Büyük Veri İçin Neden Python Seçmelisiniz?

Programcılar ve veri bilimcileri, büyük veri için Python ile çalışmayı sever. Bu blog yazısı, Python'un Büyük Veri Analitiği uzmanları için neden bir zorunluluk olduğunu açıklıyor.

Python, Büyük Veri üzerinde çalışmak için çok sayıda kitaplık sağlar. Kod geliştirme açısından da, Büyük Veri için Python kullanarak diğer programlama dillerinden çok daha hızlı çalışabilirsiniz. Bu iki özellik, dünya çapındaki geliştiricilerin Python'u Büyük Veri projeleri için tercih edilen dil olarak benimsemelerini sağlıyor. Python hakkında çeşitli uygulamalarının yanı sıra derinlemesine bilgi edinmek için, canlı yayına kaydolabilirsiniz. 7/24 destek ve ömür boyu erişim ile.



Python'da herhangi bir veri türünü işlemek son derece kolaydır. Bunu basit bir örnekle belirleyelim. Aşağıdaki anlık görüntüden 'a' veri türünün dize ve 'b' veri türünün tamsayı olduğunu görebilirsiniz. İyi haber şu ki, veri türünü kullanma konusunda endişelenmenize gerek yok. Python zaten halletti.



Data-type-Python-for-big-data

Şimdi milyon dolarlık soru Büyük Verili Python mu yoksa Büyük Verili Java mı?



Büyük veri ile her gün Python'u tercih ederim çünkü java'da 200 satır kod yazarsanız, aynı şeyi Python ile sadece 20 satır kodda yapabilirim. Bazı geliştiriciler Java'nın performansının Python'dan daha iyi olduğunu söylüyor, ancak büyük miktarda veriyle (GB, TB ve daha fazla) çalışırken, performansın hemen hemen aynı olduğunu, geliştirme süresinin ise daha az olduğunu gözlemledim. Python ile Büyük Veri üzerinde çalışmak.

Python ile ilgili en iyi şey, verilerde herhangi bir sınırlama olmamasıdır. Ticari bir donanım, dizüstü bilgisayarınız, masaüstü bilgisayarınız ve diğerleri gibi basit bir makineyle bile verileri işleyebilirsiniz.

Python, PyDoop paketini kullanarak Hadoop için HDFS API'ye erişmek üzere Hadoop MapReduce programları ve uygulamaları yazmak için kullanılabilir



PyDoop'un en büyük avantajlarından biri HDFS API'sidir. Bu, bir HDFS kurulumuna bağlanmanıza, dosyaları okuyup yazmanıza ve dosyalar, dizinler ve global dosya sistemi özellikleri hakkında sorunsuz bir şekilde bilgi almanıza olanak tanır.

PyDoop'un MapReduce API'si, birçok karmaşık sorunu minimum programlama çabasıyla çözmenize olanak tanır. 'Sayaçlar' ve 'Kayıt Okuyucular' gibi Advance MapReduce kavramları PyDoop kullanılarak Python'da uygulanabilir.

Aşağıdaki örnekte, Python'da yazılmış basit bir MapReduce sözcük sayısı programı çalıştıracağım ve bu program girdi dosyasında bir sözcüğün oluşma sıklığını sayacaktır. Dolayısıyla, aşağıda iki dosyamız var - her ikisi de python ile yazılmış 'mapper.py' ve 'redüktör.py'.

Şekil: mapper.py

İncir: redüktör.py

java'da double'ı int'e dönüştürme

Şekil: MapReduce işini çalıştırma

Şekil: çıktı

Bu çok basit bir örnektir, ancak karmaşık bir MapReduce programı yazarken Python, Java ile yazılmış aynı MapReduce programına kıyasla kod satır sayısını 10 kat azaltacaktır.

Python Veri Bilimciler için neden mantıklı?

Bir veri bilimcinin günlük görevleri, verilere erişme ve bunları kullanma, istatistikleri hesaplama ve bu veriler etrafında görsel raporlar oluşturma gibi birbiriyle ilişkili ancak farklı birçok etkinliği içerir. Görevler ayrıca tahmini ve açıklayıcı modeller oluşturmayı, bu modelleri ek veriler üzerinde değerlendirmeyi, modelleri üretim sistemlerine entegre etmeyi ve diğerlerini içerir. Python, bir Veri Bilimcisinin ortalama bir günde yaptığı hemen hemen her şey için çok çeşitli açık kaynak kitaplıklarına sahiptir.

SciPy ('Sigh Pie' olarak telaffuz edilir) matematik, bilim ve mühendislik için açık kaynaklı yazılımlardan oluşan Python tabanlı bir ekosistemdir. Kullanılabilecek birçok başka kütüphane vardır.

Karar, Python'un Büyük Veri ile kullanılacak en iyi seçim olduğudur.

Bizim için bir sorunuz mu var? Lütfen yorumlar bölümünde bunlardan bahsedin, size geri döneceğiz.

İlgili Mesajlar: