Η Python παρέχει έναν τεράστιο αριθμό βιβλιοθηκών για να εργαστεί στο Big Data. Μπορείτε επίσης να εργαστείτε - όσον αφορά την ανάπτυξη κώδικα - χρησιμοποιώντας το Python για Big Data πολύ πιο γρήγορα από οποιαδήποτε άλλη γλώσσα προγραμματισμού. Αυτές οι δύο πτυχές επιτρέπουν στους προγραμματιστές παγκοσμίως να αγκαλιάσουν την Python ως γλώσσα επιλογής για έργα Big Data. Για να μάθετε σε βάθος την Python μαζί με τις διάφορες εφαρμογές της, μπορείτε να εγγραφείτε ζωντανά με υποστήριξη 24/7 και πρόσβαση σε όλη τη διάρκεια ζωής.
Είναι εξαιρετικά εύκολο να χειριστείτε οποιονδήποτε τύπο δεδομένων στο python. Ας το αποδείξουμε με ένα απλό παράδειγμα. Μπορείτε να δείτε από το στιγμιότυπο παρακάτω ότι ο τύπος δεδομένων του «a» είναι συμβολοσειρά και ο τύπος δεδομένων του «b» είναι ακέραιος. Τα καλά νέα είναι ότι δεν χρειάζεται να ανησυχείτε για το χειρισμό του τύπου δεδομένων. Η Python το έχει ήδη φροντίσει.
Τώρα η ερώτηση εκατομμυρίων δολαρίων είναι η Python με Big Data ή η Java με Big Data;
Θα προτιμούσα την Python οποιαδήποτε μέρα, με μεγάλα δεδομένα, γιατί στην Ιάβα εάν γράψετε 200 γραμμές κώδικα, μπορώ να κάνω το ίδιο πράγμα σε μόλις 20 γραμμές κώδικα με την Python. Ορισμένοι προγραμματιστές λένε ότι η απόδοση της Java είναι καλύτερη από την Python, αλλά έχω παρατηρήσει ότι όταν εργάζεστε με τεράστιο όγκο δεδομένων (σε GB, TB και άλλα), η απόδοση είναι σχεδόν η ίδια, ενώ ο χρόνος ανάπτυξης είναι μικρότερος όταν σε συνεργασία με την Python στο Big Data.
Το καλύτερο πράγμα για την Python είναι ότι δεν υπάρχει περιορισμός στα δεδομένα. Μπορείτε να επεξεργαστείτε δεδομένα ακόμα και με ένα απλό μηχάνημα, όπως ένα βασικό υλικό, τον φορητό υπολογιστή, τον επιτραπέζιο υπολογιστή σας και άλλα.
Το Python μπορεί να χρησιμοποιηθεί για τη σύνταξη προγραμμάτων και εφαρμογών Hadoop MapReduce για πρόσβαση στο API HDFS για Hadoop χρησιμοποιώντας το πακέτο PyDoop
Ένα από τα μεγαλύτερα πλεονεκτήματα του PyDoop είναι το HDFS API. Αυτό σας επιτρέπει να συνδέεστε σε μια εγκατάσταση HDFS, να διαβάζετε και να γράφετε αρχεία και να λαμβάνετε απρόσκοπτα πληροφορίες για αρχεία, καταλόγους και ιδιότητες του παγκόσμιου συστήματος αρχείων.
Το API MapReduce του PyDoop σάς επιτρέπει να επιλύσετε πολλά πολύπλοκα προβλήματα με ελάχιστες προσπάθειες προγραμματισμού. Οι έννοιες του Advance MapReduce, όπως «Counters» και «Record Readers» μπορούν να εφαρμοστούν στο Python χρησιμοποιώντας το PyDoop.
Στο παρακάτω παράδειγμα, θα εκτελέσω ένα απλό πρόγραμμα καταμέτρησης λέξεων MapReduce γραμμένο στο Python το οποίο μετρά τη συχνότητα εμφάνισης μιας λέξης στο αρχείο εισαγωγής. Έχουμε λοιπόν δύο αρχεία παρακάτω - «mapper.py» και «reducer.py», και τα δύο γραμμένα σε python.
Σχήμα: mapper.py
μέθοδος υπερφόρτωσης και παράκαμψη μεθόδου σε java
Σχήμα: reducer.py
Εικ: εκτέλεση της εργασίας MapReduce
Σχήμα: έξοδος
Αυτό είναι ένα πολύ βασικό παράδειγμα, αλλά όταν γράφετε ένα σύνθετο πρόγραμμα MapReduce, η Python θα μειώσει τις γραμμές του κώδικα κατά 10 φορές σε σύγκριση με το ίδιο πρόγραμμα MapReduce που γράφτηκε στην Java.
Γιατί η Python έχει νόημα για τους επιστήμονες δεδομένων
Οι καθημερινές εργασίες ενός επιστήμονα δεδομένων περιλαμβάνουν πολλές αλληλένδετες αλλά διαφορετικές δραστηριότητες, όπως πρόσβαση και χειρισμός δεδομένων, υπολογισμός στατιστικών στοιχείων και δημιουργία οπτικών αναφορών γύρω από αυτά τα δεδομένα. Οι εργασίες περιλαμβάνουν επίσης την κατασκευή προγνωστικών και επεξηγηματικών μοντέλων, την αξιολόγηση αυτών των μοντέλων σε πρόσθετα δεδομένα, την ενσωμάτωση μοντέλων σε συστήματα παραγωγής, μεταξύ άλλων. Η Python διαθέτει ένα ευρύ φάσμα βιβλιοθηκών ανοιχτού κώδικα για σχεδόν όλα όσα κάνει ένας Επιστήμονας δεδομένων σε μια μέση ημέρα.
εγκαταστήστε το php 7 στα παράθυρα
Το SciPy (προφέρεται 'Sigh Pie') είναι ένα οικοσύστημα ανοιχτού κώδικα με βάση το Python για τα μαθηματικά, την επιστήμη και τη μηχανική. Υπάρχουν πολλές άλλες βιβλιοθήκες που μπορούν να χρησιμοποιηθούν.
Η ετυμηγορία είναι ότι η Python είναι η καλύτερη επιλογή για χρήση με τα Big Data.
Έχετε μια ερώτηση για εμάς; Αναφέρετέ τα στην ενότητα σχολίων και θα επικοινωνήσουμε μαζί σας.
Σχετικές αναρτήσεις: