Python oferă un număr mare de biblioteci pentru a lucra la Big Data. De asemenea, puteți lucra - în ceea ce privește dezvoltarea codului - folosind Python pentru Big Data mult mai repede decât orice alt limbaj de programare. Aceste două aspecte permit dezvoltatorilor din întreaga lume să adopte Python drept limbajul preferat pentru proiectele Big Data. 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.
Este extrem de ușor să gestionați orice tip de date în python. Să stabilim acest lucru cu un exemplu simplu. Puteți vedea din instantaneul de mai jos că tipul de date „a” este șir și tipul de date „b” este întreg. Vestea bună este că nu trebuie să vă faceți griji cu privire la manipularea tipului de date. Python s-a ocupat deja de el.
Acum întrebarea de un milion de dolari este Python cu Big Data sau Java cu Big Data?
Aș prefera Python în orice zi, cu date mari, deoarece în java dacă scrii 200 de linii de cod, pot face același lucru în doar 20 de linii de cod cu Python. Unii dezvoltatori spun că performanța Java este mai bună decât Python, dar am observat că atunci când lucrați cu o cantitate mare de date (în GB, TB și altele), performanța este aproape aceeași, în timp ce timpul de dezvoltare este mai mic atunci când lucrul cu Python la Big Data.
Cel mai bun lucru despre Python este că nu există nicio limitare a datelor. Puteți procesa date chiar și cu o mașină simplă, cum ar fi un hardware de bază, laptopul, desktopul și altele.
Python poate fi folosit pentru a scrie programe și aplicații Hadoop MapReduce pentru a accesa API HDFS pentru Hadoop folosind pachetul PyDoop
Unul dintre cele mai mari avantaje ale 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 vă permite să rezolvați multe probleme complexe cu eforturi minime de programare. Conceptele Advance MapReduce precum „Contoare” și „Cititoare de înregistrări” pot fi implementate în Python folosind PyDoop.
În exemplul de mai jos, voi rula un program simplu de numărare a cuvintelor MapReduce scris în Python care numără frecvența de apariție a unui cuvânt în fișierul de intrare. Deci, avem două fișiere mai jos - „mapper.py” și „reducer.py”, ambele scrise în python.
diferența dintre mutabil și imuabil
Fig: mapper.py
Fig: reducer.py
Fig: rularea lucrării MapReduce
Fig: ieșire
Acesta este un exemplu foarte simplu, dar atunci când scrieți un program MapReduce complex, Python va reduce numărul de linii de cod de 10 ori în comparație cu același program MapReduce scris în Java.
<> operator în sql
De ce Python are sens pentru Data Scientists
Sarcinile de zi cu zi ale unui om de știință de date implică numeroase activități corelate, dar diferite, cum ar fi accesarea și manipularea datelor, calculul statisticilor și crearea de rapoarte vizuale în jurul acelor date. Sarcinile includ, de asemenea, construirea de modele predictive și explicative, evaluarea acestor modele pe date suplimentare, integrarea modelelor în sistemele de producție, printre altele. Python are o gamă variată de biblioteci open source pentru aproape tot ceea ce face un Data Scientist într-o zi medie.
SciPy (pronunțat „Sigh Pie”) este un ecosistem bazat pe Python de software open-source pentru matematică, știință și inginerie. Există multe alte biblioteci care pot fi utilizate.
cod fibonacci c ++
Verdictul este că Python este cea mai bună alegere de utilizat cu Big Data.
Ai o întrebare pentru noi? Vă rugăm să le menționați în secțiunea de comentarii și vă vom răspunde.
Postări asemănatoare: