Python fournit un grand nombre de bibliothèques pour travailler sur le Big Data. Vous pouvez également travailler - en termes de développement de code - en utilisant Python pour Big Data beaucoup plus rapidement que tout autre langage de programmation. Ces deux aspects permettent aux développeurs du monde entier d'adopter Python comme langage de choix pour les projets Big Data. 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.
Il est extrêmement facile de gérer n'importe quel type de données en python. Établissons cela avec un exemple simple. Vous pouvez voir dans l'instantané ci-dessous que le type de données de «a» est une chaîne et le type de données de «b» est un entier. La bonne nouvelle est que vous n'avez pas à vous soucier de la gestion du type de données. Python s'en est déjà occupé.
Maintenant, la question à un million de dollars est Python avec Big Data ou Java avec Big Data?
Je préférerais Python n'importe quel jour, avec du big data, car en java si vous écrivez 200 lignes de code, je peux faire la même chose en seulement 20 lignes de code avec Python. Certains développeurs disent que les performances de Java sont meilleures que celles de Python, mais j'ai observé que lorsque vous travaillez avec une énorme quantité de données (en Go, To et plus), les performances sont presque les mêmes, tandis que le temps de développement est moindre lorsque travailler avec Python sur le Big Data.
La meilleure chose à propos de Python est qu'il n'y a aucune limitation aux données. Vous pouvez traiter les données même avec une machine simple telle qu'un matériel standard, votre ordinateur portable, votre ordinateur de bureau et autres.
Python peut être utilisé pour écrire des programmes et des applications Hadoop MapReduce pour accéder à l'API HDFS pour Hadoop à l'aide du package PyDoop
L'un des plus grands avantages de PyDoop est l'API HDFS. Cela vous permet de vous 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 de manière transparente.
L'API MapReduce de PyDoop vous 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.
Dans l'exemple ci-dessous, je vais exécuter un simple programme de comptage de mots MapReduce écrit en Python qui compte la fréquence d'occurrence d'un mot dans le fichier d'entrée. Nous avons donc deux fichiers ci-dessous - 'mapper.py' et 'reducer.py', tous deux écrits en python.
Fig: mapper.py
Fig: reducer.py
Fig: exécution du travail MapReduce
Fig: sortie
Il s'agit d'un exemple très basique, mais lorsque vous écrivez un programme MapReduce complexe, Python réduira le nombre de lignes de code de 10 fois par rapport au même programme MapReduce écrit en Java.
Pourquoi Python a du sens pour les data scientists
Les tâches quotidiennes d'un data scientist impliquent de nombreuses activités interdépendantes mais différentes telles que l'accès et la manipulation de données, le calcul de statistiques et la création de rapports visuels autour de ces données. Les tâches comprennent également la construction de modèles prédictifs et explicatifs, l'évaluation de ces modèles sur des données supplémentaires, l'intégration de modèles dans les systèmes de production, entre autres. Python propose une gamme variée de bibliothèques open source pour à peu près tout ce qu'un Data Scientist fait au quotidien.
SciPy (prononcé «Sigh Pie») est un écosystème basé sur Python de logiciels open source pour les mathématiques, les sciences et l'ingénierie. Il existe de nombreuses autres bibliothèques qui peuvent être utilisées.
Le verdict est que Python est le meilleur choix à utiliser avec le Big Data.
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