Python bietet eine große Anzahl von Bibliotheken für die Arbeit mit Big Data. Sie können Python für Big Data auch viel schneller als jede andere Programmiersprache verwenden, um Code zu entwickeln. Diese beiden Aspekte ermöglichen es Entwicklern weltweit, Python als Sprache der Wahl für Big Data-Projekte zu verwenden. Um detaillierte Informationen zu Python und seinen verschiedenen Anwendungen zu erhalten, können Sie sich live anmelden mit 24/7 Support und lebenslangem Zugriff.
Es ist extrem einfach, mit jedem Datentyp in Python umzugehen. Lassen Sie uns dies anhand eines einfachen Beispiels feststellen. Aus dem folgenden Schnappschuss können Sie ersehen, dass der Datentyp von 'a' eine Zeichenfolge und der Datentyp von 'b' eine Ganzzahl ist. Die gute Nachricht ist, dass Sie sich keine Gedanken über den Umgang mit dem Datentyp machen müssen. Python hat sich bereits darum gekümmert.
Die Millionen-Dollar-Frage lautet nun Python mit Big Data oder Java mit Big Data?
Ich würde Python jeden Tag mit Big Data bevorzugen, denn wenn Sie in Java 200 Codezeilen schreiben, kann ich mit Python dasselbe in nur 20 Codezeilen tun. Einige Entwickler sagen, dass die Leistung von Java besser ist als die von Python, aber ich habe festgestellt, dass bei der Arbeit mit großen Datenmengen (in GB, TB und mehr) die Leistung fast gleich ist, während die Entwicklungszeit geringer ist, wenn Arbeiten mit Python an Big Data.
Das Beste an Python ist, dass es keine Datenbeschränkung gibt. Sie können Daten auch mit einer einfachen Maschine wie einer Standardhardware, Ihrem Laptop, Desktop und anderen verarbeiten.
Python kann zum Schreiben von Hadoop MapReduce-Programmen und -Anwendungen verwendet werden, um mithilfe des PyDoop-Pakets auf die HDFS-API für Hadoop zuzugreifen
Einer der größten Vorteile von PyDoop ist die HDFS-API. Auf diese Weise können Sie eine Verbindung zu einer HDFS-Installation herstellen, Dateien lesen und schreiben sowie nahtlos Informationen zu Dateien, Verzeichnissen und globalen Dateisystemeigenschaften abrufen.
Mit der MapReduce-API von PyDoop können Sie viele komplexe Probleme mit minimalem Programmieraufwand lösen. Erweiterte MapReduce-Konzepte wie 'Zähler' und 'Datensatzleser' können mit PyDoop in Python implementiert werden.
Im folgenden Beispiel werde ich ein einfaches MapReduce-Wortzählprogramm ausführen, das in Python geschrieben ist und die Häufigkeit des Auftretens eines Wortes in der Eingabedatei zählt. Wir haben also zwei Dateien unten - 'mapper.py' und 'reducer.py', beide in Python geschrieben.
java system.exit (0)
Abb: mapper.py
Abb: reducer.py
Abb: Ausführen des MapReduce-Jobs
Abb: Ausgabe
Dies ist ein sehr einfaches Beispiel, aber wenn Sie ein komplexes MapReduce-Programm schreiben, reduziert Python die Anzahl der Codezeilen um das Zehnfache im Vergleich zu demselben in Java geschriebenen MapReduce-Programm.
Warum Python für Data Scientists Sinn macht
Die täglichen Aufgaben eines Datenwissenschaftlers umfassen viele miteinander verbundene, aber unterschiedliche Aktivitäten wie den Zugriff auf und die Bearbeitung von Daten, die Berechnung von Statistiken und die Erstellung visueller Berichte um diese Daten. Zu den Aufgaben gehören unter anderem die Erstellung von Vorhersage- und Erklärungsmodellen, die Bewertung dieser Modelle anhand zusätzlicher Daten und die Integration von Modellen in Produktionssysteme. Python verfügt über eine Vielzahl von Open Source-Bibliotheken für nahezu alles, was ein Data Scientist an einem durchschnittlichen Tag tut.
SciPy (ausgesprochen „Sigh Pie“) ist ein Python-basiertes Ökosystem von Open-Source-Software für Mathematik, Naturwissenschaften und Ingenieurwissenschaften. Es gibt viele andere Bibliotheken, die verwendet werden können.
Das Urteil lautet: Python ist die beste Wahl für Big Data.
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