Python, desarrollado por Guido van Rossum a fines de la década de 1980, es un lenguaje de programación de alto nivel y propósito general que enfatiza la legibilidad del código y la sintaxis simple. ¡Veamos cómo se lleva Python con Big Data!
Python para Big Data
Por lo general, la sintaxis simple y la curva de aprendizaje gradual de Python ha sido una de las razones más populares de por qué se usa en Big Data. Sería interesante saber que los pasantes de las organizaciones participan activamente en la enseñanza del idioma a los nuevos empleados. Para obtener un conocimiento profundo de Python junto con sus diversas aplicaciones, puede inscribirse en Live con soporte 24/7 y acceso de por vida.
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AppNexus, uno de los usuarios leales de Python, afirma:“ Hemos podido crear un marco que nos facilita la obtención de datos de todas estas fuentes de datos dispares y su modelo. Entonces, en lugar de que todos dediquen su tiempo a escribir el código del conector de la base de datos, pueden usar una configuración simple y despegar rápidamente '
Posteriormente, Python permite a las organizaciones pasar el código del desarrollo a la producción más rápidamente, ya que el mismo código creado como prototipo se puede mover a producción.
Todos sabemos que Hadoop es una tecnología importante que ha ganado una gran popularidad como granSolución de datos, pero¿Sabías que Python se usa para escribirDe Hadoop¿Programas y aplicaciones de MapReduce para acceder a la API de HDFS para Hadoop con paquetes PyDoop?
Veamos PyDoop, un paquete de aplicación que proporciona una API de Python para MapReduce y HDFS de Hadoop. Quizás uno de los vínculos más importantes entre Python y Big Data, PyDoop tiene varias ventajas sobre las soluciones integradas de Hadoop para la programación de Python, que incluye Hadoop Streaming.
La mayor ventaja de PyDoop es su API HDFS. Esto le permite a uno conectarse a una instalación de HDFS, leer y escribir archivos y obtener información sobre archivos, directorios y propiedades del sistema de archivos global.
La API MapReduce de PyDoop permite resolver muchos problemas complejos con un esfuerzo mínimo de programación. Los conceptos avanzados de MapReduce como 'Contadores' y 'Lectores de registros' se pueden implementar en Python usando PyDoop.
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Python Trends hoy
Según las tendencias laborales en Indeed.com, la combinación de Python y R con Big Data se está recuperando de manera constante. Con muchas empresas que buscan análisis de Big Data, la capacitación en Python parece ser una necesidad en su currículum. Python es, con mucho, el más solicitado de los tres, con algunos 27.000 empleos en el campo Big Data (Fuente - Mundo de la información). Python for Big Data Training lo califica automáticamente para esos trabajos.
Completar la capacitación de Python lo ayuda a encontrar trabajos bien remunerados en poco tiempo. Con muchos más trabajos en caminoBig Data,El entrenamiento de Python te convertirá en el candidato ideal.
A pesar de su simplicidad, Python es muy poderoso para resolver problemas de análisis de datos complejos y difíciles en prácticamente cualquier dominio. Python es independiente de la plataforma, por lo que se puede integrar con la mayoría de los entornos de TI existentes. Python tiene altas capacidades paraBig DataLas tareas manipuladoras y su fuerza natural como lenguaje de secuencias de comandos lo hacen altamente adaptable para aplicaciones orientadas a datos. No es de extrañar que empresas de todos los tamaños y diferentes tipos de industria estén utilizando Python para administrar susBig Datarequisitos. A medida que las empresas continúan aprovechando el poder de Python paraBig Dataprocesamiento, el entrenamiento de Python le ayudará a establecer sus habilidades enBig Dataanalítica.
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