Python大数据架构全栈开发与应用

宋天龙 / 张伟松电子工业出版社2023年

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字数
607字
章节数
13
ISBN
9787121453038

标签

计算机 计算机综合 技术架构数据工程数据库架构数据流架构数据采集核心内容程序设计运维管理演进逻辑逻辑架构

内容简介

本书介绍如何使用 Python 完成企业级大数据与人工智能的全栈式开发、设计与编程。全书按企业数据工作的实际流程组织：从数据架构整体设计入手，先讲清架构设计的8个考虑因素（适用性、延伸性、安全性、易用性、高性能、成本、应用需求、运维管理）与4个核心内容（物理架构、逻辑架构、技术架构、数据流架构），并梳理从简单数据库架构、传统数仓、传统大数据、流式大数据到流批一体、存算分离流批一体等常见架构形态的演进逻辑；随后依次展开数据源与数据采集、数据同步、消息队列、关系型数据库、NoSQL 数据库、批处理、流处理、图计算、人工智能与数据产品开发等主题。 写作上，每一章都遵循「原理—选型—代码实操—案例」的路径：先解释技术组件的基本原理，再横向对比不同方案在不同场景下的适用性并给出选型结论，然后用 Python 代码演示安装配置、基本示例与进阶用法，最后以真实业务案例（B2B 企业架构选型、B2C 电商数据源结构、用户画像标签构建、实时话题热榜、社交行为分析、推荐系统搭建与演进、内部标签产品等）串起落地过程。书中还配有大量「常见问题」小节与 Docker、EMR 集群搭建两个附录，便于读者边读边动手。

编辑推荐

市面上的 Python 书大多停留在语法、框架与入门示例，读者容易「会写代码，但不会做架构」。这本书的定位正相反：它站在高级开发者与架构师的视角，先问场景和需求是什么、哪种组件最合适、如何在性能、稳定性、开发效率、运维便利性与成本之间取得平衡，再落到代码。 三个突出特点：一是「选型意识」贯穿全书，几乎每个技术领域都给出多套方案对比表和选型因素清单，读者可以照着这些清单在自己的项目里做决策；二是细节到位，从版本建议、安装路径到命令原文、代码与运行结果都有交代，适合当作案头工作手册；三是案例完整，除第1章外每章都配综合性案例，覆盖 B2B、B2C、O2O、传统零售、内容平台等业态，另有大量场景化小案例，弥补了数据类图书「概念多、实例少」的通病。 如果你已经能写 Python，却在大数据项目里说不清为什么这样选型，这本书能帮你补齐从组件到架构的那一段认知。

适合谁读

适合

不适合

阅读建议

  1. 第一次通读建议按章节顺序进行，因为内容依企业数据工作流程编排，后文会引用前文概念。
  2. 已有完整数据链路经验的读者可按需跳读，但注意相同内容不在各章重复，遇到陌生术语需回翻前章。
  3. 每章读完立刻照做安装配置与基本示例，把「常见问题」小节当作自查清单使用。
  4. 动手前先按附录A配置Docker、按附录B搭建集群环境，可避免后续章节反复卡在环境问题上。

出版社简介

电子工业出版社 中国 · 成立于 1982 年

电子工业出版社是一家以电子信息及相关领域为出版特色的综合性出版社。从库内三千余种图书来看，其出版方向覆盖编程设计、人工智能、计算机综合、财经、摄影与社科等门类，既关注技术前沿，也兼顾大众阅读。代表图书包括《因子投资：方法与实践》《x86汇编语言：从实模式到保护模式》《RISC-V开放架构设计之道》《人工智能：语音识别理解与实践》《相控阵雷达技术》《雷达目标特性》及《100个Go语言典型错误》等，多围绕技术方法与工程实践展开。作者资源方面，有石川、李忠、王晓波、大卫·帕特森、安德鲁·沃特曼、余子濠等中外作者。受公开资料所限，暂不展开更多出版特色。

目录

  1. 第1章 数据架构整体设计
  2. 第2章 数据源和数据采集
  3. 第3章 数据同步
  4. 第4章 消息队列
  5. 第5章 关系型数据库
  6. 第6章 NoSQL数据库
  7. 第7章 批处理
  8. 第8章 流处理
  9. 第9章 图计算
  10. 第10章 人工智能
  11. 第11章 数据产品开发
  12. 附录A Docker安装使用
  13. 附录B 使用EMR搭建Hadoop大数据集群

常见问题

这本书需要什么前置基础？ 需要具备 Python 基本语法与常用库的使用经验，了解数据库和 SQL 更好。书中不讲解 Python 入门，重点在架构设计、组件原理、选型与工程落地，零基础读者建议先补一门 Python 基础课。
书中的技术栈会不会已经过时？ 本书 2023 年出版，主体覆盖 Hadoop、Hive、Spark（含 Structured Streaming）、Flink、Kafka、Redis、Elasticsearch、Neo4j、MongoDB、PySpark ML、Django 等组件。这些组件的核心概念与选型逻辑依然成立，但具体版本与安装步骤建议结合官方文档核对。
这本书和一般的 Python 数据分析书有什么区别？ 一般数据分析书聚焦 pandas、可视化与统计建模；本书聚焦企业级数据链路的全栈工程，包括采集、同步、消息队列、存储、批处理、流处理、图计算、机器学习与数据产品开发，更接近数据平台架构视角。
全书页数与篇幅如何？ 电子工业出版社书目信息显示全书约 607 千字、430 余页，16 开本，共 11 章加两个附录，属于偏厚的工具型专著，适合分主题逐步推进而非一次读完。
书中案例是虚构的还是真实的？ 案例基于 B2B、B2C 电商、菜谱网站、内容平台等典型业态的真实业务场景展开，含架构图与代码，但由于商业保密，企业名称做了脱敏处理，重点在于呈现可复用的方法论与实现路径。

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作者简介

宋天龙 作者

宋天龙的公开资料有限，目前尚无法确认其国籍、生卒年与教育背景。从库内收录的三种作品来看，他的写作集中在大数据、人工智能与编程设计等计算机技术领域，尤其关注 AIGC 技术在实际工作中的应用。其代表作品包括《AIGC辅助数据分析与挖掘：基于ChatGPT的方法与实践》《AIGC辅助数据分析与数据化运营：场景化解决方案与案例分析》以及《Python大数据架构全栈开发与应用》。这些作品显示出他擅长将 ChatGPT 等生成式工具与数据分析、数据化运营和全栈开发结合起来，以方法讲解配合场景案例，面向希望借助人工智能提升数据工作效率的技术人员与业务读者。整体而言，其写作偏向实践应用与场景化解决方案，在计算机综合与人工智能类目中具有一定参考价值。

张伟松 作者 · 中国

张伟松，国内编程设计类图书作者，目前公开资料有限，尚无法确认其详细生平与教育背景。库内收录其作品一种，即《Python大数据架构全栈开发与应用》，该书属于编程设计分类，围绕 Python 技术栈展开，涉及大数据架构的全栈开发与应用实践。从题材来看，作者关注的是将 Python 语言用于数据系统搭建与工程落地的完整链路，内容偏向实务操作与架构层面的整体把握，适合希望从开发走向架构的读者参考。受限于现有资料，其写作风格与行业影响难以全面评述，读者可结合该书的具体章节判断其技术侧重与讲解方式。