開発者、データサイエンティスト、アマチュアコーダーの誰もが、ビッグデータを扱う際にお気に入りの言語を持っています。膨大な量のデータを扱うには、プログラミング言語が使いやすく、かつ正確なビジネスインテリジェンスを合理的な時間内に提供できるだけの速度を備えている必要があります。
私たちは、データ分析におけるPythonの利点や、Pythonでヘッドレスウェブスクレイピングボットを書く方法など、いくつかの例を紹介してきました。しかし、開発者の中には、「他にもたくさんの言語があるのに、なぜPythonを使うのか」と感じる人もいました。
この記事では、その疑問に答えるべく、ビッグデータを扱う上でのPythonの8つの主要な利点を紹介します。
#1 - シンプルでわかりやすいインターフェース
何よりもまず、Pythonは、IDEや生のコードを使っているかどうかに関わらず、理解しやすく、間違いにくいインターフェースを提供します。これは、データの質の低さが、世界中の企業に毎年970万ドルから1420万ドルの損失を与えているという現状において、非常に有益なことです。
他の言語がより速いパフォーマンスや、より優れたウェブ統合を提供しているかもしれませんが、コストのかかるミスを避けるという点では、Pythonはそれらの言語よりも優れているでしょう。
#2 - オープンソース
同様に重要なことは、Pythonがオープンソースの言語であるということです。つまり、Pythonはコーダー、科学者、開発者のコミュニティによって制作、開発されており、彼らはこの言語を基本的なレベルで理解しています。
このことは、Pythonを使ってビッグデータを扱う際に、いくつかの利点をもたらします。1つ目は、アプリケーションのセキュリティ問題のテストが非常に簡単になることです。例えば、動的および静的なアプリケーションセキュリティテストでは、深いレベルでコードにアクセスし、アプリケーションの実行中に脆弱性をスキャンすることができます。
#3 - 豊富なライブラリ
Pythonが最も人気のあるプログラミング言語の1つとなった大きな理由の1つは、この言語で利用可能なライブラリの種類の多さです。以前のJavaのように、Pythonはモジュラー方式で構築されており、エンドユーザーのニーズに応じてベース言語を適応・カスタマイズすることができます。
ビッグデータを扱う際には、Pythonの人気の高さから、大規模なデータセットを扱い、その上で実行する計算を最適化するために特別に設計されたライブラリがいくつか開発されています。
特に注目すべきは、データを操作したり、複数のシステムで使用できるようにデータを再エンコードしたりするために使用されるフリーソフトウェアライブラリのPandasと、配列や多次元行列の計算に使用できるようにPythonを拡張するために構築されたNumpyです。
#4 - Hadoopの統合
これまで指摘してきたように、ビッグデータシステムを構築しても、自分たちの限られた領域の外でコミュニケーションをとることができなければ意味がありません。ビッグデータの開発者は、自社のシステムと、最終的に利用する組織が使用するシステムとの互換性を確保することに注力すべきです。
ほとんどの環境では、ビッグデータのコードをHadoopと互換性のあるものにすることを意味します。PyDoopパッケージにより、PythonはHadoopと高い互換性を持ち、Hadoopを扱うための多くのハイレベルなツールを提供しています。その中には、HDFS APIへの直接アクセスが含まれており、PythonからHadoopで作業することができます。また、MapReduce APIは、計算量の多い問題をより単純な問題にリファクタリングすることができます。
#5 - スピードとパフォーマンス
生成されたデータのうち、実際に分析されているのは1％にも満たないことをご存知でしょうか。これには理由があります。過去10年間で、データを収集・保存する能力は飛躍的に向上しましたが、処理能力は遅れています。
つまり、多くのビッグデータシステムでは、処理速度が限界の要因となっています。シンプルな構文と比較的簡単なメモリ管理で非常に高速な実行が可能なPythonは、ハードウェアを最大限に活用したい開発者にとって最適な選択肢です。
#6 - 移植性
ビッグデータ・アプリケーションを開発する際には、プログラミング言語の移植性が非常に重要となります。
例えば、世界のビッグデータ・ヘルスケアアナリティクス市場は、2019年に147億ドル以上の規模となりましたが、業界のコーディング知識のレベルは比較的低いままです。そのため開発者は、自社のアプリケーションやシステムが、さまざまなサードパーティのハードウェアやソフトウェアのプラットフォーム上で動作することを確認する必要があります。
これが、近年Pythonが人気を博しているもう一つの理由です。Pythonは本質的にマルチプラットフォームな言語として開発されているため、コードをシステム間で移植することが容易であり、異なるハードウェアインフラ上で動作するように最適化することも容易です。
多くのデータサイエンティストは、特に機械学習ツールを使用する際に、グラフィカルなインターフェースで作業することを好むため、このマルチプラットフォームの俊敏性は、ビッグデータの分野では特に高く評価されています。Pythonは、これらのモデルを簡単かつ直感的にサポートし、チーム間で互換性のある方法でデータを受け渡すことができます。
#7 - デフォルトのセキュリティ
多くの人にとって、Pythonについて考えるときに最初に思い浮かぶのはセキュリティではないでしょう。Pythonは安全ではないという問題意識を持っていますが、これはライバルのサイバーセキュリティを強調した広告キャンペーンによるところが大きいのです。
しかし実際には、真のセキュリティを確保するには、ビッグデータアプリケーションを開発する際に基本に立ち返る必要があります。Pythonは使いやすく、理解しやすいため、開発者はPythonで書かれたアプリケーションに脆弱性を導入する可能性が低く、デフォルトで安全なコードを書く可能性が高くなります。
また、Pythonの安全性は、言語に対するコミュニティのサポートレベルによっても高められています。アマチュアや慎重なビッグデータ開発者は、このネットワークから簡単に指導やサポートを求めることができるからです。
#8 - コミュニティサポート
上記の利点の多くは、Pythonが大規模で知識豊富な熱狂的なコミュニティに支えられているという単純な事実に起因しています。実際のところ、オープンソース・コミュニティの中でも、これほどの支持を得ている言語はほとんどありません。
実際には、ビッグデータの問題に対する解決策を見つけるのに苦労していても、誰かが以前にこの問題に遭遇し、その解決策をすでに見つけているということになります。さらに、Facebook、Instagram、Netflixなどのトップテクノロジー企業が自社製品にPythonを使用していることも、ビッグデータプロジェクトに最適な言語であることを示しています。
#結論
あるプロジェクトでどの言語を使うかは、もちろんそのプロジェクトや個人の好みによります。しかし、Pythonが提供する利点は、ビッグデータ環境で働く開発者のデフォルトの選択肢となったことを意味しています。
実際、ビッグデータとPythonは非常に密接な関係にあり、両者のコミュニティは重なり始めていますし、ビッグデータの次の展開はPythonコミュニティに大きく依存しているかもしれません。だからこそ、あなたのビッグデータプロジェクトでPythonを使い始めるべきだと思います。
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