„Python“ teikia daugybę bibliotekų, skirtų dirbti su „Big Data“. Kodo kūrimo srityje taip pat galite dirbti naudodami „Python for Big Data“ daug greičiau nei bet kuri kita programavimo kalba. Šie du aspektai leidžia kūrėjams visame pasaulyje pritaikyti „Python“ kaip „Big Data“ projektų pasirinktą kalbą. Norėdami gauti išsamių žinių apie „Python“ kartu su įvairiomis jo programomis, galite užsiregistruoti tiesiogiai su parą visą parą ir visą gyvenimą.
Itin lengva valdyti bet kokį duomenų tipą „python“. Nustatykime tai paprastu pavyzdžiu. Iš žemiau esančios nuotraukos galite pamatyti, kad duomenų tipas „a“ yra eilutė, o „b“ duomenų tipas yra sveikasis skaičius. Geros naujienos yra tai, kad jums nereikia jaudintis tvarkant duomenų tipą. „Python“ jau tuo pasirūpino.
Dabar milijono dolerių klausimas yra „Python“ su „Big Data“ ar „Java“ su „Big Data“?
Man labiau patiktų „Python“ bet kurią dieną su dideliais duomenimis, nes „Java“ sistemoje, jei parašote 200 kodo eilučių, aš galiu tą patį padaryti tik per 20 kodo eilučių su „Python“. Kai kurie kūrėjai teigia, kad „Java“ našumas yra geresnis nei „Python“, tačiau pastebėjau, kad dirbant su dideliu duomenų kiekiu (GB, TB ir daugiau), našumas yra beveik toks pat, o kūrimo laikas yra trumpesnis, kai dirbdamas su „Python“ dėl „Big Data“.
Geriausias „Python“ dalykas yra tai, kad nėra jokių duomenų apribojimų. Duomenis galite apdoroti net naudodamiesi paprasta mašina, tokia kaip prekių aparatūra, nešiojamuoju kompiuteriu, darbalaukiu ir kt.
„Python“ gali būti naudojamas „Hadoop MapReduce“ programoms ir programoms rašyti, norint pasiekti „Hadoop“ HDFS API naudojant „PyDoop“ paketą
Vienas didžiausių „PyDoop“ privalumų yra HDFS API. Tai leidžia sklandžiai prisijungti prie HDFS diegimo, skaityti ir rašyti failus bei sklandžiai gauti informacijos apie failus, katalogus ir pasaulinės failų sistemos ypatybes.
„PyDoop“ „MapReduce“ API leidžia jums išspręsti daugybę sudėtingų problemų su minimaliomis programavimo pastangomis. „Advance MapReduce“ tokias sąvokas kaip „Skaitikliai“ ir „Įrašų skaitytojai“ galima įdiegti „Python“ naudojant „PyDoop“.
Žemiau pateiktame pavyzdyje paleisiu paprastą „PyRthon“ parašytą programą „MapReduce“, skaičiuojančią žodžio atsiradimo dažnį įvesties faile. Taigi toliau turime du failus - „mapper.py“ ir „reducer.py“, abu parašyti python.
Pav.: Mapper.py
Pav.: Reduktorius.py
Pav. „MapReduce“ darbo vykdymas
Pav. Išvestis
Tai labai paprastas pavyzdys, bet kai rašote sudėtingą „MapReduce“ programą, „Python“ sumažins kodo skaičių 10 kartų, palyginti su ta pačia „Java“ parašyta „MapReduce“ programa.
Kodėl „Python“ yra prasminga duomenų mokslininkams
Kasdienės duomenų mokslininko užduotys apima daugybę tarpusavyje susijusių, bet skirtingų veiklų, tokių kaip prieiga prie duomenų ir jų valdymas, statistikos skaičiavimas ir vaizdinių ataskaitų kūrimas aplink tuos duomenis. Užduotys taip pat apima numatomųjų ir aiškinamųjų modelių kūrimą, šių modelių įvertinimą remiantis papildomais duomenimis, modelių integravimą į gamybos sistemas, be kita ko. „Python“ turi daugybę atvirojo kodo bibliotekų, skirtų beveik viskam, ką duomenų mokslininkas daro vidutiniškai per dieną.
java deklaruoja objektų masyvą
„SciPy“ (tariama „Sigh Pie“) yra „Python“ pagrindu sukurta atvirojo kodo matematikos, mokslo ir inžinerijos programinės įrangos ekosistema. Yra daugybė kitų bibliotekų, kurias galima naudoti.
Teismo sprendimas yra „Python“ yra geriausias pasirinkimas, kurį reikia naudoti su „Big Data“.
Turite mums klausimą? Prašau paminėti juos komentarų skiltyje ir mes su jumis susisieksime.
Susijusios žinutės: