Python предоставляет огромное количество библиотек для работы с большими данными. Вы также можете работать - с точки зрения разработки кода - с использованием Python для больших данных намного быстрее, чем любой другой язык программирования. Эти два аспекта позволяют разработчикам во всем мире использовать Python как предпочтительный язык для проектов больших данных. Чтобы получить более глубокие знания о Python и его различных приложениях, вы можете зарегистрироваться в режиме реального времени. с круглосуточной поддержкой и пожизненным доступом.
В python очень легко обрабатывать любые типы данных. Установим это на простом примере. На снимке ниже видно, что тип данных «a» - строка, а тип данных «b» - целое число. Хорошей новостью является то, что вам не нужно беспокоиться об обработке типа данных. Python уже позаботился об этом.
Теперь вопрос на миллион долларов: Python с большими данными или Java с большими данными?
Я бы предпочел Python в любой день с большими данными, потому что в java, если вы напишете 200 строк кода, я могу сделать то же самое всего за 20 строк кода с Python. Некоторые разработчики говорят, что производительность Java лучше, чем Python, но я заметил, что когда вы работаете с огромным объемом данных (в ГБ, ТБ и более), производительность почти такая же, а время разработки меньше, когда работа с Python над большими данными.
Лучшее в Python - отсутствие ограничений на данные. Вы можете обрабатывать данные даже с помощью простой машины, такой как обычное оборудование, ноутбук, настольный компьютер и другие.
Python можно использовать для написания программ и приложений Hadoop MapReduce для доступа к HDFS API для Hadoop с помощью пакета PyDoop.
Одно из самых больших преимуществ PyDoop - это HDFS API. Это позволяет вам подключаться к установке HDFS, читать и записывать файлы, а также легко получать информацию о файлах, каталогах и глобальных свойствах файловой системы.
MapReduce API PyDoop позволяет решать множество сложных задач с минимальными усилиями программирования. Усовершенствованные концепции MapReduce, такие как «счетчики» и «считыватели записей», могут быть реализованы в Python с помощью PyDoop.
В приведенном ниже примере я буду запускать простую программу подсчета слов MapReduce, написанную на Python, которая подсчитывает частоту появления слова во входном файле. Итак, у нас есть два файла ниже - «mapper.py» и «reducer.py», оба написаны на python.
Рис: mapper.py
что такое символ в Java
Рис: reducer.py
Рис: выполнение задания MapReduce
Рис: вывод
Это очень простой пример, но когда вы пишете сложную программу MapReduce, Python сокращает количество строк кода в 10 раз по сравнению с той же программой MapReduce, написанной на Java.
Почему Python имеет смысл для специалистов по данным
Повседневные задачи специалиста по данным включают множество взаимосвязанных, но разных действий, таких как доступ к данным и управление ими, вычисление статистики и создание визуальных отчетов на основе этих данных. Задачи также включают построение прогнозных и пояснительных моделей, оценку этих моделей на дополнительных данных, интеграцию моделей в производственные системы, среди прочего. Python имеет широкий спектр библиотек с открытым исходным кодом практически для всего, что Data Scientist делает в обычный день.
синтаксический анализ двойного до int java
SciPy (произносится как «Sigh Pie») - это основанная на Python экосистема программного обеспечения с открытым исходным кодом для математики, естественных наук и инженерии. Есть много других библиотек, которые можно использовать.
Вердикт: Python - лучший выбор для работы с большими данными.
Есть вопрос к нам? Пожалуйста, укажите их в комментариях, и мы свяжемся с вами.
Похожие сообщения: