本篇内容介绍了“怎么使用Python库管理大数据”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！

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BigQuery

谷歌BigQuery是一个非常受欢迎的企业仓库，由谷歌云平台（GCP）和Bigtable组合而成。这个云服务可以很好地处理各种大小的数据，并在几秒钟内执行复杂的查询。

BigQuery是一个RESTful网络服务，它使开发人员能够结合谷歌云平台对大量数据集进行交互分析。可以看看下方另一个例子。

之前写过一篇文章里有说明如何连接到BigQuery，然后开始获取有关将与之交互的表和数据集的信息。在这种情况下，Medicare数据集是任何人都可以访问的开源数据集。

关于BigQuery的另一点是，它是在Bigtable上运行的。重要的是要了解该仓库不是事务型数据库。因此，不能将其视为在线交易处理（OLTP）数据库。它是专为大数据而设计的。所以它的工作与千万字节（PB）级的数据集的处理保持一致。

Redshift and Sometimes S3

接下来是亚马逊（Amazon）流行的Redshift和S3。AmazonS3本质上是一项存储服务，用于从互联网上的任何地方存储和检索大量数据。使用这项服务，你只需为实际使用的存储空间付费。另一方面，Redshift是一个管理完善的数据仓库，可以有效地处理千万字节（PB）级的数据。该服务使用SQL和BI工具可以更快地进行查询。

Amazon Redshift和S3作为一个强大的组合来处理数据：使用S3可以将大量数据上传Redshift仓库。用Python编程时，这个功能强大的工具对开发人员来说非常方便。

这是一个选择使用psycopg2的基本连接的脚本。我借用了Jaychoo代码。但是，这再次提供了有关如何连接并从Redshift获取数据的快速指南。

PySpark

让我们离开数据存储系统的世界，来研究有助于我们快速处理数据的工具。Apache Spark是一个非常流行的开源框架，可以执行大规模的分布式数据处理，它也可以用于机器学习。该集群计算框架主要侧重于简化分析。它与弹性分布式数据集（RDD）配合使用，并允许用户处理Spark集群的管理资源。

它通常与其他Apache产品（例如HBase）结合使用。Spark将快速处理数据，然后将其存储到其他数据存储系统上设置的表中。

有时候，安装PySpark可能是个挑战，因为它需要依赖项。你可以看到它运行在JVM之上，因此需要Java的底层基础结构才能运行。然而，在Docker盛行的时代，使用PySpark进行实验更加方便。

阿里巴巴使用PySpark来个性化网页和投放目标广告——正如许多其他大型数据驱动组织一样。

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Kafka Python

Kafka是一个分布式发布-订阅消息传递系统，它允许用户在复制和分区主题中维护消息源。

这些主题基本上是从客户端接收数据并将其存储在分区中的日志。Kafka Python被设计为与Python接口集成的官方Java客户端。它最好与新的代理商一起使用，并向后兼容所有旧版本。使用KafkaPython编程同时需要引用使用者（KafkaConsumer）和引用生产者（KafkaProducer）。

在Kafka Python中，这两个方面并存。KafkaConsumer基本上是一个高级消息使用者，将用作官方Java客户端。

它要求代理商支持群组API。KafkaProducer是一个异步消息生成器，它的操作方式也非常类似于Java客户端。生产者可以跨线程使用而没有问题，而消费者则需要多线程处理。

Pydoop

让我们解决这个问题。Hadoop本身并不是一个数据存储系统。Hadoop实际上具几个组件，包括MapReduce和Hadoop分布式文件系统（HDFS）。因此，Pydoop在此列表中，但是你需要将Hadoop与其他层（例如Hive）配对，以便更轻松地处理数据。

Pydoop是Hadoop-Python界面，允许与HDFSAPI交互，并使用纯Python代码编写MapReduce工作。

该库允许开发人员无需了解Java即可访问重要的MapReduce功能，例如RecordReader和Partitioner。

对于大多数数据工程师而言，Pydoop本身可能有点太基本了。你们中的大多数人很可能会在Airbow中编写在这些系统之上运行的ETLs。但是，至少对你的工作有一个大致的了解还是很不错的。

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