Python被认为是处理大数据的较佳数据科学工具之一。当需要在数据分析与Web应用程序或统计代码与生产数据库之间进行集成时，Python和大数据是较合适的选择。

1.一袋功能强大的科学包装

Python大数据组合以其强大的库程序包为后盾，这些库程序包满足分析和数据科学的需求，使其成为大数据应用程序中的流行选择。

它使Python和大数据一起使用的一些受欢迎的库是：

Pandas

Pandas是一个有助于数据分析的图书馆。除此之外，它还提供了时间序列表和数值表上的数据处理所需的数据结构和操作。

NumPy

NumPy是Python的基本软件包，它使科学计算成为可能。它为线性代数，随机数运算和傅立叶变换提供支持。此外，它还通过其广泛的数学函数库支持多维数组和矩阵。

SciPy

SciPy是大数据科学和技术计算中广泛使用的库。SciPy包含用于：

优化

线性代数

积分

插补

特殊功能

傅立叶变换

信号和图像处理

ODE求解器

科学和工程学中的其他常见任务

Mlpy

Mlpy是一个基于NumPy/SciPy的机器学习库。Mlpy为问题提供了许多机器学习方法，并有助于在模块化，可重复性，可维护性，可用性和效率之间找到合理的折衷方案。

Matplotlib

Matplotlib是一个python库，可在跨平台的交互式环境中帮助对硬拷贝发布格式进行2D绘图。Matplotlib允许生成图，条形图，直方图，误差图，功率谱，散点图等。

Theano

Theano是一个用于数值计算的Python库。它允许优化，定义并使评估可能涉及多维数组的数学表达式成为可能。

NetworkX

NetworkX是用于研究图的库，可帮助您创建，操纵和研究复杂网络的结构，动力学和功能。

SymPy

SymPy是用于符号计算的有效库，其中包括以下功能：

基本符号算术

结石

代数

离散数学

量子物理学

不同格式的计算机代数功能，例如独立应用程序，其他应用程序的库或Web上的实时应用程序。

Dask

Dask是一个Python大数据库，可帮助进行灵活的并行计算以实现分析目的。从大数据的角度来看，它可与大数据集合（如数据框架，列表和并行数组）一起使用，或与Python迭代器一起使用，以实现比分布式环境中更大的内存。

Dmelt

Dmelt或DataMelt是基于Python的库或软件，用于大数据分析中，用于大数据的数值计算和统计分析及其科学可视化。

Scikit-learn

scikit-learn是一个机器学习库，是对NumPy和SciPy库的补充。它具有各种功能，例如：

回归

矢量机，梯度提升，随机森林均值和DBSCAN的聚类算法，

与NumPy和SciPy等Python库进行互操作。

TensorFlow

TensorFlow是Python支持的开源软件库，可用于一系列任务的机器学习。该库能够构建和训练神经网络以

检测图案

解密模式

相关性

类似的目的是学习和推理

具有上述库的Python使大数据应用人员的生活变得轻松。例如，通过与Spark和Scikit-learn集成的Python库，数据工程师可以编写代码并使用小型数据集进行测试，然后再在Spark集群上实现。验证代码并使其具有所需功能后，他们便可以在Spark集群上使用大量数据实现相同的功能。这有助于使他们摆脱重复的代码周期并加速业务决策。

2.与Hadoop兼容

Hadoop是较好的大数据工具之一。由于Python的大数据是兼容的，因此比较相似的Hadoop和大数据也就是彼此的同义词。因此，Python已与Hadoop内在兼容，以处理大数据。Python由Pydoop软件包组成，该软件包可帮助访问HDFS API并编写Hadoop MapReduce编程。除此之外，Pydoop还支持MapReduce编程以较小的努力解决复杂的大数据问题。

3.简单易学

Python易于学习，因为它通过其功能抽象了许多东西，可以使用户编写更少的代码行。除此之外，它还具有脚本功能。Python结合了用户友好的功能，例如代码可读性，简单的语法，自动识别和数据类型关联以及易于实现。

4.可扩展性

当您处理海量数据时，可伸缩性非常重要。与R，MatLab或Stata等其他数据科学语言不同，Python的速度要快得多。尽管较初对它的速度有所抱怨，但是使用Anaconda时，其速度性能有了很大提高。这使得Python和大数据能够以更大的灵活性相互兼容。

5.大型社区支持

大数据分析通常处理复杂的问题，需要社区的支持来解决。Python作为一种语言，拥有庞大而活跃的社区，可帮助数据科学家和程序员在编码相关问题上提供支持，这也是其流行的另一个原因。