Python tillhandahåller ett stort antal bibliotek för att arbeta med Big Data. Du kan också arbeta - när det gäller att utveckla kod - med Python för Big Data mycket snabbare än något annat programmeringsspråk. Dessa två aspekter gör det möjligt för utvecklare över hela världen att anamma Python som det språk som valts för Big Data-projekt. För att få fördjupad kunskap om Python tillsammans med dess olika applikationer kan du registrera dig för live med 24/7 support och livstidsåtkomst.
Det är extremt enkelt att hantera vilken datatyp som helst i python. Låt oss fastställa detta med ett enkelt exempel. Du kan se från ögonblicksbilden nedan att datatypen 'a' är sträng och datatypen 'b' är heltal. Den goda nyheten är att du inte behöver oroa dig för att hantera datatypen. Python har redan tagit hand om det.
hur fungerar tostring i java
Nu är miljonfrågan Python med Big Data eller Java med Big Data?
Jag föredrar Python när som helst, med stora data, för i java om du skriver 200 rader kod kan jag göra samma sak på bara 20 rader kod med Python. Vissa utvecklare säger att Java-prestandan är bättre än Python, men jag har observerat att när du arbetar med enorma mängder data (i GB, TB och mer) är prestandan nästan densamma, medan utvecklingstiden är kortare när arbetar med Python på Big Data.
Det bästa med Python är att det inte finns någon begränsning för data. Du kan bearbeta data även med en enkel maskin som råvaruhårdvara, din bärbara dator, skrivbord och andra.
Python kan användas för att skriva Hadoop MapReduce-program och applikationer för att komma åt HDFS API för Hadoop med PyDoop-paketet
En av de största fördelarna med PyDoop är HDFS API. Detta gör att du kan ansluta till en HDFS-installation, läsa och skriva filer och få information om filer, kataloger och globala filsystemegenskaper sömlöst.
MapReduce API för PyDoop låter dig lösa många komplexa problem med minimal programmeringsinsats. Advance MapReduce-koncept som 'Counters' och 'Record Readers' kan implementeras i Python med PyDoop.
I exemplet nedan kommer jag att köra ett enkelt MapReduce-ordräkningsprogram skrivet i Python som räknar frekvensen av ett ord i inmatningsfilen. Så vi har två filer nedan - 'mapper.py' och 'reducer.py', båda skrivna i python.
Fig: mapper.py
Fig: reducer.py
installera php 7 på Windows
Fig: kör MapReduce-jobbet
Fig: utgång
Detta är ett mycket grundläggande exempel, men när du skriver ett komplext MapReduce-program kommer Python att minska antalet rader med kod med tio gånger jämfört med samma MapReduce-program skrivet i Java.
Varför Python är vettigt för dataforskare
De dagliga uppgifterna hos en datavetare involverar många inbördes relaterade men olika aktiviteter som att komma åt och manipulera data, datastatistik och skapa visuella rapporter kring dessa data. Uppgifterna inkluderar också att bygga förutsägbara och förklarande modeller, utvärdera dessa modeller på ytterligare data, integrera modeller i bland annat produktionssystem. Python har ett brett utbud av öppen källkodsbibliotek för nästan allt som en datavetare gör på en genomsnittlig dag.
SciPy (uttalad 'Sigh Pie') är ett Python-baserat ekosystem med öppen källkodsprogramvara för matematik, naturvetenskap och teknik. Det finns många andra bibliotek som kan användas.
Domen är att Python är det bästa valet att använda med Big Data.
Har du en fråga till oss? Vänligen nämna dem i kommentarfältet så återkommer vi till dig.
Relaterade inlägg:
längden på en array-javascript