云计算和大数据技术课程

大数据、云计算系统高级架构师课程学习路线图大数据之Linux+大数据开发篇项目部分大数据之阿里云企业级认证篇大数据之Java企业级核心技术篇大数据之PB级别网站性能优化篇项目部分大数据之数据挖掘\分析＆机器学习篇项目部分大数据之运维、云计算平台篇项目部分c:\iknow\docshare\data\cur_work\javascript：open53kf()课程体系北风大数据、云计算系统架构师高级课程课程一、大数据运维之Linux基础本部分是基础课程，帮大家进入大数据领域打好Linux基础，以便更好地学习Hadoop，hbase,NoSQL，Spark，Storm,docker,openstack等众多课程。

因为企业中的项目基本上都是使用Linux环境下搭建或部署的。

1）Linux系统概述2)系统安装及相关配置3）Linux网络基础4）OpenSSH实现网络安全连接5）vi文本编辑器6）用户和用户组管理7）磁盘管理8）Linux文件和目录管理9）Linux终端常用命令10）linux系统监测与维护课程二、大数据开发核心技术- Hadoop 2。

x从入门到精通本课程是整套大数据课程的基石：其一，分布式文件系统HDFS用于存储海量数据,无论是Hive、HBase或者Spark数据存储在其上面；其二是分布式资源管理框架YARN,是Hadoop 云操作系统（也称数据系统），管理集群资源和分布式数据处理框架MapReduce、Spark应用的资源调度与监控；分布式并行计算框架MapReduce目前是海量数据并行处理的一个最常用的框架。

Hadoop 2。

x的编译、环境搭建、HDFS Shell使用，YARN 集群资源管理与任务监控,MapReduce编程，分布式集群的部署管理（包括高可用性HA）必须要掌握的。

1）大数据应用发展、前景2）Hadoop 2。

x概述及生态系统3)Hadoop 2。

x环境搭建与测试1)HDFS文件系统的架构、功能、设计2）HDFS Java API使用3）YARN 架构、集群管理、应用监控4）MapReduce编程模型、Shuffle过程、编程调优1)分布式部署Hadoop2.x2)分布式协作服务框架Zookeeper3）HDFS HA架构、配置、测试4)HDFS 2.x中高级特性5）YARN HA架构、配置6）Hadoop 主要发行版本（CDH、HDP、Apache）1)以【北风网用户浏览日志】数据进行实际的分析 2)原数据采集 3）数据的预处理(ETL） 4)数据的分析处理（MapReduce）课程三、大数据开发核心技术—大数据仓库Hive精讲hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。

《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。

云计算与大数据技术实训课程学习总结应用云计算与大数据技术解决实际问题的经验分享在现代科技快速发展的时代，云计算与大数据技术的应用逐渐成为了各个领域的热门话题。

作为一门实用性极强的技术，云计算与大数据技术不仅可以帮助企业提高效率，还能为人们的日常生活提供更多便利。

通过参加云计算与大数据技术实训课程，我深刻认识到了这门技术的重要性，并在实践中获得了一些解决实际问题的经验。

以下是我对于该课程学习的总结和经验分享。

首先，在云计算与大数据技术实训课程的学习中，我了解到云计算是一种基于互联网的计算方式，它将计算资源通过网络按需共享，提供强大的计算能力和存储能力，帮助用户实现数据的高效处理和存储。

大数据技术则是通过对大规模数据的采集、存储、处理和分析，从中获取有价值的信息，并支持决策和业务的发展。

云计算与大数据技术的结合使得数据的处理更加高效，能够帮助我们更好地解决实际问题。

在实际应用中，我发现云计算与大数据技术在多个领域都有广泛的应用。

首先，云计算与大数据技术在医疗领域的应用可以帮助医生更好地管理和分析患者的健康数据，实现精准诊疗，提高治疗效果。

其次，在交通领域，云计算与大数据技术可以通过对交通数据的实时分析，提供交通流量预测和优化方案，帮助提升城市交通效率，减少拥堵现象。

另外，在金融领域，云计算与大数据技术可以通过对金融数据的分析，提供风险预测和投资建议，帮助投资者做出更明智的决策。

这些领域的成功案例进一步证实了云计算与大数据技术在实际问题解决中的价值。

在参加云计算与大数据技术实训课程过程中，我还学习了许多实用的技能和工具。

例如，我学会了如何使用Hadoop工具对大数据进行分布式存储和处理，这使得我在面对海量数据时能够高效地进行处理和分析。

此外，我还学习了云平台的搭建和管理技巧，学会了如何使用云服务进行弹性计算和存储，从而提高了应对不同规模数据处理需求的能力。

这些技能的学习让我在实际应用中更加得心应手，并为我解决实际问题提供了更多的选择和工具。

原创云计算与大数据课程论文引言云计算和大数据是当今信息技术领域的两个热门领域。

云计算技术是基于互联网的计算模式，通过虚拟化技术实现资源的共享和服务的按需交付，为用户提供高效、灵活和可扩展的计算服务。

而大数据技术是处理和分析海量、复杂、多样化的数据，从中挖掘出有价值的信息和知识。

本论文将探讨云计算与大数据在当代社会中的应用与发展。

云计算技术云计算在过去的几年中迅速发展，已经成为企业和组织的常用计算模式。

云计算技术具有以下几个主要特点：•资源共享：云计算平台可以集中管理和分配大量的计算、存储和网络资源，实现资源的共享和高效利用。

•按需交付：云计算平台可以根据用户的需求提供虚拟化的计算资源和服务，用户可以根据自己的需求弹性地扩展或缩减资源规模。

•可扩展性：云计算平台可以根据应用的需求，通过添加或删除服务器和存储设备来实现资源的扩展和收缩。

•可靠性：云计算平台通过冗余设计和分布式架构，可以提供高可用性和容错能力，确保用户的数据和服务不会丢失或中断。

•安全性：云计算平台采用多层次的安全防护措施，保护用户的数据和隐私不受未经授权的访问。

云计算技术在各个领域都有广泛的应用，包括企业的IT基础设施、软件开发和测试、在线存储和备份、在线办公和协作等。

云计算的应用使得企业可以更高效地利用计算资源，降低成本，提高灵活性和可扩展性。

大数据技术大数据技术是处理和分析海量数据的一种技术。

随着互联网的快速发展和应用，以及物联网、移动互联网、社交网络等新兴应用的兴起，每天产生的数据量呈爆炸式增长。

大数据技术通过高效的存储、处理和分析方法，帮助人们从海量数据中发现有价值的信息和知识。

大数据技术包括以下主要方面：•存储技术：大数据存储技术包括分布式文件系统、分布式数据库、NoSQL数据库等。

这些技术可以高效地存储和管理大量数据，并实现数据的高可用性和容错能力。

•处理技术：大数据处理技术包括批处理和实时处理两种方式。

批处理技术适用于处理离线数据，如MapReduce和Hadoop技术。

大数据技术专业的主要课程
大数据技术专业的课程通常涵盖了各种与大数据相关的知识和技能，主要课程包括但不限于以下几个方面：
1. 数据挖掘与机器学习，这门课程通常涵盖数据挖掘的基本概念、技术和算法，以及机器学习的原理和应用。

学生将学习如何从大数据中发现模式、趋势和规律，以及如何利用机器学习算法进行预测和分类。

2. 大数据管理与处理，这门课程主要介绍大数据的存储、管理和处理技术，包括Hadoop、Spark、NoSQL数据库等大数据处理平台和工具的原理和应用。

3. 数据可视化与分析，学生将学习如何利用各种数据可视化工具和技术，将大数据转化为可视化图表和报告，以便更直观地理解和分析数据。

4. 云计算与大数据，这门课程介绍了云计算平台在大数据处理和存储中的应用，包括云计算基础设施、服务模型，以及大数据在云环境下的部署和管理。

5. 大数据安全与隐私保护，学生将学习大数据安全的基本概念、安全策略和技术，以及大数据隐私保护的法律法规和技术手段。

6. 大数据项目实践，这门课程通常是以实际项目为背景，让学
生应用所学的大数据技术进行实际的数据分析和处理，培养学生的
实际操作能力和团队合作能力。

除了以上主要课程外，大数据技术专业还可能包括一些相关的
选修课程，如自然语言处理、分布式系统、数据仓库与数据湖等，
以满足学生在大数据领域不同方向的需求。

总的来说，大数据技术
专业的课程设置旨在让学生全面掌握大数据处理、分析和应用的理
论和实践技能，为他们未来的职业发展做好准备。

云计算与大数据技术教材
云计算与大数据技术是当今信息时代的核心领域，关于这个领域的教材有很多。

比如，《云计算技术与应用》介绍了云计算的基本概念、原理和应用场景，同时介绍了云计算的体系结构、基础设施服务、平台服务、软件服务、云存储等核心技术，以及虚拟化、容器技术、微服务架构等前沿技术。

《大数据技术原理与应用》则系统地介绍了大数据的基本概念、原理和应用场景，同时介绍了大数据处理的技术体系和相关技术，包括数据采集、数据存储、数据处理、数据分析和数据可视化等方面的核心技术。

此外。

还有《云计算与大数据技术应用》等教材，介绍了云计算和大数据的基本概念和原理，以及各种云计算和大数据应用的实践案例。

帮助读者全面了解和学握云计算和大数据应用开发的全过程。

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