Python을 빅데이터로 변환하는 것이 쉬운가요?

데이터는 자산입니다. 빅데이터 엔지니어는 현재 매우 인기 있고 연봉이 높은 직위입니다. 빅데이터 개발과 분석에는 자바(Java)가 사용될 뿐만 아니라, 파이썬(Python)도 가장 중요한 언어이다.

그래서 오늘은 빅데이터에서 파이썬의 중요성과 역할을 분석해보겠습니다. (추천 학습: Python 동영상 튜토리얼)

빅데이터란 무엇인가요?

빅데이터는 기존 소프트웨어 도구를 사용하여 특정 시간 범위 내에서 캡처, 관리 및 처리할 수 없는 데이터 모음을 의미합니다. 더 강력한 의사결정력, 통찰력 발견 및 프로세스 최적화를 갖춘 새로운 처리 모델이 필요합니다. , 높은 성장률, 다양한 정보자산을 보유하고 있습니다.

왜 Python 빅데이터를 사용하나요?

빅데이터에 대한 백과사전 소개에서 빅데이터가 정보 자산이 되려면 두 단계가 필요하다는 것을 알 수 있습니다. 하나는 데이터가 어떻게 나오는지, 다른 하나는 데이터를 처리하는 것입니다.

데이터의 출처:

데이터의 출처에 관한 문제에서 데이터 마이닝은 의심할 여지 없이 많은 기업이나 개인에게 첫 번째 선택입니다. 결국 대부분의 기업이나 개인은 데이터를 생성할 수 있는 능력이 없습니다. 데이터가 너무 많아서 관련 데이터만 인터넷에서 채굴할 수 있습니다.

웹 크롤러는 Python의 전통적인 강점 영역입니다. 가장 인기 있는 크롤러 프레임워크인 Scrapy, HTTP 도구 키트 urlib2, HTML 구문 분석 도구 beautifulsoup, XML 파서 lxml 등은 모두 독립적으로 사용할 수 있는 클래스 라이브러리입니다.

물론 웹 크롤러는 단순히 웹 페이지를 여는 것이 아니라 HTML을 구문 분석하는 것만큼 간단합니다. 효율적인 크롤러는 다수의 유연한 동시 작업을 지원할 수 있어야 하며 동시에 수천 또는 수만 개의 웹 페이지를 크롤링할 수 있어야 합니다. 기존 스레드 풀 방법은 많은 리소스를 낭비합니다. 스레드 수가 수천에 도달하면 기본적으로 스레드 스케줄링이 낭비됩니다.

파이썬은 코루틴 연산을 잘 지원할 수 있기 때문에 이를 기반으로 Gevent, Eventlet, Celery와 같은 분산 작업 프레임워크 등 많은 동시성 라이브러리가 개발되었습니다. AMQP보다 효율적이라고 평가받는 ZeroMQ는 Python 버전을 최초로 제공한 것이기도 합니다. 높은 동시성을 지원함으로써 웹 크롤러는 진정한 빅데이터 규모에 도달할 수 있습니다.

데이터 처리:

빅 데이터의 경우 자신에게 맞는 데이터를 찾기 위해 처리도 필요합니다. 데이터 처리 측면에서 Python은 데이터 과학자들이 가장 선호하는 언어 중 하나이기도 합니다. Python 자체가 엔지니어링 언어이기 때문입니다. Python에서 구현된 알고리즘은 제품에 직접 사용될 수 있습니다. 빅데이터 스타트업에게는 매우 중요합니다. 비용 절감은 매우 도움이 될 수 있습니다.

이러한 이유로 Python 언어가 많은 기업에서 빅데이터 처리를 위한 첫 번째 선택이 되었습니다. 게다가 파이썬 자체가 간단하고 배우기 쉬우며, 라이브러리도 많기 때문에 점점 더 많은 사람들이 파이썬으로 전환하고 있습니다.

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