Python, desenvolupat per Guido van Rossum a finals dels anys vuitanta, és un llenguatge de programació d'alt nivell per a usos generals que posa èmfasi en la llegibilitat del codi i la sintaxi simple. Vegem com funciona Python amb el Big Data.
Python per al Big Data
Normalment, la sintaxi simple i la corba d’aprenentatge gradual de Python han estat una de les raons més populars per què s’utilitza a Big Data. Seria interessant saber que els interns d’organitzacions participen activament en l’ensenyament de la llengua als nous empleats. Per obtenir coneixements en profunditat sobre Python juntament amb les seves diverses aplicacions, podeu inscriure-us a la publicació amb assistència les 24 hores del dia, els 7 dies de la setmana i accés permanent.
AppNexus, un dels estats fidels dels usuaris de Python,' Hem estat capaços de construir un marc que ens faciliti agafar dades de totes aquestes fonts de dades dispars i modelar-les. Així que, en lloc de que tothom passi el seu temps escrivint el codi del connector de la base de dades, és capaç d’utilitzar una configuració senzilla i sortir ràpidament del terreny ”
Posteriorment, Python permet a les organitzacions moure el codi del desenvolupament a la producció més ràpidament, ja que el mateix codi fabricat com a prototip es pot traslladar a la producció.
Tots sabem que Hadoop és una tecnologia important que ha guanyat una gran popularitat com a BigSolució de dades, peròsabíeu que Python s'utilitza per escriureHadoop’sMapReduce els programes i les aplicacions per accedir a l'API HDFS per a Hadoop amb els paquets PyDoop?
Vegem PyDoop, un paquet d'aplicacions que proporciona una API de Python per a MapReduce i HDFS de Hadoop. Potser un dels vincles més importants entre Python i Big Data, PyDoop té diversos avantatges respecte a les solucions integrades d’Hadoop per a la programació de Python, que inclou Hadoop Streaming.
L’avantatge més gran de PyDoop és l’API HDFS. Això permet connectar-se a una instal·lació HDFS, llegir i escriure fitxers i obtenir informació sobre fitxers, directoris i propietats globals del sistema de fitxers.
L'API MapReduce de PyDoop permet resoldre molts problemes complexos amb un mínim esforç de programació. Conceptes avançats de MapReduce com ara 'Comptadors' i 'Lectors de registres' es poden implementar a Python mitjançant PyDoop.
Python Trends avui
Segons les tendències laborals a Indeed.com, la combinació de Python i R amb Big Data augmenta constantment. Amb moltes empreses que cerquen analítiques de Big Data, la formació en python sembla imprescindible al vostre currículum. Python és, amb diferència, el més demandat dels tres, amb alguns 27.000 llocs de treball al camp Big Data (Source - Info world). Python for Big Data Training us qualifica automàticament per a aquestes feines.
Completar la formació Python us ajuda a trobar feines ben remunerades en poc temps. Amb moltes més feines que arribenDades massives,L’entrenament en Python el convertirà en el candidat ideal.
Tot i la seva simplicitat, Python és molt potent per resoldre problemes d’anàlisi de dades complexes i difícils en pràcticament qualsevol domini. Python és independent de la plataforma i, per tant, es pot integrar amb la majoria dels entorns de TI existents. Python té altes capacitats per aDades massivesles tasques manipulatives i la seva força natural com a llenguatge de seqüència de comandaments el fan altament adaptable per a aplicacions orientades a dades. No és d’estranyar que empreses de totes les mides i diferents tipus d’indústries estiguin utilitzant Python per gestionar-neDades massivesrequisits. Mentre les empreses continuen aprofitant el poder de Python per aDades massivesprocessament, la formació de Python us ajudarà a establir les vostres habilitats enDades massivesanalítica.
Tens alguna pregunta? Esmenteu-los a la secció de comentaris i us respondrem.
Articles Relacionats:
què fa un iterador a Java