Python与Hadoop：构建高效数据仓库的利器

本篇文章主要探讨了Python与Hadoop在构建数据仓库中的应用和优势，特别是针对数据分析系统的几个关键指标，如决策周期、决策粒度、准确性以及成本。作者指出，Python作为一种强大的工具，能够在Hadoop生态系统中发挥重要作用。 首先，作者强调了数据分析系统的基础指标，包括快速的反馈决策周期、精细的决策粒度、高准确性和低成本。这些指标对于任何数据处理系统来说都是至关重要的，因为它们直接影响到业务效率和效果。Python的易用性和灵活性使得它成为构建高效数据仓库的理想选择。 在Hadoop之前的数据仓库流程中，常见的脚本语言如Perl、shell和awk可能用于数据处理，但它们在处理大规模数据和并行计算方面存在局限。Hadoop引入后，通过Hql、Pig、MapReduce和工作流等工具，极大地提高了数据处理的性能，特别是在处理本地化IO和大规模数据计算任务时，其分布式特性显著降低了持续扩展的成本。 Hadoop之所以能比传统数据库更快，主要是因为它将计算任务分解为多个子任务，并行执行，通过网络IO和磁盘读取速度优化，实现了大规模数据的快速处理。此外，Python与Hadoop Streaming的结合，利用MapReduce的基本流程，如实现distinct操作，进一步提升了数据分析的效率。 文章还提到，Python在Hadoop中的具体应用包括：使用Python快速构建数据分析模块ComETL，进行快速并行编程；通过Hive的内嵌Python支持自定义逻辑，以及利用Pig的JPython实现PageRank算法。此外，还有JPythonMapReduce框架如Pydoop和Happy等，这些都展示了Python在Hadoop环境中的强大功能。 最后，作者推荐了EasyHadoop提供的资源，如部署安装手册和EasyHive手册，以及EasyHadoop开源技术聚会，这些都是深入理解和实践Python与Hadoop集成的好资源。Python与Hadoop的结合为数据仓库建设带来了革命性的变化，使得数据分析变得更加高效和经济。