Python, utvecklat av Guido van Rossum i slutet av 1980-talet, är ett allmänt ändamålsenligt programmeringsspråk på hög nivå som betonar kodläsbarhet och enkel syntax. Låt oss titta på hur Python klarar sig med Big Data!
Python för Big Data
Vanligtvis har Pythons enkla syntax och gradvis inlärningskurva varit en av de mest populära anledningarna till varför den används i Big Data. Det vore intressant att veta att praktikanter i organisationer är aktivt engagerade i att lära sig språket för nya anställda. För att få fördjupad kunskap om Python tillsammans med dess olika applikationer kan du registrera dig för live med 24/7 support och livstidsåtkomst.
AppNexus, en av Pythons lojala användare,' Vi har kunnat bygga ett ramverk som gör det enkelt för oss att hämta data från alla dessa olika datakällor och modellera dem. Så istället för att alla spenderar sin tid på att skriva databasanslutningskod kan de använda en enkel konfiguration och snabbt komma igång ”
Java till operatörens makt
Därefter tillåter Python organisationer att flytta kod från utveckling till produktion snabbare eftersom samma kod som skapats som en prototyp kan flyttas till produktion.
Vi vet alla att Hadoop är en viktig teknik som har vunnit enorm popularitet som BigDatalösning, menvisste du att Python används för att skrivaHadoop'sMapReduce program och applikationer för att komma åt HDFS API för Hadoop med PyDoop-paket?
Låt oss titta på PyDoop, ett applikationspaket som tillhandahåller ett Python API för Hadoop's MapReduce och HDFS. Kanske en av de viktigaste länkarna mellan Python och Big Data, PyDoop har flera fördelar jämfört med Hadoop's inbyggda lösningar för Python-programmering som inkluderar Hadoop Streaming.
Den största fördelen med PyDoop är att det är HDFS API. Detta gör att man kan ansluta till en HDFS-installation, läsa och skriva filer och få information om filer, kataloger och globala filsystemegenskaper.
MapReduce API för PyDoop gör det möjligt att lösa många komplexa problem med minimala programmeringsinsatser. Advance MapReduce-koncept som 'Counters' och 'Record Readers' kan implementeras i Python med PyDoop.
Python Trender idag
Enligt jobbtrenderna på Indeed.com tar Python och R-kombinationen med Big Data stadigt fart. Med många företag som letar efter Big Data-analys verkar pythonträning vara ett måste i ditt CV. Python är överlägset mest efterfrågad av de tre, med några 27 000 jobb i fältet Big Data (Source - Info world). Python för Big Data Training kvalificerar dig automatiskt för dessa jobb.
Att slutföra Python-utbildningen hjälper dig att hitta högt betalda jobb på kort tid. Med många fler jobb som kommer inBig Data,Python-utbildning gör dig till den perfekta kandidaten.
Trots sin enkelhet är Python mycket kraftfull för att lösa komplexa och svåra dataanalysproblem på praktiskt taget alla domäner. Python är plattformsoberoende och kan integreras med de flesta befintliga IT-miljöer. Python har höga funktioner förBig Datamanipulerande uppgifter och dess naturliga styrka som skriptspråk gör det mycket anpassningsbart för datainriktade applikationer. Inte konstigt att företag i alla storlekar och olika branschtyper använder Python för att hantera sinaBig Datakrav. När företag fortsätter att utnyttja kraften i Python förBig Databearbetning kommer Python-utbildning att hjälpa dig att skapa dina kunskaper iBig Dataanalys.
Har du en fråga till oss? Nämn dem i kommentarfältet så återkommer vi till dig.
Relaterade inlägg: