блог

r-python
1 декември 2017

10 работи што треба да ги знаете за R, Python и Hadoop

/
Испратено од

10 причини зошто треба да ги научите R, Python и Hadoop

Доменот на анализите на информации продолжува да ги надминува очекувањата во Софтверот како услуга или организациите на SaaS, како што го познаваме. Сите треба да се пробијат Биг податоци и тие имаат еден тон отвори за работа на искачувањето. Сепак, правејќи чекори напред во податоците на науките, тоа е основно да се разбере што е тоа и кои податоци Сертификација за сертификација да се спогоди. Ова е местото Р, Пајтон и Хадоп дојди и тука се десет големи мотиви за да ги запознаеш. Ова се суштински програмски дијалекти кои треба да се научат да се пробиваат во индустријата за информатички науки, во која се вклучени имиња на победи како Google, Bank of America и The New York Times.

Пристапност:Како се очекува друг клиент да ги научи? Р, на пример, е дозволено да се воведе и да се кандидира, а тоа му дава на клиентот автономија да седи и да дознае за тоа било каде. Пајтон, тогаш повторно е помалку барајќи да учат, а некои велат дека тоа е најјасно на програмските дијалекти. Hadoop, уште еднаш е достапна на системи со отворен код, што го прави напор достапен. Контингент на вашето сместување, клиентот може да користи било кој од нив. Едноставно

Надградби: Што се однесува до информативниот преглед, овие три програмски дијалекти со отворен код се најглавни. Застапеноста на информации за увоз, MapReduce и паралелно процесирање може најдобро да се постигне со нив, како последица од која мора да бидат постојано редизајнирани инкорпорираните фази на истрага, што повторно е помалку барано од нив.

Крос-платформа: Програмирачките дијалекти можат да се користат во различни фази, слични на Windows, Mac OS X, Linux и уште неколку повеќе, овозможувајќи им на клиентите да ја завршат својата работа на било кој gadget. R и Python дизајнерите во моментов размислуваат за пристапи за управување со поголеми информации големини crosswise во поголеми фази, и преземање на шут и SQL и NoSQL бази на податоци.

Непредвидливост направено Едноставно: Овие три програмски дијалекти се користат за згрижување на детални и комплексни информации, исто така наречени "Големи податоци". Поголеми и сложени рекреации треба да бидат можни во релативна едноставност со користење на овие дијалекти, во елитни групи или со бројни процесори. Пајтон ги обработува информациите што се супериорни за ништо Hadoop, давајќи им на клиентите избор на зависност од различни компоненти за да одбереш со кој да работи.

Прекрасно прифатливост: Со толку голем број на предности, дијалекти се зголемија преку препознавање на одборот и околу 2 милиони клиенти ги користат низ целиот свет, а управуваат со информатичката наука. Од сега, R е зголемен за сите нивоа на одборот, со Oracle, SAP, Netezza и Teredata почнаа да создаваат интерфејси кои користат R како научна поддршка.

Мерливи достигнувања: Секое ново подобрување на програмите за редизајнирање зависи веројатно на еден од овие три дијалекти, бидејќи тие се најразвиени и прилагодливи. Со нови достигнувања како ff и bigmemory, моментално е разбирливо да управуваат со множества на податоци поголеми од меморијата. Пајтон многу поефикасно ги обработува информациите и синхронизацијата со нив Hadoop е посебна награда.

Едноставност на издаваштвото: Бидејќи програмските дијалекти добро се вклопуваат со рекордно дистрибуирање, тие се најдобриот избор на дистрибутер. Мазната апсорпција со LaTeX евиденцијата за дистрибуција на рамка, а исто така и компонентата за инсталирање во извештаите за ракување со зборови е огромна, покрај тоа. Секој дијалект има доста суштински биолошки системи, што го прави поедноставно да се дистрибуираат и обработуваат огромни количини на информации.

Лесен за користење: R, Hadoop и Python се лесни за разбирање и го поткрепуваат увозот на информации од Microsoft Excel, Access, MySQL, SQLite и Oracle, овозможувајќи им на секој клиент со кој било производ да работи без пречки. Пајтон успешно се искористи за обработка на природен јазик и Apache Spark ги направи информациите пронајдени во Hadoop гроздовете поефикасно отворен.

Организирање: Администрирањето на заедниците и администрацијата на системот е императив во секоја светска асоцијација и ентузијастичките клиенти континуирано ги поврзуваат структурите за да зборуваат за овие дијалекти повеќе отколку што и да е друго, гарантирајќи конзистентна трговија со позитивни податоци. Неодамна издвоениот Anaconda алокација има повеќе од 300 или повеќе снопови, кои собраа анкети на клиенти од целиот свет во нивната дискусија, јакнувајќи ги за идните снопови.

Едноставно отстранување грешки: Скенирањето и истражувањето е помалку барано со овие дијалекти од другите во светлината на фактот дека повеќето уреди за решавање на проблеми се направени во согласност со овие дијалекти, овозможувајќи им на клиентите да ги направат работите идеални со повеќе значајни познавања. Секој дијалект има свои посебни предности и недостатоци, но може да се каже тоа R, Пајтон и Хадоп аранжманите се исто така и може да се очекува да се користат да ги одржуваат вашите рамки безбедни и најдобра алтернатива во случај кога треба да се обратите за редизајн на цела рамка.

GTranslate Your license is inactive or expired, please subscribe again!