لماذا يجب عليك اختيار Python للبيانات الضخمة

يحب المبرمجون وعلماء البيانات العمل مع Python من أجل البيانات الضخمة. يشرح منشور المدونة هذا سبب أهمية Python لمحترفي تحليلات البيانات الضخمة.

توفر Python عددًا كبيرًا من المكتبات للعمل على البيانات الضخمة. يمكنك أيضًا العمل - من حيث تطوير الكود - باستخدام Python للبيانات الضخمة بشكل أسرع من أي لغة برمجة أخرى. يمكّن هذان الجانبان المطورين في جميع أنحاء العالم من تبني لغة Python كلغة مفضلة لمشاريع البيانات الضخمة. للحصول على معرفة متعمقة حول Python مع تطبيقاتها المختلفة ، يمكنك التسجيل في البث المباشر مع دعم على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع وإمكانية الوصول مدى الحياة.

من السهل للغاية التعامل مع أي نوع بيانات في بيثون. دعونا نثبت هذا بمثال بسيط. يمكنك أن ترى من اللقطة أدناه أن نوع بيانات 'أ' عبارة عن سلسلة وأن نوع بيانات 'ب' عدد صحيح. الخبر السار هو أنه لا داعي للقلق بشأن التعامل مع نوع البيانات. لقد اهتمت بايثون به بالفعل.





Data-type-Python-for-big-data

الآن السؤال المليون دولار هو Python مع البيانات الكبيرة أو Java مع البيانات الضخمة؟



php تحليل سلسلة إلى مجموعة

أفضل استخدام Python في أي يوم ، باستخدام البيانات الضخمة ، لأنه في Java إذا كتبت 200 سطر من التعليمات البرمجية ، يمكنني فعل الشيء نفسه في 20 سطرًا فقط من التعليمات البرمجية باستخدام Python. يقول بعض المطورين أن أداء Java أفضل من Python ، لكنني لاحظت أنه عندما تعمل بكمية هائلة من البيانات (في GBs و TB والمزيد) ، يكون الأداء متماثلًا تقريبًا ، بينما يكون وقت التطوير أقل عندما العمل مع Python على البيانات الضخمة.

أفضل شيء في Python هو عدم وجود قيود على البيانات. يمكنك معالجة البيانات حتى باستخدام جهاز بسيط مثل جهاز سلعة وجهاز كمبيوتر محمول وسطح المكتب وغير ذلك.

يمكن استخدام Python لكتابة برامج وتطبيقات Hadoop MapReduce للوصول إلى واجهة برمجة تطبيقات HDFS لـ Hadoop باستخدام حزمة PyDoop



واحدة من أكبر مزايا PyDoop هي واجهة برمجة تطبيقات HDFS. يتيح لك ذلك الاتصال بتثبيت HDFS وقراءة الملفات وكتابتها والحصول على معلومات حول الملفات والدلائل وخصائص نظام الملفات العام بسلاسة.

تسمح لك واجهة برمجة تطبيقات MapReduce الخاصة بـ PyDoop بحل العديد من المشكلات المعقدة بأقل جهود برمجة. يمكن تنفيذ مفاهيم MapReduce المتقدمة مثل 'العدادات' و 'قارئات التسجيلات' في Python باستخدام PyDoop.

في المثال أدناه ، سوف أقوم بتشغيل برنامج MapReduce بسيط لعدد الكلمات مكتوب بلغة Python والذي يحسب تكرار حدوث كلمة في ملف الإدخال. إذن لدينا ملفان أدناه - 'mapper.py' و 'تخفيض py' ، وكلاهما مكتوب بلغة python.

التين: mapper.py

التين: المخفض

التين: تشغيل مهمة MapReduce

التين: الإخراج

هذا مثال أساسي للغاية ، ولكن عندما تكتب برنامج MapReduce معقدًا ، ستعمل Python على تقليل عدد سطور الكود بمقدار 10 مرات مقارنة بنفس برنامج MapReduce المكتوب بلغة Java.

لماذا تعتبر بايثون منطقية لعلماء البيانات

تتضمن المهام اليومية لعالم البيانات العديد من الأنشطة المترابطة ولكن المختلفة مثل الوصول إلى البيانات ومعالجتها وإحصاءات الحوسبة وإنشاء تقارير مرئية حول تلك البيانات. تشمل المهام أيضًا بناء نماذج تنبؤية وتفسيرية ، وتقييم هذه النماذج على بيانات إضافية ، ودمج النماذج في أنظمة الإنتاج ، من بين أمور أخرى. تمتلك Python مجموعة متنوعة من المكتبات مفتوحة المصدر تقريبًا لكل ما يفعله عالم البيانات في يوم عادي.

SciPy (يُنطق 'Sigh Pie') هو نظام بيئي قائم على Python لبرامج مفتوحة المصدر للرياضيات والعلوم والهندسة. هناك العديد من المكتبات الأخرى التي يمكن استخدامها.

الحكم هو أن Python هي الخيار الأفضل للاستخدام مع البيانات الضخمة.

لديك سؤال لنا؟ يرجى ذكرها في قسم التعليقات وسنعاود الاتصال بك.

المنشورات ذات الصلة: