Python提供了大量用于處理大數據的庫。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處理大數據。這兩個方面使世界各地的開發(fā)人員能夠將Python視為大數據項目的首選語言。要獲得有關Python及其各種應用程序的深入知識，您可以咨詢AAA教育支持和終身訪問的實時Python培訓。
 

　　在python中處理任何數據類型都非常容易。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”的數據類型是字符串，而“ b”的數據類型是整數。好消息是您不必擔心處理數據類型。Python已經照顧好了它。
 

　　大數據分析習慣用車的語言是Python還是Java?
 

　　一般會喜歡大數據的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，但是我觀察到當您處理大量數據(GB，TB和更多數據)時，性能幾乎是相同的，而開發(fā)時間則更少。在大數據上使用Python。
 

　　關于Python的最好的事情是對數據沒有限制。您甚至可以使用簡單的機器(例如商用硬件，筆記本電腦，臺式機等)來處理數據。
 

　　可以使用Python編寫Hadoop MapReduce程序和應用程序，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，以及無縫獲取有關文件，目錄和全局文件系統屬性的信息。
 

　　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。
 

　　講師指導的課程現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單詞計數程序，該程序計算輸入文件中單詞出現的頻率。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?；镜氖纠?，但是當您編寫一個復雜的MapReduce程序時，與使用Java編寫的同一MapReduce程序相比，Python會將代碼行數減少10倍。
 

　　為什么Python對數據科學家有意義
 

　　數據科學家的日常任務涉及許多相互關聯但又不同的活動，例如訪問和處理數據，計算統計數據以及圍繞該數據創(chuàng)建可視報告。這些任務還包括建立預測模型和解釋模型，在附加數據上評估這些模型，將模型集成到生產系統中等等。Python具有各種各樣的開放源代碼庫，幾乎可以滿足數據科學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，用于數學，科學和工程。還有許多其他可以使用的庫。

 

　　結論是，Python是與大數據配合使用的最佳選擇。