Bakit Dapat Mong Piliin ang Python Para sa Malaking Data



Gustung-gusto ng mga programmer at data na siyentipiko ang pagtatrabaho sa Python para sa malaking data. Ipinapaliwanag ng post sa blog na ito kung bakit kinakailangan ang Python para sa mga propesyonal sa Big Data Analytics.

Ang Python ay nagbibigay ng isang malaking bilang ng mga aklatan upang magtrabaho sa Big Data. Maaari ka ring magtrabaho - sa mga tuntunin ng pagbuo ng code - gamit ang Python para sa Malaking Data nang mas mabilis kaysa sa anumang iba pang wika sa pag-program. Ang dalawang aspeto na ito ay nagbibigay-daan sa mga developer sa buong mundo na yakapin ang Python bilang wika ng pinili para sa mga proyekto ng Big Data. Upang makakuha ng malalim na kaalaman sa Python kasama ang iba't ibang mga application nito, maaari kang magpatala nang live na may 24/7 na suporta at habambuhay na pag-access.

Napakadali nitong hawakan ang anumang uri ng data sa sawa. Itaguyod natin ito sa isang simpleng halimbawa. Maaari mong makita mula sa snapshot sa ibaba na ang uri ng data ng 'a' ay string at ang datatype ng 'b' ay integer. Ang magandang balita ay hindi mo kailangang mag-alala tungkol sa paghawak ng uri ng data. Inalagaan na ito ni Python.





Data-type-Python-for-big-data

Ngayon ang milyong-dolyar na tanong ay ang Python na may Big Data o Java na may Malaking Data?



Mas gugustuhin ko ang Python anumang araw, na may malaking data, dahil sa java kung sumulat ka ng 200 mga linya ng code, magagawa ko ang parehong bagay sa 20 linya lamang ng code sa Python. Sinasabi ng ilang mga tagabuo na ang pagganap ng Java ay mas mahusay kaysa sa Python, ngunit napagmasdan ko na kapag nagtatrabaho ka na may malaking halaga ng data (sa GBs, TBs at higit pa), ang pagganap ay halos pareho, habang ang oras ng pag-unlad ay mas mababa kapag nagtatrabaho sa Python sa Big Data.

Ang pinakamagandang bagay tungkol sa Python ay walang limitasyon sa data. Maaari mong iproseso ang data kahit sa isang simpleng makina tulad ng isang kalakal hardware, iyong laptop, desktop at iba pa.

Maaaring gamitin ang Python upang magsulat ng mga programa at aplikasyon ng Hadoop MapReduce upang ma-access ang HDFS API para sa Hadoop gamit ang PyDoop package



Ang isa sa pinakamalaking bentahe ng PyDoop ay ang HDFS API. Pinapayagan ka nitong kumonekta sa isang pag-install ng HDFS, magbasa at magsulat ng mga file, at makakuha ng impormasyon sa mga file, direktoryo at mga pag-aari ng system ng pandaigdigang seamless.

Pinapayagan ka ng MapReduce API ng PyDoop na malutas ang maraming mga kumplikadong problema sa kaunting pagsisikap sa programa. Ang mga Advance MapReduce na konsepto tulad ng 'Counters' at 'Record Readers' ay maaaring ipatupad sa Python gamit ang PyDoop.

Sa halimbawa sa ibaba, magpapatakbo ako ng isang simpleng programa ng MapReduce na bilang-bilang ng salita na nakasulat sa Python na binibilang ang dalas ng paglitaw ng isang salita sa input file. Kaya mayroon kaming dalawang mga file sa ibaba - 'mapper.py' at 'reducer.py', parehong nakasulat sa sawa.

Fig: mapper.py

pagkakaiba sa pagitan ng interface at klase

Fig: reducer.py

Fig: pagpapatakbo ng trabaho sa MapReduce

Fig: output

Ito ay isang napaka-pangunahing halimbawa, ngunit kapag nagsusulat ka ng isang komplikadong programa ng MapReduce, babawasan ng Python ang mga linya ng numero ng code ng 10 beses kumpara sa parehong programa ng MapReduce na nakasulat sa Java.

Bakit may katuturan ang Python para sa Data Scientists

Ang mga pang-araw-araw na gawain ng isang siyentipiko ng data ay nagsasangkot ng maraming magkakaugnay ngunit magkakaibang mga aktibidad tulad ng pag-access at pagmamanipula ng data, pagkalkula ng mga istatistika at paglikha ng mga visual na ulat sa paligid ng data na iyon. Kasama rin sa mga gawain ang pagbuo ng mga hulaan at nagpapaliwanag na mga modelo, sinusuri ang mga modelong ito sa karagdagang data, pagsasama ng mga modelo sa mga system ng produksyon, at iba pa. Ang Python ay may magkakaibang hanay ng mga bukas na library ng mapagkukunan para sa halos lahat ng bagay na ginagawa ng isang Data Scientist sa isang average na araw.

java pagkakaiba sa pagitan ng umaabot at nagpapatupad

Ang SciPy (binibigkas na 'Sigh Pie') ay isang ecosystem na nakabatay sa Python ng open-source software para sa matematika, agham, at engineering. Maraming iba pang mga aklatan na maaaring magamit.

Ang hatol ay, Python ay ang pinakamahusay na pagpipilian upang magamit sa Big Data.

May tanong ba sa amin? Mangyaring banggitin ang mga ito sa seksyon ng mga komento at babalikan ka namin.

Mga Kaugnay na Post: