销售心理学
兰华
已完结· 1867字
[中国纺织出版社]
作品简介
目录 (251章)
《Python大数据架构全栈开发与应用》介绍了如何使用Python实现企业级的大数据全栈式开发、设计和编程工作，涉及的知识点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、数据产品开发。 《Python大数据架构全栈开发与应用》既深入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最佳实践技术方案，并通过代码实操帮助读者快速掌握常用技术的应用过程，最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。
1.1数据架构概述
正文
1.1数据架构概述1.2数据架构设计的8个考虑因素1.2.1适用性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应用需求1.2.8运维管理1.3数据架构设计的4个核心内容1.3.1物理架构1.3.2逻辑架构1.3.3技术架构1.3.4数据流架构1.4常见的6种数据架构1.4.1简单数据库支撑的数据架构1.4.2传统数仓支撑的数据架构1.4.3传统大数据架构1.4.4流式大数据架构1.4.5流批一体大数据架构1.4.6存算分离的流批一体大数据架构1.5.1企业背景1.5.2应用预期1.5.3数据现状1.5.4选型分析1.5.5选型方案1.5.6未来拓展1.6常见问题2.1数据源概述2.1.1常见的3种数据类型2.1.2常见的8种数据源2.2企业内部流量数据采集技术选型2.2.1企业内部流量数据采集常用的技术2.2.2内部流量数据采集技术选型的因素2.2.3内部流量数据采集技术选型总结2.3企业外部互联网数据采集技术选型2.3.1外部互联网数据采集常用的4种技术2.3.2外部互联网数据采集技术选型的5个因素2.3.3外部互联网数据采集技术选型总结2.4.1安装配置2.4.2基本示例2.4.3高级用法2.4.4技术要点2.5.1安装配置2.5.2基本示例2.5.3高级用法(1)2.5.3高级用法(2)2.5.4技术要点2.6.1企业背景2.6.2业务系统2.6.3数据源结构2.7常见问题3.1数据同步概述3.1.1数据同步的3种模式3.1.2数据同步的5种预处理技术3.2.1数据同步的7种技术3.2.2数据同步选型的9个因素3.2.3数据同步技术选型总结3.3Python操作DataX实现数据同步3.3.1安装配置3.3.2基本示例3.3.3高级用法3.3.4技术要点3.4Python操作第三方库实现GoogleAnalytics数据同步3.4.1安装配置3.4.2基本示例3.4.3高级用法3.4.4技术要点3.5案例：某O2O企业离线数据同步案例3.6常见问题4.1消息队列概述4.1.1消息队列的核心概念4.1.2选择消息队列的3种技术应用场景4.2消息队列的技术选型4.2.1常见的6种消息队列技术4.2.2消息队列技术选型的4个维度4.2.3消息队列技术选型总结4.3Python操作RabbitMQ处理消息队列服务4.3.1安装配置4.3.2基本示例4.3.3高级用法4.3.4技术要点4.4Python操作Kafka处理消息队列服务4.4.1安装配置4.4.2基本示例4.4.3高级用法4.4.4技术要点4.5Python操作ZeroMQ处理消息队列服务4.5.1安装配置4.5.2基本示例4.5.3高级用法4.5.4技术要点4.6.1案例背景4.6.2主要技术4.6.3案例过程4.6.4案例小结4.7常见问题5.1关系数据库概述5.1.1关系数据库的相关概念5.1.2使用关系数据库的3种场景5.2关系数据库的技术选型5.2.1常见的5种技术选型5.2.2关系数据库选型的3个维度5.2.3关系数据库技术选型总结5.3使用基于DB-API2.0规范的PyMySQL操作MySQL数据库5.3.1安装配置5.3.2基本示例5.3.3高级用法5.3.4技术要点5.4.1安装配置5.4.2基本示例5.4.3高级用法5.4.4技术要点5.5.1企业背景5.5.2企业为什么选择SQLServer作为数据集市5.5.3数据字典5.5.4应用场景5.6常见问题6.1.1NoSQL数据库的相关概念6.1.2使用NoSQL数据库的5种场景6.2.1常见的3种键值数据库技术选型6.2.2常见的3种文档型数据库的技术选型6.2.3常见的两种列式存储数据库的技术选型6.2.4常见的两种图数据库的技术选型6.2.5NoSQL数据库技术选型的五大维度6.2.6NoSQL数据库技术选型总结6.3.1安装配置6.3.2基本示例6.3.3HBase应用过滤器进行复杂查询6.3.4批量操作6.3.5技术要点6.4.1安装配置6.4.2基本示例6.4.3使用HyperLogLog实现独立IP计数器6.4.4Redis数据持久化6.4.5技术要点6.5.1安装配置6.5.2基本示例6.5.3批量加载文档到ES+使用Kibana进行分析6.5.4技术要点6.6.1安装配置6.6.2基本示例6.6.3APOC6.6.4技术要点6.7.1安装配置6.7.2基本示例6.7.3文档聚合与管道6.7.4技术要点6.8.1案例背景6.8.2为什么选择ES+Redis6.8.3系统架构6.8.4相关要点6.8.5案例延伸6.9常见问题7.1批处理概述7.1.1批处理的基本特征7.1.2批处理的3类应用场景7.2.1批处理的5种技术7.2.2批处理选型的8个技术因素7.2.3批处理选型总结7.3.1安装配置7.3.2基本示例7.3.3数据批量加载及处理7.3.4Hive函数7.3.5窗口7.3.6技术要点7.4.1安装配置7.4.2基本示例7.4.3常用SparkDataFrame操作示例7.4.4使用SparkMLlib+DataFrame进行特征工程7.4.5技术要点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8.1流处理概述8.1.1流处理的核心概念8.1.2流处理的3个特征8.1.3流处理的适用/不适用场景8.2流处理的依赖条件8.2.1流数据8.2.2流式应用8.3流处理的技术选型8.3.1流处理的3种技术8.3.2流处理选型的7个技术因素8.3.3流处理技术选型总结8.4.1安装配置8.4.2基本示例(1)8.4.2基本示例(2)8.4.2基本示例(3)8.4.2基本示例(4)8.4.2基本示例(5)8.4.2基本示例(6)8.4.3高级用法8.4.4技术要点8.5案例：某B2C企业基于StructuredStreaming实现实时话题热榜统计8.6常见问题9.1图计算概述9.1.1图计算的特征9.1.2图计算的算法和应用场景9.2图计算引擎的技术选型9.2.1图计算的8种技术9.2.2图计算选型的8个技术因素9.2.3图计算选型总结9.3.1安装配置9.3.2构建图9.3.3视图分析9.3.4子顶点、子边和子图过滤9.3.5度分析9.3.6模体查找9.3.7图持久化9.3.8广度优先搜索9.3.9最短路径搜索9.3.10连通分量和强连通分量9.3.11标签传播9.3.12通用网页排名和个性化网页排名9.3.13三角形计数9.3.14技术要点9.4案例：基于用户社交行为的分析9.5常见问题10.1人工智能概述10.1.1人工智能的4种应用场景10.1.2人工智能的12类常用算法介绍10.2人工智能的技术选型10.2.1常见的3种技术框架10.2.2人工智能选型的6个因素10.2.3人工智能选型总结10.3PySparkML的应用实践10.3.1准备数据10.3.2特征工程和处理10.3.3核心算法应用10.3.4Pipeline式应用10.3.5训练和预测拆分及持久化操作10.3.6超参数优化的实现10.4案例：某B2C企业推荐系统的搭建与演进10.4.1总体设计思想10.4.2PoC：验证想法10.4.3推荐系统的起步10.4.4完善线上与线下推荐10.4.5在线实时计算10.5常见问题11.1数据产品开发概述11.2数据产品的路线选型11.3Python数据产品自研的技术选型11.4基于Django的产品开发11.4.1安装配置11.4.2基本示例(1)11.4.2基本示例(2)11.4.3DjangoRESTFramework11.4.4技术要点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
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