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《云计算与大数据》课程教学大纲一、课程基本信息课程编号：12159课程名称：云计算与大数据英文名称：Cloud Computing and Big Data课程类型：学科基础课课程要求：必修学时/学分：40/2.5（讲课学时：40）先修课程：Linux操作系统、Python程序设计后续课程：行业大数据案例分析、大数据项目综合实践适用专业：数据科学与大数据技术二、课程描述“云计算与大数据”课程是数据科学与大数据技术的专业选修课，主要讲授大数据的概念、特征、大数据的生态环境，大数据的采集、分析、处理、存储、应用的相关技术，Google 云计算原理及应用。
通过本课程的学习，使学生对云计算和大数据的概念、原理和实现技术有基本的认识，了解云计算和大数据的主要研究热点、应用领域，以及支持云计算和大数据的主要产品、工具并掌握基本的使用方法，培养学生分析、选用和设计云平台的基本能力，学会应用云计算和大数据处理技术解决实际的数据处理、分析和挖掘问题。
三、课程教学目标1．理解和掌握云计算和大数据的基本概念、组成框架和关键技术，使学生具有分析复杂的信息系统工程问题的基本知识和解决问题的能力。
（支持毕业能力要求2）2．能够使用Hadoop分布式平台和Google云平台，进行大数据应用开发环境和云平台的搭建，基本掌握大数据的采集、预处理、分析与可视化方法，学会Google云平台的应用，具备设计和搭建满足特定需求的云平台和大数据应用系统的能力，培养学生对新技术的工程实践探索能力。
（支持毕业能力要求1、3）四、教学内容、安排及与教学目标的对应关系五、其他教学环节（课外教学环节、要求、目标）无。
六、教学方法灵活运用多种教学方法，采取启发式教学、讨论式教学、应用案例教学等手段，将传统教学方法和现代教育技术相结合。
强调理论教学和实践教学并重，重视在实践教学中培养学生的实践技能和创新能力。
有效地调动学生的学习积极性，促进学生的积极思考，激发学生的潜能。
云计算与大数据教学大纲云计算与大数据教学大纲随着信息技术的快速发展，云计算和大数据已经成为当今社会的热门话题。
作为一种新兴的计算模式，云计算以其高效、灵活和可扩展的特点，正在改变着我们的生活和工作方式。
而大数据则是云计算的重要应用领域，通过收集、分析和利用海量数据，为企业和组织提供了更深入的洞察和决策支持。
因此，了解云计算和大数据的基本概念和原理，对于现代社会中的从业人员来说，已经变得至关重要。
一、云计算基础1.1 云计算的定义和特点云计算是一种基于互联网的计算模式，通过将计算资源、存储资源和应用程序提供给用户，实现按需使用和灵活扩展的目标。
其特点包括可扩展性、虚拟化、自动化和按需付费等。
1.2 云计算的架构和服务模型云计算架构包括云服务提供商、云服务消费者和云服务中介三个主要组成部分。
而云计算的服务模型则分为基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）和软件即服务（SaaS）三种。
1.3 云计算的应用领域云计算已经广泛应用于各个行业，包括企业信息化、电子商务、物联网、人工智能等。
通过云计算，企业可以实现资源共享、成本节约和业务创新等优势。
二、大数据基础2.1 大数据的定义和特点大数据是指规模庞大、类型多样、处理复杂的数据集合。
其特点包括数据量大、数据速度快、数据种类多和数据价值高等。
2.2 大数据的采集和存储大数据的采集包括传感器数据、社交媒体数据、日志数据等多种形式。
而大数据的存储则需要借助分布式文件系统、NoSQL数据库和数据仓库等技术。
2.3 大数据的处理和分析大数据的处理和分析主要包括数据清洗、数据挖掘、数据可视化和机器学习等技术。
通过对大数据的处理和分析，可以发现数据中的规律和趋势，为决策提供支持。
三、云计算与大数据的结合3.1 云计算在大数据领域的应用云计算提供了强大的计算和存储能力，为大数据的处理和分析提供了基础设施。
通过云计算，可以实现大数据的快速处理、实时分析和高效存储。
云计算技术课程教学大纲第一部分：引言云计算技术课程教学大纲是为了指导教师在云计算技术课程中的教学活动而制定的一份文件。
它包含了课程的概述、教学目标、教学内容、课程评价等方面的内容，旨在提供一个标准的教学指导框架，促进学生对云计算技术的系统学习和深入理解。
第二部分：课程概述在这个部分，我们将介绍云计算技术课程的背景和目的。
云计算技术是一种基于互联网的计算模式，通过将计算资源以服务的形式提供给用户，实现了资源的共享与利用。
云计算技术的应用范围广泛，包括云存储、云计算平台、云安全等方面。
云计算技术课程的目标是培养学生对云计算技术的理解和实践能力，为他们的将来就业和创业打下基础。
第三部分：教学目标在这一部分，我们将详细介绍云计算技术课程的教学目标。
教学目标可以分为知识目标、能力目标和素养目标三个方面。
1. 知识目标：学生应该掌握云计算的基本概念、架构和技术原理，了解云计算的应用领域和发展趋势。
2. 能力目标：学生应该具备使用云计算平台进行应用开发和部署的能力，能够解决云计算应用中的技术问题。
3. 素养目标：学生应该培养创新意识和团队合作能力，了解云计算对社会和经济的影响。
第四部分：教学内容云计算技术课程的教学内容可以分为基础知识和实践应用两个方面。
1. 基础知识：学生将学习云计算的基本概念、技术架构和关键技术，包括虚拟化技术、分布式存储和计算、自动化管理等。
2. 实践应用：学生将通过实践项目，学习云计算平台的使用和应用开发，包括云存储系统的搭建、云计算平台的部署和管理等。
第五部分：教学方法在这一部分，我们将介绍云计算技术课程的教学方法。
教学方法应该灵活多样，结合理论教学和实践训练，注重启发式教学和项目实践。
1. 理论教学：通过讲授基本概念、技术原理和案例分析等方式，提供学生对云计算技术的整体认识。
2. 实践训练：通过实践项目，让学生亲自参与云计算应用的开发和部署，提高他们的动手实践能力。
3. 启发式教学：通过提问、讨论和案例分析等方式，激发学生的思考和创新能力，培养他们的问题解决能力。
《云计算》教学大纲一、课程概述云计算是一种基于互联网的计算方式，它提供了灵活、高效、可扩展的计算资源和服务。
本课程旨在让学生全面了解云计算的概念、架构、技术和应用，培养学生在云计算领域的实践能力和创新思维。
二、课程目标1、使学生掌握云计算的基本概念、原理和体系结构。
2、熟悉云计算的主要服务模式（IaaS、PaaS、SaaS）和部署模式（公有云、私有云、混合云、社区云）。
3、了解云计算中的关键技术，如虚拟化、分布式存储、分布式计算、数据管理等。
4、掌握云计算平台的搭建和管理方法。
5、能够运用云计算技术解决实际问题，具备一定的云计算应用开发能力。
6、培养学生的创新意识和团队合作精神，提高学生的综合素质。
三、课程内容1、云计算概述云计算的定义和特点云计算的发展历程和趋势云计算与传统计算模式的比较2、云计算体系结构云计算的服务层次（IaaS、PaaS、SaaS）云计算的部署模式（公有云、私有云、混合云、社区云）云计算的架构模型（包括前端、后端、管理平台等）3、云计算关键技术虚拟化技术（服务器虚拟化、存储虚拟化、网络虚拟化）分布式存储技术（Hadoop 分布式文件系统、分布式对象存储等）分布式计算技术（MapReduce、Spark 等）数据管理技术（NoSQL 数据库、数据仓库等）云计算安全技术（身份认证、访问控制、数据加密等）4、云计算平台主流云计算平台（如 Amazon Web Services、Microsoft Azure、Google Cloud Platform 等）云计算平台的搭建和配置云计算平台的管理和监控5、云计算应用开发基于云计算平台的应用开发框架和工具开发云计算应用的案例分析云计算应用的测试和部署6、云计算的行业应用云计算在企业信息化中的应用云计算在大数据处理中的应用云计算在人工智能中的应用云计算在医疗、教育、金融等领域的应用四、教学方法1、课堂讲授通过讲解和演示，让学生掌握云计算的基本概念、原理和技术。
《云计算与大数据》课程教学大纲一、课程基本信息二、课程简介和教学目标1．课程简介《云计算与大数据》是一门综合性很强的基础课程，主要内容包括云计算概论、云计算基础（云计算关键技术、云交付模式、云部署模式、云计算的优势与挑战以及典型云应用）、虚拟化相关知识、云计算应用、大数据概念和发展背景、大数据系统架构概述、分布式通信与协同、大数据存储、分布式处理、MapReduce和Spark解析、流计算概述、集群资源管理与调度以及综合实践（结合云计算与大数据，在OpenStack平台上搭建Hadoop平台并进行数据分析）。
2.教学目标教学目标1：本课程的目的与任务是使学生通过本课程的学习，从云计算的基本概念入手，由浅入深学习云计算的各种相关知识，学会云计算的相关关键技术和云部署模式。
:切入大数据相关技术，介绍Hadoop MapReduce和Spark等大数据相关技术。
教学目标2：以一个综合实验，综合云计算和大数据相关技术，让学生融合云计算和大数据相关知识，掌握云计算和大数据的相关思想。
教学目标3（课程思政）：以新冠肺炎疫情防控为切入点，让学生认识到我们疫情使用的健康码、行程码，是大数据与云计算的一个应用体现。
从而激发学生对本课程的兴趣以及对祖国在云计算和大数据的应用中的先进性和领先地位感到骄傲和自豪。
三、理论教学表1 理论教学安排四、实验教学无五、考核与成绩评定方法六、建议教材及相关教学资源1、建议教材教材[1]吕云翔，张璐，王伟佳. 云计算与大数据技术[M]. 清华大学出版社,2017.[2]陶皖. 云计算与大数据[M]. 西安电子科技大学出版社,2017.2、参考资料[1]韩燕波，王磊，王桂玲，刘晨著. 云计算导论—从应用视角开启云计算之门[M]. 北京：电子工业出版社，2015[2]Thomas Erl，Zaigham Mahmood著. 云计算概念、技术与架构[M]. 龚奕利，贺莲，胡创译. 北京：机械工业出版社，2014.附录1、报告评分参考标准表3 报告评分参考标准。
《大数据与云计算》课程教学大纲课程名称：大数据与云计算英文名称：Big Data and CloudComputing课程编号：091060250.002课程性质：选修学分/学时：1/16，其中，讲授16学时，实验0学时，上机0学时使用专业：各专业任课学院、系部：计算机科学与技术学院数据科学与技术系一、课程简介课程定位：本课程意在普及大数据知识，帮助学生理解大数据时代的现实意义，了解大数据的分析、处理技术，以积极投身于大数据的应用。
课程内容：大数据发展历史、相关概念；大数据时代的研究方法及其特点；大数据的可视化技术；云计算与大数据之间关系；大数据处理系统Hadoop、SPARK的环境搭建；并行程序的编写方法入门。
学习成效：通过学习本课程使学生树立正确数据时代信息处理理念，理解大数据技术的优势与局限性，开拓学生在数据科学领域视野，为其在科学研究、工作实践过程中有效地应用大数据技术解决相关问题提供必要基础。
先修课程：C++、JA V A或Matlab语言等高级编程语言。
二、课程目标与毕业要求根据《工程教育专业认证标准（2017版）》，《大数据与云计算》课程教学目标对采矿工程专业毕业要求的支撑见表1。
表1 课程教学目标与毕业要求关系注：表中“H（高）、M（中）、L（弱）”表示课程与各项毕业要求的关联度。
三、课程目标与教学环节大数据与云计算这门课程以“开拓云计算视野、立足大数据实践、掌握大数据处理方法特点”为主线，结合学生个性特点，积极开展动手实践。
主要以讲授、随堂实践为主，以自主学习、课外作业为辅。
课堂教学将充分利网络辅助教学，调动学习积极性，提高教学效率。
本课程目标、知识单元与培养环节见表2。
表2 课程目标、知识单元与培养环节1. 布置一个课程项目(设计大作业）利用集群进行并行计算。
利用虚拟机配置集群，搭建HADOOP或SPARK系统，完成文本词频并行统计。
四、课程内容及学时分配大数据与云计算是一门理论性和实践性都很强的课程，针对计算机、信息管理和其他各专业学生的发展需求，系统、全面地介绍了关于大数据技术与应用的基本知识和技能，详细介绍了大数据与大数据时代、大数据的可视化、大数据时代的思维变革、大数据在云端、支撑大数据的技术、LINUX系统、HADOOP平台、SPARK平台等内容，具有较强的系统性、可读性和实用性。
《云计算》教学大纲教学大纲云计算一、引言云计算是近年来快速发展的一项技术，在各个领域都得到广泛应用。
本教学大纲旨在介绍云计算的基本概念、原理和应用，并培养学生在云计算领域的基本技能和创新能力。
二、课程简介1. 课程名称：云计算2. 学时安排：总学时为40小时，其中理论学时为30小时，实践学时为10小时。
3. 教学方式：通过理论授课、案例分析、实践操作等方式进行教学。
4. 课程目标：掌握云计算的基本概念、原理和应用，并能够独立进行云计算相关的项目开发和管理。
三、教学内容1. 云计算概述1.1 云计算定义及特点1.2 云计算与传统计算的区别与联系1.3 云计算的优势和挑战2. 云计算基础技术2.1 虚拟化技术2.1.1 虚拟化的基本原理2.1.2 虚拟化在云计算中的应用2.2 分布式计算技术2.2.1 分布式计算的概念和特点2.2.2 分布式计算在云计算中的应用2.3 大数据技术2.3.1 大数据的概念和特征2.3.2 大数据处理在云计算中的应用3. 云计算服务模型3.1 基础设施即服务（IaaS）3.2 平台即服务（PaaS）3.3 软件即服务（SaaS）3.4 云计算服务模型的选择与应用案例分析4. 云计算安全和隐私保护4.1 云计算安全威胁及应对策略4.2 云计算隐私保护的挑战和解决方案5. 云计算应用案例5.1 云存储和备份5.2 云平台开发与部署5.3 云计算在企业中的应用5.4 云计算在教育、医疗等行业中的应用四、实践操作1. 云平台搭建与配置1.1 搭建开发环境1.2 配置云服务器1.3 管理云资源2. 云计算项目开发2.1 云平台应用开发2.2 云服务集成与调用2.3 项目部署与运维五、教学评估与考核1. 平时成绩：包括课堂表现、作业完成情况等。
2. 实践项目：根据学生的实践操作成果进行评估。
3. 期末考试：涵盖课程理论知识和实践技能的考核。
4. 总评成绩的计算方式：平时成绩占30%，实践项目占40%，期末考试占30%。
《云计算与大数据处理》理论课教学大纲一、课程基本信息二、课程目标与任务通过课堂讲授、课堂讨论、习题、实验等环节教学，实现下列教学目标：（1）使学生获得云计算与大数据的基础概念、虚拟化技术和分布式集群技术的基本概念、主流大数据处理系统MPI、Hadoop、Storm和Spark等的体系结构及其程序设计方法，以及数据中心构建基础等方面的知识；（2）使学生获得虚拟化环境下分布式集群的构建技能，以及在云计算Hadoop 环境下的大数据处理程序设计和开发能力；（3）培养学生云计算环境下基于数据驱动的程序设计思维与理念，并形成一个完整的知识框架体系，以满足实际工作中对云计算和大数据处理应用型人才基本技能的要求。
三、课程主要内容、要求及学时分配四、主要教学组织形式与方法手段该课程作为计算机软件专业第7学期的专业选修课，通过对最新云计算与大数据关键技术的学习，拓宽学生的知识面，提升学生软件设计与研发能力。
1.组织形式该课程以班级为单位，可以将班级分为若干个小组，在学习过程中每个小组独立地进行计算集群的搭建和相关程序设计。
通过对案例的分析与设计，将本课程的知识应用到案例中去，使学生能够比较深刻地认识到云计算与大数据处理的功能和特点，同时也培养学生的数据驱动思维。
2.教学方法主要采用案例教学和其它多种教学方法（如：小组合作、问题解决、交流与分享、反思、鼓励创新思维、问题答疑等），同时结合行业大数据处理背景，从实际应用出发，让学生认识到该课程的实用性，从而有效调动学生的学习积极性。
3.教学手段采用理论讲授与案例教学法相结合，同时结合多媒体及网络等现代教育技术的应用，以达到有效提高教学质量的目的。
五、课程考核和成绩评定《云计算与大数据处理》实验课教学大纲一、课程基本信息二、课程目标与任务通过课堂讲授、课堂讨论、习题、实验等环节教学，实现下列教学目标：（1）使学生获得云计算与大数据的基础概念、虚拟化技术和分布式集群技术的基本概念、主流大数据处理系统MPI、Hadoop、Storm和Spark等的体系结构及其程序设计方法，以及数据中心构建基础等方面的知识；（2）使学生获得虚拟化环境下分布式集群的构建技能，以及在云计算Hadoop 环境下的大数据处理程序设计和开发能力；（3）培养学生云计算环境下基于数据驱动的程序设计思维与理念，并形成一个完整的知识框架体系，以满足实际工作中对云计算和大数据处理应用型人才基本技能的要求。
《云计算与大数据》课程教学大纲开课单位：计算机科学与技术教研室课程类别：专业基础课总学时：48 讲授学时：40 实验学时：8 学分：2.5开课学期：第五学期先修课程：操作系统、数据库原理、面向对象程序设计教学方式：理论讲授加实验考核方式：考试使用教材及主要参考书：建议使用教材：陶皖主编，《云计算与大数据》西安电子科技大学出版社2017.1推荐参考资料：（1）《云计算（第三版）》刘鹏主编，电子工业出版社，2015.8（2）《大数据搜索与挖掘》张华平著，科学出版社，2014.5（3）《云计算与大数据技术》王鹏等编著.人民邮电出版社.2014.5月一、课程的性质和任务云计算和大数据正在引发全球范围内深刻的技术和商业变革，已经成为IT行业主流技术。
云计算通过分布式操作系统、虚拟化、并行计算、弹性计算、效用计算等关键技术，为大数据提供了基础物理平台，大数据是落地的云，技术涵盖了从数据的海量存储、处理到应用多方面的技术，包括数据采集、海量数据存储、非关系型数据管理、数据挖掘、数据可视化以及智能分析技术如模式识别、自然语言理解、应用知识库等。
本课程为物联网工程专业开设的一门专业基础课，主要学习云计算和大数据处理的相关原理和技术，结合核、医应用，与实际工程应用相结合，构建相应的云计算和大数据分析与应用平台。
二、教学基本要求本课程采取研讨式教学模式，教师主讲技术体系和结构原理，技术细节分为理论、实践、应用等专题，由学生自主选择专题进行自主钻研，阅读文献，搭建软件平台并实际运行，上台讲解，提交论文和实验报告，充分培养学生的自主学习和动手能力。
通过本课程学习，使学生掌握大数据的采集、传输、处理和应用的技术，了解Hadoop分布式系统基础架构，掌握HDFS和Map Reduct术。
了解HBase Hive、Zookeeper、Avro、Pig等相关大数据技术，与实际工程应用相结合，构建相应的云计算平台。
教学应当结合实际实验条件，培养学生实践动手能力，了解大数据技术发展现状，促进大数据相关教学改革。
云计算与大数据概论教学大纲
计算机科学与技术专业
《云计算与大数据概论》教学大纲
一、课程基本信息
课程中文名称：云计算与大数据概论
课程代码：
学分与学时：4学分，６4学时(其中，理论学时58，实验学时6) 课程性质:必修课程
授课对象：计算机科学与技术专业
二、课程教学目标与任务
本课程就是理论性与应用性均较强得课程,通过本课程得学习,了解云计算与大数据发展概况，掌握云计算技术、云计算体系结构,了解当前主流得云计算平台，了解大数据开发技术,掌握Hadoop平台得应用方式，理解ＭａpReducｅ、PＩＧ与Hbaｓe，了解云计算与大数据安全得标准与规范。
三、学时安排
四、课程教学内容与基本要求
第1章云计算与大数据概述
教学目得：通过本章学习，掌握云计算与大数据得概念，了解云计算与大数据技术得发展现状，掌握云计算与大数据得特点与优势，了解云计算分类方式,了解当前主流得云计算与大数据供应商.
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《大数据处理与云计算》教学大纲
课程类别：专业教育课程课程名称：大数据处理与云计算
开课单位：信息与通信工程学院课程编号：B03050503
课程性质：必修
总学时：44(实验12学时) 学分：2.5
适用专业：信息工程
先修课程：C语言程序设计
大纲编写（修订）时间：2017年5月
一、课程在教学计划中的地位、作用
《大数据处理与云计算》是信息工程专业高年级学生开设的一门专业教育课，也是学生了解大数据和云计算基本原理，掌握高性能并行计算的入门课程。
通过本课程的学习，使学生掌握大数据和云计算技术基本原理及其系统的基本架构，使学生从应用角度掌握基于MPI的高性能并行计算基本原理和Hadoop分布式文件存储、分布式数据处理技术。
培养学生具有高性能计算集群的开发设计、搭建和应用的基本能力，同时为后续大数据与云计算相关课程的学习奠定扎实的基础。
二、课程目标
1. 理解大数据和云计算技术基础，掌握高性能并行计算的工作原理和技术基础，使学生具有将高性能并行计算技术用于工程的能力；（支撑毕业要求1）
2. 学会高性能计算相关的软件、硬件的配置方法，能够针对工程问题提出以MPI高性能并行计算为核心的解决方案，培养学生的系统设计与开发能力；（支撑毕业要求2、3、5）
3. 了解大数据及云计算的研究热点和发展趋势。
（支撑毕业要求12）
三、课程内容及基本要求
第1章云计算与大数据基础
1. 了解云计算的意义，了解云服务的定义和分类；
2. 理解云存储、云桌面、云安全等云技术的技术架构和技术特点；
3. 了解了解大数据的定义和大数据处理的基本流程，了解主要的大数据处理系统；
4. 了解云计算与大数据的发展历程。
第2章云计算与大数据的相关技术
1. 了解云计算与大数据；
2. 了解云计算与物联网；
3. 掌握一致性哈希算法；
4. 了解关系型数据库和非关系型数据库；
5. 了解集群高速通信标准InfiniBand；
6. 理解云计算大数据集群的自组织特性。
第3章虚拟化技术
1. 了解虚拟化技术的发展、优势和劣势及其分类；
2. 掌握VirtualBox，了解VMware Workstation 和KVM等常见虚拟化软件；
3. 理解系统虚拟化，理解服务器虚拟化、桌面虚拟化和网络虚拟化。
第4章集群系统基础
1. 了解集群系统的基本概念和分类；
2. 理解单一系统映射和Beowulf集群；
3. 理解集群文件系统的概念；
4. 掌握分布式系统中计算和数据的协作机制（重点）。
第5章MPI——面向计算的高性能集群技术
1. 掌握Linux 操作系统基本操作；（重点）
2. 了解MPI的定义、架构和特点；
3. 掌握MPICH并行环境的建立方法；（重点、难点）
4. 熟练掌握MPI分布式程序设计；（重点、难点）
5. 掌握MPI消息组成和通信模式；（重点、难点）
6. 掌握并行计算中的规约Reduce操作。
（重点、难点）
第6章Hadoop——分布式大数据系统
1 了解Hadoop发展历程；
2掌握HDFS文件的基本结构和存储过程；
3 掌握MapReduce编程框架和基本工作过程。
实验一linux基本操作（2学时）
实验内容：
1. 在PC机上安装linux虚拟机；
2. 在用户主目录下对文件进行操作和管理：复制一个文件、显示文件内容、查找指定内容、排序、文件比较、文件删除等。
创建和删除子目录、改变和显示工作目录、列出和更改文件权限、链接文件等；
3. 对vi编辑器进行基本操作。
基本要求
1. 掌握虚拟机的安装；
2. 熟悉linux图形化界面和命令窗口界面；
3. 掌握linux中cd、date、pwd、cal、who、clear、passwd等常用命令；
4. 学习使用vi编辑器建立、编辑、显示及加工处理文本文件。
实验2：在虚拟机环境下搭建3个节点的MPI集群（2学时）
实验内容：
掌握MPI的运行原理，完成在传统计算机上，拥有3个节点的虚拟集群系统搭建，安装配置MPICH并测试程序安装的正确性。
基本要求：
1. 掌握linux下集群网络的配置；
2. 掌握NFS文件系统设置；
3. 掌握MPI的安装及运行的基本命令。
实验3：有消息传递功能的并行程序（2学时）
实验内容：
掌握MPI中点对点的通信原理，由其他进程通过MPI消息传递机制向0进程发送“Hello World”字符串数据，非0进程采用MPI_Send()函数发送数据，0进程通过循环语句分别通过MPI_Recv()函数接收来自其他进程的字符串数据。
基本要求：
1. 理解MPI并行函数执行的具体过程；
2. 掌握MPI编译和运行方法。
3. 理解MPI中进程和总进程数的含义；
4. 掌握消息传递函数及其各参数的意义；
实验4：基于蒙特卡洛方法求π（2学时）
实验内容：
根据蒙特卡罗方法的思想，以坐标原点为圆心作一个直径为2的单位圆，再作一个正方形与此圆相切。
在这个正方形内随机产生n个点，根据概率理论，判断是否落在圆内，采用这一方法计算π的近似值。
基本要求：
1. 理解蒙特卡罗方法的思想内涵；
2. 掌握MPI中点对点通信
3. 掌握MPI中的规约操作Reduce函数；
实验5、Hadoop系统的安装配置和MapReduce功能的实现（4学时）
实验内容：
1. 在集群系统中安装并配置Hadoop；
2. 利用MapReduce程序对五个文件中的各个单词出现频率进行统计并输出统计结果。
基本要求：
1. 了解Hadoop系统基本架构和工作原理；
2. 学会安装、配置和运行Hadoop系统；
3. 理解Map-Reduce的实现方法。
四、学时分配
表4.1学时分配表
五、课程目标达成的途径与措施
1、考核方式及评价依据
表5.1 各考核方式对不同课程目标评价的比例分配表
表5.2 各考核方式的评价依据
2、 评价标准
（1）课堂教学情况评价方法与标准 考核情况包括出勤率、提问与讨论评分。
（2）课内实验评价方法与标准
根据实验出勤、完成情况、实验报告综合评估。
（3）期末考试评分标准
详见期末与试题一起提供的评分标准。
六、课程目标达成评价方法
表6.1 各考核方式对课程目标达成评价的权重占比分配
采用达成值计算法，辅以对学生的问卷调查法。
达成值计算法结合上表权重分配，采用下式进行计算。
大于0.60为达成。
单一课程目标达成度评价采用式6.1：
()()i k
ik k i P S G A ⨯⎪⎭
⎫ ⎝
⎛⨯=∑100 （6.1）
总的课程目标达成度评价采用式6.2：
()100⎪⎭
⎫ ⎝
⎛⨯=∑∑i
k
ik k i S G A （6.2）
以上公式中：
k 表示不同的评价方式，i 表示不同的课程目标。
k G 表示第k 种评价方式期末评价成绩平均分，均为百分制；
ik i ik W P S ⨯=是第k 种评价方式通过第i 个课程目标反映在总的课程目标评分占比； ik W 表示第k 种评价方式对第i 个课程目标百分占比； i P 表示第i 个课程目标在课程总评价中的占比.
七、主要参考书
[1] 王鹏，《云计算与大数据技术》，黄焱，人民邮电出版社 [2] 周苏，《大数据技术与应用》，机械工业出版社 [3] 林子雨，,《大数据技术原理及应用》，人民邮电出版社 [4] 都志辉，《》，清华大学出版社
[5] 王鹏，《并行计算应用及实战》，机械工业出版社 [6] 陈国良，《并行计算:结构,算法,编程》，高等教育出版社 [7] 陈国良，《并行算法实践》，高等教育出版社。
