Python pakub Big Data töötamiseks tohutult palju teeke. Samuti saate töötada - koodi väljatöötamise mõttes - Pythoni for Big Data abil palju kiiremini kui ükski teine programmeerimiskeel. Need kaks aspekti võimaldavad arendajatel kogu maailmas omaks Pythoni kui Big Data projektide jaoks valitud keelt. Põhjalike teadmiste saamiseks Pythoni ja selle erinevate rakenduste kohta saate registreeruda otseülekandeks 24/7 toe ja ligipääsuga kogu eluks.
Püütonis on mis tahes andmetüüpi käsitlemine äärmiselt lihtne. Tehkem see lihtsa näitega. Allpool olevast hetkepildist näete, et andmetüüp „a” on string ja „b” andmetüüp on täisarv. Hea uudis on see, et te ei pea muretsema andmetüübi käitlemise pärast. Python on juba selle eest hoolitsenud.
Nüüd on miljoni dollari küsimus, kas suurte andmetega Python või suurte andmetega Java?
Eelistaksin Pythoni igal päeval, suurte andmetega, sest kui kirjutate javas 200 koodirida, saan Pythoniga sama asja teha vaid 20 koodireal. Mõned arendajad ütlevad, et Java jõudlus on parem kui Python, kuid olen täheldanud, et kui töötate tohutu hulga andmetega (GB-des, TB-des ja muust), on jõudlus peaaegu sama, samas kui arendusaeg on väiksem, kui töötab Pythoniga Big Data-s.
Parim asi Pythoni puhul on see, et andmetele pole piiranguid. Andmeid saate töödelda isegi sellise lihtsa masinaga nagu kauba riistvara, sülearvuti, töölaud ja teised.
Pythoni saab kasutada Hadoop MapReduce programmide ja rakenduste kirjutamiseks, et pääseda HDoopi HDFS API-le PyDoopi paketi abil
PyDoopi üks suurimaid eeliseid on HDFS API. See võimaldab teil ühenduda HDFS-i installiga, lugeda ja kirjutada faile ning saada sujuvalt teavet failide, kataloogide ja globaalse failisüsteemi omaduste kohta.
PyDoopi MapReduce API võimaldab teil lahendada paljusid keerulisi probleeme minimaalsete programmeerimistegevustega. Advance MapReduce mõisteid, nagu ‘Loendurid’ ja ‘Kirje lugejad’, saab Pythonis kasutada PyDoopi abil.
Allpool toodud näites käivitan Pythonis kirjutatud lihtsa MapReduce sõna loendamise programmi, mis loeb sisendfailis sõna esinemissageduse. Seega on meil allpool kaks faili - ‘mapper.py’ ja ‘reducer.py’, mis mõlemad on kirjutatud pythonis.
Joonis: mapper.py
erinevus kraadiõppe ja magistri vahel
Joonis: reduktor.py
Joonis: MapReduce'i töö käivitamine
Joonis: väljund
See on väga lihtne näide, kuid keerulise MapReduce programmi kirjutamisel vähendab Python koodiridu kümme korda võrreldes sama Java-s kirjutatud MapReduce programmiga.
Miks on Pythonil andmeteadlaste jaoks mõtet?
Andmeteadlase igapäevased ülesanded hõlmavad paljusid omavahel seotud, kuid erinevaid tegevusi, nagu andmetele juurdepääs ja andmetega manipuleerimine, statistika arvutamine ja nende andmete ümber visuaalsete aruannete loomine. Ülesannete hulka kuulub ka ennustavate ja selgitavate mudelite loomine, nende mudelite hindamine täiendavate andmete põhjal, mudelite integreerimine muu hulgas tootmissüsteemidesse. Pythonil on mitmekesine valik avatud lähtekoodiga teeke peaaegu kõigele, mida andmeteadlane teeb keskmisel päeval.
java, kuidas iteraatorit kasutada
SciPy (hääldatakse “Sigh Pie”) on Pythoni-põhine avatud lähtekoodiga tarkvara ökosüsteem matemaatika, teaduse ja inseneriteaduste jaoks. Kasutamiseks on palju muid raamatukogusid.
Kohtuotsus on, et Python on parim valik, mida koos Big Data'ga kasutada.
Kas teil on meile küsimus? Palun mainige neid kommentaaride jaotises ja me võtame teiega ühendust.
Seonduvad postitused: