摘要: 众所周知，大数据是现代最有价值的商品。公司产生的数据量正在快速增加。IDC 表示，到 2025 年，全球数据将达到 175 zettabytes。 一个Zettabyte 相当于 1 万亿 GB，现在乘以 175 倍，可以想象一下数据爆炸的速度有多快。 为大...
众所周知，大数据是现代最有价值的商品。公司产生的数据量正在快速增加。IDC 表示，到 2025 年，全球数据将达到 175 zettabytes。 一个Zettabyte 相当于 1 万亿 GB，现在乘以 175 倍，可以想象一下数据爆炸的速度有多快。
为大数据领域选择一种编程语言是非常特定于项目的，并取决于其目标。无论项目目标是什么，Python 都是大数据的完美编程语言，因为它具有易读性和统计分析能力。
Python 是一种快速发展的编程语言，Python 和大数据的结合由于较少的编码和强大的库支持，是开发人员的首选。
在这篇文章中，让我们探讨在大数据中使用 Python 的好处及其在大数据分析中惊人的增长率。
1.简单编码
与其他编程语言相比，Python 编程涉及简单的编码。可用很少的代码行执行程序，关键可用 Python 快速关联和识别数据类型。这种语言可以在短时间内处理和增加任务。
2.开源且易学
Python 是一种基于社区模型开发的开源编程语言，可以免费使用，由于其是开源的，支持多种平台，且可在任何环境（Linux、Windows 等）下运行。Python 也很容易学习，因为它的语法很简单，这种简单易读的语法有助于大数据专业人士专注于管理大数据的洞察力，而不是浪费时间来理解语言的技术细微差别。这是为大数据选择 Python 的主要原因之一。根据 GitHub 和谷歌趋势调查，统计表示 Python 仍然是 2020 年最受欢迎的编程语言，在流行度方面超过了长期以来的 Java 和 Javascript。
3.Python 支持多个库
Python 是一种著名的编程语言，对库有广泛的支持，这些库有助于节省时间并使该语言更加流行。
大多数 Python 库可用于数据分析、可视化、数值计算和机器学习。大数据需要大量的科学计算和数据分析，Python 与大数据的结合使其成为了很好的伴侣。
下面将讨论一些库：
Pandas：用于分析和处理数据的免费软件库。提供多种数据结构来操作数据。Pandas 还支持在不同数据格式和内存数据结构之间读写数据的工具。
Numpy：用于计算数组和多维矩阵的免费软件库。提供高级数学函数来处理具有随机数运算、傅立叶变换、线性代数等的数据。
Scikit-learn：用于与回归、分类和聚类相关的机器学习的免费软件库。
SciPy：数据科学计算和技术计算的首选库。允许使用特殊功能进行数据集成、插值、优化和修改。
4.Python 提供了对 Hadoop 的高度兼容性
Python 和 Hadoop 都是开源大数据平台，这就是为什么 Python 与 Hadoop 的兼容性 比任何其他编程语言都更安全的原因。
开发人员更喜欢将 Python 与 Hadoop 结合使用，由于其对库的广泛支持。此外，Python 有 PyDoop 包，为 Hadoop 提供了出色的支持。
以下是使用 Pydoop 包的好处。
访问 HDFS API：HDFS API 允许快速读取和 写入目录和文件的信息，而不会遇到任何障碍。
提供 MapReduce API： PyDoop 包提供 MapReduce API 以最少的努力解决复杂的问题。此 API 允许实现高级数据科学概念，例如“记录阅读器”和“计数器”，使 Python 非常适合大数据。
5.Python处理速度高
Python 的高速数据处理使其最适合用于大数据。Python 代码的执行时间比其他编程语言少，因其语法简单，代码易于管理。它支持各种原型设计理念，使其运行代码更快，同时保持代码和执行之间出色的透明度。这始终使 Python 成为科技行业中最受欢迎的大数据选择之一。
6.范围
Python 是一种面向对象的语言，支持高级数据结构，允许用户暗示数据结构，包括列表、集合、元组、字典等等，同时还支持各种科学计算操作，如数据框、矩阵运算等。Python 的这些令人难以置信的特性扩大了语言的范围，从而使其能够简化和加速数据操作。这就是让 Python 和大数据成为致命组合的原因。
7.Python有数据处理支持
Python 具有支持非常规和非结构化数据处理的内置功能，是大数据分析社交媒体数据的最常见要求，也是大数据公司选择 Python 作为大数据的基本要求的原因。
8.Python 是可移植的
这是 Python 在数据科学中流行的最关键原因。由于 Python 的可移植性和可扩展性，许多跨语言操作在 Python 上很容易执行。许多数据科学家更喜欢在他们的机器学习模型中使用图形处理单元，而 Python 的可移植性非常适合这一点。
9.Python 拥有庞大的社区支持
大数据分析通常处理复杂的问题，需要社区支持才能解决。Python 拥有庞大而活跃的社区支持，可帮助数据科学家和程序员在编码相关问题上获得专家支持。此外，企业支持是 Python for Big Data 成功的重要组成部分。Facebook、Instagram、Netflix 等顶级科技公司在他们的产品中使用 Python。
10.可扩展性
在处理数据时，可扩展性很重要。与其他语言不同，Python 要快得多。如果数据量增加，Python 很容易提高处理数据的速度，这在 Java 或 R 等语言中是很难做到的，这使得 Python 和大数据以更大的灵活性相互配合。
以上是将 Python 用于大数据的一些最重要的好处。大数据技术正在全球范围内传播，满足行业需求绝对是 一项艰巨的任务。但凭借 Python 提供的令人难以置信的好处，它已成为大数据的完美选择。总而言之，大数据和 Python 共同为大数据分析平台提供了强大的计算能力。
