Python menyediakan sejumlah besar pustaka untuk mengerjakan Big Data. Anda juga dapat bekerja - dalam hal mengembangkan kode - menggunakan Python untuk Big Data jauh lebih cepat daripada bahasa pemrograman lainnya. Kedua aspek ini memungkinkan pengembang di seluruh dunia untuk menggunakan Python sebagai bahasa pilihan untuk proyek Big Data. Untuk mendapatkan pengetahuan mendalam tentang Python beserta berbagai aplikasinya, Anda dapat mendaftar secara langsung dengan dukungan 24/7 dan akses seumur hidup.
Sangat mudah untuk menangani semua tipe data dengan python. Mari kita tentukan ini dengan contoh sederhana. Anda dapat melihat dari snapshot di bawah ini bahwa tipe data 'a' adalah string dan tipe data 'b' adalah integer. Kabar baiknya adalah Anda tidak perlu khawatir tentang menangani tipe datanya. Python sudah membereskannya.
Sekarang pertanyaan jutaan dolar adalah Python dengan Big Data atau Java dengan Big Data?
cara memasang ide gerhana
Saya lebih suka Python kapan saja, dengan data besar, karena di java jika Anda menulis 200 baris kode, saya dapat melakukan hal yang sama hanya dalam 20 baris kode dengan Python. Beberapa pengembang mengatakan bahwa kinerja Java lebih baik daripada Python, tetapi saya telah mengamati bahwa ketika Anda bekerja dengan data dalam jumlah besar (dalam GB, TB, dan lainnya), kinerjanya hampir sama, sedangkan waktu pengembangan lebih sedikit ketika bekerja dengan Python di Big Data.
Hal terbaik tentang Python adalah tidak ada batasan data. Anda dapat memproses data bahkan dengan mesin sederhana seperti perangkat keras komoditas, laptop, desktop, dan lainnya.
Python dapat digunakan untuk menulis program dan aplikasi Hadoop MapReduce untuk mengakses HDFS API untuk Hadoop menggunakan paket PyDoop
Salah satu keuntungan terbesar PyDoop adalah HDFS API. Ini memungkinkan Anda untuk terhubung ke instalasi HDFS, membaca dan menulis file, dan mendapatkan informasi tentang file, direktori, dan properti sistem file global dengan mulus.
API MapReduce PyDoop memungkinkan Anda memecahkan banyak masalah kompleks dengan upaya pemrograman minimal. Konsep MapReduce tingkat lanjut seperti 'Counter' dan 'Record Readers' dapat diimplementasikan dengan Python menggunakan PyDoop.
Dalam contoh di bawah ini, saya akan menjalankan program penghitungan kata MapReduce sederhana yang ditulis dengan Python yang menghitung frekuensi kemunculan kata dalam file input. Jadi kami memiliki dua file di bawah ini - ‘mapper.py’ dan ‘reducer.py’, keduanya ditulis dengan python.
Gambar: mapper.py
Gambar: reducer.py
Gambar: menjalankan pekerjaan MapReduce
Gambar: keluaran
Ini adalah contoh yang sangat mendasar, tetapi ketika Anda menulis program MapReduce yang kompleks, Python akan mengurangi jumlah baris kode sebanyak 10 kali dibandingkan dengan program MapReduce yang sama yang ditulis di Java.
Mengapa Python masuk akal bagi Ilmuwan Data
Tugas sehari-hari seorang data scientist melibatkan banyak aktivitas yang saling terkait tetapi berbeda seperti mengakses dan memanipulasi data, menghitung statistik, dan membuat laporan visual seputar data tersebut. Tugas tersebut juga termasuk membangun model prediktif dan penjelasan, mengevaluasi model ini pada data tambahan, mengintegrasikan model ke dalam sistem produksi, dan lain-lain. Python memiliki beragam pustaka sumber terbuka untuk hampir semua hal yang dilakukan oleh Data Scientist pada hari-hari biasa.
SciPy (diucapkan 'Sigh Pie') adalah ekosistem perangkat lunak sumber terbuka berbasis Python untuk matematika, sains, dan teknik. Ada banyak pustaka lain yang bisa digunakan.
Hasilnya, Python adalah pilihan terbaik untuk digunakan dengan Big Data.
Ada pertanyaan untuk kami? Harap sebutkan di bagian komentar dan kami akan menghubungi Anda kembali.
Posting terkait: