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《Hadoop大数据技术》课程教学大纲一、课程基本情况课程代码：1041139083课程名称（中/英文）：Hadoop大数据技术/Hadoop Big Data Technology课程类别：专业必修课学分：3.5总学时：56理论学时：32实验/实践学时：24适用专业：数据科学与大数据技术适用对象：本科先修课程：JA V A程序设计、Linux基础教学环境：课堂、多媒体、实验机房二、课程简介《Hadoop大数据技术》课程是数据科学与大数据技术专业的专业必修课程。
《Hadoop大数据技术》主要学习当前广泛使用的大数据Hadoop平台及其主要组件的作用及使用。
通过学习Hadoop 平台框架，学会手动搭建Hadoop环境，掌握Hadoop平台上存储及计算的原理、结构、工作流程，掌握基础的MapReduce编程，掌握Hadoop生态圈常用组件的作用、结构、配置和工作流程，并具备大数据的动手及问题分析能力，使用掌握的知识应用到实际的项目实践中。
课程由理论及实践两部分组成，课程理论部分的内容以介绍Hadoop平台主要组件的作用、结构、工作流程为主，对Hadoop 平台组件的作用及其工作原理有比较深入的了解；课程同时为各组件设计有若干实验，使学生在学习理论知识的同时，提高实践动手能力，做到在Hadoop的大数据平台上进行大数据项目开发。
三、课程教学目标2.课程教学目标及其与毕业要求指标点、主要教学内容的对应关系四、教学内容（一）初识Hadoop大数据技术1.主要内容：掌握大数据的基本概念、大数据简史、大数据的类型和特征、大数据对于企业带来的挑战。
了解对于大数据问题，传统方法、Google的解决方案、Hadoop框架下的解决方案，重点了解Google的三篇论文。
掌握Hadoop核心构成、Hadoop生态系统的主要组件、Hadoop发行版本的差异及如何选择；了解Hadoop典型应用场景；了解本课程内容涉及到的Java语言基础；了解本课程实验涉及到的Linux基础。
Hadoop大数据开发基础教案Hadoop介绍教案第一章：Hadoop概述1.1 课程目标了解Hadoop的定义、发展历程及应用场景掌握Hadoop的核心组件及其作用理解Hadoop在大数据领域的优势1.2 教学内容Hadoop的定义与发展历程Hadoop的核心组件：HDFS、MapReduce、YARN Hadoop的应用场景与优势1.3 教学方法讲解与案例分析相结合互动提问，巩固知识点1.4 课后作业简述Hadoop的发展历程及其在大数据领域的优势。
第二章：HDFS（分布式文件系统）2.1 课程目标掌握HDFS的架构与工作原理了解HDFS的优势与局限性掌握HDFS的常用操作命令2.2 教学内容HDFS的架构与工作原理HDFS的优势与局限性HDFS的常用操作命令：hdfs dfs, hdfs dfsadmin2.3 教学方法讲解与实践操作相结合案例分析，理解HDFS的工作原理2.4 课后作业利用HDFS命令练习文件的与。
第三章：MapReduce编程模型3.1 课程目标掌握MapReduce的基本概念与编程模型理解MapReduce的运行原理与执行过程学会使用MapReduce解决大数据问题3.2 教学内容MapReduce的基本概念：Mapper、Reducer、Shuffle与Sort MapReduce的编程模型：Map阶段、Shuffle阶段、Reduce阶段MapReduce的运行原理与执行过程3.3 教学方法讲解与编程实践相结合剖析经典MapReduce案例，理解编程模型3.4 课后作业编写一个简单的MapReduce程序，实现单词计数功能。
第四章：YARN（资源管理器）4.1 课程目标掌握YARN的基本概念与架构了解YARN的工作原理与调度策略掌握YARN的资源管理与优化方法4.2 教学内容YARN的基本概念与架构YARN的工作原理与调度策略YARN的资源管理与优化方法4.3 教学方法讲解与案例分析相结合实操演练，掌握YARN的资源管理方法4.4 课后作业分析一个YARN集群的资源使用情况，提出优化方案。
大数据hadoop基础目前人工智能和大数据火热，使用的场景也越来越广，日常开发中前端同学也逐渐接触了更多与大数据相关的开发需求。
因此对大数据知识也有必要进行一些学习理解。
基础概念大数据的本质一、数据的存储：分布式文件系统(分布式存储)二、数据的计算：分部署计算基础知识学习大数据需要具备Java知识基础及Linux知识基础学习路线(1)Java基础和Linux基础(2)Hadoop的学习：体系结构、原理、编程第一阶段：HDFS、MapReduce、HBase(NoSQL数据库)第二阶段：数据分析引擎-> Hive、Pig数据采集引擎-> Sqoop、Flume第三阶段：HUE：Web管理工具ZooKeeper：实现Hadoop的HA Oozie：工作流引擎(3)Spark的学习第一阶段：Scala编程语言第二阶段：Spark Core -> 基于内存、数据的计算第三阶段：Spark SQL -> 类似于mysql 的sql语句第四阶段：Spark Streaming ->进行流式计算：比如：自来水厂(4)Apache Storm 类似：Spark Streaming ->进行流式计算NoSQL：Redis基于内存的数据库HDFS分布式文件系统解决以下问题：•硬盘不够大：多几块硬盘，理论上可以无限大•数据不够安全：冗余度，hdfs默认冗余为3 ，用水平复制提高效率，传输按照数据库为单位：Hadoop1.x 64M，Hadoop2.x 128MMapReduce基础编程模型：把一个大任务拆分成小任务，再进行汇总•MR任务：Job = Map + ReduceMap的输出是Reduce的输入、MR的输入和输出都是在HDFSMapReduce数据流程分析：•Map的输出是Reduce的输入，Reduce的输入是Map的集合HBase什么是BigTable? 把所有的数据保存到一张表中，采用冗余---> 好处：提高效率•因为有了bigtable的思想：NoSQL：HBase数据库•HBase基于Hadoop的HDFS的•描述HBase的表结构核心思想是：利用空间换效率。
《Hadoop大数据技术》实验教学大纲一、课程基本情况课程代码：1041139课程名称：Hadoop大数据技术/Hadoop Big Data Technology课程类别：专业必修课总学分：3.5总学时：56实验/实践学时：24适用专业：数据科学与大数据技术适用对象：本科先修课程：JA V A程序设计、Linux基础二、课程简介《Hadoop大数据技术》课程是数据科学与大数据技术专业的专业必修课程，是数据科学与大数据技术的交叉学科，具有极强的实践性和应用性。
《Hadoop大数据技术》实验课程是理论课的延伸，它的主要任务是使学生对Hadoop平台组件的作用及其工作原理有更深入的了解，提高实践动手能力，并为Hadoop大数据平台搭建、基本操作和大数据项目开发提供技能训练，是提高学生独立操作能力、分析问题和解决问题能力的一个重要环节。
三、实验项目及学时安排四、实验内容实验一Hadoop环境搭建实验实验目的：1.掌握Hadoop伪分布式模式环境搭建的方法；2.熟练掌握Linux命令（vi、tar、环境变量修改等）的使用。
实验设备：1.操作系统：Ubuntu16.042.Hadoop版本：2.7.3或以上版本实验主要内容及步骤：1.实验内容在Ubuntu系统下进行Hadoop伪分布式模式环境搭建。
2.实验步骤（1）根据内容要求完成Hadoop伪分布式模式环境搭建的逻辑设计。
（2）根据设计要求，完成实验准备工作：关闭防火墙、安装JDK、配置SSH免密登录、Hadoop 安装包获取与解压。
（3）根据实验要求，修改Hadoop配置文件，格式化NAMENODE。
（4）启动/停止Hadoop，完成实验测试，验证设计的合理性。
（5）撰写实验报告，整理实验数据，记录完备的实验过程和实验结果。
实验二（1）Shell命令访问HDFS实验实验目的：1.理解HDFS在Hadoop体系结构中的角色；2.熟练使用常用的Shell命令访问HDFS。
Hadoop大数据技术基础 python版随着互联网技术的不断发展和数据量的爆炸式增长，大数据技术成为了当前互联网行业的热门话题之一。
Hadoop作为一种开源的大数据处理评台，其在大数据领域的应用日益广泛。
而Python作为一种简洁、易读、易学的编程语言，也在大数据分析与处理中扮演着不可或缺的角色。
本文将介绍Hadoop大数据技术的基础知识，并结合Python编程语言，分析其在大数据处理中的应用。
一、Hadoop大数据技术基础1. Hadoop简介Hadoop是一种用于存储和处理大规模数据的开源框架，它主要包括Hadoop分布式文件系统（HDFS）和MapReduce计算框架。
Hadoop分布式文件系统用于存储大规模数据，而MapReduce计算框架则用于分布式数据处理。
2. Hadoop生态系统除了HDFS和MapReduce之外，Hadoop生态系统还包括了许多其他组件，例如HBase、Hive、Pig、ZooKeeper等。
这些组件形成了一个完整的大数据处理评台，能够满足各种不同的大数据处理需求。
3. Hadoop集群Hadoop通过在多台服务器上构建集群来实现数据的存储和处理。
集群中的各个计算节点共同参与数据的存储和计算，从而实现了大规模数据的分布式处理。
二、Python在Hadoop大数据处理中的应用1. Hadoop StreamingHadoop Streaming是Hadoop提供的一个用于在MapReduce中使用任意编程语言的工具。
通过Hadoop Streaming，用户可以借助Python编写Map和Reduce的程序，从而实现对大规模数据的处理和分析。
2. Hadoop连接Python除了Hadoop Streaming外，Python还可以通过Hadoop提供的第三方库和接口来连接Hadoop集群，实现对Hadoop集群中数据的读取、存储和计算。
这为Python程序员在大数据处理领域提供了更多的可能性。
大数据技术和Hadoop的基本原理和架构随着互联网时代的到来，数据量呈现出爆发式增长的趋势，数据信息化也成为了各行业的一个重要趋势。
越来越多的企业和机构在进行各种数据分析，比如市场调研、金融分析、运营分析、医疗研究等。
针对这个问题，业界产生了一种新的技术解决方案：大数据技术（Big Data）。
大数据技术是一种关注数据处理、管理和分析的技术体系。
它的目标是能够处理任何规模和复杂程度的数据。
在大数据技术中，最著名的技术之一就是Hadoop。
Hadoop是一种基于Java的开源框架，主要用于分布式存储和处理大规模数据集，包括结构化和非结构化数据。
Hadoop的架构Hadoop架构可以分为两个核心部分：存储层和计算层。
这两个层次相互独立，但又联系紧密。
其中，存储层主要包括HDFS （Hadoop Distributed File System）和YARN（Yet Another Resource Negotiator）两个组件。
计算层主要包括Hadoop MapReduce。
Hadoop Distributed File System（HDFS）HDFS是Hadoop的存储组件，同时也是一个与Unix文件系统类似的文件系统。
它是一个分布式文件系统，被设计来存储大量的数据，并且能够持续地给该数据提供高可用性和高性能。
HDFS使用“块”来存储数据，每个块的默认大小是64M，每个文件可以被划分为许多块，并且每个都可以复制到许多机器上，以提高数据的可靠性和可用性。
为了实现高可靠性和高可用性，HDFS有三种类型的组件：NameNode、DataNode和SecondaryNameNode。
其中，NameNode是HDFS的“大管家”，负责整个集群中字节点的元数据信息存储、命名空间管理、数据块处理等。
DataNode则是HDFS集群的“工人”，实际存储数据的地方。
SecondaryNameNode的作用是辅助NameNode，通过定期备份NameNode来提高整个集群的可靠性。
大数据技术的学习计划一、学习目标1、掌握大数据相关技术的基本原理和实际应用2、熟练掌握大数据处理框架和工具的使用3、了解大数据行业发展趋势和未来发展方向4、具备大数据相关项目的开发和实施能力二、学习内容1、大数据基础知识1.1 大数据概念和特点1.2 大数据处理架构和技术模式1.3 大数据应用场景和案例分析2、大数据处理框架和工具2.1 Hadoop2.2 Spark2.3 Storm2.4 Flink2.5 Kafka2.6 HBase2.7 Hive3、大数据技术实践3.1 数据采集和清洗3.2 数据存储和管理3.3 数据分析和挖掘3.4 数据可视化和展示4、大数据项目实战4.1 实际项目的设计和开发4.2 大数据项目的部署和运维4.3 大数据应用场景拓展与延伸5、大数据行业发展5.1 大数据技术发展趋势5.2 大数据行业应用前景5.3 大数据技术生态和产业链分析三、学习计划1、阶段一：大数据基础知识学习（2周）1.1 学习大数据基础知识相关书籍和资料1.2 理解大数据的概念和特点1.3 分析大数据的应用场景和案例2、阶段二：大数据处理框架和工具学习（4周） 2.1 深入学习Hadoop、Spark等大数据处理框架 2.2 理解各种大数据工具的适用场景和特点2.3 实践操作各种大数据工具的使用和应用3、阶段三：大数据技术实践（6周）3.1 进行大数据采集和清洗实践3.2 学习大数据存储和管理的相关技术3.3 实践数据分析和挖掘的应用3.4 学习数据可视化和展示的技术方法4、阶段四：大数据项目实战（8周）4.1 学习大数据项目的设计和开发流程4.2 实际参与大数据项目的开发和实施4.3 掌握大数据项目的部署和运维方法5、阶段五：大数据行业发展（2周）5.1 学习大数据技术发展趋势和前景5.2 分析大数据行业应用场景和发展方向5.3 了解大数据技术生态和产业链情况四、学习方法1、多渠道获取学习资料，包括书籍、网络课程、在线教程等2、结合实际项目实践，加深对大数据技术的理解和应用3、参与相关行业活动和讨论，了解大数据行业发展情况4、不断学习和思考，积极总结和分享经验五、学习评估1、每周对学习进度进行总结和反思2、利用学习成果进行实际项目实践3、参与相关行业活动和交流，获得实时的反馈和评价4、定期进行自我评估，了解学习成果和不足之处六、学习资源1、大数据相关书籍和文献2、大数据相关网络课程和在线教程3、行业专家和资深专业人士的指导和交流4、实际项目实践的机会和资源支持七、学习成果1、深入掌握大数据相关技术的基本原理和应用方法2、熟练使用大数据处理框架和工具，具备项目实施和优化能力3、了解大数据行业发展趋势和未来发展方向，为个人职业规划做好准备4、具备大数据项目实践和行业应用的经验和能力，为今后的发展打下良好的基础通过以上学习计划，我将努力打好大数据技术的基础，掌握大数据处理框架和工具的使用方法，实践大数据项目和了解行业发展动态，为自己的职业发展和行业发展做出积极的贡献。
一、实习单位简介实习单位为我国某知名互联网公司的大数据研发部门，公司主要从事大数据处理、分析和应用，为客户提供数据驱动的解决方案。
该部门拥有一支专业、高效的技术团队，致力于大数据技术的研发和应用。
二、实习时间实习时间为2021年7月1日至2021年9月30日，共计3个月。
三、实习内容1. 大数据技术学习在实习期间，我主要学习了以下大数据技术：（1）Hadoop生态系统：熟悉了Hadoop、HDFS、MapReduce、YARN等核心组件的工作原理和配置方法。
（2）Spark：掌握了Spark的核心概念，如Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming等，并学习了Spark在数据处理和分析中的应用。
（3）Hive：了解了Hive的架构和原理，掌握了HiveQL的编写和优化技巧。
（4）Flink：学习了Flink的架构和原理，掌握了Flink在实时数据处理和分析中的应用。
2. 数据处理与分析（1）数据采集：学习了如何使用Flume、Kafka等工具进行数据采集，确保数据源的稳定性和可靠性。
（2）数据清洗：了解了数据清洗的常用方法和工具，如Pandas、Spark DataFrame等。
（3）数据存储：学习了如何使用HDFS、HBase等存储系统进行数据存储，并了解了数据存储的优化策略。
（4）数据分析：运用Hive、Spark SQL等工具进行数据查询和分析，挖掘数据价值。
3. 项目实践（1）数据仓库构建：参与了公司内部数据仓库的构建，负责ETL过程的设计和开发。
（2）数据可视化：使用ECharts、Tableau等工具进行数据可视化，为公司提供直观的数据报告。
四、实习收获1. 技术能力提升：通过实习，我对大数据技术有了更深入的了解，掌握了多种数据处理和分析工具，提高了自己的编程能力。
2. 团队协作能力：在实习过程中，我与团队成员密切合作，共同完成项目任务，锻炼了自己的团队协作能力。
大数据处理中的Hive技术详解在当今信息化时代，数据处理已经成为了各个行业的核心工作之一。
为了更好地管理和分析这些海量数据，许多技术人员使用了Hive技术。
那么，Hive技术具体是什么，如何应用于大数据处理呢？Hive大数据处理技术初探Hive是一个基于Hadoop的数据仓库技术。
该技术基于SQL语言进行开发，使得技术人员可以使用与传统数据库相同的方式来处理大数据。
Hive靠谱还因为它采用MapReduce来实现数据处理功能。
与传统数据库相比，Hive技术的处理速度非常慢，因为它主要用于离线处理任务，而不是实时处理任务。
它常常被用于针对大量数据进行分析和报告生成，例如数据挖掘、商业智能等。
因此，Hive技术的应用范围非常广泛。
Hive技术的主要特点1. 易于使用Hive技术的最大特点之一在于其易用性。
它能够支持与SQL语言类似的HQL语法，这使得技术人员可以更加轻松地使用它进行数据处理工作。
2. 支持分布式处理由于该技术基于Hadoop运行，因此它能够支持大规模的分布式数据处理。
这意味着，当你需要处理大量数据时，只需要添加更多的节点来处理数据即可。
3. 支持自定义功能Hive技术支持用户自定义函数和码头，这使得技术人员能够按照自己的需要和目标定制Hive系统。
Hive数据处理流程详解要理解Hive技术是如何用于大数据处理的，需要了解该技术的数据处理流程。
1. 数据输入首先，数据需要以某种方式输入到Hive系统中。
这可以通过HDFS、Hive的命令行、外部表等方式实现。
2. 数据存储在将数据输入到Hive系统后，数据需要存储在Hive数据仓库中。
为此，技术人员可以选择标准化某些关键数据，例如日期，以便更好地管理和处理数据。
3. 数据处理一旦数据存储完成，Hive系统便开始进行数据处理。
在这个过程中，HQL语句将被翻译成MapReduce作业，并直接在Hadoop 集群中执行。
这使得技术人员能够轻松地处理大量数据并通过结果审查数据。
贵州XXX学院《HBase入门与实践》课程标准（2023年版）《HBase入门与实践》课程标准一、课程基本信息二、课程定位与任务（一）课程定位《HBase入门与实践》是一门分布式数据库，是大数据技术核心课程之一，为学生搭建起通向“大数据知识空间”的桥梁和纽带，以“构建知识体系、阐明基本原理、引导初级实践、了解相关应用”为原则，为学生在大数据领域“深耕细作”奠定基础、指明方向。
课程将系统讲授大数据的基本概念、HBase数据模型、数据操纵语言数据可视化以及大数据在互联网、生物医学和物流等各个领域的应用。
在Hbase Shell的使用、模式设计等重要章节，安排了HBase入门级的实践操作，让学生更好地学习和掌握大数据关键技术。
（二）课程任务以“构建知识体系、阐明基本原理、引导初级实践、了解相关应用”为原则，为学生在大数据领域“深耕细作”奠定基础、指明方向。
课程将系统讲授大数据的基本概念、HBase数据模型、数据操纵语言数据可视化以及大数据在互联网、生物医学和物流等各个领域的应用。
在Hbase Shel1的使用、模式设计等重要章节，安排了HBase入门级的实践操作，让学生更好地学习和掌握大数据关键技术。
三、课程设计思路面向实践，以理论知识与具体应用相结合的方式介绍HBase,理论切合实际，由浅入深，深入解析分布式数据库原理，加强对HBse概念及技术的理解与巩固。
面向企业，切实培养企业方需要的操作型人才，课程设计围绕大数据技术要求合理设计HBase所需相关知识，为深入学习大数据做下铺垫。
四、课程目标本课程重点是学习 HBase 的设计与应用。
重点学习分布式数据库HBase 的访问接口、数据模型、实现原理、运行机制。
（一）知识目标(1)HBase 分布式数据库背景-NoSQL 与传统 ROBMS(2)HBase 安装(3)HBase 单机部署(4)HBase 的配置与启动(5)分布式部署(6)启动集群与集群增删节点(7)HBase 数据模型(8)逻辑模型与物理模型(9)HBase Shell 的使用(10)数据操纵语言(11)模式设计(12)HBase 性能调优（二）素质目标(13)培养学生诚实守信的性格(14)培养学生独立思考、解决问题的能力(15)培养按时、守时的工作观念(16)培养学生的团队协作能力(17)培养学生能遵纪守法并尊重知识产权，不使用计算机伤害和危害他人利益(18)培养学生自主学习的能力（三）能力目标(19)能够掌握 HBase 的基本概念。
