ทำไมคุณควรเลือก Python สำหรับ Big Data

Python มีไลบรารีจำนวนมากสำหรับทำงานกับ Big Data คุณยังสามารถทำงานในแง่ของการพัฒนาโค้ดโดยใช้ Python สำหรับ Big Data ได้เร็วกว่าภาษาโปรแกรมอื่น ๆ สองแง่มุมนี้ทำให้นักพัฒนาทั่วโลกยอมรับ Python เป็นภาษาที่เลือกใช้สำหรับโครงการ Big Data หากต้องการรับความรู้เชิงลึกเกี่ยวกับ Python พร้อมกับแอพพลิเคชั่นต่างๆคุณสามารถลงทะเบียนเพื่อถ่ายทอดสด ด้วยการสนับสนุนตลอด 24 ชั่วโมงทุกวันและการเข้าถึงตลอดชีวิต

มันง่ายมากที่จะจัดการกับข้อมูลทุกประเภทใน python ให้เราสร้างสิ่งนี้ด้วยตัวอย่างง่ายๆ คุณสามารถดูได้จากภาพรวมด้านล่างว่าประเภทข้อมูลของ 'a' คือสตริงและประเภทข้อมูลของ 'b' เป็นจำนวนเต็ม ข่าวดีก็คือคุณไม่จำเป็นต้องกังวลเกี่ยวกับการจัดการประเภทข้อมูล ไพ ธ อนได้ดูแลแล้ว

ตอนนี้คำถามล้านดอลลาร์คือ Python กับ Big Data หรือ Java กับ Big Data?

ฉันชอบ Python ทุกวันที่มีข้อมูลขนาดใหญ่เพราะใน java ถ้าคุณเขียนโค้ด 200 บรรทัดฉันสามารถทำสิ่งเดียวกันในโค้ดเพียง 20 บรรทัดด้วย Python นักพัฒนาบางคนบอกว่าประสิทธิภาพของ Java ดีกว่า Python แต่ฉันสังเกตว่าเมื่อคุณทำงานกับข้อมูลจำนวนมาก (เป็น GBs, TBs และอื่น ๆ ) ประสิทธิภาพจะใกล้เคียงกันในขณะที่เวลาในการพัฒนาน้อยกว่า ทำงานร่วมกับ Python บน Big Data

สิ่งที่ดีที่สุดเกี่ยวกับ Python คือไม่มีข้อ จำกัด ด้านข้อมูล คุณสามารถประมวลผลข้อมูลได้แม้ใช้เครื่องง่ายๆเช่นฮาร์ดแวร์สินค้าแล็ปท็อปเดสก์ท็อปและอื่น ๆ

แปลง double เป็น int

Python สามารถใช้เพื่อเขียนโปรแกรม Hadoop MapReduce และแอพพลิเคชั่นเพื่อเข้าถึง HDFS API สำหรับ Hadoop โดยใช้แพ็คเกจ PyDoop

ข้อได้เปรียบที่ใหญ่ที่สุดอย่างหนึ่งของ PyDoop คือ HDFS API สิ่งนี้ช่วยให้คุณสามารถเชื่อมต่อกับการติดตั้ง HDFS อ่านและเขียนไฟล์และรับข้อมูลเกี่ยวกับไฟล์ไดเร็กทอรีและคุณสมบัติของระบบไฟล์ส่วนกลางได้อย่างราบรื่น

MapReduce API ของ PyDoop ช่วยให้คุณแก้ปัญหาที่ซับซ้อนมากมายโดยใช้ความพยายามในการเขียนโปรแกรมเพียงเล็กน้อย แนวคิด Advance MapReduce เช่น 'Counters' และ 'Record Readers' สามารถนำไปใช้ใน Python โดยใช้ PyDoop

ในตัวอย่างด้านล่างฉันจะเรียกใช้โปรแกรม MapReduce word-count ที่เขียนด้วย Python ซึ่งจะนับความถี่ของการเกิดคำในไฟล์อินพุต ดังนั้นเราจึงมีสองไฟล์ด้านล่าง - 'mapper.py' และ 'reducer.py' ซึ่งทั้งคู่เขียนด้วย python

รูป: mapper.py

วิธีการประกาศตัวแปรอินสแตนซ์ใน java

รูป: reducer.py

รูป: เรียกใช้งาน MapReduce

รูป: เอาต์พุต

นี่เป็นตัวอย่างพื้นฐาน แต่เมื่อคุณเขียนโปรแกรม MapReduce ที่ซับซ้อน Python จะลดจำนวนบรรทัดของโค้ดลง 10 เท่าเมื่อเทียบกับโปรแกรม MapReduce เดียวกันที่เขียนด้วย Java

เหตุใด Python จึงเหมาะสมกับ Data Scientists

งานประจำวันของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลเกี่ยวข้องกับกิจกรรมที่เกี่ยวข้องกันมากมาย แต่แตกต่างกันเช่นการเข้าถึงและจัดการข้อมูลสถิติการคำนวณและการสร้างรายงานภาพเกี่ยวกับข้อมูลนั้น งานนี้ยังรวมถึงการสร้างแบบจำลองเชิงคาดการณ์และเชิงอธิบายประเมินโมเดลเหล่านี้ในข้อมูลเพิ่มเติมการรวมโมเดลเข้ากับระบบการผลิตและอื่น ๆ Python มีไลบรารีโอเพ่นซอร์สที่หลากหลายสำหรับทุกสิ่งที่ Data Scientist ทำในแต่ละวันโดยเฉลี่ย

โทรโดยอ้างอิงใน c ++

SciPy (ออกเสียงว่า“ ถอนหายใจ”) เป็นระบบนิเวศของซอฟต์แวร์โอเพนซอร์สที่ใช้ Python สำหรับคณิตศาสตร์วิทยาศาสตร์และวิศวกรรม มีห้องสมุดอื่น ๆ อีกมากมายที่สามารถใช้ได้

คำตัดสินคือ Python เป็นตัวเลือกที่ดีที่สุดที่จะใช้กับ Big Data

มีคำถามสำหรับเรา? โปรดระบุไว้ในส่วนความคิดเห็นแล้วเราจะติดต่อกลับไป

กระทู้ที่เกี่ยวข้อง: