Python은 빅 데이터에서 작동하는 수많은 라이브러리를 제공합니다. 다른 프로그래밍 언어보다 훨씬 빠르게 빅 데이터 용 Python을 사용하여 코드 개발 측면에서 작업 할 수도 있습니다. 이 두 가지 측면은 전 세계 개발자가 빅 데이터 프로젝트의 언어로 Python을 채택 할 수 있도록합니다. 다양한 응용 프로그램과 함께 Python에 대한 심층적 인 지식을 얻으려면 라이브에 등록 할 수 있습니다. 연중 무휴 지원 및 평생 액세스.
파이썬에서 모든 데이터 유형을 처리하는 것은 매우 쉽습니다. 간단한 예를 들어 이것을 설정합시다. 아래의 스냅 샷에서 'a'의 데이터 유형은 문자열이고 'b'의 데이터 유형은 정수임을 알 수 있습니다. 좋은 소식은 데이터 유형 처리에 대해 걱정할 필요가 없다는 것입니다. 파이썬은 이미 그것을 처리했습니다.
이제 백만 달러짜리 질문은 빅 데이터가 포함 된 Python 또는 빅 데이터가 포함 된 Java입니까?
자바에서는 200 줄의 코드를 작성하면 Python을 사용하여 20 줄의 코드로 동일한 작업을 수행 할 수 있기 때문에 언제든지 빅 데이터를 사용하는 Python을 선호합니다. 일부 개발자는 Java의 성능이 Python보다 낫다고 말하지만 대용량 데이터 (GB, TB 등)로 작업 할 때 성능은 거의 동일하지만 개발 시간은 빅 데이터에서 Python을 사용합니다.
예제로 Java의 mvc 아키텍처 설명
Python의 가장 좋은 점은 데이터에 제한이 없다는 것입니다. 상용 하드웨어, 노트북, 데스크탑 등과 같은 단순한 기계로도 데이터를 처리 할 수 있습니다.
Python을 사용하여 PyDoop 패키지를 사용하여 Hadoop 용 HDFS API에 액세스하는 Hadoop MapReduce 프로그램 및 애플리케이션을 작성할 수 있습니다.
PyDoop의 가장 큰 장점 중 하나는 HDFS API입니다. 이를 통해 HDFS 설치에 연결하고, 파일을 읽고 쓰고, 파일, 디렉토리 및 전역 파일 시스템 속성에 대한 정보를 원활하게 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.
아래 예제에서는 입력 파일에서 단어의 발생 빈도를 계산하는 Python으로 작성된 간단한 MapReduce 단어 수 프로그램을 실행합니다. 그래서 아래에 두 개의 파일이 있습니다. 둘 다 파이썬으로 작성된‘mapper.py’와‘reducer.py’입니다.
무화과 : mapper.py
무화과 : reducer.py
그림 : MapReduce 작업 실행
무화과 : 출력
이것은 매우 기본적인 예제이지만 복잡한 MapReduce 프로그램을 작성할 때 Python은 Java로 작성된 동일한 MapReduce 프로그램에 비해 코드 줄 수를 10 배 줄입니다.
Python이 데이터 과학자에게 적합한 이유
데이터 과학자의 일상적인 작업에는 데이터 액세스 및 조작, 통계 계산, 해당 데이터에 대한 시각적 보고서 생성과 같은 상호 관련이 있지만 다른 활동이 많이 포함됩니다. 작업에는 예측 및 설명 모델 구축, 추가 데이터에서 이러한 모델 평가, 모델을 생산 시스템에 통합하는 작업도 포함됩니다. Python에는 데이터 과학자가 평균적으로 수행하는 거의 모든 작업에 대한 다양한 오픈 소스 라이브러리가 있습니다.
SciPy ( 'Sigh Pie'로 발음)는 수학, 과학 및 공학을위한 오픈 소스 소프트웨어의 Python 기반 생태계입니다. 사용할 수있는 다른 많은 라이브러리가 있습니다.
결론은 Python이 빅 데이터와 함께 사용하기에 가장 좋은 선택이라는 것입니다.
파이썬에서 힘을 사용하는 방법
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