బ్లాగు

R-python
1 Dec 2017

మీరు R, పైథాన్ మరియు హడూప్ గురించి తెలుసుకోవాలి

/
ద్వారా పోస్ట్

మీరు R, పైథాన్, మరియు హడూప్ నేర్చుకోవాలి XXx కారణాలు

సాఫ్ట్వేర్ సర్వీసెస్, లేదా SaaS సంస్థల వంటి సమాచారాల విశ్లేషణల డొమైన్ మనుగడలో మనుగడలో ఉంది, మేము దీనిని ప్రముఖంగా తెలిసినట్లుగా. అందరూ విచ్ఛిన్నం కావాలి బిగ్ డేటా మరియు వారు ఆరోహణ పని కోసం ఓపెనింగ్ టన్నుల కలిగి. ఏమైనప్పటికీ, డేటా సైన్స్ లోకి ముందుకు అడుగుపెట్టి, అది ఏమిటో గ్రహించడం మరియు డేటా సైన్స్ సర్టిఫికేషన్ స్థిరపడటానికి ప్రాథమికంగా ఉంది. ఇది స్థలం R, పైథాన్ మరియు హడూప్ ఇక్కడ వచ్చి వాటిని తెలుసుకోవడానికి పది గొప్ప ప్రేరణలు. ఇవి ముఖ్యంగా సమాచార శాస్త్రాల పరిశ్రమలో ప్రవేశించడానికి నేర్చుకోవాలి, ఇది గూగుల్, బ్యాంక్ ఆఫ్ అమెరికా మరియు ది న్యూయార్క్ టైమ్స్ వంటి బీట్ పేర్లను కలిగి ఉంటుంది.

సౌలభ్యాన్ని:మరొక క్లయింట్ వాటిని ఎలా తెలుసుకోవాలనుకుంటున్నారు? R, ఉదాహరణకు, పరిచయం మరియు అమలు చేయడానికి అనుమతించబడుతుంది మరియు ఆ క్లయింట్ను ఎక్కడికి వెళ్లి దాని గురించి తెలుసుకోవడానికి స్వయంప్రతిపత్తి ఇస్తుంది. పైథాన్, అప్పుడు మళ్ళీ, నేర్చుకోవడం చాలా తక్కువ డిమాండ్ మరియు కొన్ని అది ప్రోగ్రామింగ్ మాండలికాలు అత్యంత సూటిగా చెప్పటానికి. హడూప్, ఇంకా ఒకదానికొకటి, ఓపెన్ సోర్స్ సిస్టమ్స్లో అందుబాటులో ఉంటుంది, ఇది అప్రయత్నంగా అందుబాటులో ఉండేలా చేస్తుంది. మీ గెస్ట్ వసతిపై ఆధారపడి, క్లయింట్ వారిలో దేనినీ ఉపయోగించుకోవచ్చు. సాధారణ

నవీకరణలు: సమాచార పరీక్షకు సంబంధించి, ఈ మూడు ఓపెన్ సోర్స్ ప్రోగ్రామింగ్ మాండలికాలు ప్రధాన స్రవంతి. ఇన్ఫర్మేషన్ దిగుమతి ప్రాతినిధ్యం, MapReduce మరియు సమాంతర ప్రోసెసింగ్, వారితో ఉత్తమంగా సాధించవచ్చు, వీటిలో అనంతర దర్యాప్తు దశలు నిరంతరంగా పునఃరూపకల్పన చేయబడాలి, మళ్ళీ వాటిని తక్కువగా డిమాండ్ చేస్తాయి.

క్రాస్ ప్లాట్ఫారమ్: ప్రోగ్రామింగ్ మాండలికాలు విండోస్, మాక్ OS X, లైనక్స్ మరియు అన్నిటికన్నా ఎక్కువ రకాలుగా వివిధ దశల్లో వినియోగించబడతాయి, ఖాతాదారులకు వారి గాడ్జెట్లో తమ పనిని పూర్తి చేయడానికి వీలు కల్పిస్తాయి. R మరియు పైథాన్ డిజైనర్లు పెద్ద పరిమాణాలపై పెద్ద సమాచార పరిమాణాలను అధిగమించడానికి, మరియు SQL మరియు NoSQL డేటాబేస్లలో ఒక షాట్ను తీసుకునే విధానాలను గురించి ప్రస్తుతం ఆలోచిస్తున్నారు.

అనూహ్యమైనది సులభమైనది: ఈ మూడు ప్రోగ్రామింగ్ మాండలికాలు విస్తృతమైన మరియు సంక్లిష్ట సమాచారం యొక్క శ్రద్ధ వహించడానికి ఉపయోగించబడతాయి, బిగ్ డేటా కూడా పిలువబడతాయి. శ్రేష్టమైన సమూహాలలో లేదా అనేక ప్రాసెసర్లతో ఈ మాండలికాలు ఉపయోగించడం ద్వారా బరువైన మరియు సంక్లిష్ట పునఃసృష్టిని సాపేక్ష సరళిలో సాధ్యపడాలి. పైథాన్ ఏమైనా R పై ఉన్న సమాచారము R ఏవి రెండూ బాగా చర్చించబడ్డాయి హడూప్, ఖాతాదారులకు నడపటానికి ఇది వేర్వేరు భాగాలపై ఆధారపడి ఎంపికను ఇస్తుంది.

పరమాద్భుతం అంగీకారం: లాభాల యొక్క అధిక సంఖ్యలో, మాండలికాలు బోర్డు గుర్తింపు అంతటా పెరిగాయి మరియు సుమారుగా 2 మిలియన్ క్లయింట్లు సమాచార శాస్త్రంలో నిర్వహణ చేస్తున్నప్పుడు వాటిని ప్రపంచవ్యాప్తంగా ఉపయోగించుకున్నాయి. ఆర్కిఎల్, SAP, Netezza మరియు Teredata లతో R యొక్క బోర్డ్ మంజూరు అంతా ప్రస్తుతం సైంటిఫిక్ సపోర్ట్గా వాడబడే ఇంటర్ఫేస్లను సృష్టించడం ప్రారంభించింది.

కొలవగల పురోగమనాలు: ప్రోగ్రామింగ్ పునఃరూపకల్పనల యొక్క కొత్త మెరుగుదలలు ఈ మూడు మాండలికాలలో ఒకదానిపై ఆధారపడతాయి ఎందుకంటే అవి అత్యంత అభివృద్ధి చెందినవి మరియు అనువర్తన యోగ్యమైనవి. Ff మరియు bigmemory వంటి కొత్త పురోగమనాలతో, ఇది మెమరీ కంటే పెద్ద డేటాసెట్లను నిర్వహించడానికి ప్రస్తుతం గర్వించదగినది. పైథాన్ సమాచారం మరింత సమర్థవంతంగా మరియు సింక్రొనైజేషన్తో పరావర్తనం చేస్తుంది హడూప్ ప్రత్యేక బహుమతి.

ప్రచురణ యొక్క సరళత: ప్రోగ్రామింగ్ మాండలికాలు రికార్డు పంపిణీతో బాగా జతచేయబడినందున అవి పంపిణీదారు యొక్క అగ్ర ఎంపిక. లాటెక్స్ రికార్డులతో కూడిన సున్నితమైన శోషణ ఫ్రేమ్వర్క్ పంపిణీ మరియు పదం హ్యాండ్లింగ్ రిపోర్టులలో ఇన్స్టాల్ చేయబడిన భాగం పాయింట్ పాటు అదనంగా ఉంటుంది. మాండలికాలలో ప్రతి ఒక్కటి చాలా గణనీయమైన జీవసంబంధ వ్యవస్థలను కలిగి ఉంది, విస్తారమైన వాల్యూమ్లను పంపిణీ చేయడానికి మరియు నిర్వహించడానికి ఇది సరళమైనదిగా ఉంది.

ఉపయోగించడానికి సులభం: R, Hadoop మరియు పైథాన్ అర్థం సులభం మరియు మైక్రోసాఫ్ట్ ఎక్సెల్ నుండి యాక్సెస్, యాక్సెస్, MySQL, SQLite మరియు ఒరాకిల్, అడ్డంకి లేకుండా పని ఏ ఉత్పత్తి ఏ క్లయింట్ అనుమతి. పైథాన్ సహజ భాషా ప్రోసెసింగ్ మరియు అపాచీ స్పార్క్ కోసం సమాచారాన్ని విజయవంతంగా ఉపయోగించారు హడూప్ పుష్పాలను మరింత సమర్థవంతంగా తెరవండి.

ఆర్గనైజింగ్: కమ్యూనిటీ కనెక్షన్లు మరియు సిస్టమ్స్ పరిపాలన ఏవైనా ప్రపంచవ్యాప్త అసోసియేషన్ మరియు ఔత్సాహిక ఖాతాదారుల యొక్క అత్యవసర భాగం నిరంతరంగా ఈ మాండలికాల గురించి మాట్లాడటానికి నిర్మాణాలపై నిరంతరంగా ఉంటుంది, ఇవి సానుకూల డేటా యొక్క స్థిరమైన వాణిజ్యానికి హామీ ఇస్తాయి. ఇటీవలే ముందుకు చోటుచేసుకున్న అనకొండ కేటాయింపు ప్రపంచవ్యాప్తంగా ఖాతాదారుల నుండి రావే సర్వేలను సేకరించింది, వాటిని భవిష్యత్తులో అంశాల కోసం వాటిని కత్తిరించేది, 300 లేదా అంతకంటే ఎక్కువ అంశాల కంటే ఎక్కువగా ఉంది.

సాధారణ డీబగ్గింగ్: స్కానింగ్ మరియు దర్యాప్తు ఈ మాండలికలతో తక్కువగా డిమాండ్ చేస్తోంది, ఈ మాండలికాలతో చాలా సమస్యా పరిష్కరిస్తున్న పరికరాలను తయారు చేస్తారు, దీనివల్ల ఖాతాదారులకు మరింత ముఖ్యమైన నైపుణ్యానికి అనుగుణంగా అమర్చడానికి వీలుంటుంది. ప్రతి మాండలికం దాని ప్రత్యేకమైన ప్రయోజనాలు మరియు అప్రయోజనాలు కలిగి ఉంటుంది కానీ ఒక దానిని చెప్పవచ్చు R, పైథాన్ మరియు హడూప్ ఏర్పాట్లు అలాగే మీ ఫ్రేంవర్క్స్ సురక్షితంగా మరియు మీరు మొత్తం ఫ్రేమ్ పునఃరూపకల్పన కోసం వెళ్లవలసిన అవసరం ఈవెంట్ లో ఉత్తమ ప్రత్యామ్నాయ ఉంచడానికి ఉపయోగం భావిస్తున్నారు.

సమాధానం ఇవ్వూ

GTranslate Please upgrade your plan for SSL support!
GTranslate Your license is inactive or expired, please subscribe again!