Python, sviluppato da Guido van Rossum alla fine degli anni '80, è un linguaggio di programmazione generico di alto livello che enfatizza la leggibilità del codice e la sintassi semplice. Vediamo come se la cava Python con i Big Data!
Python per i Big Data
In genere, la sintassi semplice e la curva di apprendimento graduale di Python sono state uno dei motivi più popolari per cui viene utilizzato nei Big Data. Sarebbe interessante sapere che i tirocinanti nelle organizzazioni sono attivamente impegnati nell'insegnamento della lingua ai nuovi dipendenti. Per ottenere una conoscenza approfondita di Python e delle sue varie applicazioni, puoi iscriverti a live con supporto 24 ore su 24, 7 giorni su 7 e accesso a vita.
AppNexus, uno degli utenti fedeli di Python, afferma,' Siamo stati in grado di creare un framework che ci consente di acquisire facilmente i dati da tutte queste origini dati disparate e modellarli. Quindi, invece di spendere il proprio tempo a scrivere il codice del connettore del database, sono in grado di utilizzare una semplice configurazione e decollare rapidamente '
Successivamente, Python consente alle organizzazioni di spostare il codice dallo sviluppo alla produzione più rapidamente poiché lo stesso codice realizzato come prototipo può essere spostato in produzione.
Sappiamo tutti che Hadoop è una tecnologia importante che ha guadagnato un'enorme popolarità come BigData Solution, masapevi che Python è usato per scrivereHadoop'sProgrammi e applicazioni MapReduce per accedere all'API HDFS per Hadoop con i pacchetti PyDoop?
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Diamo un'occhiata a PyDoop, un pacchetto dell'applicazione che fornisce un'API Python per MapReduce e HDFS di Hadoop. Forse uno dei collegamenti più importanti tra Python e Big Data, PyDoop presenta diversi vantaggi rispetto alle soluzioni integrate di Hadoop per la programmazione Python che include Hadoop Streaming.
Il più grande vantaggio di PyDoop è l'API HDFS. Ciò consente di connettersi a un'installazione HDFS, leggere e scrivere file e ottenere informazioni su file, directory e proprietà del file system globale.
L'API MapReduce di PyDoop consente di risolvere molti problemi complessi con sforzi di programmazione minimi. I concetti avanzati di MapReduce come 'Contatori' e 'Lettori di record' possono essere implementati in Python utilizzando PyDoop.
Python Trends oggi
Secondo le tendenze del lavoro su Indeed.com, la combinazione di Python e R con i Big Data sta aumentando costantemente. Con molte aziende alla ricerca di analisi dei Big Data, la formazione su Python sembra essere un must per il tuo curriculum. Python è di gran lunga il più richiesto dei tre, con alcuni 27.000 posti di lavoro nel campo Big Data (Fonte - Info world). Python for Big Data Training ti qualifica automaticamente per questi lavori.
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Il completamento della formazione Python ti aiuta a trovare lavori ben pagati in breve tempo. Con molti altri lavori in arrivoBig Data,La formazione su Python ti renderà il candidato ideale.
Nonostante la sua semplicità, Python è estremamente potente per risolvere problemi di analisi dei dati complessi e difficili praticamente in qualsiasi dominio. Python è indipendente dalla piattaforma e quindi può integrarsi con la maggior parte degli ambienti IT esistenti. Python ha capacità elevate perBig Dataattività di manipolazione e la sua forza naturale come linguaggio di scripting lo rendono altamente adattabile per applicazioni orientate ai dati. Non c'è da stupirsi, aziende di tutte le dimensioni e diversi tipi di settore utilizzano Python per gestire i propriBig Datarequisiti. Mentre le aziende continuano a sfruttare la potenza di Python perBig Dataelaborazione, la formazione Python ti aiuterà a stabilire le tue abilità inBig Dataanalisi.
Hai domande per noi? Menzionateli nella sezione commenti e vi risponderemo.
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