python与大数据什么关系啊？

Python 是一种计算机程序设计语言。Python的设计哲学强调代码的可读性和简洁的语法。相比于C++或Java，Python让开发者能够用更少的代码表达想法。

大数据技术包括但不限于：科学计算，数据分析，数据抓理和处理。

众多开源的科学计算软件包都提供了Python的调用接口，例如著名的计算机视觉库OpenCV、三维可视化库VTK、医学图像处理库ITK。

而Python专用的科学计算扩展库就更多了，例如如下3个十分经典的科学计算扩展库：NumPy、SciPy和matplotlib，它们分别为Python提供了快速数组处理、数值运算以及绘图功能。

因此Python语言及其众多的扩展库所构成的开发环境十分适合工程技术、科研人员处理实验数据、制作图表，甚至开发科学计算应用程序。

python中有很多已经开发完毕的包，可以直接用于数据的采集，清洗，制表，制图，分析，建立数学模型等。让你的大数据分析更加得心用手，而再也不拘泥于语言语法本身。

Python语法简单，所以上手快，这是第一个优点。

代码可读性强，这是第二个优点。

各种功能包也足够丰富，生态好，这是第三个优点。

原型实现快，第四个优点。

爬虫和数据分析库还有ML库很好用，第五个优点。

　　在过去几年中，对数据分析师和数据科学家的需求一直在快速增长。Python是用于数据分析最流行的语言，如果你想在数据字段中，您将工作可能需要学习Python(尽管R可以是一个伟大的选择。

　　像任何编程语言一样，Python需要花费一些时间来掌握。但是，如果您有动力并愿意学习一种新技能，那么就有很大的机会来满足就业市场对数据科学家的需求。数据科学领域充满了需要Python编程能力的工作。在2017年，IBM估计到2020年对数据科学专业人员的需求将增长28%。

　　了解Python是在包括工程，医学研究，人工智能，机器学习，汽车等行业的数据科学和其他编程工作中的一项关键技能。尽管学习数据科学似乎很漫长，但您可能会惊讶地发现，进入数据科学的Python的入门门槛实际上很低，尤其是与高回报相比。

自从2004年以后，python的使用率呈线性增长。2011年1月，它被TIOBE编程语言排行榜评为2010年度语言。由于Python语言的简洁性、易读性以及可扩展性，在国外用Python做科学计算的研究机构日益增多，一些知名大学已经采用Python来教授程序设计课程。

数据就是资产。大数据工程师是现在十分火热、高薪的职位。做大数据开发和分析不仅要用到Java，Python也是较重要的语言。

那么，今天我们就来分析一下，Python之于大数据的意义和作用。

大数据现在互联网火热的一个名词，而和大数据关键词较紧密的相信就是Java和python了，在一年以前，Java大数据可能是很多培训机构的宣传标语。而到了2018年，python大数据则成为了潮流，无论是行业大佬亦或是培训机构都开始说python大数据了，这是为什么呢?

大数据为什么要学python?什么是大数据?

Python是编程工具，大数据是爬取海量数据后的分析。大数据也可以用其他编程如C等等，但是用Python简单。因为Python内置很多库，就是集合多个工具，省事。尤其是在大数据和人工智能上，工具更多。

python是一种编程语言，大数据通常指一整套技术栈Stack，如hdfs（解决分布式存储问题）、map reduce（解决分布式计算问题）、hive（解决大数据数仓数据离线分析问题）、hbase（解决大数据实时检索问题）、flink（解决流式计算问题）等。当然目前spark技术比较火，spark的理念是one stack，rule them all，即使用一套spark技术栈就能解决大数据中关键核心问题如分布式实时计算、批处理、流式处理、离线分析、机器学习等。spark支持python语言，你可以使用pyspark做大数据方面的工作。

python能和大数据产生共鸣，很大一部分还是因为其自身容易上手，以及有丰富生态圈有直接关系，每一种语言都有自己的优势，有设计之初的目的，就像C/C++的使命更多的是用来设计实现一些高性能的基础库，而python倾向于快速得到想要的结果，让运用者将精力放在业务上，而非去理解编程语言复杂的语法条件上。

phthon是工具，大数据是操作对象。你可以把python理解成扳手，大数据就是一对散乱的螺丝，你把