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(gè)方面使世界各地的開發(fā)人員能夠?qū)ython視為大數(shù)據(jù)項(xiàng)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(shí)，您可以咨詢AAA教育支持和終身訪問的實(shí)時(shí)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(gè)簡單的例子來建立這一點(diǎn)。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(huì)喜歡大數(shù)據(jù)的Python，因?yàn)樵贘ava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(shí)，性能幾乎是相同的，而開發(fā)時(shí)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(tái)式機(jī)等)來處理數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)分析語言Python的價(jià)值和意義-AAA教育?www.aaa-cg.com.cn

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(shí)現(xiàn)。

講師指導(dǎo)的課程現(xiàn)實(shí)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(yùn)行一個(gè)簡單的用Python編寫的MapReduce單詞計(jì)數(shù)程序，該程序計(jì)算輸入文件中單詞出現(xiàn)的頻率。因此，下面有兩個(gè)文件-'mapper.py'和'reducer.py'，它們都是用python編寫的。

mapper.py

reducer.py

運(yùn)行MapReduce作業(yè)

這是一個(gè)非?；镜氖纠?#xff0c;但是當(dāng)您編寫一個(gè)復(fù)雜的MapReduce程序時(shí)，與使用Java編寫的同一MapReduce程序相比，Python會(huì)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(dòng)，例如訪問和處理數(shù)據(jù)，計(jì)算統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)以及圍繞該數(shù)據(jù)創(chuàng)建可視報(bào)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。

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總結(jié)

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