Python menyediakan sebilangan besar perpustakaan untuk mengerjakan Big Data. Anda juga boleh bekerja - dari segi mengembangkan kod - menggunakan Python untuk Big Data lebih cepat daripada bahasa pengaturcaraan lain. Kedua-dua aspek ini membolehkan para pembangun di seluruh dunia merangkul Python sebagai bahasa pilihan untuk projek Big Data. Untuk mendapatkan pengetahuan mendalam tentang Python bersama dengan pelbagai aplikasinya, anda boleh mendaftar secara langsung dengan sokongan 24/7 dan akses seumur hidup.
Sangat mudah untuk mengendalikan sebarang jenis data di python. Mari kita menetapkan ini dengan contoh yang mudah. Anda dapat melihat dari gambar di bawah bahawa jenis data 'a' adalah rentetan dan jenis data 'b' adalah bilangan bulat. Berita baiknya ialah anda tidak perlu risau untuk mengendalikan jenis data. Python sudah menjaganya.
Sekarang persoalan berjuta-juta dolar adalah Python dengan Big Data atau Java dengan Big Data?
Saya lebih suka Python setiap hari, dengan data yang besar, kerana di java jika anda menulis 200 baris kod, saya dapat melakukan perkara yang sama hanya dalam 20 baris kod dengan Python. Sebilangan pemaju mengatakan bahawa prestasi Java lebih baik daripada Python, tetapi saya telah memperhatikan bahawa ketika anda bekerja dengan sejumlah besar data (dalam GB, TB dan banyak lagi), prestasinya hampir sama, sementara waktu pengembangannya lebih sedikit ketika bekerjasama dengan Python di Big Data.
Perkara terbaik mengenai Python adalah bahawa tidak ada batasan data. Anda boleh memproses data walaupun dengan mesin sederhana seperti perkakasan komoditi, komputer riba, desktop dan lain-lain.
Python dapat digunakan untuk menulis program dan aplikasi Hadoop MapReduce untuk mengakses HDFS API untuk Hadoop menggunakan pakej PyDoop
Salah satu kelebihan terbesar PyDoop adalah HDFS API. Ini membolehkan anda menyambung ke pemasangan HDFS, membaca dan menulis fail, dan mendapatkan maklumat mengenai fail, direktori dan sifat sistem fail global dengan lancar.
API MapReduce PyDoop membolehkan anda menyelesaikan banyak masalah kompleks dengan usaha pengaturcaraan yang minimum. Konsep Advance MapReduce seperti ‘Counters’ dan ‘Record Readers’ dapat dilaksanakan di Python menggunakan PyDoop.
Dalam contoh di bawah, saya akan menjalankan program pengiraan kata MapReduce sederhana yang ditulis dalam Python yang mengira kekerapan terjadinya perkataan dalam fail input. Oleh itu, kami mempunyai dua fail di bawah - ‘mapper.py’ dan ‘reducer.py’, kedua-duanya ditulis dalam python.
c ++ susun atur ints
Gambar: mapper.py
Gambar: reducer.py
Gambar: menjalankan tugas MapReduce
Rajah: output
Ini adalah contoh yang sangat asas, tetapi ketika anda menulis program MapReduce yang kompleks, Python akan mengurangkan garis nombor kod sebanyak 10 kali ganda dibandingkan dengan program MapReduce yang sama yang ditulis di Java.
Mengapa Python masuk akal bagi Saintis Data
Tugas sehari-hari seorang saintis data melibatkan banyak aktiviti yang saling berkaitan tetapi berbeza seperti mengakses dan memanipulasi data, mengira statistik dan membuat laporan visual di sekitar data tersebut. Tugas-tugas tersebut juga merangkumi membangun model prediktif dan penjelasan, menilai model-model ini pada data tambahan, menggabungkan model ke dalam sistem produksi, antara lain. Python mempunyai pelbagai perpustakaan sumber terbuka untuk hampir semua perkara yang dilakukan oleh Saintis Data pada hari biasa.
SciPy (diucapkan 'Sigh Pie') adalah ekosistem perisian sumber terbuka berasaskan Python untuk matematik, sains, dan kejuruteraan. Terdapat banyak perpustakaan lain yang boleh digunakan.
Keputusannya adalah, Python adalah pilihan terbaik untuk digunakan dengan Big Data.
Ada soalan untuk kami? Sila sebutkan di bahagian komen dan kami akan menghubungi anda.
Catatan berkaitan: