Ist es einfach, Python in Big Data umzuwandeln?

Daten sind ein Vermögenswert. Big-Data-Ingenieur ist derzeit eine sehr heiße und hochbezahlte Position. Für die Entwicklung und Analyse großer Datenmengen wird nicht nur Java verwendet, auch Python ist die wichtigste Sprache.

Deshalb werden wir heute die Bedeutung und Rolle von Python in Big Data analysieren. (Empfohlenes Lernen: Python-Video-Tutorial)

Was ist Big Data?

Big Data bezeichnet eine Sammlung von Daten, die mit herkömmlichen Softwaretools nicht innerhalb eines bestimmten Zeitraums erfasst, verwaltet und verarbeitet werden können. Für eine stärkere Entscheidungsfindung sind neue Verarbeitungsmodelle erforderlich. wachstumsstarke und vielfältige Informationsressourcen mit Funktionen zur Erkenntnisgewinnung und Prozessoptimierung.

Warum Python Big Data?

Aus der Enzyklopädie-Einführung in Big Data können wir ersehen, dass zwei Schritte erforderlich sind, wenn Big Data zu einem Informationswert werden soll: Der eine ist die Herkunft der Daten und der andere die Datenverarbeitung .

Wie kommen die Daten her?

Was die Herkunft der Daten angeht, ist Data Mining für viele Unternehmen oder Privatpersonen zweifellos die erste Wahl. Schließlich sind es die meisten Unternehmen oder Einzelpersonen verfügen nicht über die Möglichkeit, so viele Daten zu generieren, indem sie relevante Daten im Internet durchsuchen.

Webcrawler sind die traditionellen Stärken von Python. Das beliebteste Crawler-Framework Scrapy, das HTTP-Toolkit urlib2, das HTML-Parsing-Tool beautifulsoup, der XML-Parser lxml usw. sind allesamt eigenständige Klassenbibliotheken.

Natürlich öffnet ein Webcrawler nicht nur Webseiten, es ist so einfach wie das Parsen von HTML. Ein effizienter Crawler muss in der Lage sein, eine große Anzahl flexibler gleichzeitiger Vorgänge zu unterstützen und häufig Tausende oder sogar Zehntausende Webseiten gleichzeitig zu crawlen. Die traditionelle Thread-Pool-Methode verschwendet eine Menge Ressourcen Wenn die Anzahl der Threads Tausende erreicht, werden Systemressourcen grundsätzlich verschwendet.

Da Python Coroutine-Operationen gut unterstützen kann, wurden viele Parallelitätsbibliotheken darauf basierend entwickelt, wie z. B. Gevent, Eventlet und Frameworks für verteilte Aufgaben wie Celery. ZeroMQ, das als effizienter als AMQP gilt, war auch das erste Unternehmen, das eine Python-Version bereitstellte. Durch die Unterstützung hoher Parallelität können Webcrawler tatsächlich die Größenordnung von Big Data erreichen.

Datenverarbeitung:

Bei Big Data müssen Sie diese auch verarbeiten, um die Daten zu finden, die zu Ihnen passen. Auch im Bereich der Datenverarbeitung ist Python eine der beliebtesten Sprachen von Datenwissenschaftlern. Dies liegt daran, dass Python selbst eine Ingenieursprache ist. Die von Datenwissenschaftlern in Python implementierten Algorithmen können direkt in Produkten verwendet werden Sehr wichtig für Big-Data-Startups. Kosteneinsparungen können sehr hilfreich sein.

Aus diesen Gründen ist die Python-Sprache für viele Unternehmen zur ersten Wahl für die Verarbeitung großer Datenmengen geworden. Darüber hinaus ist Python selbst einfach, leicht zu erlernen und verfügt über viele Bibliotheken, sodass sich immer mehr Menschen für den Umstieg auf Python entscheiden.

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