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Bibliotecas Python para el Big Data

Bibliotecas Python para el Big Data

A continuación, veremos algunas de las Bibliotecas Python más populares para gestionar el Big Data con Python. Empecemos por PySpark.

PySpark es un marco de código abierto muy popular que realiza procesamiento de datos distribuidos a gran escala. Usa un marco de computación en clúster que se enfoca principalmente en optimizar el análisis. Funciona con conjuntos de datos distribuidos resilientes (RDD) y permite a los usuarios manejar los recursos administrados de los clústeres Spark. A menudo se usa junto con otros productos Apache (como HBase). Spark procesará rápidamente los datos y luego los almacenará en tablas establecidas en otros sistemas de almacenamiento de datos, a través de Bibliotecas Python. Para empezar, veamos un ejemplo básico de funcionamiento de una chispa.

A veces, instalar PySpark puede ser un desafío, ya que requiere dependencias. Verás que se ejecuta sobre JVM y, por lo tanto, requiere una infraestructura subyacente de Java para funcionar. Sin embargo, en esta era en la que prevalece Docker, experimentar con PySpark se vuelve mucho más conveniente. Como plus, Alibaba usa PySpark para personalizar las páginas web y ofrecer publicidad dirigida, al igual que muchas otras grandes organizaciones basadas en datos.

Por esa razón y muchas otras más no menos importantes, es que te recomendamos este curso de python profesional, el cual lo imparten de manera presencial o en linea, con instructores expertos en este lenguaje de programación.

Python y Kafka

Python y Kafka

Kafka es un sistema distribuido de mensajería de publicación y suscripción que permite a los usuarios mantener fuentes de mensajes en temas tanto replicados como particionados. Estos temas son básicamente registros que reciben datos del cliente y los almacenan en las particiones. Kafka Python está diseñado para funcionar como un cliente oficial de Java integrado con la interfaz de Python. Se utiliza mejor con nuevos corredores y es compatible con todas sus versiones anteriores.

Ahora bien, la codificación con Kafka Python requiere tanto un consumidor como un productor referenciados. En Kafka Python, hay dos lados trabajando uno al lado del otro. KafkaConsumer es básicamente un consumidor de mensajes de alto nivel que pretende funcionar como el cliente oficial de Java. Requiere que los corredores admitan las API de grupo. KafkaProducer es un productor de mensajes asincrónico, que también tiene la intención de operar de manera muy similar a los clientes Java. El productor se puede usar en varios subprocesos sin problemas, mientras que el consumidor requiere multiprocesamiento.

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Pydoop, otra librería de Python

Esta biblioteca permite al desarrollador acceder a funciones importantes de MapReduce, como RecordReader y Partitioner, sin necesidad de conocer Java. Pydoop en sí puede ser un nivel demasiado bajo para la mayoría de los ingenieros de datos. Lo más probable es que la mayoría escriban ETL en Airflow que se ejecutan sobre estos sistemas. Pero sigue siendo genial al menos tener una comprensión general de lo que está trabajando.

Ahora bien, la gestión de big data solo se volverá más difícil en los próximos años, pese a que se desarrolla con un lenguaje tan intuitivo como Python. Debido al aumento de las capacidades de red (IoT, computación mejorada, etc.), la avalancha de datos que nos llegan simplemente seguirá creciendo. Por lo tanto, será necesario comprender algunos de los sistemas de datos y las Bibliotecas Python que se pueden utilizar para interactuar con estos sistemas si queremos mantenernos al día.

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