大数据Python：3大数据分析工具

在这篇文章中，我们将讨论三个令人敬畏的大数据Python工具，以使用生产数据提高您的大数据编程技能。

介绍

在本文中，我假设您使用virtualenv，pyenv或其他变体在其自己的环境中运行Python。

本文中的示例使用IPython，因此如果您愿意，请确保已安装它。

现在让我们来看一些数据。

Python数据

在我们阅读本文时，我将使用一些示例数据来完成这些示例。

我们将使用的Python数据是在几天的时间内从该网站获得的实际生产日志。这些数据在技术上并不是大数据，因为它的大小只有大约2 Mb，但它对我们的目的来说非常有用。

为了获得大数据大小的样本（> 1Tb），我必须加强我的基础设施。

要获取示例数据，您可以使用git从我的公共GitHub存储库admintome / access-log-data中删除它：

数据是一个简单的CSV文件，因此每行代表一个单独的日志，字段用逗号分隔：

现在我们已经拥有了将要使用的数据，让我们来看看三个大数据Python工具。

由于可以对数据执行的许多操作的复杂性，本文将重点介绍如何加载数据并获取一小部分数据样本。

对于列出的每个工具，我将提供链接以了解更多信息。

Python Pandas

我们将讨论的第一个工具是Python Pandas。正如它的网站所述，Pandas是一个开源的Python数据分析库。

让我们启动IPython并对我们的示例数据进行一些操作。

大约一秒后它应该回复：

如您所见，我们有大约7000行数据，我们可以看到它找到了四列与上述模式匹配的列。

Pandas自动创建了一个表示我们CSV文件的DataFrame对象！让我们看看用该head()函数导入的数据样本 。

使用Python Pandas和Big Data可以做很多事情。单独使用Python非常适合修改数据并做好准备。现在有了Pandas，您也可以在Python中进行数据分析。数据科学家通常将Python Pandas与IPython一起使用，以交互方式分析大量数据集，并从该数据中获取有意义的商业智能。查看上面的网站了解更多信息。

PySpark

我们将讨论的下一个工具是PySpark。这是来自Apache Spark项目的大数据分析库。

PySpark为我们提供了许多用于在Python中分析大数据的功能。它带有自己的shell，您可以从命令行运行它。

这会加载pyspark shell。

当你启动shell时，你也会得到一个Web GUI来查看你的工作状态; 只需浏览即可http://localhost:4040获得PySpark Web GUI。

让我们使用PySpark Shell加载我们的示例数据。

PySpark将为我们提供已创建的DataFrame示例。

我们再次看到DataFrame中有四列与我们的模式匹配。DataFrame只是数据的内存中表示，可以被视为数据库表或Excel电子表格。

现在我们的最后一个工具。

Python SciKit-Learn

任何关于大数据的讨论都会引发关于机器学习的讨论。而且，幸运的是，Python开发人员有很多选择来使用机器学习算法。

在没有详细介绍机器学习的情况下，我们需要获得一些执行机器学习的数据。我在本文中提供的示例数据不能正常工作，因为它不是数字数据。我们需要操纵数据并将其呈现为数字格式，这超出了本文的范围。例如，我们可以按时间映射日志条目以获得具有两列的DataFrame：一分钟内的日志数和当前分钟：

通过这种形式的数据，我们可以执行机器学习来预测未来可能获得的访客数量。但是，正如我所提到的，这超出了本文的范围。

幸运的是，SciKit-Learn附带了一些样本数据集！让我们加载一些示例数据，看看我们能做些什么。

这将加载两个用于分类机器学习算法的数据集，用于对数据进行分类。

查看SciKit-Learn Basic Tutorial了解相关信息。

结论

鉴于这三个Python大数据工具，Python是大数据游戏以及R和Scala的主要参与者。

我希望你喜欢这篇文章。如果您不熟悉大数据并希望了解更多信息，请务必在AdminTome在线培训中注册我的免费大数据入门课程。

原文标题《Big Data Python: 3 Big Data Analytics Tools》

作者：Bill Ward

译者：February

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