Python, vyvinutý Guidem van Rossumem na konci 80. let, je univerzální programovací jazyk na vysoké úrovni, který zdůrazňuje čitelnost kódu a jednoduchou syntaxi. Podívejme se na to, jak Python vychází s Big Data!
Python pro velká data
Pythonova jednoduchá syntaxe a křivka postupného učení jsou obvykle jedním z nejpopulárnějších důvodů, proč se používá ve velkých datech. Bylo by zajímavé vědět, že stážisté v organizacích se aktivně zabývají výukou jazyka pro nové zaměstnance. Chcete-li získat podrobné znalosti o Pythonu a jeho různých aplikacích, můžete se zaregistrovat naživo s nepřetržitou podporou a doživotním přístupem.
jaký je rozdíl mezi c ++ a java
AppNexus, jeden z věrných uživatelů Pythonu,' Dokázali jsme vytvořit rámec, který nám usnadní získávání dat ze všech těchto různorodých zdrojů dat a jejich modelování. Takže místo toho, aby každý trávil čas psaním kódu databázového konektoru, je schopen použít jednoduchou konfiguraci a rychle se rozběhnout “
Python následně umožňuje organizacím rychleji přesouvat kód z vývoje do výroby, protože stejný kód vyrobený jako prototyp lze přesunout do výroby.
Všichni víme, že Hadoop je důležitá technologie, která si získala velkou popularitu jako BigDatové řešení, alevěděli jste, že Python se používá k psaníHadoopMapReduce programy a aplikace pro přístup k HDFS API pro Hadoop s balíčky PyDoop?
Podívejme se na PyDoop, balíček aplikací, který poskytuje Python API pro Hadoop MapReduce a HDFS. PyDoop, snad jedno z nejdůležitějších spojení mezi Pythonem a Big Data, má několik výhod oproti vestavěným řešením Hadoop pro programování v Pythonu, které zahrnuje Hadoop Streaming.
Největší výhodou PyDoopu je HDFS API. To umožňuje připojení k instalaci HDFS, čtení a zápis souborů a získání informací o souborech, adresářích a vlastnostech globálního systému souborů.
MapReduce API PyDoop umožňuje řešit mnoho složitých problémů s minimálním úsilím programování. V Pythonu lze pomocí PyDoop implementovat koncepty Advance MapReduce jako ‚Counters 'a‚ Record Readers'.
třída __init__ python
Trendy Pythonu dnes
Podle trendů pracovních míst na Indeed.com se kombinace Pythonu a R s Big Data neustále zvyšuje. S mnoha společnostmi, které hledají analýzu velkých dat, se zdá, že trénink v pythonu je nutností vašeho životopisu. Python je zdaleka nejžádanější ze všech těchto tří 27 000 pracovních míst v poli Big Data (Zdroj - Informační svět). Python for Big Data Training vás automaticky kvalifikuje pro tyto úlohy.
Absolvování školení v Pythonu vám pomůže v krátké době najít vysoce placené úlohy. S příchodem mnoha dalších pracovních místVelká data,Školení v Pythonu z vás udělá ideálního kandidáta.
Navzdory své jednoduchosti je Python nesmírně výkonný pro řešení složitých a obtížných datových analytických problémů prakticky v jakékoli doméně. Python je nezávislý na platformě, a proto se může integrovat do většiny stávajících IT prostředí. Python má vysoké schopnosti proVelká datamanipulativní úkoly a jeho přirozená síla jako skriptovacího jazyka jej činí velmi adaptivním pro datově orientované aplikace. Není divu, že společnosti všech velikostí a různých průmyslových typů používají ke správě PythonVelká datapožadavky. Jak společnosti nadále využívají sílu Pythonu proVelká datazpracování, školení v Pythonu pomůže zjistit vaše dovednosti vVelká dataanalytika.
c ++ seznam řazení
Máte na nás dotaz? Uveďte je v sekci komentáře a my se vám ozveme.
Související příspěvky: