大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python语言hadoop的问题，于是小编就整理了3个相关介绍Python语言hadoop的解答，让我们一起看看吧。
Hadoop支持用PYTHON开发吗？还有哪些支持python的分布式计算系统框架？
hadoop支持python，我理解的是任务被yarn下发到工作节点，通过shell方式被调用。这种方式比原生的MR还慢，所以没大有人用吧。
spark应该是对python比较友好的框架了。要说缺点，毕竟是scala或java风格的api，用起来不够python。再就是用过pandas和numpy，感觉spark的api还是比较基础。
除此之外，python推荐你了解一下dask，celery这两个框架。dask是基于numpy，pandas封装的，兼容大部分np，pd的接口。且支持分布式，有可视化界面。整体来说是不错的选择。
celery是一个分布式任务调度框架，本身设计并不是专门为了etl，所以性能会比dask差一些。但个人感觉作为生产系统使用，celery稳定性更高一些。
学习大数据Hadoop需要哪些基础？
我们都知道现在学习大数据，Hadoop是其中一个必学的技术，简单来说，Hadoop是在分布式服务器集群上存储海量数据并运行分布式分析应用的一种方法。那Hadoop该学习哪些内容？需要了解什么呢？有Hadoop经典学习资料吗？
HDFS
HDFS（Hadoop Distributed File System，Hadoop分布式文件系统），它是一个高度容错性的系统，适合部署在廉价的机器上。HDFS能提供高吞吐量的数据访问，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。
MapReduce
通俗说MapReduce是一套从海量源数据提取分析元素末后返回结果集的编程模型，将文件分布式存储到硬盘是第一步，而从海量数据中提取分析我们需要的内容就是MapReduce做的事了。
MapReduce的基本原理就是：将大的数据分析分成小块逐个分析，然后再将提取出来的数据汇总分析，从而获得我们想要的内容。当然怎么分块分析，怎么做Reduce操作非常复杂，Hadoop已经提供了数据分析的实现，我们只需要编写简单的需求命令即可达成我们想要的数据。
关于Hadoop的使用方式：
感觉现在各个公司使用Hadoop的方式都不一样，主要我觉得有两种吧。
第一种是long running cluster形式，比如Yahoo，不要小看这个好像已经没什么存在感的公司，Yahoo可是Hadoop的元老之一。这种就是建立一个Data Center，然后有几个上千Node的Hadoop Cluster一直在运行。比较早期进入Big Data领域的公司一般都在使用或者使用过这种方式。
Hadoop是目前被广泛使用的大数据平台，Hadoop平台主要有Hadoop Common、HDFS、Hadoop Yarn、Hadoop MapReduce和Hadoop Ozone。
Hadoop平台目前被行业使用多年，有健全的生态和大量的应用案例，同时Hadoop对硬件的要求比较低，非常适合初学者自学。目前很多商用大数据平台也是基于Hadoop构建的，所以Hadoop是大数据开发的一个重要内容。
第一：Linux操作系统知识。通常情况下，Hadoop平台是构建在Linux系统之上的，所以学习Hadoop首先要学习Linux操作系统的使用。目前比较流行的Linux操作系统包括CentOS和Ubuntu，这两个Linux系列操作系统有广泛的应用场景。学习Linux并不复杂，通常情况下可以在虚拟机上完成，很多初学者都是在虚拟机上搭建一个伪分布式集群，然后完成Hadoop实验。
第二：编程语言。目前在Hadoop平台下多***用Java和Python来完成程序的编写，由于Hadoop本身是***用J***a语言编写的，所以在Hadoop平台下***用J***a语言是比较方便的选择，Hadoop的官方demo往往也是***用J***a语言实现的。Python语言由于比较简单，同时Python有丰富的库可以使用，所以目前使用Python完成Hadoop平台的开发也是一个比较常见的选择。另外，在Spark平台下Scala也有广泛的应用。
第三：[_a***_]。大数据的核心就是数据价值化的过程，而算法设计则是数据价值化的基础。因此，大数据平台的开发离不开算法，要想学习Hadoop开发一定要有一个扎实的算法基础。
Hadoop平台自身有非常丰富的开发组件，所以学习Hadoop的过程还是比较漫长的，由于大数据开发有较强的场景特征，所以建议结合具体的场景来完成Hadoop平台的学习。
大数据是我的主要研究方向之一，目前我也在带大数据方向的研究生，我会陆续在头条写一些关于大数据方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有大数据方面的问题，也可以咨询我。
谢谢！
spark和hadoop的区别？
Spark 和 Hadoop 是两种不同的大数据处理技术，它们的主要区别在于数据处理和分析的方式以及所使用的工具和组件。
Hadoop 是一个开源的分布式文件系统，它可以用于存储和处理大规模数据集。Hadoop 的核心组件包括 HDFS、YARN 和 MapReduce。HDFS 是一个分布式文件系统，可以存储大规模数据，YARN 是一个***管理器，用于分配和管理计算***，MapReduce 是一个分布式计算框架，用于据进行排序、过滤、聚合等处理。
Spark 是一个基于 J***a 的开源分布式计算框架，它可以在大规模数据集上进行高效的数据处理和分析。Spark 的主要组件包括 SparkContext、RDD(弹性分布式数据集) 和 Spark SQL。SparkContext 是 Spark 应用程序的核心组件，它提供了用于处理数据的 API 和工具。RDD 是 Spark 的核心概念，它是一种弹性分布式数据集，可以用于对数据进行拆分、组合、过滤等操作。Spark SQL 是 Spark 的一个 SQL-like API，它可以用来对数据进行查询和分析。
总的来说，Spark 和 Hadoop 都是用于处理大规模数据的开源技术，但它们的应用场景和处理方式不同。Hadoop 主要用于存储和处理大规模数据集，而 Spark 主要用于高效的数据处理和分析。
Spark和Hadoop的区别和比较:
1.原理比较：
Hadoop和Spark都是并行计算，两者都是用MR模型进行计算
Hadoop一个作业称为一个Job，Job里面分为Map Task和Reduce Task阶段，每个Task都在自己的进程中运行，当Task结束时，进程也会随之结束；
Spark用户提交的任务称为application，一个***lication对应一个SparkContext，***中存在多个job，每触发一次action操作就会产生一个job。这些job可以并行或串行执行，每个job中有多个st***e，st***e是shuffle过程中D***Scheduler通过RDD之间的依赖关系划分job而来的，每个st***e里面有多个task，组成taskset，由TaskScheduler分发到各个executor中执行；executor的生命周期是和***一样的，即使没有job运行也是存在的，所以task可以快速启动读取内存进行计算。
Spark和Hadoop都是用于处理大规模数据的框架，但它们有以下不同之处：
1. 数据处理方式：Hadoop使用批处理技术，将数据切分成小块分别处理；Spark则***用基于内存的数据处理，可以处理更复杂的数据。
2. 处理速度：由于Spark***用了内存计算技术，数据处理速度比Hadoop更快。
3. 适用场景：Hadoop更适合处理海量数据的存储和批处理，而Spark更适合处理实时数据的流式处理和交互式查询。
4. 生态系统：Hadoop的生态系统比Spark更庞大，包括多个组件和工具，而Spark则拥有更简单的基础架构，但可以与其他第三方组件集成使用。
到此，以上就是小编对于python语言hadoop的问题就介绍到这了，希望介绍关于python语言hadoop的3点解答对大家有用。
