Python提供了大量的库来处理大数据。在开发代码方面，您还可以比任何其他编程语言更快地使用Python处理大数据。这两个方面使全世界的开发人员都能接受Python作为大数据项目

Python提供了大量的库来处理大数据。在开发代码方面，您还可以比任何其他编程语言更快地使用Python处理大数据。这两个方面使全世界的开发人员都能接受Python作为大数据项目的首选语言。为了深入了解Python及其各种应用程序，您可以注册参加具有24/7支持和终身访问的实时Python在线培训。

在Python中处理任何数据类型都非常容易。让我们用一个简单的例子来证明这一点。从下面的快照中可以看到，“a”的数据类型是string，“b”的数据类型是integer。好消息是，您不必担心处理数据类型。Python已经处理好了。


现在的问题是：Python有大数据还是Java有大数据？”

我更喜欢Python，因为在java中，如果你写200行代码，我可以用Python在20行代码中做同样的事情。有些开发人员说Java的性能比Python好，但我观察到，当您处理大量数据(GBs、TBs等)时，性能几乎相同，当使用Python处理大数据时，开发时间要短一些。

Python最棒的地方是对数据没有限制。你甚至可以用一台简单的机器来处理数据，比如一个普通的硬件，你的笔记本电脑，台式机和其他设备。

Python可以用来编写Hadoop MapReduce程序和应用程序，使用PyDoop包

来访问HDFS API，PyDoop最大的优势之一就是hdfsapi。这允许您连接到HDFS安装、读取和写入文件，并无缝获取有关文件、目录和全局文件系统属性的信息。

PyDoop的MapReduce API允许您以最少的编程工作量解决许多复杂问题。先进的MapReduce概念，如‘Counters’和‘Record Readers’可以用PyDoop在Python中实现。在下面的例子中，

，我将运行一个用Python编写的简单MapReduce word count程序，该程序计算输入文件中单词出现的频率。下面有两个文件–映射器.py'和'异径管.py，均用python编写。


图：映射器.py



图：异径管.py


图：运行MapReduce作业


图：输出

这是一个非常基本的例子，但是当你在编写一个复杂的MapReduce程序时，Python会将代码行数减少10倍，与用Java编写的MapReduce程序相比。

为什么Python对数据科学家来说是有意义的

数据科学家的日常任务涉及许多相互关联但又相互关联的不同的活动，如访问和操作数据、计算统计数据以及围绕这些数据创建可视报告。这些任务还包括建立预测模型和解释模型、根据附加数据评估这些模型、将模型集成到生产系统中等等。Python有各种各样的开放源代码库，几乎涵盖了数据科学家每天所做的一切。

SciPy(发音为“Sigh Pie”)是一个基于Python的数学、科学和工程开放源代码软件生态系统。还有很多其他的库可以使用。