Python fornisce un numero enorme di librerie per lavorare sui Big Data. Puoi anche lavorare, in termini di sviluppo di codice, utilizzando Python per Big Data molto più velocemente di qualsiasi altro linguaggio di programmazione. Questi due aspetti stanno consentendo agli sviluppatori di tutto il mondo di adottare Python come linguaggio preferito per i progetti Big Data. 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.
È estremamente facile gestire qualsiasi tipo di dati in Python. Stabiliamo questo con un semplice esempio. Puoi vedere dall'istantanea di seguito che il tipo di dati di 'a' è una stringa e il tipo di dati di 'b' è intero. La buona notizia è che non devi preoccuparti di gestire il tipo di dati. Python si è già preso cura di esso.
Ora la domanda da un milione di dollari è Python con Big Data o Java con Big Data?
Preferirei Python ogni giorno, con i big data, perché in Java se scrivi 200 righe di codice, posso fare la stessa cosa in sole 20 righe di codice con Python. Alcuni sviluppatori dicono che le prestazioni di Java sono migliori di Python, ma ho osservato che quando lavori con enormi quantità di dati (in GB, TB e altro), le prestazioni sono quasi le stesse, mentre il tempo di sviluppo è minore quando lavorare con Python su Big Data.
La cosa migliore di Python è che non ci sono limiti ai dati. È possibile elaborare i dati anche con una macchina semplice come un hardware di base, il laptop, il desktop e altri.
Python può essere utilizzato per scrivere programmi e applicazioni Hadoop MapReduce per accedere all'API HDFS per Hadoop utilizzando il pacchetto PyDoop
Uno dei maggiori vantaggi 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 senza problemi.
L'API MapReduce di PyDoop ti 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.
Nell'esempio seguente, eseguirò un semplice programma di conteggio parole MapReduce scritto in Python che conta la frequenza di occorrenza di una parola nel file di input. Quindi abbiamo due file di seguito: 'mapper.py' e 'riduttore.py', entrambi scritti in python.
Fig: mapper.py
Fig: riduttore.py
test cross browser in selenio
Fig: esecuzione del lavoro MapReduce
Fig: output
Questo è un esempio molto semplice, ma quando scrivi un programma MapReduce complesso, Python ridurrà il numero di righe di codice di 10 volte rispetto allo stesso programma MapReduce scritto in Java.
Perché Python ha senso per i data scientist
Le attività quotidiane di uno scienziato dei dati coinvolgono molte attività correlate ma diverse come l'accesso e la manipolazione dei dati, l'elaborazione di statistiche e la creazione di rapporti visivi attorno a tali dati. Le attività includono anche la creazione di modelli predittivi ed esplicativi, la valutazione di questi modelli su dati aggiuntivi, l'integrazione di modelli nei sistemi di produzione, tra gli altri. Python ha una vasta gamma di librerie open source per quasi tutto ciò che un Data Scientist fa in un giorno medio.
SciPy (pronunciato 'Sigh Pie') è un ecosistema di software open source basato su Python per matematica, scienza e ingegneria. Ci sono molte altre librerie che possono essere utilizzate.
Il verdetto è che Python è la scelta migliore da usare con i Big Data.
Hai domande per noi? Per favore menzionali nella sezione commenti e ti risponderemo.
Post correlati: