张三：最近我们公司在考虑引入数据中台，听说这可以提高数据处理效率。你觉得我们应该怎么开始呢？
李四：确实，数据中台能够帮助我们更好地管理和利用数据。首先我们需要定义一些主题数据，比如用户信息、订单信息等。
张三：那主题数据是什么？
李四：主题数据是根据业务需求抽象出来的数据模型，比如用户信息可以包含用户ID、用户名、注册时间等字段。
张三：明白了，接下来我们应该怎么做呢？
李四：我们可以编写一些Python脚本来实现数据的采集、清洗和存储。例如，下面这段代码用于从数据库中提取用户信息：
import sqlite3
def fetch_user_data(db_path):
conn = sqlite3.connect(db_path)
cursor = conn.cursor()
cursor.execute("SELECT user_id, username, registration_time FROM users")
data = cursor.fetchall()
conn.close()
return data
]]>
张三：这个脚本看起来很实用，接下来我们还需要做什么？
李四：我们需要将这些数据导入到数据中台中。假设我们的数据中台是一个基于Hadoop的系统，我们可以使用Hadoop的MapReduce来处理这些数据。
张三：那具体的MapReduce代码应该怎样写呢？
李四：这是一个简单的MapReduce例子，用于统计每个用户的订单数量：
from mrjob.job import MRJob
class OrderCount(MRJob):
def mapper(self, _, line):
fields = line.split(',')
if len(fields) == 4:
user_id, order_id, product_id, timestamp = fields
yield user_id, 1
def reducer(self, key, values):
yield key, sum(values)
if __name__ == '__main__':
OrderCount.run()
]]>
张三：非常感谢你的指导，这样我们就有了一个基本的数据处理框架。
李四：是的，这只是开始，后续我们还可以不断优化和扩展功能。