大数据处理工具是

xiaofei
大数据处理
2024-12-29 19:12:42
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文章阐述了关于大数据处理工具python，以及大数据处理工具是的信息，欢迎批评指正。

简述信息一览：

1、为什么大数据选择python
2、python导入excel数据python操作excel数据处理程序
3、pyspark和python在数据处理方面有什么不同之处?
4、大数据处理主要用的什么语言

为什么大数据选择python

1、Python语法简洁清晰，对底层做了很好的封装，是一种很容易上手的高级语言；具有丰富而强大的库，能够把用其他语言制作的各种模块很轻松地连结在一起；强制用空白符作为语句缩进；虽然java和python都可以运用于linux即源码操作系统，但很多源码支持原生python；python不需要指针。

2、Python编程语言由于自身具有的“清晰”、“简略”等特点而受到众多使用Python编程语言的IT从业者喜爱。而且，对于初学者来说，比起其他编程语言，Python 更容易上手。加上很多企业都使用Python编程语言，促进了Python程序员的市场需求量增加首先，我们普及一下编程语言的基础知识。

（图片来源网络，侵删）

3、正是因为应用开发工程师、运维工程师、数据科学家都喜欢Python，才使得Python成为大数据系统的全栈式开发语言。对于开发工程师而言，Python的优雅和简洁无疑是最大的吸引力，在Python交互式环境中，执行import this，读一读Python之禅，你就明白Python为什么如此吸引人。

python导入excel数据python操作excel数据处理程序

1、.set_mock_caller（） main（）好了，这就是在excel中调用Python脚本的全过程，你可以试试其他有趣的玩法，比如实现机器学习算法、文本清洗、数据匹配、自动化报告等等。Excel Python，简直法力无边。

2、首先，使用`xlrd.open_workbook（）`读取Excel文件，获取到`***.book`类型的对象是只读的。而通过`***.workbook（）`获取的`***.workbook`类型则支持save操作。要对已存在的文件进行修改，可以借助`***.copy.copy（）`方法。

（图片来源网络，侵删）

3、首先，需要创建一个`Workbook`对象，然后通过调用`add_sheet`方法来添加一个工作表。

pyspark和python在数据处理方面有什么不同之处?

1、pyspark与python在数据处理领域展现不同特色。首先，pyspark因基于Apache Spark框架，特别适合大规模数据处理，速度远超python，得益于Spark的分布式计算能力。

2、Python语言 Python往往在大数据处理框架中得到支持，但与此同时，它往往又不是一等公民。比如说，Spark中的新功能几乎总是出现在Scala/Java绑定的首位，可能需要用PySpark编写面向那些更新版的几个次要版本（对Spark Streaming/MLLib方面的开发工具而言尤为如此）。

3、由于Scala是基于JVM的数据分析和处理，Scala比Python快10倍。当编写Python代码用且调用Spark库时，性能是平庸的，但如果程序涉及到比Python编码还要多的处理时，则要比Scala等效代码慢得多。Python解释器PyPy内置一个JIT（及时）编译器，它很快，但它不提供各种Python C扩展支持。

4、此外，尽管pyspark和Spark在基本的分布式计算模型上是相同的，但在实际应用中，两者在性能和功能上可能有所不同。这取决于具体的应用场景和需求。

5、在数据分析阶段，利用Python中的库如NumPy、SciPy、Pandas和Matplotlib等，进行数据处理、分析和可视化。Pandas和Scikit-Learn主要用于数据分析，Matplotlib则用于数据可视化，而Pyspark则在处理大规模数据时提供分布式计算能力。培养正确的数据分析思维是成功的关键。