Python proporciona una gran cantidad de bibliotecas para trabajar en Big Data. También puede trabajar, en términos de desarrollo de código, utilizando Python para Big Data mucho más rápido que cualquier otro lenguaje de programación. Estos dos aspectos permiten a los desarrolladores de todo el mundo adoptar Python como el lenguaje preferido para los proyectos de Big Data. 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.
Es extremadamente fácil manejar cualquier tipo de datos en Python. Establezcamos esto con un ejemplo sencillo. Puede ver en la instantánea a continuación que el tipo de datos de 'a' es una cadena y el tipo de datos de 'b' es un número entero. La buena noticia es que no debe preocuparse por el manejo del tipo de datos. Python ya se ha encargado de eso.
Ahora, la pregunta del millón de dólares es ¿Python con Big Data o Java con Big Data?
Preferiría Python cualquier día, con big data, porque en Java, si escribe 200 líneas de código, puedo hacer lo mismo en solo 20 líneas de código con Python. Algunos desarrolladores dicen que el rendimiento de Java es mejor que el de Python, pero he observado que cuando se trabaja con una gran cantidad de datos (en GB, TB y más), el rendimiento es casi el mismo, mientras que el tiempo de desarrollo es menor cuando trabajando con Python en Big Data.
Lo mejor de Python es que no hay limitación de datos. Puede procesar datos incluso con una máquina simple, como un hardware básico, su computadora portátil, computadora de escritorio y otros.
Python se puede usar para escribir programas y aplicaciones de Hadoop MapReduce para acceder a la API de HDFS para Hadoop usando el paquete PyDoop
Una de las mayores ventajas de PyDoop es la API HDFS. Esto le permite conectarse a una instalación de HDFS, leer y escribir archivos y obtener información sobre archivos, directorios y propiedades del sistema de archivos global sin problemas.
La API MapReduce de PyDoop le 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.
En el siguiente ejemplo, ejecutaré un programa de conteo de palabras MapReduce simple escrito en Python que cuenta la frecuencia de aparición de una palabra en el archivo de entrada. Entonces tenemos dos archivos a continuación: 'mapper.py' y 'reducer.py', ambos escritos en Python.
manejo de archivos en java ejemplo
Higo: mapper.py
Higo: reducer.py
Fig: ejecución del trabajo MapReduce
Fig: salida
Este es un ejemplo muy básico, pero cuando está escribiendo un programa MapReduce complejo, Python reducirá las líneas numéricas de código 10 veces en comparación con el mismo programa MapReduce escrito en Java.
Por qué Python tiene sentido para los científicos de datos
Las tareas diarias de un científico de datos involucran muchas actividades interrelacionadas pero diferentes, como acceder y manipular datos, calcular estadísticas y crear informes visuales sobre esos datos. Las tareas también incluyen la construcción de modelos predictivos y explicativos, la evaluación de estos modelos sobre datos adicionales, la integración de modelos en sistemas de producción, entre otros. Python tiene una amplia gama de bibliotecas de código abierto para casi todo lo que hace un científico de datos en un día normal.
SciPy (pronunciado 'Sigh Pie') es un ecosistema de software de código abierto basado en Python para matemáticas, ciencias e ingeniería. Hay muchas otras bibliotecas que se pueden utilizar.
El veredicto es que Python es la mejor opción para usar con Big Data.
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