众所周知，大数据在现代社会中是非常有价值的。IDC表示公司生成的数据量正在快速增长，到2025年，全球数据将达到175 ZB。 兆字节等于一万亿千兆字节，现在乘以175倍。 然后想象一下数据有多爆炸。
为大数据字段选择一种编程语言是特定于项目的，并取决于其目标。 无论项目的目标是什么，Python都是易读性和统计分析能力强的大数据编程语言。
Python是一种快速发展的编程语言，Python和Big Data的组合是开发人员的首选，因为它减少了编码并提供了强大的库支持。
在本文中，我们来探讨在大数据中使用Python的好处以及在大数据分析中惊人的增长率。
简单的编码
与其他编程语言相比，Python编程涉及到简单的编码。我们可以用很少的代码行来执行程序，最重要的是我们可以用Python快速地关联和识别数据类型。这种语言可以在很短的时间内处理和表达任务。
开源，易学
Python是一种使用基于社区的模型开发的开放源码编程语言。它是免费使用的，因为它是开源的，支持多种平台，可以在任何环境下运行(Linux, Windows等)。
Python也很容易学习，因为它的语法很简单。这种简单、可读的语法帮助大数据专家专注于管理大数据，而不是浪费时间去理解语言的技术细微差别。这是选择Python处理大数据的主要原因之一。Statista指出，根据GitHub和谷歌趋势调查，Python在2020年仍然是最受欢迎的编程语言，其受欢迎程度超过了长期以来的Java和Javascript。
Python支持多个库
Python是一种著名的编程语言，所以Python对许多库都能兼容。而这些库有助于节省时间，并使该语言更加流行。
大多数Python库对于数据分析、可视化、数值计算和机器学习都很有用。大数据需要大量的科学计算和数据分析，Python与大数据的结合使它们成为很好的伙伴。
Python提供了与Hadoop的高兼容性。
Python和Hadoop都是开源的大数据平台，这就是为什么Python比任何其他编程语言都更安全地兼容Hadoop。
开发人员更喜欢使用Python和Hadoop，因为它对库的广泛支持。此外，Python还有PyDoop包，它为Hadoop提供了出色的支持。
让我们看看使用Pydoop包的好处是什么：
访问HDFS API——HDFS API允许您快速读写目录和文件信息，没有任何障碍。
提供MapReduce API - PyDoop包提供MapReduce API以最小的努力解决复杂的问题。这个API允许您实现高级数据科学概念，如“记录读取器”和“计数器”，使Python非常适合大数据。
Python处理速度快
Python在数据处理方面的高速使得它最适合用于大数据。Python代码的执行时间是其他编程语言所需时间的一小部分，因为它的语法简单，代码易于管理。它支持各种原型设计思想，使它运行代码更快，同时保持代码和执行之间的良好透明性。这一直使Python成为技术行业中大数据最受欢迎的选项之一。
Python应用范围
Python是一种面向对象的语言，它支持高级数据结构。它允许用户暗示数据结构，包括列表、集合、元组、字典等。
它还支持各种科学计算操作，如数据框架、矩阵操作等。Python的这些不可思议的特性增强了该语言的作用域，从而简化和加速了数据操作。这就是Python和大数据的致命结合。
Python具有数据处理支持
Python有一个支持对非常规和非结构化数据进行数据处理的内建特性，这是分析社交媒体数据对大数据最常见的需求。这就是为什么大数据公司选择Python作为大数据的本质要求。
Python是可移植的
这是Python在数据科学中流行的最重要原因。由于Python的可移植和可扩展特性，许多跨语言操作可以在Python上轻松执行。许多数据科学家喜欢在他们的机器学习模型中使用图形处理单元，而Python的可移植特性非常适合于此。
Python拥有大量的社区支持
大数据分析通常处理需要社区支持的复杂问题。Python拥有大量活跃的社区支持，这有助于数据科学家和程序员在编码相关问题上获得专家支持。此外，企业支持是Python在大数据方面取得成功的重要部分。顶级科技公司，如Facebook, Instagram, Netflix等，在他们的产品中使用Python。
Python的可伸缩性
在处理数据时，可伸缩性非常重要。与其他语言不同，Python要快得多。如果数据量增加，Python可以轻松地提高处理数据的速度，这在Java或R等语言中是很难做到的。
这使得Python和大数据以更大的灵活性彼此契合。
总结
这是使用Python处理大数据的一些最显著的好处。大数据技术正在全球范围内蔓延，满足行业需求无疑是一项艰巨的任务。但是由于Python所提供的难以置信的好处，它已经成为大数据的完美选择。综上所述，大数据和Python一起在大数据分析平台上提供了健壮的计算能力。我希望到目前为止，您已经清楚地了解了为什么Python被认为是大数据的完美选择。
（这里是悦子）