Python, разработен от Guido van Rossum в края на 80-те години, е език за програмиране от високо ниво, който набляга на четливостта на кода и простия синтаксис. Нека разгледаме как Python се разбира с големи данни!
Python за големи данни
Обикновено простият синтаксис и кривата на постепенно обучение на Python е една от най-популярните причини защо се използва в Big Data. Би било интересно да се знае, че стажантите в организации са активно ангажирани с преподаването на езика на нови служители. За да получите задълбочени познания за Python заедно с различните му приложения, можете да се регистрирате за живо с 24/7 поддръжка и доживотен достъп.
AppNexus, един от верните потребители на Python,' Успяхме да изградим рамка, която ни улеснява да събираме данни от всички тези различни източници на данни и да ги моделираме. Така че вместо всеки да отделя време за писане на код на съединител на база данни, той може да използва проста конфигурация и бързо да започне да работи ”
Впоследствие Python позволява на организациите да преместят по-бързо код от разработка към продукция, тъй като същият код, направен като прототип, може да бъде преместен в производството.
Всички знаем, че Hadoop е важна технология, придобила огромна популярност като ГолямаРешение за данни, нознаехте ли, че Python се използва за писанеHadoop’sMapReduce програми и приложения за достъп до HDFS API за Hadoop с PyDoop пакети?
как да направите двойно int в java -
Нека разгледаме PyDoop, пакет за приложения, който осигурява API на Python за MapReduce на Hadoop и HDFS. Може би една от най-важните връзки между Python и Big Data, PyDoop има няколко предимства пред вградените решения на Hadoop за програмиране на Python, които включват Hadoop Streaming.
Най-голямото предимство на PyDoop е, че е HDFS API. Това позволява на човек да се свърже с HDFS инсталация, да чете и пише файлове и да получава информация за файлове, директории и свойства на глобалната файлова система.
API MapReduce на PyDoop позволява да се решават много сложни проблеми с минимални усилия за програмиране. Advance MapReduce концепции като „броячи“ и „четци на записи“ могат да бъдат внедрени в Python с помощта на PyDoop.
Python Trends днес
Според тенденциите в работата в Indeed.com, Python и R комбинацията с Big Data непрекъснато се увеличава. С много компании, които търсят анализ на големи данни, обучението по python изглежда задължително във вашето автобиография. Python е най-търсеният от трите, с някои 27 000 работни места в полето за големи данни (Източник - Информационен свят). Python за обучение на големи данни автоматично ви квалифицира за тези работни места.
активна и пасивна трансформация в информатика
Завършването на обучението по Python ви помага да намерите бързо платена работа. Предстоят още много работни местаГоляма информация,Обучението по Python ще ви направи идеалният кандидат.
Въпреки своята простота, Python е изключително мощен за решаване на сложни и трудни аналитични проблеми на данни във почти всяка област. Python е независим от платформата и така може да се интегрира с повечето съществуващи ИТ среди. Python има високи възможности заГоляма информацияманипулативните задачи и естествената му сила като скриптов език го правят изключително адаптивен за приложения, ориентирани към данни. Нищо чудно, че компании от всякакъв размер и различни видове индустрия използват Python за управление на своитеГоляма информацияизисквания. Тъй като компаниите продължават да използват силата на Python заГоляма информацияобработка, обучението по Python ще ви помогне да утвърдите уменията си вГоляма информацияаналитика.
Имате въпрос към нас? Споменете ги в раздела за коментари и ние ще се свържем с вас.
Подобни публикации:
__init__ python 3