Python proporciona un gran nombre de biblioteques per treballar en Big Data. També podeu treballar, en termes de desenvolupament de codi, amb Python per a Big Data molt més ràpid que qualsevol altre llenguatge de programació. Aquests dos aspectes permeten als desenvolupadors de tot el món adoptar Python com el llenguatge preferit per als projectes de Big Data. 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.
És extremadament fàcil manejar qualsevol tipus de dades a Python. Establim-ho amb un exemple senzill. Podeu veure a la instantània següent que el tipus de dades de 'a' és una cadena i que el tipus de dades de 'b' és sencer. La bona notícia és que no us preocupeu per gestionar el tipus de dades. Python ja se n’ha encarregat.
Ara, la pregunta d'un milió de dòlars és Python amb Big Data o Java amb Big Data?
Prefereixo Python qualsevol dia, amb dades massives, perquè a Java si escriviu 200 línies de codi, puc fer el mateix en només 20 línies de codi amb Python. Alguns desenvolupadors diuen que el rendiment de Java és millor que Python, però he observat que quan es treballa amb una gran quantitat de dades (en GB, TB i molt més), el rendiment és gairebé el mateix, mentre que el temps de desenvolupament és menor quan treballant amb Python a Big Data.
El millor de Python és que no hi ha limitacions en les dades. Podeu processar dades fins i tot amb una màquina senzilla, com ara un maquinari bàsic, el portàtil, l’escriptori i altres.
Python es pot utilitzar per escriure programes i aplicacions Hadoop MapReduce per accedir a l'API HDFS per a Hadoop mitjançant el paquet PyDoop
Un dels avantatges més grans de PyDoop és l’API HDFS. Això us permet connectar-vos a una instal·lació HDFS, llegir i escriure fitxers i obtenir informació sobre fitxers, directoris i propietats globals del sistema de fitxers sense problemes.
L'API MapReduce de PyDoop us 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.
A l'exemple següent, executaré un programa de recompte de paraules MapReduce simple escrit en Python que compta la freqüència d'ocurrència d'una paraula al fitxer d'entrada. Per tant, tenim dos fitxers a continuació: ‘mapper.py’ i ‘reducer.py’, tots dos escrits en python.
diferència entre jquery i javascript
Fig: mapper.py
Fig: reducer.py
Fig: execució del treball MapReduce
Fig: sortida
Aquest és un exemple molt bàsic, però quan escriviu un programa MapReduce complex, Python reduirà el nombre de línies de codi 10 vegades en comparació amb el mateix programa MapReduce escrit en Java.
java és un vs té un
Per què Python té sentit per als científics de dades
Les tasques quotidianes d’un científic de dades inclouen moltes activitats relacionades però diferents, com ara accedir i manipular dades, computar estadístiques i crear informes visuals al voltant d’aquestes dades. Les tasques també inclouen la creació de models predictius i explicatius, l'avaluació d'aquests models a partir de dades addicionals, la integració de models en sistemes de producció, entre d'altres. Python té una àmplia gamma de biblioteques de codi obert per a gairebé tot el que fa un científic de dades en un dia mitjà.
SciPy (pronunciat 'Sigh Pie') és un ecosistema de programari de codi obert basat en Python per a matemàtiques, ciències i enginyeria. Hi ha moltes altres biblioteques que es poden utilitzar.
seqüència de Fibonacci en c ++
El veredicte és que Python és la millor opció per utilitzar amb Big Data.
Tens alguna pregunta? Esmenteu-los a la secció de comentaris i us respondrem.
Articles Relacionats: