怎么使用Python庫管理大數據

本篇內容介紹了“怎么使用Python庫管理大數據”的有關知識，在實際案例的操作過程中，不少人都會遇到這樣的困境，接下來就讓小編帶領大家學習一下如何處理這些情況吧！希望大家仔細閱讀，能夠學有所成！

BigQuery

谷歌BigQuery是一個非常受歡迎的企業倉庫，由谷歌云平臺（GCP）和Bigtable組合而成。這個云服務可以很好地處理各種大小的數據，并在幾秒鐘內執行復雜的查詢。

BigQuery是一個RESTful網絡服務，它使開發人員能夠結合谷歌云平臺對大量數據集進行交互分析。可以看看下方另一個例子。

之前寫過一篇文章里有說明如何連接到BigQuery，然后開始獲取有關將與之交互的表和數據集的信息。在這種情況下，Medicare數據集是任何人都可以訪問的開源數據集。

關于BigQuery的另一點是，它是在Bigtable上運行的。重要的是要了解該倉庫不是事務型數據庫。因此，不能將其視為在線交易處理（OLTP）數據庫。它是專為大數據而設計的。所以它的工作與千萬字節（PB）級的數據集的處理保持一致。

Redshift and Sometimes S3

接下來是亞馬遜（Amazon）流行的Redshift和S3。AmazonS3本質上是一項存儲服務，用于從互聯網上的任何地方存儲和檢索大量數據。使用這項服務，你只需為實際使用的存儲空間付費。另一方面，Redshift是一個管理完善的數據倉庫，可以有效地處理千萬字節（PB）級的數據。該服務使用SQL和BI工具可以更快地進行查詢。

Amazon Redshift和S3作為一個強大的組合來處理數據：使用S3可以將大量數據上傳Redshift倉庫。用Python編程時，這個功能強大的工具對開發人員來說非常方便。

這是一個選擇使用psycopg2的基本連接的腳本。我借用了Jaychoo代碼。但是，這再次提供了有關如何連接并從Redshift獲取數據的快速指南。

PySpark

讓我們離開數據存儲系統的世界，來研究有助于我們快速處理數據的工具。Apache Spark是一個非常流行的開源框架，可以執行大規模的分布式數據處理，它也可以用于機器學習。該集群計算框架主要側重于簡化分析。它與彈性分布式數據集（RDD）配合使用，并允許用戶處理Spark集群的管理資源。

它通常與其他Apache產品（例如HBase）結合使用。Spark將快速處理數據，然后將其存儲到其他數據存儲系統上設置的表中。

有時候，安裝PySpark可能是個挑戰，因為它需要依賴項。你可以看到它運行在JVM之上，因此需要Java的底層基礎結構才能運行。然而，在Docker盛行的時代，使用PySpark進行實驗更加方便。

阿里巴巴使用PySpark來個性化網頁和投放目標廣告——正如許多其他大型數據驅動組織一樣。

如果你對Python感興趣，歡迎加入我們【python學習交流】，免費領取學習資料和源碼

Kafka Python

Kafka是一個分布式發布-訂閱消息傳遞系統，它允許用戶在復制和分區主題中維護消息源。

這些主題基本上是從客戶端接收數據并將其存儲在分區中的日志。Kafka Python被設計為與Python接口集成的官方Java客戶端。它最好與新的代理商一起使用，并向后兼容所有舊版本。使用KafkaPython編程同時需要引用使用者（KafkaConsumer）和引用生產者（KafkaProducer）。

在Kafka Python中，這兩個方面并存。KafkaConsumer基本上是一個高級消息使用者，將用作官方Java客戶端。

它要求代理商支持群組API。KafkaProducer是一個異步消息生成器，它的操作方式也非常類似于Java客戶端。生產者可以跨線程使用而沒有問題，而消費者則需要多線程處理。

Pydoop

讓我們解決這個問題。Hadoop本身并不是一個數據存儲系統。Hadoop實際上具幾個組件，包括MapReduce和Hadoop分布式文件系統（HDFS）。因此，Pydoop在此列表中，但是你需要將Hadoop與其他層（例如Hive）配對，以便更輕松地處理數據。

Pydoop是Hadoop-Python界面，允許與HDFSAPI交互，并使用純Python代碼編寫MapReduce工作。

該庫允許開發人員無需了解Java即可訪問重要的MapReduce功能，例如RecordReader和Partitioner。

對于大多數數據工程師而言，Pydoop本身可能有點太基本了。你們中的大多數人很可能會在Airbow中編寫在這些系統之上運行的ETLs。但是，至少對你的工作有一個大致的了解還是很不錯的。

“怎么使用Python庫管理大數據”的內容就介紹到這里了，感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業相關的知識可以關注億速云網站，小編將為大家輸出更多高質量的實用文章！