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内容简介
PREFACE 前言
第1章 数据架构整体设计
1.1 数据架构概述
1.2 数据架构设计的8个考虑因素
1.3 数据架构设计的4个核心内容
1.4 常见的6种数据架构
1.5 案例：某B2B企业的数据架构选型
1.6 常见问题
第2章 数据源和数据采集
2.1 数据源概述
2.2 企业内部流量数据采集技术选型
2.3 企业外部互联网数据采集技术选型
2.4 使用Requests+BeautifulSoup抓取数据并写入Sqlite
2.5 使用Scrapy+XPath抓取数据并写入MongoDB
2.6 案例：某B2C电商企业的数据源结构
2.7 常见问题
第3章 数据同步
3.1 数据同步概述
3.2 数据同步的技术选型
3.3 Python操作DataX实现数据同步
3.4 Python操作第三方库实现Google Analytics数据同步
3.5 案例：某O2O企业离线数据同步案例
3.6 常见问题
第4章 消息队列
4.1 消息队列概述
4.2 消息队列的技术选型
4.3 Python操作RabbitMQ处理消息队列服务
4.4 Python操作Kafka处理消息队列服务
4.5 Python操作ZeroMQ处理消息队列服务
4.6 案例：利用消息队列采集电商用户行为数据
4.7 常见问题
第5章 关系数据库
5.1 关系数据库概述
5.2 关系数据库的技术选型
5.3 使用基于DB-API 2.0规范的PyMySQL操作MySQL数据库
5.4 使用基于ORM技术的SQLAlchemy操作PostgreSQL数据库
5.5 案例：某传统零售企业基于关系数据库的数据集市
5.6 常见问题
第6章NoSQL数据库
6.1 NoSQL数据库概述
6.2 不同类型NoSQL数据库的技术选型
6.3 使用Python操作HBase
6.4 使用Python操作Redis
6.5 使用Python操作ES
6.6 使用Python操作Neo4j
6.7 使用Python操作MongoDB
6.8 案例：某菜谱网站基于ES+Redis构建智能搜索推荐引擎
6.9 常见问题
第7章 批处理
7.1 批处理概述
7.2 批处理的技术选型
7.3 Python使用PyHive操作HQL进行批处理
7.4 PySpark操作DataFrame进行批处理
7.5 案例：某B2C企业基于PySpark实现用户画像标签的构建
7.6 常见问题
第8章 流处理
8.1 流处理概述
8.2 流处理的依赖条件
8.3 流处理的技术选型
8.4 Python操作Structured Streaming实现流处理
8.5 案例：某B2C企业基于Structured Streaming实现实时话题热榜统计
8.6 常见问题
第9章 图计算
9.1 图计算概述
9.2 图计算引擎的技术选型
9.3 Python操作GraphFrames实现图计算
9.4 案例：基于用户社交行为的分析
9.5 常见问题
第10章 人工智能
10.1 人工智能概述
10.2 人工智能的技术选型
10.3 PySpark ML的应用实践
10.4 案例：某B2C企业推荐系统的搭建与演进
10.5 常见问题
第11章 数据产品开发
11.1 数据产品开发概述
11.2 数据产品的路线选型
11.3 Python数据产品自研的技术选型
11.4 基于Django的产品开发
11.5 案例：某企业基于Django构建内部用户画像标签产品
11.6 常见问题
附录A Docker安装使用
附录B 使用EMR搭建Hadoop大数据集群
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