Miksi sinun pitäisi valita Python suurille tiedoille

Ohjelmoijat ja datatieteilijät rakastavat työskennellä Pythonin kanssa isojen tietojen saamiseksi. Tämä blogiviesti selittää, miksi Python on pakollinen Big Data Analytics -ammattilaisille.

Python tarjoaa valtavan määrän kirjastoja työskentelemään Big Data -palvelussa. Voit myös työskennellä - koodin kehittämisen kannalta - käyttämällä Python for Big Data -ohjelmaa paljon nopeammin kuin mikään muu ohjelmointikieli. Nämä kaksi näkökohtaa mahdollistavat kehittäjien maailmanlaajuisesti omaksumaan Pythonin valittuna kielenä Big Data -projekteissa. Saadaksesi syvällistä tietoa Pythonista sen eri sovellusten kanssa, voit ilmoittautua livenä 24/7 -tuella ja käyttöikällä.

Pythonissa on erittäin helppo käsitellä mitä tahansa tietotyyppiä. Otetaanpa tämä käyttöön yksinkertaisella esimerkillä. Alla olevasta tilannekuvasta näet, että a-tyypin tietotyyppi on merkkijono ja b-tietotyyppi on kokonaisluku. Hyvä uutinen on, että sinun ei tarvitse huolehtia tietotyypin käsittelystä. Python on jo huolehtinut siitä.



Data-type-Python-for-big-data

Nyt miljoonan dollarin kysymys on Python, jolla on Big Data vai Java, jolla on Big Data?

Haluaisin mieluummin Pythonin joka päivä, suurilla tiedoilla, koska Java-tilassa, jos kirjoitat 200 koodiriviä, voin tehdä saman asian vain 20 koodirivillä Pythonilla. Jotkut kehittäjät sanovat, että Java-suorituskyky on parempi kuin Python, mutta olen havainnut, että kun työskentelet valtavan määrän tietoja (gigatavuina, TB: nä ja muina), suorituskyky on melkein sama, kun taas kehitysaika on lyhyempi työskentelee Pythonin kanssa Big Data -palvelussa.

Parasta Pythonissa on, että tiedoille ei ole rajoituksia. Voit käsitellä tietoja jopa yksinkertaisella koneella, kuten hyödykelaitteistolla, kannettavalla tietokoneella, työpöydällä ja muilla.

Pythonilla voidaan kirjoittaa Hadoop MapReduce-ohjelmia ja -sovelluksia päästäksesi HDFS-sovellusliittymään Hadoopille käyttämällä PyDoop-pakettia

Yksi PyDoopin suurimmista eduista on HDFS-sovellusliittymä. Tämän avulla voit muodostaa yhteyden HDFS-asennukseen, lukea ja kirjoittaa tiedostoja ja saada tietoja tiedostoista, hakemistoista ja globaalista tiedostojärjestelmän ominaisuuksista saumattomasti.

PyDoopin MapReduce-sovellusliittymän avulla voit ratkaista monia monimutkaisia ​​ongelmia minimaalisilla ohjelmointiponnisteluilla. Advance MapReduce -konseptit, kuten ”Laskurit” ja ”Levynlukijat”, voidaan toteuttaa Pythonissa PyDoopin avulla.

Seuraavassa esimerkissä aion suorittaa yksinkertaisen MapReduce-sanalaskentaohjelman, joka on kirjoitettu Pythonissa ja joka laskee sanan esiintymistiheyden syötetiedostossa. Joten meillä on kaksi tiedostoa alla - ”mapper.py” ja ”reducer.py”, molemmat kirjoitettu pythonilla.

Kuva: mapper.py

Kuva: reducer.py

Kuva: MapReduce-työn suorittaminen

Kuva: lähtö

Tämä on hyvin yksinkertainen esimerkki, mutta kun kirjoitat monimutkaista MapReduce-ohjelmaa, Python pienentää koodiriviä 10 kertaa verrattuna samaan Java-ohjelmaan kirjoitettuun MapReduce-ohjelmaan.

Miksi Pythonilla on merkitystä datatieteilijöille

Datatieteilijän päivittäisiin tehtäviin liittyy monia toisiinsa liittyviä, mutta erilaisia ​​toimintoja, kuten tietojen käyttö ja käsittely, tilastojen laskeminen ja visuaalisten raporttien luominen näiden tietojen ympärille. Tehtäviin kuuluu myös ennustavien ja selittävien mallien rakentaminen, näiden mallien arviointi lisätiedoilla, mallien integrointi muun muassa tuotantojärjestelmiin. Pythonilla on monipuolinen valikoima avoimen lähdekoodin kirjastoja melkein kaikkeen mitä Data Scientist tekee keskimääräisenä päivänä.

SciPy (lausutaan ”Sigh Pie”) on Python-pohjainen ekosysteemi avoimen lähdekoodin ohjelmistoista matematiikkaa, luonnontieteitä ja tekniikkaa varten. On monia muita kirjastoja, joita voidaan käyttää.

Tuomio on, että Python on paras valinta käytettäväksi Big Datan kanssa.

Onko sinulla kysymys meille? Mainitse ne kommenttiosassa ja palaamme sinuun.

Aiheeseen liittyvät julkaisut:

mikä on java ide