Python tilbyr et stort antall biblioteker for å jobbe med Big Data. Du kan også jobbe - når det gjelder utvikling av kode - ved å bruke Python for Big Data mye raskere enn noe annet programmeringsspråk. Disse to aspektene gjør det mulig for utviklere over hele verden å omfavne Python som det valgte språket for Big Data-prosjekter. For å få inngående kunnskap om Python sammen med de forskjellige applikasjonene, kan du registrere deg for live med 24/7 support og levetidstilgang.
Det er ekstremt enkelt å håndtere hvilken som helst datatype i python. La oss etablere dette med et enkelt eksempel. Du kan se fra øyeblikksbildet nedenfor at datatypen ‘a’ er streng og datatypen ‘b’ er heltall. Den gode nyheten er at du ikke trenger å bekymre deg for å håndtere datatypen. Python har allerede tatt vare på det.
Nå er million dollar-spørsmålet Python med Big Data eller Java med Big Data?
Jeg foretrekker Python når som helst, med store data, for i java hvis du skriver 200 linjer med kode, kan jeg gjøre det samme på bare 20 linjer med Python. Noen utviklere sier at ytelsen til Java er bedre enn Python, men jeg har observert at når du jobber med enorme mengder data (i GB, TB og mer), er ytelsen nesten den samme, mens utviklingstiden er mindre når samarbeider med Python om Big Data.
Det beste med Python er at det ikke er noen begrensning på data. Du kan behandle data selv med en enkel maskin, for eksempel en maskinvare, den bærbare datamaskinen, skrivebordet og andre.
Python kan brukes til å skrive Hadoop MapReduce-programmer og applikasjoner for å få tilgang til HDFS API for Hadoop ved hjelp av PyDoop-pakken
En av de største fordelene med PyDoop er HDFS API. Dette lar deg koble til en HDFS-installasjon, lese og skrive filer, og få informasjon om filer, kataloger og globale filsystemegenskaper sømløst.
MapReduce API av PyDoop lar deg løse mange komplekse problemer med minimal programmeringsinnsats. Advance MapReduce-konsepter som 'Counters' og 'Record Readers' kan implementeres i Python ved hjelp av PyDoop.
I eksemplet nedenfor vil jeg kjøre et enkelt MapReduce-ordtellingsprogram skrevet i Python som teller hyppigheten av forekomsten av et ord i inndatafilen. Så vi har to filer nedenfor - ‘mapper.py’ og ‘reducer.py’, begge skrevet i python.
Fig: mapper.py
Fig: redusering.py
Fig: kjører MapReduce-jobben
Fig: utgang
Dette er et veldig grunnleggende eksempel, men når du skriver et komplekst MapReduce-program, vil Python redusere antall linjer med kode med 10 ganger sammenlignet med det samme MapReduce-programmet som er skrevet i Java.
Hvorfor Python gir mening for dataforskere
De daglige oppgavene til en datavitenskapsmann involverer mange sammenhengende, men forskjellige aktiviteter som tilgang til og manipulering av data, databehandlingsstatistikk og oppretting av visuelle rapporter rundt disse dataene. Oppgavene inkluderer også å bygge prediktive og forklarende modeller, evaluere disse modellene på tilleggsdata, integrere modeller i produksjonssystemer, blant andre. Python har et mangfoldig utvalg av open source-biblioteker for omtrent alt som en datavitenskapsmann gjør på en gjennomsnittlig dag.
hvordan du stopper et Java-program i kode
SciPy (uttalt 'Sigh Pie') er et Python-basert økosystem med programvare med åpen kildekode for matematikk, naturvitenskap og ingeniørfag. Det er mange andre biblioteker som kan brukes.
Dommen er at Python er det beste valget å bruke med Big Data.
Har du et spørsmål til oss? Vennligst nevn dem i kommentarfeltet, så kommer vi tilbake til deg.
Relaterte innlegg: