پردازش کلان داده در پایتون

پردازش کلان داده در پایتون

پایتون یک ویژگی داخلی برای پشتیبانی از پردازش داده دارد. برای پشتیبانی از پردازش کلان داده در پایتون، داده‌های غیرساختاری و غیرمتعارف می‌توانید از این ویژگی استفاده کنید.

به همین دلیل است که شرکت‌های بزرگ داده ترجیح می‌دهند پایتون را انتخاب کنند زیرا یکی از مهمترین نیازها مربوط به مدیریت کلان داده‌ها می‌باشد. با وجود معرفی اولیه تحلیل دیتا توسط پایتون در این مقاله، آموزش های این صفحه به هیچ عنوان برای رشد مهارت های شما در تحلیل دیتا کافی نیست، ما پیشنهاد می کنیم حتما دوره آموزش تحلیل داده با پایتون را مشاهده کنید تا بتوانید با توانایی های پایتون بیشتر آشنا شوید.

پایتون همه جا هست!

با استفاده گسترده از پایتون در ستون‌های اصلی صنعت، پایتون به یک موضوع داغ تبدیل شده است. پایتون بعنوان Stack Overflow Trends سریعترین زبان برنامه نویسی شناخته شده است.

طبق نظرسنجی توسعه‌دهندگان Stack Overflow ۲۰۱۹، پایتون دومین زبان «دوست داشتنی» است که ۷۳٪ از توسعه‌دهندگان آن را بیشتر از زبان‌های دیگر در بازار انتخاب می‌کنند.

پایتون یک زبان برنامه نویسی همه منظوره و متن‌باز است که توسط بزرگانی مانند Reddit ،Instagram و Venmo مورد استفاده قرار می‌گیرد.

چرا پایتون را برای Big Data انتخاب می‌کنیم؟

کلان داده در پایتون ترکیب جدیدی است که روز به روز در حال پیشرفت و توسعه است. پایتون در بین شرکت‌های Big Data بسیار مورد تقاضا بوده و به همین منظور در این مقاله به ارائه توضیحاتی در رابطه با مزایای عمده استفاده از پایتون و اینکه چرا این روزها پایتون برای داده‌های بزرگ به یک انتخاب ترجیحی در بین مشاغل تبدیل شده است، خواهیم پرداخت.

کدگذاری ساده

برنامه نویسی پایتون در مقایسه با سایر زبان‌های موجود برای برنامه نویسی شامل کدهای کمتری است. این برنامه قادر به اجرای برنامه‌ها در کمترین خط کد است. علاوه بر این، پایتون به طور خودکار برای شناسایی و مرتبط کردن انواع داده‌ها کمک می‌کند.

جک جانسن می‌گوید: «پایتون یک زبان واقعاً شگفت انگیز است. وقتی کسی به ایده خوبی می‌رسد، حدود ۱ دقیقه و پنج خط طول می‌کشد تا چیزی را برنامه ریزی کند که تقریبا همان چیزی را که شما می‌خواهید انجام دهد.»

برنامه نویسی پایتون از یک ساختار تودرتو مبتنی بر nesting structure پیروی می‌کند. این زبان می‌تواند در یک بازه زمانی کوتاه کارهای طولانی را پردازش کند. از آنجا که پردازش داده محدودیتی ندارد، می‌توانید داده‌ها را در commodity machines, laptop, cloud, and desktop. محاسبه و پردازش کنید.

پیش از این، پایتون در مقایسه با برخی از هم‌رده‌های خود مانند جاوا و اسکالا زبان کندتری در نظر گرفته می‌شد اما اکنون سناریو تغییر کرده است به طوری که حتی کلان داده در پایتون نیز با سرعت بالایی قابل پردازش هستند.

ظهور پلت فرم Anaconda سرعت فوق العاده‌ای را به این زبان ارائه کرده است. به همین دلیل کار با کلان داده در پایتون به یکی از محبوب‌ترین گزینه‌ها در صنعت تبدیل شده است. حتی شرکت‌ها می‌توانند یک Python Developer را استخدام کنند تا بتوانند مزایای Python را در تجارت آن‌ها پیاده سازی کند.

متن باز

Python با کمک یک مدل مبتنی بر جامعه توسعه یافته است و یک زبان برنامه نویسی منبع باز است. پایتون به عنوان یک زبان منبع باز از چندین پلتفرم پشتیبانی می‌کند. همچنین، می‌توان آن را در محیط‌های مختلف مانند ویندوز و لینوکس اجرا کرد.

پشتیبانی کتابخانه

برنامه نویسی پایتون استفاده از چندین کتابخانه را ارائه می‌دهد و این باعث می‌شود که این زبان به یک زبان برنامه نویسی مشهور در زمینه‌هایی مانند محاسبات علمی تبدیل شود.

از آنجا که کار با Big Data یا کلان داده در پایتون شامل تجزیه و تحلیل داده‌ها و محاسبات علمی زیادی است، پایتون و Big Data به عنوان همراهانی بزرگ، شناخته می‌شوند.

پایتون تعدادی کتابخانه تجزیه و تحلیل آزمایش شده را ارائه می‌دهد. این کتابخانه‌ها پکیج‌هایی را شامل می‌شوند ک برخی از آن‌ها به شرح زیر است:

۱٫ Numerical computing
۲٫ Data analysis
۳٫ Statistical analysis
۴٫ Visualization
۵٫ Machine learning

کتابخانه Hadoop

پایتون و هادوپ هر دو پلتفرم‌های بزرگ و منبع باز هستند و همین موضوع دلیل سازگاری پایتون با Hadoop نسبت به زبان‌های برنامه نویسی دیگر است. شما می‌توانید این ویژگی‌های پایتون را در تجارت خود بگنجانید. برای این کار باید توسعه‌دهندگان پایتون را از یک شرکت معتبر توسعه دهنده پایتون استخدام کنید تا به راحتی توان کار با کلان داده در پایتون برایتان فراهم شود.

مزایای استفاده از بسته Pydoop چیست؟

۱٫ دسترسی به HDFS API

بسته Pydoop (Python و Hadoop) امکان دسترسی به HDFS API را برای Hadoop فراهم می‌کند و به شما امکان می‌دهد تا بتوانید به نوشتن applicationها و برنامه های Hadoop MapReduce بپردازید.

HDFS API به شما امکان این را می‌دهد که بدون رو به رو شدن با هیچ مانع یا مشکلی، به راحتی اطلاعات را روی پرونده‌ها، دایرکتوری‌ها و خصوصیات سیستم فایل پرونده بخوانید و بنویسید.

۲٫ارائه APR MapReduce

Pydoop برای حل مشکلات پیچیده با حداقل تلاش برنامه نویسی، APR MapReduce را ارائه می‌دهد. این API می‌تواند برای پیاده سازی مفاهیم پیشرفته علوم داده مانند “Counters” و “Record Readers” استفاده شود که همین موضوع باعث می‌شود برنامه نویسی برای کلان داده در پایتون بسیار راحت به انجام برسد.

سرعت Speed

پایتون به دلیل سرعت و کارایی بالا، یکی از محبوب ترین زبان‌ها برای توسعه نرم افزار و کار با کلان داده ها محسوب می‌شود. از آنجا که کلان داده در پایتون به خوبی و با سرعت، قابل کدنویسی می‌باشد پس پایتون گزینه مناسبی برای داده‌های بزرگ خواهد بود.

برنامه نویسی پایتون از ایده‌های نمونه‌سازی پشتیبانی می‌کند و همین امر به سریع‌تر اجرا شدن کدها نیز کمک می‌کنند. علاوه بر این، پایتون ضمن انجام این کار، شفافیت بین کد و روند انجام مراحل کار را نیز حفظ می‌کند.

محدوده Scope

پایتون به کاربران این امکان را می‌دهد که عملیات داده را ساده‌تر کنند. از آنجا که پایتون یک زبان شی‌گرا است، از ساختارهای پیشرفته داده پشتیبانی می‌کند. برخی از ساختارهای داده‌ای که پایتون آن‌ها را مدیریت می‌کند شامل لیست‌ها، مجموعه‌ها، tuples، دیکشنری‌ها و موارد دیگر است.

علاوه بر این، پایتون به پشتیبانی از عملیات محاسبات علمی مانند عملیات ماتریس، فریم داده‌ها و غیره کمک می‌کند. این ویژگی‌های خارق العاده پایتون به افزایش دامنه زبان کمک کرده و در نتیجه آن را قادر می‌سازد سرعت پردازش داده را تسریع کند. این همان چیزی است که کلان داده در پایتون (big data و phyton) را به ترکیبی کشنده تبدیل کرده است.

پشتیبانی از پردازش داده Data Processing Support

پایتون یک ویژگی داخلی برای پشتیبانی از پردازش داده دارد که می‌توانید از این ویژگی برای پشتیبانی پردازش داده برای داده‌های غیرساختاری و غیرمتعارف استفاده کنید. به همین دلیل است که شرکت‌های بزرگ داده ترجیح می‌دهند پایتون را انتخاب کنند زیرا یکی از مهمترین نیازها مربوط به کلان داده در پایتون است.

تا به اینجا برخی از مزایای استفاده از پایتون و مسائل مربوط به کلان داده در پایتون بیان شد، در ادامه توضیحات گسترده‌تری در رابطه با پردازش کلان داده و حتی ابزارهای مربوط به این پردازش ارائه خواهیم داد و مثال‌های مفیدی را برایتان تشریح خواهیم کرد، پس با ادامه این مقاله همراه ما باشید؛

با استفاده از فناوری داده‌های بزرگ در سراسر جهان، تأمین نیازهای این صنعت مطمئناً کار ترسناکی است. اما، پایتون با مزایای باورنکردنی خود، به گزینه‌ای مناسب برای Big Data تبدیل شده است.

مهم‌ترین ابزارهای پردازش کلان داده

دانشمندان علم داده از مدل‌های ذخیره سازی توزیع شده داده و پردازش کلان داده در موارد مختلفی استفاده می‌کنند که یکی از مهمترین آن‌ها «نگاشت-کاهش» (MapReduce) می‌باشد.

مدل MapReduce، برای پردازش کلان داده در پایتون و مدیریت آن روشی بهینه محسوب می‌شود که به کاربران اجازه می‌دهد با استفاده از دسته بندی اشیا طبق یک صفت خاص به تبدیل داده‌ها پرداخته و در نهایت تجمیع داده‌های نگاشته شده را کاهش دهند.

افرادی که به دنبال استفاده از مدل‌های MapReduce، جهت مدیریت و پردازش کلان داده هستند، به راحتی می‌توانند از ابزارها، بسته‌ها و کتابخانه‌های توسعه داده شده در زبان پایتون، جهت پیاده‌سازی کاربردهای مرتبط با پردازش کلان داده استفاده کنند.

Big Data with Python & Hadoop

داده‌های بزرگ با پایتون و داده‌های بزرگ هادوپ – این دو کلمه امروزه اغلب زیاد به گوش کاربران فعال در زمینه می‌خورند. اما Big Data دقیقاً چیست؟ آیا ما نیز، می توانیم وارد دنیای شگفت انگیز Big Data شویم؟ پاسخ قطعاً “بله” است.

این گفتار مقدمه‌ای برای پردازش داده‌های بزرگ با استفاده از Apache Hadoop و Python است. ما در مورد Apache Hadoop صحبت خواهیم کرد، مفاهیم آن، زیرساخت‌ها و چگونگی استفاده از Python با آن را نیز برایتان شرح خواهیم داد.

ما سرعت پردازشی پایتون را تحت پیاده سازی‌های مختلف پایتون، از جمله CPython ، PyPy و Jython مقایسه خواهیم کرد و همچنین در مورد آنچه که کتابخانه‌های پایتون برای کار با Apache Hadoop نیاز دارند، بحث خواهیم کرد.

این مقاله برای مبتدیانی که می خواهند در مورد Hadoop و Python بدانند یا کسانی که قبلاً با Hadoop کار کرده‌اند اما تعجب می‌کنند که چگونه از آن با Python استفاده کنند یا چگونه به استفاده از کلان داده در پایتون بپردازند، مناسب می‌باشد.

کتابخانه Hadoop

پروژه hadoop یک نرم افزار منبع باز برای محاسبات قابل اطمینان، مقیاس پذیر و توزیع شده را توسعه می‌دهد.

از محبوب‌ترین کتابخانه‌ها برای انجام عملیات «نگاشت-کاهش» (MapReduce) روی داده‌های حجیم، کتابخانه هدوپ است که توسط بنیاد نرم‌افزاری Apache طراحی شده است.

کتابخانه نرم افزار Apache Hadoop چارچوبی است که امکان پردازش توزیع شده مجموعه داده‌های بزرگ را در خوشه‌های رایانه با استفاده از مدل‌های ساده برنامه نویسی فراهم می‌کند. این کتابخانه به جای تکیه بر سخت افزار برای ارائه قابلیت دسترسی بالا، برای شناسایی و کنترل خرابی‌های لایه برنامه طراحی شده است، بنابراین یک سرویس کاملاً در دسترس را در بالای یک خوشه رایانه ارائه می‌دهد، که هرکدام از آن‌ها مستعد خرابی هستند.

کتابخانه‌ها و بسته‌های زیادی در زبان پایتون توسعه داده شده‌اند که از طریق آن‌ها می‌توان داده‌ها را به هدوپ ارسال کرد. انتخاب یکی از این کتابخانه‌ها و بسته‌های برنامه‌نویسی جهت مقاصد پردازش کلان داده در پایتون و علم داده، به عواملی نظیر سادگی استفاده، زیرساخت‌های لازم برای پیاده‌سازی و کاربرد خاصی که قرار است در آن مورد استفاده قرار بگیرند، بستگی دارد.

کتابخانه Spark

خوب

، بیایید دنیای سیستم‌های ذخیره داده را ترک کنیم، و ابزارهایی را بررسی کنیم که به شما کمک می‌کنند داده‌ها را سریع پردازش کنید.

Apache Spark یک چارچوب منبع باز بسیار محبوب است که پردازش داده‌های توزیع شده در مقیاس بزرگ را انجام می‌دهد. همچنین می‌تواند برای یادگیری ماشین استفاده شود.

این چارچوبِ محاسباتِ خوشه‌ای، عمدتاً بر ساده سازی تحلیل ها متمرکز است و با مجموعه داده‌های توزیع شده انعطاف پذیر (RDD) کار می‌کند و به کاربران امکان می‌دهد تا منابع مدیریت شده خوشه‌های جرقه را مدیریت کنند.

این ویژگی اغلب در رابطه با سایر محصولات Apache (مانند HBase) نیز کاربرد دارد. Spark به سرعت داده‌ها را پردازش می‌کند و سپس آن‌ها را در جداولی که روی سیستم‌های ذخیره سازی داده دیگر تنظیم شده، ذخیره می‌کند.

برای شروع ، بیایید به یک نمونه اساسی از Spark نگاه کنیم؛

from pyspark.sql import Row
from pyspark.sql import SQLContext

sqlContext = SQLContext(sc)

data=[(‘Big Burger Chain’,92),(‘Small Burger Chain’,99),(‘Taco Bar’,100),(‘Thai Place’,70)]

rdd = sc.parallelize(data)

#convert the data into
restaurant_map=rdd.map(lambda x: Row(restaurant=x[0], rating=int(x[1])))

df_restaurant = sqlContext.createDataFrame(restaurant_map).collect()

گاهی اوقات نصب PySpark می‌تواند یک چالش باشد، زیرا نیاز به وابستگی دارد. مشاهده می‌کنید که در مثال فوق، JVM اجرا می‌شود و بنابراین، برای عملکرد به زیرساخت زیربنایی جاوا نیاز است. با این حال، در این دوره که داکر رواج دارد، آزمایش با PySpark بسیار راحت‌تر می‌شود.

Alibaba همانند بسیاری از سازمان‌های بزرگ داده محور دیگر از PySpark برای شخصی سازی صفحات وب و ارائه تبلیغات هدفمند استفاده می‌کند.

استفاده از هدوپ (Hadoop) در پایتون به جای جاوا

جاوا کمتر از پایتون پویا است و برای استفاده از ماشین مجازی آن، تلاش بیشتری شده است؛ در کل این زبان سریعتر است. پایتون توسط Global Interpreter Lock خود نیز مهار می‌شود، به این معنی که نمی‌تواند رشته‌های یک فرایند را به هسته‌های مختلف هدایت کند.

اینکه آیا موضوع یاد شده، تفاوت چشمگیری ایجاد می‌کند یا نه؟ به کاری که قصد انجام آن را دارید بستگی دارد. من گمان می‌کنم هر دو زبان برای شما مفید خواهند بود اما لازم است بهترین گزینه را در لحظه انتخاب نمایید؛

زبان‌های مختلف برنامه نویسی ساختارها و قالب‌های منحصر به فردی دارند، بنابراین استفاده از آن‌ها بیشتر به دلیل ترجیحات، گرایش‌های فرهنگ فناوری اطلاعات و اهداف تجاری است. وقتی صحبت از علم داده می‌شود، متداول ترین زبان‌های انتخابی پایتون و جاوا هستند. آیا تفاوت اساسی بین آن‌ها وجود دارد؟ آیا هر دو شباهت خاصی دارند و آیا انتخاب ابزار برای یک پروژه دشوار است؟

این‌ها زبان‌های برنامه نویسی سطح بالا مبتنی بر الگوی شی گرا هستند. جاوا یک زبان شی گرا در خالص ترین شکل خود است، در حالی که پایتون بیشتر یک زبان اسکریپت نویسی است.

به عنوان یک ابزار تخصصی، هر دو متنوع، کارآمد و قابل استفاده برای طیف گسترده‌ای از پروژه‌های توسعه‌، از برنامه‌های تلفن همراه و API ها به اینترنت اشیا، علم داده و سایر مسائل هستند. پس، انتخاب باید بر چه اساس باشد؟ بیایید جاوا و پایتون را زیر میکروسکوپ قرار دهیم و با مفاهیم کلی شروع کنیم؛

زبان‌های برنامه نویسی داده های بزرگ

زبان برنامه نویسی ابزاری است که برای آموزش یک عمل خاص به رایانه استفاده می‌شود. از جمله قابل توجه ترین ابزارهای کلان داده، زبان‌های زیر هستند:

R
Scala
Java
Python

R یک زبان منبع باز است، اما به جای تجزیه و تحلیل برای آمار، تجسم و مدل سازی داده‌ها استفاده می‌شود. ابزاری کاملاً قدرتمند برای اهداف عمومی است، اما نمی‌توان از آن به عنوان یک زبان عمومی استفاده کرد، اگرچه این زبان پیشرفته است و از امکانات زیادی برخوردار است و به سرعت در حال محبوبیت است.

با این حال، به عنوان مثال، پشتیبانی جامعه و تعداد کتابخانه‌های موجود برای پایتون بیشتر است.

Scala یک زبان برنامه نویسی منبع باز و سطح بالا است که بخشی از اکوسیستم ماشین مجازی JVM است. این کد در بخش مالی مشهور است، کارآمد است اما به راحتی متورم می‌شود و برنامه‌ها می توانند کندتر از آنی باشند که در جاوا نوشته شده است. Scala برای تجزیه داده‌های بزرگ ایده آل نیست زیرا فاقد کتابخانه است.

برنامه ها معمولاً در یک ویرایشگر یا یک محیط توسعه یکپارچه (IDE) کدگذاری می‌شوند که قوانین زبان، روش و ساختار آن‌ها در ذهن است. پس این راه حل بیشتر برای کارهای تحلیلی در مقیاس بزرگ مناسب می‌باشد. با این حال، زیرساخت محاسبات خوشه ای Apache Spark برای برنامه‌های داده بزرگ به طور کامل در Scala نوشته شده است.

در حالی که گزینه‌ها بسیار زیاد هستند، جاوا و پایتون رایج تر می‌باشند. جاوا محبوب‌ترین است و حدود ۹ میلیون برنامه نویس از آن استفاده می‌کنند. در جایگاه دوم پایتون قرار دارد که توسط ۵ میلیون برنامه نویس ترجیح داده می‌شود.

هر دو می‌توانند برای توسعه برنامه‌های پشته‌ای کامل، پشتیبانی از مدل های سمت سرور، مشتری و پایگاه داده مورد استفاده قرار گیرند. بیایید بهتر آن‌ها را بشناسیم.

کلان داده در پایتون

وقتی نوبت به کلان داده می‌رسد، پایتون یک زبان سطح بالا بسیار خوانا، کارآمد و قدرتمند با مدیریت خودکار حافظه محسوب می‌شود. این زبان از دو زبان قبل قدیمی‌تر است اما ناسا هنوز هم از آن برای برنامه ریزی تجهیزات فضایی استفاده می‌کند.

پایتون این امکان را برای شما فراهم می‌کند تا سیستم‌ها را به سرعت و به طور دلخواه ادغام کنید.

پایتون پویا است و از چندین الگوی برنامه نویسی از جمله OOP ، برنامه نویسی کاربردی و رویه پشتیبانی می‌کند.

اهداف این زبان، سادگی، زیبایی، وضوح، قابلیت استفاده مجدد و خوانایی کد است.

پایتون مقیاس خوبی دارد و می توان از آن برای ساخت سیستم های متنوعی استفاده کرد، همچنین عملیات مربوط به کلان داده در پایتون به خوبی قابل مدیریت هستند.

بیشتر برنامه نویسان مبتدی، پایتون را به عنوان زبان برتر در نظر می‌گیرند و محبوبیت به همین دلیل میزان استفاده از آن در حال افزایش است. یادگیری آن بسیار ساده و آسان است اما در به روزرسانی عقب است.

پایتون توسط چارچوب داده‌های بزرگ پشتیبانی می‌شود، اما در عین حال، ویژگی‌های جدید Spark به احتمال زیاد ابتدا برای Scala / Java ظاهر می‌شوند، در حالی که PySpark ممکن است به چندین نسخه جزئی جدید نیاز داشته باشد.

پایتون در سال‌های اخیر به لطف توسعه هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و دانش داده محبوبیت زیادی کسب کرده است. پایتون برای کار با یادگیری ماشین و تجزیه و تحلیل داده‌ها یا هر فعالیتی که شامل گرافیک ایستا، ریاضی، اتوماسیون، چندرسانه ای، پایگاه داده، متن و پردازش تصویر بهترین گزینه می‌باشد.

مزیت اصلی پایتون کتابخانه‌های عظیمی است که قادر به انجام کارهایی در چند سطح مختلف هستند. هنگام ارزیابی قابلیت های Java vs Python برای داده های بزرگ بهتر است مزایا و معایب هر یک را مقایسه کنید؛

مزایای کلان داده در پایتون

پایتون برای کار با داده های بزرگ گزینه بسیار خوبی است زیرا:

همه کاره است، این زبان برای بارگیری، ارسال، تمیز کردن و ارائه داده‌ها در قالب یک وب سایت کارآمد است (به عنوان مثال ، استفاده از کتابخانه های بوکه و Django به عنوان یک چارچوب). به لطف یک اکوسیستم غنی از کتابخانه های با کیفیت بالا Numpy، برای توسعه پذیری مناسب است.

پایتون در سال‌های اخیر در تجزیه و تحلیل از زبان R پیشی گرفته است. برنامه نویسان آن را بهترین برای کار با داده های بزرگ می دانند چون منبع باز است، هزاران کتابخانه دارد و کار با پروژه هایی از هر مقیاس را آسان می کند. به عنوان مثال ، Numpy به شما امکان می‌دهد تا هنگام کار با ریاضیات بردار و ماتریس به سرعت C دست پیدا کنید، در حالی که Pandas می‌تواند عملیاتی را که به راحتی حجم عظیمی از داده ها را پاک و تبدیل می‌کند، به تصویر بکشد.

اکوسیستم پایتون و داده‌های بزرگ تجزیه و تحلیل داده‌ها و نمونه‌های اولیه، راه حل‌های یادگیری ماشین را آسان و سریع می‌کنند.

می‌توان گفت که مزایای اصلی پایتون به شرح زیر است:

جامعه اختصاصی عظیم

کد منبع باز

کتابخانه گسترده

پشتیبانی قابل دسترس

ویژگی های آسان درک

ساختار داده مناسب

پشتیبانی از الگوی برنامه نویسی شی گرا

پایتون یک انتخاب عالی است ، اما شما همچنین باید از عواقب احتمالی آن آگاه باشید:

سرعت پایین تر: کد پایتون خط به خط اجرا می‌شود و چون تفسیر می‌شود، اغلب منجر به اجرای کندتر کد خواهد شد. اگر پروژه به سرعت بالا احتیاج نداشته باشد، مسئله‌ای نیست زیرا پایتون مزایای بسیار دیگری نیز دارد.

محاسبات همراه و مرورگر ضعیف: در حالی که پایتون به عنوان یک زبان سرور عالی عمل می کند، به ندرت برای پیاده سازی برنامه‌های تلفن همراه استفاده می‌شود.

دلیل این امر این است که در این مکان خاص از امنیت چندانی برخوردار نیست.

محدودیت در تایپ کردن: پایتون به صورت پویا تایپ می‌شود. این بدان معناست که هنگام نوشتن کد خود نیازی به اعلام نوع متغیر ندارید.

سطح توسعه نیافته دسترسی به پایگاه داده: در مقایسه با فناوری‌های پرکاربرد مانند JDBC و ODBC، لایه های دسترسی پایگاه داده پایتون توسعه چندانی ندارند، بنابراین در شرکت های بزرگ کمتر مورد استفاده قرار می‌گیرد.

این موضوع با موضوع ما ارتباطی ندارد، اما برخی افراد معتقدند که سهولت زیاد در نوشتن کد، انگیزه یادگیری زبان‌های دیگر مانند جاوا را را کاهش می‌دهد. با وجود برخی از مشکلات سرعت و امنیت، کار با کلان داده در پایتون گزینه خوبی محسوب می‌شود.

جاوا برای داده های بزرگ

جاوا یکی از اولین زبان‌های برنامه نویسی است که به دلیل قابلیت کاربردی بودن و ترکیب بسیاری از تکنیک های علم داده، به شهرت زیادی رسیده است. در نظر گرفتن این نکته مهم است که پلتفرم Hadoop HDFS برای پردازش و ذخیره برنامه های کلان داده به طور کامل در جاوا نوشته شده است. این یک زبان شی گرا با نحوی C مانند است که برای بسیاری از برنامه نویسان آشناست.

جاوا کاربردهای بسیار متنوعی دارد و می تواند تقریباً روی هر سیستمی کار کند. در داده های بزرگ، جاوا به طور گسترده ای در برنامه های ETL مانند Apache Camel ، Apatar و Apache Kafka استفاده می‌شود، که برای استخراج، تبدیل و بارگذاری در محیط‌های داده بزرگ استفاده می شود.

جاوا و داده های بزرگ اشتراکات زیادی دارند. در حقیقت، آن‌ها مترادف با MapReduce ، HDFS ، Storm ، Kafka ، Spark ، Apache Beam و Scala هستند که همگی بخشی از اکوسیستم JVM هستند.

سرمایه گذاری در جاوا برای توسعه دهندگان در طولانی مدت مفید است. این زبان پشتیبانی گسترده جامعه (Stack Overflow و GitHub) را به دست آورده است، و گرچه به اندازه Scala بهینه نشده و برای دستکاری داده‌ها به اندازه R قدرتمند نیست، اما هنوز هم به مراتب بهتر از هر دو است.

در جاوا کد را می‌توان یک بار نوشت و سپس برنامه را در سیستم عامل‌های مختلف اجرا کرد. علاوه بر این، کد جاوا کامپایل شده، می‌تواند برای هر کسی کار کند. از این زبان می‌توان برای توسعه طیف گسترده‌ای از برنامه‌ها استفاده کرد. بیهوده نیست که بسیاری آن را زبان اصلی برنامه نویسی کلان داده می‌دانند زیرا تمام فناوری‌های اصلی در آن نوشته شده است.

مزایای جاوا برای مهندسی داده های بزرگ

مزایای اصلی جاوا برای داده های بزرگ شامل موارد زیر است:

کد قابل استفاده مجدد

سرعت – JVM برای عارضه به موقع استفاده می شود

رویکرد شی گرا

استقلال بسترهای نرم افزاری

راه اندازی در هر مکان با ماشین مجازی جاوا

انعطاف پذیری

توانایی ادغام روش های علم داده با پایگاه داده کد موجود یک مزیت بزرگ است

امنیت – جاوا از امنیت تایپ کد، که برای توسعه راه حل‌های کلان داده مهم است ، مراقبت می‌کند.

جاوا یک زبان کامپایل شده بسیار کارآمد است که به طور گسترده‌ای برای برنامه نویسی با کارایی بالا (ETL) و الگوریتم‌های یادگیری ماشین استفاده می‌شود. به همین دلیل داده‌های بزرگ و جاوا دوستان خوبی هستند.

معایب جاوا در داده های بزرگ

زبانی جاوا برای توسعه کاربردهای پیچیده استاتیک و تحلیلی بسیار مناسب نیست. در مقایسه با مثلاً R ، کتابخانه‌های Java Data Science زیادی برای روش‌های استاتیک ندارد، اما در غیر این صورت، زبان بسیار مناسبی برای علم داده است. بیهوده نیست که بسیاری از شرکت ها از توانایی ادغام داده‌های بزرگ آماده با کدهای جاوا در یک پایگاه داده موجود قدردانی می‌کنند.

اولین قدم جهت پردازش کلان داده در فرم داده‌های متنی غیر ساخت یافته، شمارش تعداد دفعات تکرار کلمات ظاهر شده در این داده‌ها است:

شمارش تعداد دفعات تکرار کلمات با استفاده از زبان جاوا:

Java
package org.myorg;
import java.io.IOException;
import java.util.*;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.conf.*;
import org.apache.hadoop.io.*;
import org.apache.hadoop.mapred.*;
import org.apache.hadoop.util.*;
public class WordCount {
public static class Map extends MapReduceBase implements Mapper {
private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
private Text word = new Text();
public void map(LongWritable key, Text value, OutputCollector output, Reporter reporter) throws IOException {
String line = value.toString();
StringTokenizer tokenizer = new StringTokenizer(line);
while (tokenizer.hasMoreTokens()) {
word.set(tokenizer.nextToken());
output.collect(word, one);
}
}
}
public static class Reduce extends MapReduceBase implements Reducer {
public void reduce(Text key, Iterator values, OutputCollector output, Reporter reporter) throws IOException {
int sum = 0;
while (values.hasNext()) {
sum += values.next().get();
}
output.collect(key, new IntWritable(sum));
}
}
public static void main(String[] args) throws Exception {
JobConf conf = new JobConf(WordCount.class);
conf.setJobName(“wordcount”);
conf.setOutputKeyClass(Text.class);
conf.setOutputValueClass(IntWritable.class);
conf.setMapperClass(Map.class);
conf.setCombinerClass(Reduce.class);
conf.setReducerClass(Reduce.class);
conf.setInputFormat(TextInputFormat.class);
conf.setOutputFormat(TextOutputFormat.class);
FileInputFormat.setInputPaths(conf, new Path(args[0]));
FileOutputFormat.setOutputPath(conf, new Path(args[1]));
JobClient.runJob(conf);
}
}

شمارش تعداد دفعات تکرار کلمات با استفاده از زبان پایتون:

Python
import re

WORD_RE = re.compile(r”[w’]+”)

class MRWordFreqCount(MRJob):

def mapper(self, _, line):
for word in WORD_RE.findall(line):
yield (word.lower(), 1)

def combiner(self, word, counts):
yield (word, sum(counts))

def reducer(self, word, counts):
yield (word, sum(counts))

if __name__ == ‘__main__’:
MRWordFreqCount.run()

#Source
#https://github.com/Yelp/mrjob/blob/master/mrjob/examples/mr_word_freq_count.py

همانطور که می‌بینید برنامه‌ای که نوشتن آن در زبان جاوا به ۵۷ خط کد احتیاج است، در زبان پایتون، تنها با ۱۵ خط کد قابل نوشتن است. این ویژگی سبب می‌شود تا «نگه‌داری» کدها در زبان پایتون به مراتب راحت‌تر از زبان جاوا باشد. پس کار با کلان داده در پایتون راحت تر است.

کتابخانه‌های مدیریت و پردازش داده در پایتون

پایتون یکی از محبوب‌ترین زبان‌ها است که توسط دانشمندان داده و توسعه دهندگان نرم افزار به طور یکسان برای کارهای علم داده استفاده می‌شود. می‌توان برای پیش بینی نتایج، خودکارسازی وظایف، ساده سازی فرایندها و ارائه بینش هوش تجاری از این زبان استفاده نمود.

کار با داده در وانیل پایتون امکان‌پذیر است، اما تعدادی کتابخانه منبع باز وجود دارد که کار داده های پایتون را بسیار بسیار آسان‌تر می‌کنند.

همانطور که در اواسط مقاله نیز گفته شد، پایتون دارای کتابخانه‌ها، ابزارها و بسته‌های برنامه‌نویسی بسیار قدرتمند و پرکاربردی برای پردازش، ذخیره‌سازی، نمایش، شکل دادن و مصورسازی داده‌ها می‌باشد. از جمله مهم‌ترین کتابخانه‌های مدیریت و پردازش داده در پایتون می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:

کتابخانه Pandas

Pandas کتابخانه ای است که برای کمک به توسعه دهندگان جهت کار با داده‌های “دارای برچسب” و “رابطه ای” ایجاد شده است. این برنامه بر اساس دو ساختار اصلی داده ایجاد شده است:

“سری” (یک بعدی ، مانند لیستی از موارد)

“فریم داده” (دو بعدی ، مانند یک جدول با چند ستون).

پانداس امکان تبدیل ساختار داده‌ها به اشیا Data DataFrame، مدیریت داده‌های از دست رفته و افزودن / حذف ستون ها از DataFrame ، جعل پرونده‌های گمشده و ترسیم داده‌ها با هیستوگرام یا جعبه نمودار را دارد.

این یک مورد ضروری برای دستکاری داده‌ها، دستکاری و تجسم آن‌هاست. با استفاده از قابلیت‌های مصورسازی موجود در این کتابخانه، امکان تولید گراف و نمودار از نتایج تولید شده برای برنامه‌نویسان و دانشمندان علم داده فراهم شده است.

همچنین، مجموعه‌ای از توابع داخلی در کتابخانه Pandas تعریف شده‌اند که امکان صادر کردن تجزیه و تحلیل‌های انجام شده روی داده‌ها را در قالب فایل Excel Spreadsheet فراهم می‌آورند.

کتابخانه keras

Keras یک کتابخانه عالی برای ساخت شبکه‌های عصبی و مدل سازی است. استفاده از آن بسیار ساده است و قابلیت توسعه پذیری خوبی را برای توسعه دهندگان فراهم می‌کند.

این کتابخانه از بسته‌های دیگر (Theano یا TensorFlow) به عنوان پشتیبان استفاده می‌کند. علاوه بر این، مایکروسافت CNTK (جعبه ابزار شناختی مایکروسافت) را با آن ادغام کرد تا به عنوان پشتوانه دیگری عمل کند.

اگر می‌خواهید به سرعت با استفاده از سیستم های جمع و جور آزمایش کنید، کراس انتخاب بسیار خوبی است.(رویکرد مینیمالیستی طراحی واقعا جواب می‌دهد!)

کتابخانه Bokeh

این کتابخانه ابزاری عالی برای ایجاد تجسم‌های تعاملی و مقیاس پذیر در داخل مرورگرها با استفاده از ابزارک‌های JavaScript است.

بوکه کاملاً مستقل است. این برنامه بر روی تعامل متمرکز است و تجسماتی را از طریق مرورگرهای مدرن ارائه می دهد – مشابه اسناد داده محور (d3.js).

مجموعه‌ای از نمودارها، توانایی‌های تعامل (مانند پیوند دادن نمودارها یا افزودن ابزارک های JavaScript) و یک ظاهر طراحی شده از ویژگی‌های مربوط به Bokeh می‌باشد.

کتابخانه‌های پردازش کلان داده در پایتون

پایتون به عنوان یک زبان برنامه نویسی پرکاربرد کتابخانه ها و ابزارهای مختلفی دارد که برای برنامه نویسان و دانشمندان علم داده که به پردازش کلان داده‌ها می‌پردازند، ارائه شده است. این ابزارها، مبتنی بر کتابخانه هدوپ و Spark هستند. موارد زیر، مهم‌ترین ابزارهای پردازش کلان داده در پایتون می‌باشند؛

کتابخانه PySpark

PySpark رابطی برای Apache Spark در پایتون است. جهت پردازش کلان داده در پایتون از این کتابخانه استفاده‌های زیادی می‌شود. این نه تنها به شما امکان می دهد برنامه های Spark را با استفاده از Python API بنویسید، بلکه پوسته PySpark را برای تجزیه و تحلیل تعاملی داده های شما در یک محیط توزیع شده فراهم می کند. PySpark از بیشتر ویژگی های Spark مانند Spark SQL ، DataFrame ، Streaming ، MLlib (یادگیری ماشین) و Spark Core پشتیبانی می‌کند.

ابزار جریان‌سازی یا Streaming

Hadoop Streaming، جزو بهترین روش‌های استفاده از Hadoop در پایتون محسوب می‌شود. جریان‌سازی یا همان Streaming از ویژگی‌های تعبیه شده در کتابخانه Hadoop است که به برنامه نویس امکان پاس دادن کد‌های نوشته شده به زبان پایتون به تابع stdin را می‌دهد تا بتوان روی آن‌ها عملیات Mapping را انجام داد.

در واقع توسعه‌دهندگان از جاوا به عنوان Wrapper استفاده می‌کنند تا بتوانند کدهای پایتون را به تابع stdin پاس بدهند. سپس، در زمان اجرا، عملیات Mapping در زبان جاوا و توسط کتابخانه Hadoop انجام می‌شود. کار با کلان داده در پایتون به وسیله این کتابخانه بسیار رایج است.

افزونه Hadoopy

افزونه هدوپ برای جریان سازی کلان داده در پایتون ابزاری مفید و مناسب محسوب می‌شود. این ابزار از کتابخانه Cython برای انجام عملیات MapReduce در پایتون استفاده می‌کند.

کار کردن با این ابزار برای برنامه نویسان روشی راحت محسوب می شود چرا که مستند سازی خوبی برای آن به انجام رسیده است البته به‌روزرسانی جدیدی برای این ابزار و انجام نرسیده است و از سال ۲۰۱۲ تا به امروز عملیات توسعه آن متوقف گشته است ولی در مجموع داده های بزرگ به وسیله این افزونه قابل تغییر بوده و شرایط مناسبی را به دست می‌آورند.

بسته Pydoop

Pydoop یک رابط پایتون برای Hadoop است که به شما امکان می‌دهد برنامه های MapReduce را بنویسید و با HDFS در پایتون تعامل کنید.

این بسته برنامه‌نویسی به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد تا بتوانند برنامه مرتبط با پردازش کلان داده در پایتون را نویسی کرده و برای انجام عملیات MapReduce ، به طور مستقیم از داده های موجود در خوشه هدوپ استفاده نمایند.

از کدهای پیاده‌سازی شده، به طور مستقیم با داده‌های ذخیره شده در خوشه هدوپ (Hadoop Cluster) ارتباط برقرار کرده و عملیات نگاشت-کاهش (MapReduce) انجام دهند. چنین کاری از طریق واسط برنامه‌نویسی کاربردی HDFS (یا HDFS API) تعبیه شده در بسته Pydoop امکان‌پذیر شده است.

واسط برنامه‌نویسی کاربردی HDFS به برنامه‌نویسان اجازه می‌دهد تا در محیط پایتون، عملیات خواندن و نوشتن داده‌ها، از معماری فایل سیستم HDFS را انجام دهند.

کتابخانه ‏MRJob

mrjob آسانترین مسیر برای نوشتن برنامه های پایتون است که در Hadoop اجرا می‌شوند. اگر از mrjob استفاده می‌کنید، می‌توانید بدون نصب Hadoop کد خود را به صورت محلی آزمایش کنید یا آن را روی خوشه مورد نظر خود اجرا کنید.

یک کتابخانه برنامه‌نویسی پردازش کلان داده در پایتون است که امکان انجام عملیات نگاشت-کاهش (MapReduce) و پردازش کلان داده را در اختیار برنامه‌نویسان و دانشمندان علم داده قرار می‌دهد.

علاوه بر این، mrjob ادغام گسترده‌ای با Amazon Elastic MapReduce دارد. پس از راه اندازی، اجرای کار در فضای ابری به همان راحتی کار در لپ تاپ آسان است.

در اینجا تعدادی از ویژگی های mrjob وجود دارد که نوشتن مشاغل MapReduce را آسان می کند:

همه کد MapReduce را برای یک کار در یک کلاس واحد نگه دارید.

به راحتی و در زمان اجرا وابستگی کد و داده را بارگذاری و نصب کنید.

فرمت های ورودی و خروجی را با یک خط کد عوض کنید.

بارگیری و تجزیه و تحلیل خودکار گزارش خطاهای Python tracebacks

فیلترهای خط فرمان را قبل یا بعد از کد پایتون قرار دهید.

اگر نمی خواهید یک متخصص Hadoop باشید اما به قدرت محاسبه MapReduce نیاز دارید، mrjob ممکن است مورد پسند شما باشد.

کتابخانه ‏MRJob، از هدوپ، سرویس Cloud Dataproc گوگل و سرویس Elastic MapReduce یا EMR شرکت آمازون نیز پشتیبانی می‌کند.

در مجموع امیدواریم با توجه به مطالب توضیح داده شده در این مقاله اطلاعات خوب و مفیدی در رابطه با کلان داده در پایتون به دست آورده باشید و بتوانید با استفاده از کتابخانه‌های مختلف عمل دلخواه خود را به انجام برسانید.