Python, được phát triển bởi Guido van Rossum vào cuối những năm 1980, là một ngôn ngữ lập trình cấp cao, có mục đích chung, nhấn mạnh vào khả năng đọc mã và cú pháp đơn giản. Hãy cùng chúng tôi xem cách Python kết hợp với Dữ liệu lớn!
Python cho Dữ liệu lớn
Thông thường, cú pháp đơn giản và đường cong học tập dần dần của Python là một trong những lý do phổ biến nhất giải thích tại sao nó được sử dụng trong Dữ liệu lớn. Sẽ rất thú vị khi biết rằng các sinh viên thực tập trong các tổ chức đang tích cực tham gia vào việc dạy ngôn ngữ cho nhân viên mới. Để có kiến thức chuyên sâu về Python cùng với các ứng dụng khác nhau của nó, bạn có thể đăng ký tham gia trực tiếp với hỗ trợ 24/7 và truy cập trọn đời.
AppNexus, một trong những bang người dùng trung thành của Python,' Chúng tôi đã có thể xây dựng một khuôn khổ giúp chúng tôi dễ dàng lấy dữ liệu từ tất cả các nguồn dữ liệu khác nhau này và lập mô hình cho chúng. Vì vậy, thay vì mọi người dành thời gian viết mã kết nối cơ sở dữ liệu, họ có thể sử dụng một cấu hình đơn giản và nhanh chóng bắt đầu ”
Sau đó, Python cho phép các tổ chức di chuyển mã từ phát triển sang sản xuất nhanh hơn vì mã giống như một nguyên mẫu có thể được chuyển vào sản xuất.
Tất cả chúng ta đều biết rằng Hadoop là một công nghệ quan trọng đã trở nên phổ biến rộng rãi như mộtGiải pháp dữ liệu, nhưngbạn có biết rằng Python được sử dụng để viếtCủa HadoopMapReduce các chương trình và ứng dụng để truy cập API HDFS cho Hadoop với Gói PyDoop?
Chúng ta hãy xem xét PyDoop, một gói ứng dụng cung cấp API Python cho Hadoop’s MapReduce và HDFS. Có lẽ là một trong những liên kết quan trọng nhất giữa Python và Dữ liệu lớn, PyDoop có một số lợi thế so với các giải pháp tích hợp sẵn của Hadoop cho lập trình Python, bao gồm Hadoop Streaming.
Ưu điểm lớn nhất của PyDoop là API HDFS. Điều này cho phép một người kết nối với cài đặt HDFS, đọc và ghi tệp, và nhận thông tin về tệp, thư mục và thuộc tính hệ thống tệp toàn cầu.
API MapReduce của PyDoop cho phép một người giải quyết nhiều vấn đề phức tạp với nỗ lực lập trình tối thiểu. Các khái niệm MapReduce nâng cao như ‘Bộ đếm’ và ‘Trình đọc bản ghi’ có thể được triển khai bằng Python bằng PyDoop.
Xu hướng Python ngày nay
Theo xu hướng việc làm trên Indeed.com, sự kết hợp Python và R với Dữ liệu lớn đang tăng dần đều. Với nhiều công ty đang tìm kiếm phân tích Dữ liệu lớn, đào tạo python dường như là điều bắt buộc trong sơ yếu lý lịch của bạn. Cho đến nay, Python là thứ có nhu cầu nhiều nhất trong ba loại, với một số 27.000 việc làm trong trường Dữ liệu lớn (Nguồn - Thế giới thông tin). Python cho đào tạo dữ liệu lớn tự động đủ điều kiện cho bạn cho những công việc đó.
Hoàn thành khóa đào tạo Python giúp bạn tìm được việc làm được trả lương cao trong thời gian ngắn. Với nhiều công việc sắp tớiDữ liệu lớn,Đào tạo Python sẽ khiến bạn trở thành ứng cử viên lý tưởng.
Mặc dù tính đơn giản của nó, Python rất mạnh mẽ để giải quyết các vấn đề phân tích dữ liệu phức tạp và khó khăn trong hầu hết mọi miền. Python độc lập với nền tảng và vì vậy nó có thể tích hợp với hầu hết các môi trường CNTT hiện có. Python có khả năng cao choDữ liệu lớncác tác vụ thao tác và sức mạnh tự nhiên của nó như một ngôn ngữ kịch bản làm cho nó có khả năng thích ứng cao đối với các ứng dụng hướng dữ liệu. Không có gì ngạc nhiên khi các công ty thuộc mọi quy mô và các loại ngành khác nhau đang sử dụng Python để quản lýDữ liệu lớncác yêu cầu. Khi các công ty tiếp tục tận dụng sức mạnh của Python đểDữ liệu lớnxử lý, đào tạo Python sẽ giúp thiết lập kỹ năng của bạn trongDữ liệu lớnphân tích.
Có một câu hỏi cho chúng tôi? Đề cập đến họ trong phần bình luận và chúng tôi sẽ liên hệ lại với bạn.
ec2 tạo phiên bản từ ảnh chụp nhanh
Bài viết liên quan: