大數(shù)據(jù)分析語言Python的價值和意義

　　Python提供了大量用于處理大數(shù)據(jù)的庫。就開發(fā)代碼而言，您還可以比其他任何編程語言更快地使用Python處理大數(shù)據(jù)。這兩個方面使世界各地的開發(fā)人員能夠?qū)?a href="http://m.5wd995.cn/" target="_blank">Python視為大數(shù)據(jù)項目的首選語言。要獲得有關(guān)Python及其各種應(yīng)用程序的深入知識，您可以咨詢AAA教育支持和終身訪問的實時Python培訓(xùn)。
 

　　在python中處理任何數(shù)據(jù)類型都非常容易。讓我們用一個簡單的例子來建立這一點。您可以從下面的快照中看到，“ a”的數(shù)據(jù)類型是字符串，而“ b”的數(shù)據(jù)類型是整數(shù)。好消息是您不必?fù)?dān)心處理數(shù)據(jù)類型。Python已經(jīng)照顧好了它。
 

　　大數(shù)據(jù)分析習(xí)慣用車的語言是Python還是Java?
 

　　一般會喜歡大數(shù)據(jù)的Python，因為在Java中，如果您編寫200行代碼，那么使用Python僅用20行代碼就可以完成相同的工作。一些開發(fā)人員說Java的性能比Python更好，但是我觀察到當(dāng)您處理大量數(shù)據(jù)(GB，TB和更多數(shù)據(jù))時，性能幾乎是相同的，而開發(fā)時間則更少。在大數(shù)據(jù)上使用Python。
 

　　關(guān)于Python的最好的事情是對數(shù)據(jù)沒有限制。您甚至可以使用簡單的機(jī)器(例如商用硬件，筆記本電腦，臺式機(jī)等)來處理數(shù)據(jù)。
 

　　可以使用Python編寫Hadoop MapReduce程序和應(yīng)用程序，以使用PyDoop軟件包訪問Hadoop的HDFS API
 

　　PyDoop的最大優(yōu)勢之一是HDFS API。這使您可以連接到HDFS安裝，讀取和寫入文件，以及無縫獲取有關(guān)文件，目錄和全局文件系統(tǒng)屬性的信息。
 

　　PyDoop的MapReduce API可讓您以最少的編程工作來解決許多復(fù)雜的問題。諸如“ Counters”和“ Record Readers”之類的高級MapReduce概念可以使用PyDoop在Python中實現(xiàn)。
 

　　講師指導(dǎo)的課程現(xiàn)實生活中的案例研究評估終身訪問探索課程在下面的示例中，我將運行一個簡單的用Python編寫的MapReduce單詞計數(shù)程序，該程序計算輸入文件中單詞出現(xiàn)的頻率。因此，下面有兩個文件-'mapper.py'和'reducer.py'，它們都是用python編寫的。

　　mapper.py

　　reducer.py

　　運行MapReduce作業(yè)
 

　　這是一個非常基本的示例，但是當(dāng)您編寫一個復(fù)雜的MapReduce程序時，與使用Java編寫的同一MapReduce程序相比，Python會將代碼行數(shù)減少10倍。
 

　　為什么Python對數(shù)據(jù)科學(xué)家有意義
 

　　數(shù)據(jù)科學(xué)家的日常任務(wù)涉及許多相互關(guān)聯(lián)但又不同的活動，例如訪問和處理數(shù)據(jù)，計算統(tǒng)計數(shù)據(jù)以及圍繞該數(shù)據(jù)創(chuàng)建可視報告。這些任務(wù)還包括建立預(yù)測模型和解釋模型，在附加數(shù)據(jù)上評估這些模型，將模型集成到生產(chǎn)系統(tǒng)中等等。Python具有各種各樣的開放源代碼庫，幾乎可以滿足數(shù)據(jù)科學(xué)家平均每天的所有工作。
 

　　SciPy(發(fā)音為“ Sigh Pie”)是基于Python的開放源代碼軟件生態(tài)系統(tǒng)，用于數(shù)學(xué)，科學(xué)和工程。還有許多其他可以使用的庫。

 

　　結(jié)論是，Python是與大數(shù)據(jù)配合使用的最佳選擇。