Python cung cấp một số lượng lớn các thư viện để làm việc trên Dữ liệu lớn. Bạn cũng có thể làm việc - về mặt phát triển mã - sử dụng Python cho Dữ liệu lớn nhanh hơn nhiều so với bất kỳ ngôn ngữ lập trình nào khác. Hai khía cạnh này đang cho phép các nhà phát triển trên toàn thế giới sử dụng Python như là ngôn ngữ được lựa chọn cho các dự án Dữ liệu lớn. 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.
Nó cực kỳ dễ dàng để xử lý bất kỳ kiểu dữ liệu nào trong python. Hãy để chúng tôi thiết lập điều này với một ví dụ đơn giản. Bạn có thể thấy từ ảnh chụp nhanh bên dưới rằng kiểu dữ liệu của ‘a’ là chuỗi và kiểu dữ liệu của ‘b’ là số nguyên. Tin tốt là bạn không cần lo lắng về việc xử lý kiểu dữ liệu. Python đã chăm sóc nó.
Bây giờ câu hỏi hàng triệu đô la là Python với Dữ liệu lớn hay Java với Dữ liệu lớn?
Tôi thích Python bất cứ ngày nào, với dữ liệu lớn, bởi vì trong java nếu bạn viết 200 dòng mã, tôi có thể làm điều tương tự chỉ trong 20 dòng mã với Python. Một số nhà phát triển nói rằng hiệu suất của Java tốt hơn Python, nhưng tôi đã quan sát thấy rằng khi bạn làm việc với lượng dữ liệu khổng lồ (tính bằng GB, TB và hơn thế nữa), hiệu suất gần như giống nhau, trong khi thời gian phát triển ít hơn khi làm việc với Python trên Dữ liệu lớn.
Điều tốt nhất về Python là không có giới hạn về dữ liệu. Bạn có thể xử lý dữ liệu ngay cả với một máy đơn giản như phần cứng hàng hóa, máy tính xách tay, máy tính để bàn và những máy khác.
sắp xếp mảng c ++ giảm dần
Python có thể được sử dụng để viết các chương trình và ứng dụng Hadoop MapReduce để truy cập HDFS API cho Hadoop bằng cách sử dụng gói PyDoop
Một trong những lợi thế lớn nhất của PyDoop là API HDFS. Điều này cho phép bạn kết nối với bản cài đặt HDFS, đọc và ghi tệp cũng như nhận thông tin về tệp, thư mục và thuộc tính hệ thống tệp chung một cách liền mạch.
API MapReduce của PyDoop cho phép bạn 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.
Trong ví dụ dưới đây, tôi sẽ chạy một chương trình đếm từ MapReduce đơn giản được viết bằng Python để đếm tần suất xuất hiện của một từ trong tệp đầu vào. Vì vậy, chúng tôi có hai tệp bên dưới - ‘mapper.py’ và ‘Reduceer.py’, cả hai đều được viết bằng python.
Hình: mapper.py
cách tạo bảng điều khiển power bi
Hình: Reduceer.py
Hình: chạy công việc MapReduce
Hình: đầu ra
Đây là một ví dụ rất cơ bản, nhưng khi bạn viết một chương trình MapReduce phức tạp, Python sẽ giảm số dòng mã xuống 10 lần so với cùng một chương trình MapReduce được viết bằng Java.
Tại sao Python có ý nghĩa đối với các nhà khoa học dữ liệu
Các nhiệm vụ hàng ngày của một nhà khoa học dữ liệu bao gồm nhiều hoạt động có liên quan lẫn nhau nhưng khác nhau như truy cập và thao tác dữ liệu, tính toán thống kê và tạo báo cáo trực quan xung quanh dữ liệu đó. Các nhiệm vụ cũng bao gồm xây dựng các mô hình dự đoán và giải thích, đánh giá các mô hình này trên dữ liệu bổ sung, tích hợp các mô hình vào hệ thống sản xuất, trong số những mô hình khác. Python có một loạt các thư viện mã nguồn mở đa dạng cho mọi thứ mà một Nhà khoa học dữ liệu thực hiện hàng ngày.
ngôn ngữ lập trình sas là gì
SciPy (phát âm là “Sigh Pie”) là một hệ sinh thái dựa trên Python gồm phần mềm mã nguồn mở cho toán học, khoa học và kỹ thuật. Có nhiều thư viện khác có thể được sử dụng.
Phán quyết là, Python là lựa chọn tốt nhất để sử dụng với Dữ liệu lớn.
Có một câu hỏi cho chúng tôi? Vui lòng đề cập đến chúng trong phần nhận xét và chúng tôi sẽ liên hệ lại với bạn.
Bài viết liên quan: