Pydoop 在大数据分析和数据科学中的重要性

Question

我是数据科学和大数据框架的新手。
可以说，我有一个 CSV 格式的数据集输入。
我从 Google 和其他资源中找到了有关数据分析师和数据科学家日常工作的信息，

• 一旦用户获得 DataSet，首先将在 python pandas 库的帮助下进行操作，其中包括数据清理和其他内容。
• 然后用户使用 matplotlib 和其他技术可视化数据。
• 用户可以编写机器学习算法来获得某些标准的预测。

以上所有工作流程都可以概括为数据分析和预测。

现在，在另一个帐户上，我发现了 Pydoop（Python 的 Hadoop 框架） 进行存储、处理等操作

我有点困惑，在上面提到的数据分析工作流程中，pydoop 到底在哪里？

请指导我。

Answer 1

Pydoop 不是一个框架。文档说它是 MapReduce 框架的接口

Pydoop 是 Hadoop 的 Python 接口，允许您用纯 Python 编写 MapReduce 应用程序

通过更多研究，您会发现 PySpark 的示例比

pydoop

更多，并且编写简单的 MapReduce 并不那么容易（尽管使用 Python 比 Java 更容易），而且并不真正适合数据科学家

无论如何，在提到的工作流程中，用户需要获取“数据集”。它可以存储在 Hadoop 中，并且

pydoop

能够处理它（通过 MapReduce 应用程序），但是，使用

pandas

并不容易做到这一点，因为 pandas 需要本地所有数据来创建数据框，不是从远程文件系统逐行流式传输。

与 PySpark 相比，

pydoop

本身也不提供任何机器学习算法，因此同样不适用于工作流程。

PySpark 有一个

toPandas

函数，它是 Hadoop 进程和用于数据科学和可视化的“独立”Pandas 应用程序之间的网关，但是 Jupyter 和 Apache Zeppelin 更常用于直接进行 Spark 可视化，而无需与 Pandas 交互。

Answer 2

数据科学是一个跨学科领域，结合了各种技术、算法和系统，从结构化和非结构化数据中提取见解和知识。它涉及使用科学方法、流程和系统来分析和解释数据，使其可用于决策、预测或优化。

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