1980 년대 후반 Guido van Rossum이 개발 한 Python은 코드 가독성과 간단한 구문을 강조하는 범용 고수준 프로그래밍 언어입니다. 파이썬이 빅 데이터와 어떻게 어울리는 지 살펴 보겠습니다!
빅 데이터 용 Python
자바 벡터는 무엇입니까
일반적으로 Python의 간단한 구문과 점진적 학습 곡선은 빅 데이터에서 Python이 사용되는 가장 인기있는 이유 중 하나였습니다. 조직의 인턴이 신입 사원에게 언어를 가르치는 데 적극적으로 참여하고 있다는 사실은 흥미로울 것입니다. 다양한 응용 프로그램과 함께 Python에 대한 심층적 인 지식을 얻으려면 라이브에 등록 할 수 있습니다. 연중 무휴 지원 및 평생 액세스.
Python의 충성도가 높은 사용자 중 하나 인 AppNexus는 다음과 같이 말합니다.' 우리는 이질적인 모든 데이터 소스에서 데이터를 쉽게 가져와 모델링 할 수있는 프레임 워크를 구축 할 수있었습니다. 따라서 모든 사람이 데이터베이스 커넥터 코드를 작성하는 데 시간을 소비하는 대신 간단한 구성을 사용하여 신속하게 시작할 수 있습니다. '
결과적으로 Python을 사용하면 프로토 타입으로 만든 동일한 코드를 프로덕션으로 이동할 수 있기 때문에 조직이 개발에서 프로덕션으로 코드를보다 빠르게 이동할 수 있습니다.
우리 모두는 Hadoop이 큰 인기를 얻고있는 중요한 기술이라는 것을 알고 있습니다.데이터 솔루션이지만파이썬이 쓰는 데 사용된다는 것을 알고 계셨습니까?Hadoop의PyDoop 패키지를 사용하여 Hadoop 용 HDFS API에 액세스하기위한 MapReduce 프로그램 및 애플리케이션?
Hadoop의 MapReduce 및 HDFS 용 Python API를 제공하는 애플리케이션 패키지 인 PyDoop을 살펴 보겠습니다. Python과 빅 데이터 간의 가장 중요한 연결 고리 중 하나 인 PyDoop은 Hadoop 스트리밍을 포함하는 Python 프로그래밍을위한 Hadoop의 기본 제공 솔루션에 비해 몇 가지 장점이 있습니다.
PyDoop의 가장 큰 장점은 HDFS API입니다. 이를 통해 HDFS 설치에 연결하고 파일을 읽고 쓰고 파일, 디렉토리 및 전역 파일 시스템 속성에 대한 정보를 얻을 수 있습니다.
PyDoop의 MapReduce API를 사용하면 최소한의 프로그래밍 노력으로 많은 복잡한 문제를 해결할 수 있습니다. ‘카운터’및‘레코드 리더’와 같은 고급 MapReduce 개념은 PyDoop을 사용하여 Python에서 구현할 수 있습니다.
오늘날의 파이썬 트렌드
Indeed.com의 직업 동향에 따르면 Python 및 R과 BigData의 조합이 꾸준히 증가하고 있습니다. 빅 데이터 분석을 찾고있는 많은 회사에서 파이썬 교육은 이력서에 필수 인 것 같습니다. Python은 세 가지 중에서 가장 수요가 많으며 일부는 27,000 개의 일자리 빅 데이터 필드 (소스 – 정보 세계). BigData Training을위한 Python은 이러한 작업에 대한 자격을 자동으로 부여합니다.
Python 교육을 이수하면 단시간 내에 고임금 일자리를 찾는 데 도움이됩니다. 더 많은 일자리가 생기고빅 데이터,Python 교육을 통해 이상적인 후보자가 될 것입니다.
tableau 자습서 단계별
단순성에도 불구하고 Python은 거의 모든 도메인에서 복잡하고 어려운 데이터 분석 문제를 해결하는 데 매우 강력합니다. Python은 플랫폼 독립적이므로 대부분의 기존 IT 환경과 통합 할 수 있습니다. Python은빅 데이터조작 작업과 스크립팅 언어로서의 자연스러운 강점은 데이터 지향 응용 프로그램에 매우 적합합니다. 모든 규모와 다양한 산업 유형의 기업이 Python을 사용하여빅 데이터요구 사항. 기업이 Python의 힘을 계속 활용함에 따라빅 데이터처리, Python 교육은빅 데이터해석학.
질문이 있으십니까? 댓글 섹션에서 언급하시면 다시 연락 드리겠습니다.
관련 게시물: