Guido van Rossumi poolt 1980. aastate lõpus välja töötatud Python on üldotstarbeline kõrgetasemeline programmeerimiskeel, mis rõhutab koodide loetavust ja lihtsat süntaksit. Vaatame, kuidas Python Big Data'ga läbi saab!
Python suurandmete jaoks
liida sort c ++ näide
Tavaliselt on Pythoni lihtne süntaks ja järkjärguline õppimiskõver olnud üks populaarsemaid põhjuseid, miks seda suurtes andmetes kasutatakse. Oleks huvitav teada, et organisatsioonide praktikandid tegelevad aktiivselt keele õpetamisega uutele töötajatele. Põhjalike teadmiste saamiseks Pythoni ja selle erinevate rakenduste kohta saate registreeruda otseülekandeks 24/7 toe ja ligipääsuga eluaeg.
AppNexus, üks Pythoni lojaalsetest kasutajatest,' Oleme suutnud luua raamistiku, mis hõlbustab meil kõigist nendest erinevatest andmeallikatest andmete hankimist ja modelleerimist. Nii et selle asemel, et kõik kulutaksid aega andmebaasi pistikukoodi kirjutamisele, saavad nad kasutada lihtsat konfiguratsiooni ja kiiresti maast lahti saada ”
Seejärel võimaldab Python organisatsioonidel koodi kiiremini arenduselt tootmisse üle viia, kuna sama prototüübina tehtud koodi saab tootmisse teisaldada.
Me kõik teame, et Hadoop on oluline tehnoloogia, mis on suurtena populaarsust kogunudAndmelahendus, kuidkas teadsite, et Pythoni kasutatakse kirjutamiseksHadoopKas MapReduce programmid ja rakendused pääsevad juurde HDFS API-le Hadoopi jaoks koos PyDoopi pakettidega?
Vaatame PyDoopi, rakenduspaketti, mis pakub Pyadoni API Hadoopi MapReduce'i ja HDFS-i jaoks. Võib-olla üks olulisemaid linke Pythoni ja Big Data vahel, on PyDoopil mitmeid eeliseid võrreldes Hadoopi sisseehitatud lahendustega Pythoni programmeerimiseks, mis hõlmab ka Hadoopi voogesitust.
PyDoopi suurim eelis on HDFS API. See võimaldab ühenduda HDFS-i installiga, lugeda ja kirjutada faile ning saada teavet failide, kataloogide ja globaalse failisüsteemi omaduste kohta.
PyDoopi MapReduce API võimaldab minimaalsete programmeerimistööde abil lahendada paljusid keerulisi probleeme. Advance MapReduce mõisteid, näiteks ‘Loendurid’ ja ‘Kirje lugejad’, saab Pythonis kasutada PyDoopi abil.
Pythoni trendid täna
Vastavalt Indeed.com-i töötrendidele on Pythoni ja R-i kombinatsioon Big Data'ga pidevalt tõusmas. Kuna paljud ettevõtted otsivad Big Data analüüsi, näib, et Pythoni koolitus on teie CV-s kohustuslik. Python on neist kolmest ülekaalukalt kõige nõutum, mõned neist 27 000 töökohta väljal Big Data (Allikas - Info maailm). Python for Big Data Training kvalifitseerib teid automaatselt nendele töödele.
Pythoni koolituse läbimine aitab teil kiiresti tasustatavaid töökohti leida. Kuna tulemas on veel palju töökohtiSuured andmed,Pythoni koolitus teeb sinust ideaalse kandidaadi.
Vaatamata lihtsusele on Python tohutult võimas keerukate ja keeruliste andmeanalüütiliste probleemide lahendamiseks praktiliselt igas valdkonnas. Python on platvormist sõltumatu ja seega saab see integreeruda enamiku olemasolevate IT-keskkondadega. Pythoni funktsioonid on kõrgedSuured andmedmanipuleerivad ülesanded ja selle loomulik tugevus skriptikeelena muudab selle andmesuunitletud rakenduste jaoks väga adaptiivseks. Pole ime, et igas suuruses ja erinevat tüüpi tööstusharud kasutavad oma haldamiseks PythoniSuured andmednõuded. Kuna ettevõtted kasutavad jätkuvalt Pythoni võimuSuured andmedtöötlemisel aitab Pythoni koolitus luua teie oskusiSuured andmedanalüütika.
Kas teil on meile küsimus? Mainige neid kommentaaride jaotises ja võtame teiega ühendust.
Seonduvad postitused:
theano vs tensorflow vs keras