Python es un lenguaje de programación interpretado de alto nivel para propósitos generales de programación. Creado por Guido van Rossum y publicado por primera vez en 1991, Python tiene una filosofía de diseño que hace hincapié en la legibilidad del código, en particular mediante el uso significativo de espacios en blanco.
En el artículo anterior creamos un gráfico simple con los datos de un solo archivo. Ahora bien, como todos sabemos, a veces tenemos diferentes archivos de datos para analizar y correlacionar. Así que en este artículo vamos a cargar datos adicionales de perfmon y aprenderemos a representarlos en el mismo gráfico.
Este es el primer artículo de una serie que se sumerge en herramientas de visualización y análisis de datos de series temporales. Obviamente, estamos más interesados en analizar los datos relacionados con el rendimiento que podemos recopilar de la familia de productos Caché. Sin embargo, como veremos más adelante, no estamos limitados a eso. Por ahora estamos explorando Python y las bibliotecas/herramientas disponibles dentro de ese ecosistema.
Apache Spark se ha convertido rápidamente en una de las tecnologías más atractivas para la analítica de big data y el machine learning. Spark es un motor de procesamiento de datos generales, creado para usar con entornos de procesamiento en clúster. Su corazón es el RDD (Resilient Distributed Dataset), que representa un conjunto de datos distribuido con tolerancia a fallos, sobre el que se puede operar en paralelo entre los nodos de un clúster. Spark se implementa con una combinación de Java y Scala, por lo que viene como una biblioteca que puede ejecutarse sobre cualquier JVM. Spark también es compatible con Python (PySpark) y R (SparkR) e incluye bibliotecas para SQL (SparkSQL), machine learning (MLlib), procesamiento de gráficas (GraphX) y procesamiento de flujos (Spark Streaming).
Esta serie de artículos describe el uso del Python Gateway para InterSystems IRIS. Python Gateway permite acceder a toda la potencia de las librerías Python y las herramientas de Aprendizaje máquina (IAML) desde InterSystems IRIS y:
Ejecutar cualquier código Python
Transferir datos de forma transparente desde IRIS a Python
Construir procesos de interoperabilidad inteligente con el Adaptador de Python
Guardar, revisar, modificar y restaurar el contexto de Python desde InterSystems IRIS
Por actualización
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