Python biedt een groot aantal bibliotheken om aan Big Data te werken. Je kunt ook - in termen van het ontwikkelen van code - veel sneller werken met Python for Big Data dan met welke andere programmeertaal dan ook. Deze twee aspecten stellen ontwikkelaars wereldwijd in staat Python te omarmen als de taal bij uitstek voor Big Data-projecten. Om diepgaande kennis op te doen over Python en de verschillende applicaties, kunt u zich live inschrijven met 24/7 ondersteuning en levenslange toegang.
Het is buitengewoon eenvoudig om elk gegevenstype in python te verwerken. Laten we dit vaststellen met een eenvoudig voorbeeld. U kunt aan de onderstaande momentopname zien dat het datatype van ‘a’ een tekenreeks is en dat het datatype van ‘b’ een geheel getal is. Het goede nieuws is dat u zich geen zorgen hoeft te maken over het omgaan met het gegevenstype. Python heeft er al voor gezorgd.
Nu is de vraag van een miljoen dollar Python met Big Data of Java met Big Data?
Ik zou elke dag Python verkiezen, met big data, want als je in Java 200 regels code schrijft, kan ik hetzelfde doen in slechts 20 regels code met Python. Sommige ontwikkelaars zeggen dat de prestaties van Java beter zijn dan die van Python, maar ik heb gemerkt dat wanneer je met enorme hoeveelheden gegevens werkt (in GB's, TB's en meer), de prestaties bijna hetzelfde zijn, terwijl de ontwikkelingstijd korter is wanneer werken met Python aan Big Data.
Het beste van Python is dat er geen beperking is voor gegevens. U kunt zelfs gegevens verwerken met een eenvoudige machine zoals standaardhardware, uw laptop, desktop en andere.
Python kan worden gebruikt om Hadoop MapReduce-programma's en -toepassingen te schrijven om toegang te krijgen tot HDFS API voor Hadoop met behulp van het PyDoop-pakket
Een van de grootste voordelen van PyDoop is de HDFS API. Hierdoor kunt u verbinding maken met een HDFS-installatie, bestanden lezen en schrijven en naadloos informatie krijgen over bestanden, mappen en globale bestandssysteemeigenschappen.
wat is synchronisatie in java
Met de MapReduce API van PyDoop kunt u veel complexe problemen oplossen met minimale programmeerinspanningen. Geavanceerde MapReduce-concepten zoals ‘Counters’ en ‘Record Readers’ kunnen met PyDoop in Python worden geïmplementeerd.
In het onderstaande voorbeeld zal ik een eenvoudig MapReduce-programma voor het tellen van woorden uitvoeren, geschreven in Python, dat de frequentie van het voorkomen van een woord in het invoerbestand telt. We hebben dus twee bestanden hieronder - ‘mapper.py’ en ‘reducer.py’, beide geschreven in python.
Afb: mapper.py
Afb: reducer.py
Fig: de MapReduce-taak uitvoeren
Afb: output
c ++ sorteerreeks van ints
Dit is een heel eenvoudig voorbeeld, maar wanneer u een complex MapReduce-programma schrijft, zal Python het aantal regels code met 10 keer verminderen in vergelijking met hetzelfde MapReduce-programma dat in Java is geschreven.
Waarom Python zinvol is voor datawetenschappers
De dagelijkse taken van een datawetenschapper omvatten veel onderling gerelateerde maar verschillende activiteiten, zoals toegang tot en manipulatie van gegevens, het berekenen van statistieken en het maken van visuele rapporten rond die gegevens. De taken omvatten ook het bouwen van voorspellende en verklarende modellen, het evalueren van deze modellen op basis van aanvullende gegevens, het integreren van modellen in onder meer productiesystemen. Python heeft een divers aanbod aan open source bibliotheken voor zo ongeveer alles wat een Data Scientist op een gemiddelde dag doet.
SciPy (uitgesproken als 'Sigh Pie') is een op Python gebaseerd ecosysteem van open-source software voor wiskunde, wetenschap en techniek. Er zijn veel andere bibliotheken die kunnen worden gebruikt.
Het vonnis is dat Python de beste keuze is om te gebruiken met Big Data.
Heeft u een vraag voor ons? Vermeld ze in het opmerkingengedeelte en we nemen contact met u op.
Gerelateerde berichten: