Python, développé par Guido van Rossum à la fin des années 1980, est un langage de programmation de haut niveau à usage général qui met l'accent sur la lisibilité du code et la syntaxe simple. Voyons comment Python s'entend avec le Big Data!
Python pour le Big Data
En règle générale, la syntaxe simple et la courbe d'apprentissage progressive de Python ont été l'une des raisons les plus populaires pour lesquelles il est utilisé dans le Big Data. Il serait intéressant de savoir que les stagiaires dans les organisations sont activement engagés dans l'enseignement de la langue aux nouveaux employés. Pour obtenir des connaissances approfondies sur Python ainsi que sur ses différentes applications, vous pouvez vous inscrire en direct avec une assistance 24/7 et un accès à vie.
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AppNexus, l'un des États utilisateurs fidèles de Python,' Nous avons pu créer un cadre qui nous permet de récupérer facilement les données de toutes ces sources de données disparates et de les modéliser. Ainsi, au lieu que tout le monde passe son temps à écrire le code du connecteur de base de données, ils peuvent utiliser une configuration simple et démarrer rapidement. »
Par la suite, Python permet aux organisations de déplacer plus rapidement le code du développement à la production, car le même code créé en tant que prototype peut être déplacé vers la production.
Nous savons tous que Hadoop est une technologie importante qui a acquis une énorme popularité en tant que BigSolution de données, maissaviez-vous que Python est utilisé pour écrireHadoopMapReduce programmes et applications pour accéder à l'API HDFS pour Hadoop avec les packages PyDoop?
Examinons PyDoop, un package d'application qui fournit une API Python pour MapReduce et HDFS de Hadoop. Peut-être l'un des liens les plus importants entre Python et Big Data, PyDoop présente plusieurs avantages par rapport aux solutions intégrées de Hadoop pour la programmation Python, qui inclut le streaming Hadoop.
Le principal avantage de PyDoop est son API HDFS. Cela permet de se connecter à une installation HDFS, de lire et d'écrire des fichiers et d'obtenir des informations sur les fichiers, les répertoires et les propriétés du système de fichiers global.
L'API MapReduce de PyDoop permet de résoudre de nombreux problèmes complexes avec un minimum d'efforts de programmation. Les concepts avancés de MapReduce tels que les «compteurs» et les «lecteurs d’enregistrements» peuvent être implémentés en Python à l’aide de PyDoop.
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Tendances Python aujourd'hui
Selon les tendances de l'emploi sur Indeed.com, la combinaison Python et R avec le Big Data augmente régulièrement. Avec de nombreuses entreprises à la recherche d'analyses Big Data, la formation python semble être un must sur votre CV. Python est de loin le plus demandé des trois, avec certains 27000 emplois dans le domaine du Big Data (Source - Info monde). Python for Big Data Training vous qualifie automatiquement pour ces emplois.
Terminer la formation Python vous aide à trouver des emplois bien rémunérés en peu de temps. Avec beaucoup plus d'emplois à venirBig Data,La formation Python fera de vous le candidat idéal.
Malgré sa simplicité, Python est extrêmement puissant pour résoudre des problèmes d'analyse de données complexes et difficiles dans pratiquement tous les domaines. Python est indépendant de la plateforme et peut donc s'intégrer à la plupart des environnements informatiques existants. Python a des capacités élevées pourBig Datales tâches de manipulation et sa force naturelle en tant que langage de script le rendent hautement adaptable pour les applications orientées données. Pas étonnant que des entreprises de toutes tailles et de différents types d'industries utilisent Python pour gérer leursBig Dataexigences. Alors que les entreprises continuent de tirer parti de la puissance de Python pourBig Datatraitement, la formation Python vous aidera à établir vos compétences enBig Dataanalytique.
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