Python fornece um grande número de bibliotecas para trabalhar em Big Data. Você também pode trabalhar - em termos de desenvolvimento de código - usando Python para Big Data muito mais rápido do que qualquer outra linguagem de programação. Esses dois aspectos estão permitindo que desenvolvedores em todo o mundo adotem o Python como a linguagem de escolha para projetos de Big Data. Para obter conhecimento aprofundado sobre Python e seus vários aplicativos, você pode se inscrever para com suporte 24/7 e acesso vitalício.
É extremamente fácil lidar com qualquer tipo de dados em python. Vamos estabelecer isso com um exemplo simples. Você pode ver no instantâneo abaixo que o tipo de dados de 'a' é string e o tipo de dados de 'b' é inteiro. A boa notícia é que você não precisa se preocupar em lidar com o tipo de dados. Python já cuidou disso.
Agora, a pergunta de um milhão de dólares é Python com Big Data ou Java com Big Data?
Eu preferiria Python qualquer dia, com big data, porque em java, se você escrever 200 linhas de código, posso fazer a mesma coisa em apenas 20 linhas de código com Python. Alguns desenvolvedores dizem que o desempenho do Java é melhor do que o do Python, mas tenho observado que quando você está trabalhando com uma grande quantidade de dados (em GBs, TBs e mais), o desempenho é quase o mesmo, enquanto o tempo de desenvolvimento é menor quando trabalhando com Python em Big Data.
A melhor coisa sobre Python é que não há limitação de dados. Você pode processar dados mesmo com uma máquina simples, como um hardware comum, seu laptop, desktop e outros.
Python pode ser usado para escrever programas e aplicativos Hadoop MapReduce para acessar a API HDFS para Hadoop usando o pacote PyDoop
Uma das maiores vantagens do PyDoop é a API HDFS. Isso permite que você se conecte a uma instalação HDFS, leia e grave arquivos e obtenha informações sobre arquivos, diretórios e propriedades globais do sistema de arquivos perfeitamente.
A API MapReduce do PyDoop permite que você resolva muitos problemas complexos com o mínimo de esforço de programação. Conceitos avançados de MapReduce, como ‘Contadores’ e ‘Leitores de registros’ podem ser implementados em Python usando PyDoop.
No exemplo abaixo, executarei um programa simples de contagem de palavras MapReduce escrito em Python, que conta a frequência de ocorrência de uma palavra no arquivo de entrada. Portanto, temos dois arquivos abaixo - ‘mapper.py’ e ‘reducer.py’, ambos escritos em python.
Fig: mapper.py
Fig: reducer.py
Fig: executando o trabalho MapReduce
Fig: saída
Este é um exemplo muito básico, mas quando você está escrevendo um programa MapReduce complexo, o Python reduzirá o número de linhas de código em 10 vezes em comparação com o mesmo programa MapReduce escrito em Java.
Por que o Python faz sentido para cientistas de dados
As tarefas do dia-a-dia de um cientista de dados envolvem muitas atividades inter-relacionadas, mas diferentes, como acessar e manipular dados, calcular estatísticas e criar relatórios visuais em torno desses dados. As tarefas também incluem a construção de modelos preditivos e explicativos, avaliação desses modelos em dados adicionais, integração de modelos em sistemas de produção, entre outros. Python tem uma gama diversificada de bibliotecas de código aberto para quase tudo que um cientista de dados faz em um dia normal.
SciPy (pronuncia-se “Sigh Pie”) é um ecossistema baseado em Python de software de código aberto para matemática, ciências e engenharia. Existem muitas outras bibliotecas que podem ser usadas.
O veredicto é que Python é a melhor escolha para usar com Big Data.
Tem alguma questão para nós? Mencione-os na seção de comentários e entraremos em contato com você.
Postagens relacionadas:
comprimento de javascript de uma matriz