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Python大數據架構全棧開發與應用

  • 作者：宋天龍//張偉松|責編:符隆美
  • 出版社：電子工業
  • ISBN：9787121453038
  • 出版日期：2023/05/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：430
人民幣：RMB 139.99 元      售價：元
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內容大鋼
    本書介紹了如何使用Python實現企業級的大數據全棧式開發、設計和編程工作，涉及的知識點包括數據架構整體設計、數據源和數據採集、數據同步、消息隊列、關係資料庫、NoSQL資料庫、批處理、流處理、圖計算、人工智慧、數據產品開發。
    本書既深入淺出地介紹了不同技術組件的基本原理，又通過詳細對比介紹了如何根據不同場景選擇最佳實踐技術方案，並通過代碼實操幫助讀者快速掌握常用技術的應用過程，最後通過項目案例介紹了如何將所學知識應用於實際業務場景中。
    本書適合高等院校的在校學生、數據運營人員、Python開發者，以及希望轉型為Python開發者的讀者使用。
作者介紹
宋天龍//張偉松|責編:符隆美
目錄
第1章  數據架構整體設計
  1.1  數據架構概述
  1.2  數據架構設計的8個考慮因素
    1.2.1  適用性
    1.2.2  延伸性
    1.2.3  安全性
    1.2.4  易用性
    1.2.5  高性能
    1.2.6  成本限制
    1.2.7  應用需求
    1.2.8  運維管理
  1.3  數據架構設計的4個核心內容
    1.3.1  物理架構
    1.3.2  邏輯架構
    1.3.3  技術架構
    1.3.4  數據流架構
  1.4  常見的6種數據架構
    1.4.1  簡單資料庫支撐的數據架構
    1.4.2  傳統數倉支撐的數據架構
    1.4.3  傳統大數據架構
    1.4.4  流式大數據架構
    1.4.5  流批一體大數據架構
    1.4.6  存算分離的流批一體大數據架構
  1.5  案例：某B2B企業的數據架構選型
    1.5.1  企業背景
    1.5.2  應用預期
    1.5.3  數據現狀
    1.5.4  選型分析
    1.5.5  選型方案
    1.5.6  未來拓展
  1.6  常見問題
第2章  數據源和數據採集
  2.1  數據源概述
    2.1.1  常見的3種數據類型
    2.1.2  常見的8種數據源
  2.2  企業內部流量數據採集技術選型
    2.2.1  企業內部流量數據採集常用的技術
    2.2.2  內部流量數據採集技術選型的因素
    2.2.3  內部流量數據採集技術選型總結
  2.3  企業外部互聯網數據採集技術選型
    2.3.1  外部互聯網數據採集常用的4種技術
    2.3.2  外部互聯網數據採集技術選型的5個因素
    2.3.3  外部互聯網數據採集技術選型總結
  2.4  使用Requests+BeautifulSoup抓取數據並寫入Sqlite
    2.4.1  安裝配置
    2.4.2  基本示例
    2.4.3  高級用法
    2.4.4  技術要點
  2.5  使用Scrapy+XPath抓取數據並寫入MongoDB
    2.5.1  安裝配置

    2.5.2  基本示例
    2.5.3  高級用法
    2.5.4  技術要點
  2.6  案例：某B2C電商企業的數據源結構
    2.6.1  企業背景
    2.6.2  業務系統
    2.6.3  數據源結構
  2.7  常見問題
第3章  數據同步
  3.1  數據同步概述
    3.1.1  數據同步的3種模式
    3.1.2  數據同步的5種預處理技術
  3.2  數據同步的技術選型
    3.2.1  數據同步的7種技術
  ……
第4章  消息隊列
第5章  關係資料庫
第6章  NoSQL資料庫
第7章  批處理
第8章  流處理
第9章  圖計算
第10章  人工智慧
第11章  數據產品開發
附錄A  Docker安裝使用
附錄B  使用EMR搭建Hadoop大數據集群

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