Python, opracowany przez Guido van Rossuma pod koniec lat 80., to język programowania wysokiego poziomu ogólnego przeznaczenia, który kładzie nacisk na czytelność kodu i prostą składnię. Przyjrzyjmy się, jak Python radzi sobie z Big Data!
Python dla Big Data
Zwykle prosta składnia i stopniowa krzywa uczenia się Pythona były jednym z najpopularniejszych powodów, dla których jest on używany w Big Data. Warto wiedzieć, że stażyści w organizacjach są aktywnie zaangażowani w nauczanie języka nowych pracowników. Aby uzyskać dogłębną wiedzę na temat języka Python i jego różnych aplikacji, możesz zarejestrować się na żywo z całodobowym wsparciem i dożywotnim dostępem.
AppNexus, jeden z lojalnych użytkowników Pythona,' Udało nam się zbudować strukturę, która ułatwia nam pobieranie danych ze wszystkich tych różnych źródeł danych i ich modelowanie. Zamiast więc wszyscy spędzają czas na pisaniu kodu łącznika bazy danych, mogą skorzystać z prostej konfiguracji i szybko rozpocząć pracę ”
Następnie Python umożliwia organizacjom szybsze przenoszenie kodu z etapu projektowania do produkcji, ponieważ ten sam kod utworzony jako prototyp można przenieść do produkcji.
Wszyscy wiemy, że Hadoop to ważna technologia, która zyskała ogromną popularność jako BigRozwiązanie danych, aleczy wiesz, że Python jest używany do pisaniaHadoopaProgramy i aplikacje MapReduce, aby uzyskać dostęp do HDFS API dla Hadoop z pakietami PyDoop?
Jaka jest różnica między C ++ i Java
Spójrzmy na PyDoop, pakiet aplikacji udostępniający interfejs API języka Python dla MapReduce i HDFS firmy Hadoop. Być może jedno z najważniejszych ogniw między Pythonem i Big Data, PyDoop ma kilka zalet w porównaniu z wbudowanymi rozwiązaniami Hadoop do programowania w języku Python, które obejmują strumieniowanie Hadoop.
Największą zaletą PyDoop jest interfejs API HDFS. Pozwala to na podłączenie się do instalacji HDFS, odczyt i zapis plików oraz uzyskanie informacji o plikach, katalogach i globalnych właściwościach systemu plików.
MapReduce API PyDoop pozwala rozwiązać wiele złożonych problemów przy minimalnym wysiłku programistycznym. Pojęcia Advance MapReduce, takie jak „Liczniki” i „Czytniki rekordów”, można zaimplementować w Pythonie za pomocą PyDoop.
Dzisiejsze trendy w Pythonie
Zgodnie z trendami zatrudnienia w Indeed.com, kombinacja Pythona i R z Big Data stale rośnie. Ponieważ wiele firm szuka analityki Big Data, szkolenie z Pythona wydaje się być koniecznością w twoim CV. Python jest zdecydowanie najbardziej poszukiwany z trzech, z niektórymi 27 000 miejsc pracy w polu Big Data (źródło - świat informacji). Python for Big Data Training automatycznie kwalifikuje Cię do tych zadań.
android studio krok po kroku
Ukończenie szkolenia Python pomoże Ci znaleźć dobrze płatną pracę w krótkim czasie. Pojawi się znacznie więcej miejsc pracyBig Data,Szkolenie z Pythona sprawi, że będziesz idealnym kandydatem.
Pomimo swojej prostoty, Python ma ogromne możliwości rozwiązywania złożonych i trudnych problemów związanych z analizą danych w praktycznie każdej domenie. Python jest niezależny od platformy, dzięki czemu można go zintegrować z większością istniejących środowisk IT. Python ma duże możliwości dlaBig Datazadania manipulacyjne i jego naturalna siła jako języka skryptowego sprawia, że jest on wysoce adaptacyjny dla aplikacji zorientowanych na dane. Nic dziwnego, firmy różnej wielkości iz różnych branż używają Pythona do zarządzania swoimiBig Datawymagania. Ponieważ firmy nadal wykorzystują moc języka Python doBig Dataprzetwarzanie, szkolenie Python pomoże Ci rozwinąć umiejętności w zakresieBig Dataanalityka.
Masz do nas pytanie? Wspomnij o nich w sekcji komentarzy, a my skontaktujemy się z Tobą.
Powiązane posty:
przeciążanie funkcji w języku C ++