Python, ontwikkeld door Guido van Rossum eind jaren tachtig, is een programmeertaal op hoog niveau voor algemeen gebruik die de nadruk legt op codeleesbaarheid en eenvoudige syntaxis. Laten we eens kijken hoe Python overweg kan met Big Data!
Python voor big data
De eenvoudige syntaxis en geleidelijke leercurve van Python zijn doorgaans een van de meest populaire redenen waarom het in Big Data wordt gebruikt. Het zou interessant zijn om te weten dat stagiaires in organisaties actief bezig zijn met het aanleren van de taal aan nieuwe medewerkers. Om diepgaande kennis op te doen over Python en de verschillende applicaties, kunt u zich live inschrijven met 24/7 ondersteuning en levenslange toegang.
AppNexus, een van de trouwe gebruikers van Python, stelt,' We hebben een raamwerk kunnen bouwen waarmee we gemakkelijk gegevens uit al deze ongelijksoortige gegevensbronnen kunnen halen en deze kunnen modelleren. Dus in plaats van dat iedereen zijn tijd besteedt aan het schrijven van databaseconnectorcode, kunnen ze een eenvoudige configuratie gebruiken en snel van de grond komen '
Vervolgens stelt Python organisaties in staat om code sneller van ontwikkeling naar productie te verplaatsen, omdat dezelfde code die is gemaakt als een prototype, in productie kan worden genomen.
mysql_fetch_array php
We weten allemaal dat Hadoop een belangrijke technologie is die enorm populair is geworden als BigData-oplossing, maarwist je dat Python wordt gebruikt om te schrijvenHadoop'sMapReduce-programma's en applicaties om toegang te krijgen tot HDFS API voor Hadoop met PyDoop-pakketten?
Laten we eens kijken naar PyDoop, een applicatiepakket dat een Python API biedt voor Hadoop's MapReduce en HDFS. Misschien wel een van de belangrijkste schakels tussen Python en Big Data, heeft PyDoop verschillende voordelen ten opzichte van Hadoop's ingebouwde oplossingen voor Python-programmering, waaronder Hadoop Streaming.
Het grootste voordeel van PyDoop is de HDFS API. Hierdoor kan iemand verbinding maken met een HDFS-installatie, bestanden lezen en schrijven en informatie krijgen over bestanden, mappen en algemene bestandssysteemeigenschappen.
De MapReduce API van PyDoop stelt iemand in staat om veel complexe problemen op te lossen met minimale programmeerinspanningen. Geavanceerde MapReduce-concepten zoals ‘Counters’ en ‘Record Readers’ kunnen met PyDoop in Python worden geïmplementeerd.
Python Trends vandaag
Volgens de jobtrends op Indeed.com, neemt de combinatie van Python en R met Big Data gestaag toe. Met veel bedrijven die op zoek zijn naar Big Data-analyse, lijkt python-training een must op je cv. Python is verreweg de meest gewilde van de drie, met enkele 27.000 banen in het Big Data-veld (Bron - Infowereld). Python for Big Data Training kwalificeert u automatisch voor die banen.
Door de Python-training te voltooien, kun je in korte tijd goedbetaalde banen vinden. Er komen nog veel meer banen binnenBig data,Python-training maakt van jou de ideale kandidaat.
wat is een postdoctoraal certificaat
Ondanks zijn eenvoud is Python enorm krachtig voor het oplossen van complexe en moeilijke data-analyseproblemen in vrijwel elk domein. Python is platformonafhankelijk en kan daarom worden geïntegreerd met de meeste bestaande IT-omgevingen. Python heeft hoge mogelijkheden voorBig datamanipulatieve taken en zijn natuurlijke kracht als scripttaal maken het zeer geschikt voor datageoriënteerde toepassingen. Geen wonder dat bedrijven van elke omvang en verschillende bedrijfstakken Python gebruiken om hunBig datavereisten. Terwijl bedrijven de kracht van Python blijven gebruiken voorBig dataverwerking, zal Python-training u helpen uw vaardigheden vast te stellen inBig dataanalyse.
Heeft u een vraag voor ons? Noem ze in het opmerkingengedeelte en we nemen contact met u op.
Gerelateerde berichten: