Pythonは、ビッグデータを処理するための膨大な数のライブラリを提供します。また、コードの開発に関して、Python for BigDataを他のプログラミング言語よりもはるかに高速に使用することもできます。これらの2つの側面により、世界中の開発者がビッグデータプロジェクトで選択する言語としてPythonを採用できるようになっています。 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で任意のデータ型を処理するのは非常に簡単です。簡単な例でこれを確立しましょう。以下のスナップショットから、「a」のデータ型は文字列であり、「b」のデータ型は整数であることがわかります。良いニュースは、データ型の処理について心配する必要がないことです。 Pythonはすでにそれを処理しています。
さて、百万ドルの質問は、ビッグデータを備えたPythonですか、それともビッグデータを備えたJavaですか？
Javaでは200行のコードを記述すれば、Pythonを使用してわずか20行のコードで同じことができるため、ビッグデータを使用するPythonをいつでも好むでしょう。一部の開発者は、JavaのパフォーマンスはPythonよりも優れていると言いますが、大量のデータ（GB、TBなど）を操作する場合、パフォーマンスはほぼ同じであり、開発時間は短い場合になります。ビッグデータでPythonを使用する。
Pythonの最も優れている点は、データに制限がないことです。コモディティハードウェア、ラップトップ、デスクトップなどの単純なマシンでもデータを処理できます。
Pythonを使用して、PyDoopパッケージを使用してHadoop用のHDFSAPIにアクセスするHadoopMapReduceプログラムおよびアプリケーションを作成できます。
PyDoopの最大の利点の1つは、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シームレスに取得できます。
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。
以下の例では、Pythonで記述された単純なMapReduceワードカウントプログラムを実行します。このプログラムは、入力ファイル内の単語の出現頻度をカウントします。したがって、以下に2つのファイルがあります。「mapper.py」と「reducer.py」はどちらもPythonで記述されています。
Javaでのリモートメソッド呼び出し
図：mapper.py
図：reducer.py
図：MapReduceジョブの実行
図：出力
これは非常に基本的な例ですが、複雑なMapReduceプログラムを作成している場合、PythonはJavaで作成された同じMapReduceプログラムと比較してコードの行数を10分の1に減らします。
Pythonがデータサイエンティストにとって理にかなっている理由
データサイエンティストの日常業務には、データへのアクセスと操作、統計の計算、そのデータに関する視覚的なレポートの作成など、相互に関連しているが異なる多くのアクティビティが含まれます。タスクには、予測モデルと説明モデルの構築、追加データでのこれらのモデルの評価、モデルの本番システムへの統合なども含まれます。 Pythonには、データサイエンティストが平均して行うほぼすべてのことを行うための、さまざまなオープンソースライブラリがあります。
SciPy（「SighPie」と発音）は、数学、科学、工学向けのオープンソースソフトウェアのPythonベースのエコシステムです。使用できるライブラリは他にもたくさんあります。
評決は、Pythonがビッグデータで使用するための最良の選択であるということです。
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