పైథాన్ బిగ్ డేటాలో పనిచేయడానికి భారీ సంఖ్యలో లైబ్రరీలను అందిస్తుంది. ఇతర ప్రోగ్రామింగ్ భాషల కంటే చాలా వేగంగా బిగ్ డేటా కోసం పైథాన్ ఉపయోగించి - మీరు అభివృద్ధి చెందుతున్న కోడ్ పరంగా కూడా పని చేయవచ్చు. ఈ రెండు అంశాలు ప్రపంచవ్యాప్తంగా డెవలపర్‌లను పైథాన్‌ను బిగ్ డేటా ప్రాజెక్టులకు ఎంపిక చేసే భాషగా స్వీకరించడానికి వీలు కల్పిస్తున్నాయి. పైథాన్‌తో పాటు దాని వివిధ అనువర్తనాలతో లోతైన జ్ఞానం పొందడానికి, మీరు ప్రత్యక్ష ప్రసారం కోసం నమోదు చేసుకోవచ్చు 24/7 మద్దతు మరియు జీవితకాల ప్రాప్యతతో.
పైథాన్‌లో ఏదైనా డేటా రకాన్ని నిర్వహించడం చాలా సులభం. దీనిని ఒక సాధారణ ఉదాహరణతో స్థాపించండి. దిగువ స్నాప్‌షాట్ నుండి ‘ఎ’ యొక్క డేటా రకం స్ట్రింగ్ మరియు ‘బి’ యొక్క డేటాటైప్ పూర్ణాంకం అని మీరు చూడవచ్చు. శుభవార్త ఏమిటంటే మీరు డేటా రకాన్ని నిర్వహించడం గురించి ఆందోళన చెందాల్సిన అవసరం లేదు. పైథాన్ ఇప్పటికే జాగ్రత్త తీసుకుంది.
ఇప్పుడు మిలియన్ డాలర్ల ప్రశ్న పైథాన్ విత్ బిగ్ డేటా లేదా జావా బిగ్ డేటా?
నేను పెద్ద డేటాతో ఏ రోజునైనా పైథాన్‌ను ఇష్టపడతాను, ఎందుకంటే జావాలో మీరు 200 లైన్ల కోడ్‌ను వ్రాస్తే, పైథాన్‌తో కేవలం 20 పంక్తుల కోడ్‌లో నేను అదే పని చేయగలను. కొంతమంది డెవలపర్లు పైథాన్ కంటే జావా పనితీరు మెరుగ్గా ఉందని చెప్తారు, కాని మీరు భారీ మొత్తంలో డేటాతో (జిబిలు, టిబిలు మరియు మరెన్నో) పని చేస్తున్నప్పుడు, పనితీరు దాదాపు ఒకే విధంగా ఉంటుందని నేను గమనించాను, అయితే అభివృద్ధి సమయం తక్కువగా ఉన్నప్పుడు బిగ్ డేటాలో పైథాన్‌తో కలిసి పనిచేస్తోంది.
పైథాన్ గురించి గొప్పదనం ఏమిటంటే డేటాకు పరిమితి లేదు. కమోడిటీ హార్డ్‌వేర్, మీ ల్యాప్‌టాప్, డెస్క్‌టాప్ మరియు ఇతరులు వంటి సాధారణ యంత్రంతో కూడా మీరు డేటాను ప్రాసెస్ చేయవచ్చు.
పైడూన్ ప్యాకేజీని ఉపయోగించి హడూప్ కోసం HDFS API ని యాక్సెస్ చేయడానికి హడూప్ మ్యాప్ రిడ్యూస్ ప్రోగ్రామ్‌లు మరియు అనువర్తనాలను వ్రాయడానికి పైథాన్ ఉపయోగించవచ్చు.
పైడూప్ యొక్క అతిపెద్ద ప్రయోజనం ఒకటి HDFS API. ఇది HDFS ఇన్‌స్టాలేషన్‌కు కనెక్ట్ అవ్వడానికి, ఫైల్‌లను చదవడానికి మరియు వ్రాయడానికి మరియు ఫైల్‌లు, డైరెక్టరీలు మరియు గ్లోబల్ ఫైల్ సిస్టమ్ లక్షణాలపై సజావుగా సమాచారాన్ని పొందడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది.
పైడూప్ యొక్క మ్యాప్‌రెడ్యూస్ API కనీస ప్రోగ్రామింగ్ ప్రయత్నాలతో చాలా క్లిష్టమైన సమస్యలను పరిష్కరించడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది. అడ్వాన్స్ మ్యాప్ రీడ్యూస్ భావనలైన ‘కౌంటర్లు’ మరియు ‘రికార్డ్ రీడర్స్’ పైడూన్‌ను ఉపయోగించి పైథాన్‌లో అమలు చేయవచ్చు.
దిగువ ఉదాహరణలో, నేను పైథాన్‌లో వ్రాసిన సరళమైన మ్యాప్‌రెడ్యూస్ వర్డ్-కౌంట్ ప్రోగ్రామ్‌ను అమలు చేస్తాను, ఇది ఇన్‌పుట్ ఫైల్‌లో ఒక పదం సంభవించిన ఫ్రీక్వెన్సీని లెక్కిస్తుంది. కాబట్టి మనకు క్రింద రెండు ఫైళ్లు ఉన్నాయి - ‘mapper.py’ మరియు ‘తగ్గించేవాడు.పి’ రెండూ పైథాన్‌లో వ్రాయబడ్డాయి.
j క్వెరీ మరియు జావాస్క్రిప్ట్ మధ్య తేడా ఏమిటి
అంజీర్: mapper.py
అంజీర్: తగ్గించేవాడు
అంజీర్: మ్యాప్‌రెడ్యూస్ జాబ్‌ను నడుపుతోంది
అంజీర్: అవుట్పుట్
ఇది చాలా ప్రాథమిక ఉదాహరణ, కానీ మీరు సంక్లిష్టమైన మ్యాప్‌రెడ్యూస్ ప్రోగ్రామ్‌ను వ్రాస్తున్నప్పుడు, పైథాన్ జావాలో వ్రాసిన అదే మ్యాప్‌రెడ్యూస్ ప్రోగ్రామ్‌తో పోలిస్తే కోడ్ సంఖ్యల సంఖ్యను 10 రెట్లు తగ్గిస్తుంది.
డేటా సైంటిస్టులకు పైథాన్ ఎందుకు అర్ధమే
డేటా సైంటిస్ట్ యొక్క రోజువారీ పనులలో డేటాను యాక్సెస్ చేయడం మరియు మార్చడం, గణాంకాలను గణించడం మరియు ఆ డేటా చుట్టూ దృశ్య నివేదికలను సృష్టించడం వంటి అనేక పరస్పర సంబంధం ఉన్న కానీ భిన్నమైన కార్యకలాపాలు ఉంటాయి. ప్రిడిక్టివ్ మరియు వివరణాత్మక మోడళ్లను నిర్మించడం, అదనపు డేటాపై ఈ మోడళ్లను అంచనా వేయడం, మోడళ్లను ఉత్పత్తి వ్యవస్థల్లోకి చేర్చడం వంటివి ఈ పనులలో ఉన్నాయి. పైథాన్ డేటా సైంటిస్ట్ సగటు రోజున చేసే ప్రతిదానికీ విభిన్న శ్రేణి ఓపెన్ సోర్స్ లైబ్రరీలను కలిగి ఉంటుంది.
SciPy ('సిగ్ పై' అని ఉచ్ఛరిస్తారు) అనేది గణితం, సైన్స్ మరియు ఇంజనీరింగ్ కోసం ఓపెన్ సోర్స్ సాఫ్ట్‌వేర్ యొక్క పైథాన్ ఆధారిత పర్యావరణ వ్యవస్థ. అనేక ఇతర లైబ్రరీలను ఉపయోగించవచ్చు.
తీర్పు ఏమిటంటే, పైథాన్ బిగ్ డేటాతో ఉపయోగించడానికి ఉత్తమ ఎంపిక.
మాకు ప్రశ్న ఉందా? దయచేసి వాటిని వ్యాఖ్యల విభాగంలో పేర్కొనండి మరియు మేము మిమ్మల్ని సంప్రదిస్తాము.
సంబంధిత పోస్ట్లు:
హాష్సెట్ జావా అంటే ఏమిటి