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Python大数据架构全栈开发与应用电子书

围绕Python的开发生态、组件、第三方库也异常丰富,因此它能够适应几乎所有的开发需求和场景。

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作       者:宋天龙,张伟松

出  版  社:电子工业出版社

出版时间:2023-04-01

字       数:30.6万

所属分类: 科技 > 计算机/网络 > 多媒体/数据通信

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本书介绍了如何使用 Python 实现企业级的大数据全栈式发、设计和编程工作,涉及的知识包括数据架构整体设计、数据源和数据采集、数据同步、消息队列、关系数据库、NoSQL 数据库、批处理、流处理、图计算、人工智能、数据产品发。 本书既深浅出地介绍了不同技术组件的基本原理,又通过详细对比介绍了如何根据不同场景选择实践技术方案,并通过代码实操帮助读者快速掌握常用技术的应用过程,后通过项目案例介绍了如何将所学知识应用于实际业务场景中。<br/>【作者】<br/>宋天龙,触脉咨询副总裁、合伙人。负责创新型业务的架构和方案设计、产品与技术研发、数据团队建设及管理。张伟松,现就职于埃森哲,担任数据架构师职位。在大数据、数据分析、云计算等领域有多年的实践经验,并拥有阿里云、谷歌云等多项专业认证。<br/>
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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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