बिग डेटा पर काम करने के लिए पायथन बड़ी संख्या में पुस्तकालय उपलब्ध कराता है। आप विकासशील कोड के संदर्भ में भी काम कर सकते हैं - बिग डेटा के लिए पायथन का उपयोग करना किसी भी अन्य प्रोग्रामिंग भाषा की तुलना में बहुत तेज है। ये दो पहलू दुनिया भर में डेवलपर्स को बिग डेटा प्रोजेक्ट के लिए पसंद की भाषा के रूप में पायथन को गले लगाने के लिए सक्षम कर रहे हैं। अपने विभिन्न अनुप्रयोगों के साथ अजगर पर गहराई से ज्ञान प्राप्त करने के लिए, आप लाइव के लिए नामांकन कर सकते हैं 24/7 समर्थन और आजीवन पहुंच के साथ।
अजगर में किसी भी डेटा प्रकार को संभालना बेहद आसान है। आइए हम इसे एक साधारण उदाहरण के साथ स्थापित करें। आप नीचे स्नैपशॉट से देख सकते हैं कि snap a ’का डेटा प्रकार स्ट्रिंग है और ger b’ का डेटाटाइप पूर्णांक है। अच्छी खबर यह है कि आपको डेटा प्रकार को संभालने के बारे में चिंता करने की आवश्यकता नहीं है। अजगर ने पहले से ही इसका ख्याल रखा है।
अब मिलियन-डॉलर का सवाल बिग डेटा के साथ पायथन या बिग डेटा के साथ जावा है?
मैं किसी भी दिन बड़े डेटा के साथ अजगर को पसंद करूंगा, क्योंकि जावा में यदि आप कोड की 200 लाइनें लिखते हैं, तो मैं पायथन के साथ कोड की सिर्फ 20 लाइनों में ही काम कर सकता हूं। कुछ डेवलपर्स का कहना है कि जावा का प्रदर्शन पायथन से बेहतर है, लेकिन मैंने देखा है कि जब आप भारी मात्रा में डेटा (जीबी, टीबी और अधिक) के साथ काम कर रहे होते हैं, तो प्रदर्शन लगभग समान होता है, जबकि विकास का समय कम होता है बिग डेटा पर पायथन के साथ काम करना।
जावा में चारैट का उपयोग कैसे करें
पायथन के बारे में सबसे अच्छी बात यह है कि डेटा की कोई सीमा नहीं है। आप एक साधारण मशीन जैसे कमोडिटी हार्डवेयर, अपने लैपटॉप, डेस्कटॉप और अन्य के साथ भी डेटा प्रोसेस कर सकते हैं।
अजगर का उपयोग Hadoop MapReduce कार्यक्रमों और अनुप्रयोगों को लिखने के लिए किया जा सकता है ताकि PyDD पैकेज का उपयोग करके Hadoop के लिए HDFS API का उपयोग किया जा सके
PyDoop का सबसे बड़ा लाभ HDFS API है। यह आपको एक एचडीएफएस इंस्टॉलेशन से कनेक्ट करने, फ़ाइलों को पढ़ने और लिखने और फाइलों, निर्देशिकाओं और वैश्विक फ़ाइल सिस्टम गुणों पर मूल रूप से जानकारी प्राप्त करने की अनुमति देता है।
PyDoop का MapReduce API आपको न्यूनतम प्रोग्रामिंग प्रयासों के साथ कई जटिल समस्याओं को हल करने की अनुमति देता है। PyDup का उपयोग करके पायथन में एडवांस मेप्रेड की अवधारणाओं जैसे Map काउंटर्स ’और ers रिकॉर्ड रीडर्स’ को लागू किया जा सकता है।
नीचे दिए गए उदाहरण में, मैं पायथन में लिखा गया एक सरल MapReduce शब्द-गणना कार्यक्रम चलाऊंगा जो इनपुट फ़ाइल में एक शब्द की घटना की आवृत्ति को गिनता है। इसलिए हमारे पास दो फाइलें हैं - ‘mapper.py’ और .py reducer.py ', दोनों को अजगर में लिखा गया है।
अंजीर: mapper.py
चित्र: reducer.py
अंजीर: MapReduce का काम चल रहा है
अंजीर: आउटपुट
यह एक बहुत ही मूल उदाहरण है, लेकिन जब आप एक जटिल MapReduce प्रोग्राम लिख रहे हैं, तो Python जावा में लिखे गए MapReduce प्रोग्राम की तुलना में कोड की संख्या को 10 गुना कम कर देगा।
क्यों पायथन डेटा वैज्ञानिकों के लिए समझ में आता है
एक डेटा वैज्ञानिक के दिन-प्रतिदिन के कार्यों में कई परस्पर संबंधित लेकिन विभिन्न गतिविधियों जैसे डेटा तक पहुंच और हेरफेर करना, आंकड़ों की गणना करना और उस डेटा के आसपास दृश्य रिपोर्ट बनाना शामिल है। कार्यों में पूर्वानुमानात्मक और व्याख्यात्मक मॉडल का निर्माण करना, अतिरिक्त डेटा पर इन मॉडलों का मूल्यांकन करना, मॉडल को उत्पादन प्रणालियों में एकीकृत करना, अन्य शामिल हैं। पायथन में एक ओपन साइज लाइब्रेरी की एक विविध रेंज है, जो एक डेटा साइंटिस्ट एक औसत दिन में करता है।
SciPy (उच्चारण 'Sigh Pie') गणित, विज्ञान और इंजीनियरिंग के लिए ओपन-सोर्स सॉफ़्टवेयर का पायथन-आधारित पारिस्थितिकी तंत्र है। कई अन्य पुस्तकालय हैं जिनका उपयोग किया जा सकता है।
फैसला है, बिग डेटा के साथ उपयोग करने के लिए पायथन सबसे अच्छा विकल्प है।
c ++ इंट इंट सरणी
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