Python提供了大量用于处理大数据的库。就开发代码而言，您还可以比其他任何编程语言更快地使用Python处理大数据。这两个方面使世界各地的开发人员能够将Python视为大数据项目的首选语言。要获得有关Python及其各种应用程序的深入知识，您可以咨询AAA教育支持和终身访问的实时Python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建立这一点。您可以从下面的快照中看到，“ a”的数据类型是字符串，而“ b”的数据类型是整数。好消息是您不必担心处理数据类型。Python已经照顾好了它。
大数据分析习惯用车的语言是Python还是Java?
一般会喜欢大数据的Python，因为在Java中，如果您编写200行代码，那么使用Python仅用20行代码就可以完成相同的工作。一些开发人员说Java的性能比Python更好，但是我观察到当您处理大量数据(GB，TB和更多数据)时，性能几乎是相同的，而开发时间则更少。在大数据上使用Python。
关于Python的最好的事情是对数据没有限制。您甚至可以使用简单的机器(例如商用硬件，笔记本电脑，台式机等)来处理数据。
可以使用Python编写Hadoop MapReduce程序和应用程序，以使用PyDoop软件包访问Hadoop的HDFS API
PyDoop的最大优势之一是HDFS API。这使您可以连接到HDFS安装，读取和写入文件，以及无缝获取有关文件，目录和全局文件系统属性的信息。
PyDoop的MapReduce API可让您以最少的编程工作来解决许多复杂的问题。诸如“ Counters”和“ Record Readers”之类的高级MapReduce概念可以使用PyDoop在Python中实现。
讲师指导的课程现实生活中的案例研究评估终身访问探索课程在下面的示例中，我将运行一个简单的用Python编写的MapReduce单词计数程序，该程序计算输入文件中单词出现的频率。因此，下面有两个文件-'mapper.py'和'reducer.py'，它们都是用python编写的。
mapper.py
reducer.py
运行MapReduce作业
这是一个非常基本的示例，但是当您编写一个复杂的MapReduce程序时，与使用Java编写的同一MapReduce程序相比，Python会将代码行数减少10倍。
为什么Python对数据科学家有意义
数据科学家的日常任务涉及许多相互关联但又不同的活动，例如访问和处理数据，计算统计数据以及围绕该数据创建可视报告。这些任务还包括建立预测模型和解释模型，在附加数据上评估这些模型，将模型集成到生产系统中等等。Python具有各种各样的开放源代码库，几乎可以满足数据科学家平均每天的所有工作。
SciPy(发音为“ Sigh Pie”)是基于Python的开放源代码软件生态系统，用于数学，科学和工程。还有许多其他可以使用的库。
结论是，Python是与大数据配合使用的最佳选择。