1980年代後半にGuidovan Rossumによって開発されたPythonは、コードの可読性と単純な構文に重点を置いた汎用の高級プログラミング言語です。 Pythonがビッグデータとどのように連携するかを見てみましょう！
ビッグデータ用のPython
通常、Pythonの単純な構文と段階的な学習曲線は、Pythonがビッグデータで使用される理由として最も一般的な理由の1つです。組織のインターンが新入社員に言語を教えることに積極的に取り組んでいることを知ることは興味深いでしょう。 Pythonとそのさまざまなアプリケーションに関する詳細な知識を得るには、ライブに登録できます。 24時間年中無休のサポートと生涯アクセス。
Pythonの忠実なユーザーの1人であるAppNexusは、次のように述べています。「」 これらの異なるデータソースすべてからデータを簡単に取得してモデル化できるフレームワークを構築することができました。そのため、誰もがデータベースコネクタコードの作成に時間を費やす代わりに、簡単な構成を使用してすぐに作業を開始できます。」
その後、Pythonを使用すると、プロトタイプとして作成された同じコードを本番環境に移動できるため、組織はコードを開発から本番環境にすばやく移動できます。
Hadoopは、Bigとして絶大な人気を博している重要なテクノロジーであることは誰もが知っています。データソリューション、しかしPythonが書き込みに使用されていることをご存知ですかHadoopのMapReduceプログラムとアプリケーションは、PyDoopパッケージを使用してHadoop用のHDFS APIにアクセスしますか？
HadoopのMapReduceとHDFS用のPythonAPIを提供するアプリケーションパッケージであるPyDoopを見てみましょう。おそらくPythonとビッグデータ間の最も重要なリンクの1つである、PyDoopには、Hadoopストリーミングを含むPythonプログラミング用のHadoopの組み込みソリューションに比べていくつかの利点があります。
PyDoopの最大の利点は、HDFSAPIです。これにより、HDFSインストールに接続し、ファイルの読み取りと書き込みを行い、ファイル、ディレクトリ、およびグローバルファイルシステムのプロパティに関する情報を取得できます。
javaスキャナーとは
PyDoopのMapReduceAPIを使用すると、最小限のプログラミング作業で多くの複雑な問題を解決できます。 「Counters」や「RecordReaders」などのAdvanceMapReduceの概念は、PyDoopを使用してPythonで実装できます。
今日のPythonトレンド
Indeed.comの仕事の傾向によると、PythonとRのビッグデータとの組み合わせは着実に増加しています。多くの企業がビッグデータ分析を探しているので、Pythonトレーニングはあなたの履歴書に必須のようです。 Pythonは、3つのうちで群を抜いて最も需要があり、一部は 27,000の仕事 ビッグデータフィールド（ソース–情報の世界）。 Python for Big Data Trainingは、これらの仕事の資格を自動的に取得します。
Pythonトレーニングを完了すると、短期間で高給の仕事を見つけるのに役立ちます。さらに多くの仕事がやってくるビッグデータ、Pythonトレーニングはあなたを理想的な候補者にします。
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その単純さにもかかわらず、Pythonは、事実上すべてのドメインで複雑で困難なデータ分析の問題を解決するために非常に強力です。 Pythonはプラットフォームに依存しないため、ほとんどの既存のIT環境と統合できます。 Pythonには次のような高い機能がありますビッグデータ操作タスクとスクリプト言語としてのその自然な強さにより、データ指向のアプリケーションに高度に適応できます。当然のことながら、あらゆる規模のさまざまな業界タイプの企業がPythonを使用して管理していますビッグデータ要件。企業がPythonの力を活用し続けるにつれてビッグデータ処理、Pythonトレーニングはあなたのスキルを確立するのに役立ちますビッグデータ分析。
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