, se poate integra cu majoritatea mediilor IT existente. Python are capacități ridicate pentruDate maresarcinile manipulative și puterea sa naturală ca limbaj de scriptare îl fac extrem de adaptabil pentru aplicațiile orientate pe date. Nu este de mirare, companiile de toate dimensiunile și diferite tipuri de industrie folosesc Python pentru a le gestionaDate marecerințe. Pe măsură ce companiile continuă să profite de puterea Python pentruDate mareprocesare, instruirea Python vă va ajuta să vă stabiliți abilitățile înDate mareanalitice.
Ai o întrebare pentru noi? Menționați-le în secțiunea de comentarii și vă vom răspunde.
Postări asemănatoare:
c c # c ++