随着大数据分析在企业中的应用不断增加，Hadoop等分布式计算框架成为了数据处理和分析的重要工具。对于大多数开发人员而言，Python是一种简单易学的编程语言，因此在分布式计算中使用Python编写程序是一种很受欢迎的方法。本文将介绍如何在Hadoop分布式环境下使用Python框架以及Python框架可以提供的一些优化策略。
一、Hadoop使用Python框架
Hadoop是一个高度分布式的存储和计算系统。在框架中，MapReduce是一个常用的并行编程模型。Python提供了很多库以支持这些并行计算。开发人员可以使用像Hadoop Streaming之类的框架将Python程序集成到Hadoop中。Streaming Wrapper提供了将Python代码打包成可以在Hadoop集群上运行的jar包的方法。在使用Python框架编写的程序中，可以通过读取HDFS（Hadoop Distributed File System）来处理数据，降低了将数据从HDFS中读取到分析环境的开销。 ------------------------------------------------------------------------
二、Python中的优化策略
Python是一种解释型语言，因此在处理大量数据的时候会比较慢。以下是一些Python中的优化策略：
1.使用Cython加速
Cython是一个将Python代码转换为C扩展模块以加速Python代码的工具。通过使用Cython，可以将Python程序转换为C代码，从而提高程序的执行效率。另外，Cython还提供了静态类型声明来提高代码的性能。
2.使用numpy和pandas
NumPy是Python中的一个科学计算包，它提供了对数组处理的支持。Pandas是一个基于NumPy的数据分析库，它可以处理结构化数据。使用这些库可以大大提高Python处理数据的速度。
3.使用内存映射文件
内存映射文件是一种允许将文件映射到进程的地址空间的方法。这使得大文件可以在不必读取整个文件的情况下进行操作。Python提供了一个mmap模块以支持内存映射。
4.使用迭代器
迭代器是一种Python中的数据类型，可以逐一地访问元素而不必将整个序列加载到内存中。因此，使用迭代器可以大大降低程序的内存使用率。
关键词：Hadoop, Python框架, 分布式计算
