下载文档原格式
大数据技术教学大纲大数据技术教学大纲随着信息时代的到来，大数据技术成为了当今社会发展的重要驱动力。
大数据技术的应用涵盖了各个领域，如商业、医疗、金融等，对于提高效率、优化决策和创新发展起到了重要作用。
因此，大数据技术的教学也变得尤为重要，以培养学生对大数据技术的理解和应用能力。
一、概述大数据技术教学的概述部分主要介绍大数据技术的基本概念和发展背景。
包括大数据的定义、特征、应用领域以及对社会经济发展的影响等内容。
通过概述部分的学习，学生可以了解大数据技术的重要性和广泛应用的现状，为后续的学习打下基础。
二、数据处理与分析数据处理与分析是大数据技术的核心内容之一。
在这一部分，学生将学习到大数据的采集、存储和处理等基本技术。
包括数据采集的方法与技术、大数据存储的架构与技术、数据清洗与预处理等内容。
同时，还需要学习数据分析的基本方法和工具，如数据挖掘、机器学习等。
通过这一部分的学习，学生可以掌握大数据处理与分析的基本技能，为后续的应用打下基础。
三、大数据应用大数据技术的应用广泛，本部分将重点介绍大数据在不同领域的应用案例。
如大数据在商业领域的应用、大数据在医疗领域的应用、大数据在金融领域的应用等。
通过学习这些应用案例，学生可以了解到大数据技术在实际场景中的应用方式和效果，培养学生的创新思维和解决问题的能力。
四、大数据安全与隐私保护大数据技术的应用不可避免地涉及到数据安全和隐私保护的问题。
本部分将介绍大数据安全与隐私保护的基本概念和技术。
包括数据安全的威胁与防护、隐私保护的方法与技术等内容。
通过学习这一部分，学生可以了解到大数据安全与隐私保护的重要性，并学习到相应的技术手段和方法。
五、大数据伦理与法律大数据技术的应用也带来了一系列的伦理和法律问题。
本部分将介绍大数据伦理和法律的基本原则和规范。
包括数据伦理的基本原则、大数据的道德问题、大数据法律法规等内容。
通过学习这一部分，学生可以了解到大数据应用中的伦理和法律问题，并培养学生的伦理意识和法律素养。
可编辑修改精选全文完整版《数据库技术及应用》课程教学大纲一、课程简介本课程是计算机类专业必修的专业课程。
关系数据库是当今数据库技术的主流，本课程以关系数据库为核心，全面概述了数据库系统的基本概念、基本原理和基本技术。
内容覆盖了数据管理技术的进展和特点、数据库系统的组成、数据库的三级模式结构、数据模型的组成和分类、关系模型、SQL语言（含数据库完整性的实现）、索引和视图、数据库安全性、事务的并发控制和恢复、规范化设计理论、ER模型和数据库设计等。
面对21世纪互联网应用所产生的海量数据和巨大点击量，关系型数据库技术显得有些力不从心，这助推了更注重大数据存储和高并发交互响应的NoSQL数据库技术的诞生。
本课程概要介绍NoSQL数据库技术的概念与特点、存储模式、基本操作和应用场景。
数据库技术是信息处理技术中的核心和关键技术，也是一切信息系统的基础。
本课程采用基本理论与实际应用相结合的原则，在注重理论性、系统性和科学性的同时，结合目前最流行的数据库管理系统（SQL Server 2014和MongoDB）对照讲述数据库的基本技术与应用。
通过Python数据处理技术的学习，训练运用数据库技术解决实际应用问题的知识、素质和能力，为后继课程的学习和今后的工作奠定重要基础。
二、课程目标1、掌握数据库技术的基本概念、原理、方法和技术；2、掌握SQL语言查询和编程的基本技术，具备SQL语言编程能力；3、掌握一个典型的RDBMS（如SQL Server）数据库安全性管理、事务并发控制以及数据库备份和恢复的基本技能；4、掌握关系数据库规范化设计理论和ER模型基本方法，具备独立思考设计数据库的能力；5、初步掌握使用Python语言连接SQL Server数据库的方法，培养学生应用数据库技术解决实际问题的思维方法与基本能力；6、初步掌握自主学习方法，能够阅读并理解数据库相关文献，不断拓展知识面，更新知识结构，从而了解数据库技术的最新发展。
《大数据》课程教学大纲课程编号：04224课程名称：大数据英文名称：Big Data课程类型：学科选修课课程要求：选修学时/学分：32/2 （讲课学时：28上机学时：4）适用专业：智能科学与技术一、课程性质与任务大数据分析是智能科学与技术、计算机科学技术等专业的一门学科选修课，该课程涉及各类常用的挖掘与分析方法，提供了从数据准备到统计分析、关联规则建立及集成学习等整个数据分析过程的内容。
本课程全面地介绍了大数据处理相关的基本概念和原理，着重讲述了介绍数据挖掘、分析相关的理论、方法及实现工具。
本课程在教学内容方面着重基本知识、基本理论和基本设计方法的讲解；在培养实践能力方面着重数据分析的基本训练，为学生今后从事大数据的研究与预测打下坚实的基础。
（本课程可支撑毕业要求中的3.3, 7.2, 10.1, 12.2）二、课程与其他课程的联系本课程的先修课程为人工智能基础、机器学习等专业基础课程。
通过对人工智能基础的学习能够掌握智能的算法和搜索技术，通过对机器学习能够了解数据的分类、过滤等方法。
这些先修课程为本课程的讲授打下了基础。
本课程的后续课程包括智能机器人、模式识别等。
通过本课程可为后续课程提供理论与方法实践基础。
三、课程教学目标1.考虑社会、健康、安全、法律、文化以及环境等因素，设计一个能实现预期功能的硬件或软件系统，进行仿真研究或开发出系统原型或实物（支撑毕业要求中的3.3）；2.能够评价智能系统工程实践对环境、社会可持续发展的影响（支撑毕业要求中的7.2）；3.将大数据技术作为重点，以应用为目的，全面介绍大数据的数据挖掘与预测方法。
使学生既能对大数据处理技术有一个全景的把握，又能深入理解和使用大数据进行决策。
4.有不断学习和适应智能科学与技术发展的能力（支撑毕业要求中的12.2）5.了解大数据挖掘与预测分析学科的前沿和最新发展动向，具有跟踪学科发展前沿的意识和文献检索基本技能。
（支撑毕业要求中的10.1）四、教学内容、基本要求与学时分配五、其他教学环节（课外教学环节、要求、目标）大作业：1.对数据挖掘的认识。
大数据教学大纲随着科技的快速发展和互联网的普及，大数据已经成为当今社会中一个重要的领域。
大数据的涌现对企业、政府和个人都带来了许多机遇和挑战。
为了适应这个时代变化的需求，大数据教育应该成为教育体系的一部分。
本文将就大数据教学大纲进行详细介绍，以期给相关教育机构提供一些建议和灵感。
第一部分：导论1.1 大数据的定义和概念- 介绍大数据的基本概念，包括数据类型、数据来源和数据特征等。
1.2 大数据的应用领域- 介绍大数据在商业、医疗、金融等领域的应用案例。
1.3 大数据的价值和意义- 探讨大数据对决策制定、资源规划和业务发展的重要性。
第二部分：技术基础2.1 数据采集和处理技术- 介绍数据采集的方法，如传感器、网络爬虫和人工采集等，并讨论数据清洗和预处理的技术。
2.2 大数据存储与管理- 探讨分布式文件系统、NoSQL数据库和云存储等技术，以及其在大数据存储与管理方面的应用。
2.3 大数据分析与挖掘- 介绍大数据分析的基本方法，如数据挖掘、机器学习和统计分析等，并重点讨论大数据分析的挑战和解决方案。
第三部分：应用案例3.1 商业智能- 分析大数据在市场营销、销售预测和客户关系管理等方面的应用案例。
3.2 医疗健康- 探讨大数据在疾病预测、个性化治疗和医疗资源分配等方面的应用案例。
3.3 城市规划- 介绍大数据在交通流量控制、垃圾处理和资源配置等方面的应用案例。
第四部分：教学方法与评估4.1 教学方法- 探讨大数据教学的教学方法，如案例研究、实践项目和小组合作等，以培养学生的实际应用能力。
4.2 评估方法- 提出大数据教学评估的准则和标准，包括理论考试、实验报告和项目评估等。
第五部分：资源支持5.1 教材和参考书籍- 推荐一些经典的大数据教材和参考书籍，以供教师和学生备用。
5.2 实验室和设备支持- 提供一些必要的实验室设备和软件工具，以支持学生的大数据实践操作。
结语通过本大纲，希望大数据教学能够引导学生了解大数据的基本概念、技术和应用。
《Hadoop大数据技术与应用》课程教学大纲
【课程名称】HadoOP大数据技术与应用
【课程类型】专业必修课
【授课对象】大数据技术与应用、云计算技术与应用专业、人工智能技术专业高职，二年级学生【学时学分】周学时4,64学时，6学分
【课程概况】
《Hadoop大数据技术与应用》课程是大数据技术与应用、云计算技术与应用专业必修课，是计算机基础理论与应用实践相结合的课程，也是大数据专业的高核心课程，它担负着系统、全面地理解大数据，提高大数据应用技能的重任。
本课程的先修课为《大数据技术概论》、《编程基础》、《1inux操作系统》、《数据库设计与实现》等课程，要求学生掌握HadOOP生态系统的框架组件，操作方法。
［课程目标］
通过本课程的学习，让学生接触并了解HadOOP生态系统各组件的原理和使用方法，使学生具有Had。
P相关技术，具备大数据开发的基本技能，并具有较强的分析问题和解决问题的能力，为将来从事大数据相关领域的工作打下坚实的基础。
【课程内容及学时分布】
【使用教材及教学参考书】
使用教材：《Hadoop生态系统及开发》，邓永生、刘铭皓等主编，西安电子
科技大学出版社,2023年
大纲执笔人：
大纲审定人：
年月日。
大数据教学大纲
一、前言
随着互联网的快速发展和信息化时代的到来，大数据作为一项新的
技术革新，引起了越来越多的关注。
为了更好地推进大数据教学工作，完善大数据人才培养的体系，本文编写了大数据教学大纲，以期能够
为广大师生提供指导和帮助。
二、大数据教学的概述
1.1 大数据概念
1.2 大数据技术特征
1.3 大数据的应用领域
1.4 大数据行业趋势
三、大数据教学的目标和任务
2.1 培养学生大数据思维方式
2.2 提高学生的大数据技能
2.3 培养学生的团队协作能力
四、大数据教学的课程设置与教学方法
3.1 大数据课程设置
3.2 大数据教学方法
3.3 大数据实验室建设
五、大数据教学的评估与质量保证
4.1 大数据教学评估
4.2 大数据教学质量保证
六、大数据教学的实践与应用
5.1 大数据竞赛与实践
5.2 大数据与企业合作
七、结语
综上所述，大数据教学大纲旨在通过制定更为系统的教学目标、教学内容、教学方法和质量监控制度，来促进大学生的大数据技能与实际应用能力的提升，培养大规模数据处理和分析方面的专业人才，满足现代互联网+时代对高级人才的需求。
![《大数据技术及应用》教学大纲[3页]](https://uimg.taocdn.com/8dd310c83968011ca20091d9.webp)
《大数据挖掘及应用》课程教学大纲一、课程基本情况表1 课程基本情况表二、课程简介(中英文版)《大数据挖掘及应用》是计算机科学与技术院智能科学技术的必修课，是掌握数据分析能力的一门重要基础课程。
本课程首先讲授了数据分析的基本知识概念、数据分析预处理的手段，接着从数据分析方法的角度，介绍了数据挖掘关联分析、分类以及聚类三大类算法的基本知识、必要理论基础以及一些经典的数据挖掘算法。
通过对本门课程的学习,学生能够系统地获得数据分析方法的基本概念和理论技术，掌握关联规则分析、分类和聚类等数据挖掘算法,从而使学生学会利用数据预处理和数据挖掘的技术去分析和解决不同行业应用领域中对数据进行处理和获取知识的问题，对培养学生形成良好的计算机科学技术和人工智能领域知识的运用能力有很大的帮助。
《大数据挖掘及应用》是计算机科学与技术学院智能科学与技术专业的必修课，是培养学生具备数据分析能力的重要专业课程。
本课程教学内容涵盖了数据分析从特征提取，特征工程直至模型构建和可视化的全流程。
具体包括数据分析的基本知识概念，各种不同数据分析预处理的手段，以及不同类型的经典数据分析方法，如数据分析的关联分析、无标签分析以及有标签分析三大类算法的基本知识和理论原理。
和实际工程应用中的数据仓库基础知识介绍。
三、课程目标通过本课程的学习,使学生系统地获得数据挖掘基本知识和基本理论；本课程重点学习关联规则挖掘算法、分类和聚类算法，并注重培养学生熟练的编程能力和较强的抽象思维能力﹑逻辑推理能力﹑以及从海量数据中挖掘知识的能力，有助于学生能够利用相关算法去分析法和解决一些实际问题,为学习后续课程和进一步增强计算机编程能力奠定必要的算法基础.课程目标对应的学生知识和能力要求如下：课程目标1: 掌握数据挖掘基本概念和数据预处理知识（支撑毕业要求2.2）课程目标2:掌握关联规则分析、分类分析、聚类分析、深度学习中的经典算法，熟悉算法原理和理论基础（支撑毕业要求3.2）课程目标3: 掌握关联规则分析、分类分析、聚类分析、深度学习中的实验评价指标（支撑毕业要求4.2）课程目标4：熟悉分布式与并行计算基本概念及技术知识，能够对各类数据分析算法进行综合运用，具备分析和解决复杂工程实际问题的能力（支撑毕业要求5.3）课程目标5：通过撰写报告和口头表达，具有良好的沟通交流能力（支撑毕业要求10.1）四、“立德树人”育人内涵结合数据挖掘课程的相关教学内容，通过对数据分析算法与应用技术的讲授、课程大作业、前沿技术探讨等教学组织形式，在培养学生的创新意识和复杂工程问题解决能力的同时，培养学生的辩证思维、人工智能伦理和法律意识，以及求真务实精益求精的专业精神，踏实严谨的科学素养和理论联系实际的学习与创新方法，引导学生认识到新一代人工智能技术变革带来的机遇与挑战，爱党爱国，自觉践行社会主义核心价值观，坚定理想信念，勇担时代使命。
大数据技术原理与应用教学大纲一、课程介绍本课程主要介绍大数据技术的基本原理和常见应用。
学生将通过本课程掌握大数据处理的基本方法与技术，了解大数据在不同领域的应用案例，并能够使用相关工具和技术进行大数据处理和分析。
二、课程目标1.理解大数据的基本概念、背景和发展趋势。
2.掌握大数据处理的基本方法和技术，包括数据获取、存储、处理、分析和可视化等。
3.了解大数据在不同领域的应用案例，包括商业、金融、医疗、社交网络、智能交通等。
4. 学习使用大数据处理和分析的相关工具和技术，如Hadoop、Spark、SQL、Python等。
三、教学内容1.大数据概述1.1大数据定义和特点1.2大数据的发展背景和趋势2.大数据处理方法2.1数据获取与清洗2.2数据存储与管理2.3数据处理与分析2.4数据可视化与展示3.大数据应用案例3.1商业与金融领域的大数据应用3.2医疗与健康领域的大数据应用3.3社交网络与推荐系统的大数据应用3.4智能交通与城市管理的大数据应用4.大数据处理与分析工具与技术4.1 Hadoop与MapReduce4.2 Spark与分布式计算4.3SQL与关系型数据库4.4 Python与数据分析5.大数据安全与隐私保护5.1大数据安全的挑战与问题5.2大数据隐私保护的方法与技术四、教学方法1.理论课讲授：通过课堂讲解，介绍大数据的基本理论知识和相关技术。
2.实验操作：通过实验操作，学生亲自使用大数据处理和分析工具，加深对大数据技术的理解和掌握。
3.案例研究：通过实际的大数据应用案例，引导学生分析和解决实际问题，提高实际应用能力。
五、考核方式1.平时成绩（包括参与讨论、实验报告等）占40%。
2.期末考试占60%。
六、教材与参考资料教材：1.《大数据导论》，王磊著，清华大学出版社。
2. 《Hadoop权威指南》，Tom White著，人民邮电出版社。
参考资料：1. 《Spark快速大数据分析》2. 《Python数据分析实战》3.《数据孤岛》4.《深入理解计算机系统》七、教学进度安排第一周：课程介绍、大数据概述第二周：数据获取与清洗第三周：数据存储与管理第四周：数据处理与分析第五周：数据可视化与展示第六周：商业与金融领域的大数据应用第七周：医疗与健康领域的大数据应用第八周：社交网络与推荐系统的大数据应用第九周：智能交通与城市管理的大数据应用第十周：Hadoop与MapReduce第十一周：Spark与分布式计算第十二周：SQL与关系型数据库第十三周：Python与数据分析第十四周：大数据安全与隐私保护第十五周：复习备考以上为《大数据技术原理与应用教学大纲》的大致内容，主要涵盖了大数据的基本概念、处理方法和应用领域，以及相关工具和技术的学习。
大数据技术原理与应用课程教学大纲课程名称：大数据技术原理与应用课程类型：专业选修课课程学时：60学时课程教学目标：本课程旨在介绍大数据技术的原理和应用，使学生了解大数据技术的基本概念、关键技术和应用场景，并具备基本的大数据技术分析和应用能力。
通过本课程的学习，学生将能够掌握大数据技术的基本原理、企业级大数据技术体系结构、大数据分析方法和工具、大数据应用案例等知识，为学生未来从事大数据相关职业提供良好的基础。
授课内容和教学安排：第一章：大数据技术概述1.1 大数据技术的定义和特点1.2 大数据对社会和企业的影响1.3 大数据技术的发展历程1.4 大数据技术体系结构和组成部分第二章：大数据存储和处理技术2.1 大数据存储技术概述2.2 关系型数据库和NoSQL数据库2.3 Hadoop分布式文件系统2.4 大数据处理技术概述2.5 大数据处理框架：Hadoop MapReduce第三章：大数据挖掘和分析技术3.1 数据挖掘概述3.2 数据预处理和特征选择3.3 分类和聚类算法3.4 关联规则挖掘和推荐系统3.5 大数据分析工具概述：Spark、Flink等第四章：大数据应用实践4.1 电商大数据分析实践4.2 社交媒体数据分析实践4.3 金融数据分析实践4.4 健康医疗数据分析实践第五章：大数据技术发展趋势和展望5.1 大数据技术的发展趋势5.2 大数据技术在人工智能和物联网中的应用5.3 大数据伦理和安全问题教学方法：本课程采用多种教学方法，包括理论讲解、实例分析、案例研究和实践操作等。
通过理论讲解，学生将了解大数据技术的基本概念和原理；通过实例分析，学生将掌握大数据技术在实际场景中的应用方法；通过案例研究，学生将学会分析和解决大数据相关问题；通过实践操作，学生将运用所学知识完成大数据分析任务。
同时，教师将引导学生参与小组讨论和项目实践，促进学生的合作能力和创新思维。
评估方式：本课程的评估方式包括平时成绩和期末考试成绩两部分。
《Hadoop大数据技术原理与应用》课程教学大纲课程编号：3250578学分：4学分学时：72学时（其中：讲课学时36上机学时：36）先修课程：《Linux基础》、《关系数据库基础》、《程序设计基础》、《Java面向对象编程》后续课程：Spark,《Python编程基础》、《Python数据分析与应用》适用专业：大数据应用技术一、课程的性质与目标《大数据应用开发》本课程是软件技术专业核心课程，大数据技术入门课程。
通过学习课程使得学生掌握大数据分析的主要思想和基本步骤，并通过编程练习和典型应用实例加深了解；同时对Hadoop平台应用与开发的一般理论有所了解，如分布式数据收集、分布式数据存储、分布式数据计算、分布式数据展示。
开设本学科的目的是让学生掌握如何使用大数据分析技术解决特定业务领域的问题。
完成本课程学习后能够熟练的应用大数据技术解决企业中的实际生产问题。
二、教学条件要求操作系统：CenterOSHadoop版本：Hadoop2.7.4开发工具：Eclipse三、课程的主要内容及基本要求第I章初识Hadoop第3章HDFS分布式文件系统本课程为考试课程，期末考试采用百分制的闭卷考试模式。
学生的考试成绩由平时成绩（30%）和期末考试（70%）组成，其中，平时成绩包括出勤（5%）、作业（5%）、上机成绩（20%）o六、选用教材和主要参考书本大纲是参考教材《Hadoop大数据技术原理与应用》所设计的。
七、大纲说明本课程的授课模式为：课堂授课+上机，其中，课堂主要采用多媒体的方式进行授课，并且会通过测试题阶段测试学生的掌握程度；上机主要是编写程序，要求学生动手完成指定的程序设计或验证。
《大数据技术与应用》教学大纲一、课程基本信息1.课程代码：211226002.课程中文名称：大数据技术与应用课程英文名称：Technologies and Applications of Big Data3.面向对象：信息工程学院软件工程系三年级学生4.开课学院(课部)、系(中心、室)：信息工程学院软件工程系5.总学时数：40讲课学时数：24,实验学时数：166.学分数：2.57.授课语种：中文，考试语种：中文8.教材：待定二、课程内容简介课程将系统讲授大数据的基本概念、大数据处理架构Hadoop、分布式文件系统HDFS、分布式数据库HBase、NoSQL数据库、云数据库、分布式并行编程模型MapReduce,流计算、图计算、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。
三' 课程的地位、作用和教学目标专业选修课，大数据技术入门课程，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、说明基本原理、引导初级实践、了解相关应用”为原那么，为学生在大数据领域“深耕细作”奠定基础、指明方向。
在Hadoop、HDFS> HBase和MapReduce等重要章节，安排了入门级的实践操作，让学生更好地学习和掌握大数据关键技术。
四'与本课程相联系的其他课程先修课程：数据库系统概论、计算机高级语言程序设计五' 教学基本要求(1)能够建立对大数据知识体系的轮廓性认识，了解大数据开展历程、基本概念、主要影响、应用领域、关键技术、计算模式和产业开展，并了解云计算、物联网的概念及其与大数据之间的紧密关系；(2)能够了解Hadoop的开展历史、重要特性和应用现状，Hadoop工程结构及其各个组件, 并熟练掌握Hadoop平台的安装和使用方法；(3)能够了解分布式文件系统的基本概念、结构和设计需求，掌握Hadoop分布式文件系统HDFS的重要概念、体系结构、存储原理和读写过程，并熟练掌握分布式文件系统HDFS 的使用方法；(4)能够了解分布式数据库HBase的访问接口、数据模型、实现原理和运行机制，并熟练掌握HBase的使用方法；（5）能够了解NoSQL数据库与传统的关系数据库的差异、NoSQL数据库的四大类型以及NoSQL数据库的三大基石；基本掌握Redis、MongoDB等NoSQL数据库的使用方法；（6）能够了解云数据库的概念、基本原理和代表性产品的使用方法；（7）能够熟练掌握分布式编程框架MapReduce的基本原理和编程方法；（8）能够了解流计算与批处理的区别，以及流计算的基本原理；（9）能够了解图计算的基本原理；（10）能够了解数据可视化的概念和相关工具；（11）能够了解大数据在互联网等领域的典型应用。
大数据技术原理与应用教学大纲课程概述入门级大数据课程，适合初学者，完备的课程在线服务体系，可以帮助初学者实现“零基础”学习大数据课程。
课程采用厦门大学林子雨老师编著的国内高校第一本系统性介绍大数据知识专业教材《大数据技术原理与应用》。
课程紧紧围绕“构建知识体系、阐明基本原理、引导初级实践、了解相关应用”的指导思想，对大数据知识体系进行系统梳理，做到“有序组织、去粗取精、由浅入深、渐次展开”。
课程由国内高校知名大数据教师厦门大学林子雨副教授主讲。
授课目标课程的定位是入门级课程，本课程的目标是为学生搭建起通向“大数据知识空间”的桥梁和纽带。
本课程将系统梳理总结大数据相关技术，介绍大数据技术的基本原理和大数据主要应用，帮助学生形成对大数据知识体系及其应用领域的轮廓性认识，为学生在大数据领域“深耕细作”奠定基础、指明方向。
课程大纲第1讲大数据概述1.1 大数据时代1.2 大数据概念和影响1.3 大数据的应用1.4 大数据的关键技术1.5 大数据与云计算、物联网本讲配套讲义PPT-第1讲-大数据概述第1讲大数据概述章节单元测验第2讲大数据处理架构Hadoop本讲实验答疑-第2讲-大数据处理架构Hadoop2.1 概述2.2 Hadoop项目结构2.3 Hadoop的安装与使用2.4 Hadoop集群的部署和使用本讲配套讲义PPT-第2讲-大数据处理架构Hadoop 大数据处理架构Hadoop单元测验第3讲分布式文件系统HDFS3.1 分布式文件系统HDFS简介3.2 HDFS相关概念3.3 HDFS体系结构3.4 HDFS存储原理3.5 HDFS数据读写过程3.6 HDFS编程实践本讲配套讲义PPT-第3讲-分布式文件系统HDFS 分布式文件系统HDFS单元测验第4讲分布式数据库HBase4.1 HBase简介4.2 HBase数据模型4.3 HBase的实现原理4.4 HBase运行机制4.5 HBase应用方案4.6 HBase安装配置和常用Shell命令4.7 HBase常用Java API及应用实例本讲配套讲义PPT-第4讲-分布式数据库HBase 分布式数据库HBase单元测验第5讲NoSQL数据库5.1 NoSQL概述5.2 NoSQL与关系数据库的比较5.3 NoSQL的四大类型5.4 NoSQL的三大基石5.5 从NoSQL到NewSQL数据库5.6 文档数据库MongoDB本讲配套讲义PPT-第5讲-NoSQL数据库NoSQL数据库单元测验第6讲云数据库6.1 云数据库概述6.2 云数据库产品6.3 云数据库系统架构6.4 Amazon AWS和云数据库6.5 微软云数据库SQL Azure6.6 云数据库实践本讲配套讲义PPT-第6讲-云数据库云数据库单元测验第7讲MapReduce7.1 MapReduce概述7.2 MapReduce的体系结构7.3 MapReduce工作流程7.4 Shuffle过程原理7.5 MapReduce应用程序执行过程7.6 实例分析：WordCount7.7 MapReduce的具体应用7.8 MapReduce编程实践本讲配套讲义PPT-第7讲-MapReduce MapReduce单元测验第8讲Hadoop再探讨8.1 Hadoop的优化与发展8.2 HDFS2.0的新特性8.3 新一代资源管理调度框架YARN8.4 Hadoop生态系统中具有代表性的功能组件本讲配套讲义PPT-第9讲-Hadoop再探讨Hadoop再探讨单元测验第9讲数据仓库Hive9.1 数据仓库概念9.2 Hive简介9.3 SQL转换成MapReduce作业的原理9.4 Impala9.5 Hive编程实践本讲配套讲义PPT-第9讲-数据仓库Hive数据仓库Hive单元测验第10讲Spark10.1 Spark概述10.2 Spark生态系统10.3 Spark运行架构10.4 Spark SQL10.5 Spark的部署和应用方式10.6 Spark编程实践本讲配套讲义PPT-第10讲-SparkSpark单元测验第11讲流计算11.1 流计算概述11.2 流计算处理流程11.3 流计算的应用11.4 开源流计算框架Storm11.5 Spark Streaming、Samza以及三种流计算框架的比较11.6 Storm编程实践本讲配套讲义PPT-第11讲-流计算流计算单元测验第12讲Flink12.1Flink简介12.2为什么选择Flink12.3Flink应用场景12.4Flink技术栈、体系架构和编程模型12.5 Flink的安装与编程实践本讲配套讲义PPT-第12讲-FlinkFlink单元测验第13讲图计算13.1 图计算简介13.2 Pregel简介13.3 Pregel图计算模型13.4 Pregel的C++ API13.5 Pregel的体系结构13.6 Pregel的应用实例——单源最短路径13.7 Hama的安装和使用本讲配套讲义PPT-第13讲-图计算图计算单元测验第14讲大数据在不同领域的应用14.1 大数据应用概览14.2 推荐系统14.3 大数据在智能医疗和智能物流领域运用本讲配套讲义PPT-第14讲-大数据在不同领域的应用大数据在不同领域的应用单元测验预备知识面向对象编程（比如Java）、数据库、操作系统参考资料林子雨.大数据技术原理与应用（第3版），人民邮电出版社，2020年9月（教材官网）。
二、课程的性质、目的和任务《大数据技术及应用》是计算机相关专业大学本科生及研究生选修的一门专业课程，通过本课程学习，使学生能较系统地掌握大数据的基本知识、原理和方法，初步具备大数据的应用、开发的能力，为从事大数据分析、建模、可视化奠定基础。
目的是让学生了解并掌握四个领域即大数据系统的起源及系统特征；大数据系统的架构设计及功能目标设计；大数据系统程序开发；企业大数据案例分析的内容，同时利用真机实验环节以及大数据实训一体机来提升学生对大数据开发的实践能力；本课程重点让学生掌握三个方面的内容：（1）基础篇：主要包括HDFS使用操作、MapReduce开发；、HBase数据库的开发；（2）核心篇：YARN架构、Spark集群计算、Spark机器学习、Hive数据仓库开发；（3）应用篇：医药大数据案例分析。
三、课程教学目标（一）总体目标掌握大数据分析的基本理论、技术，了解大数据分析的典型应用场景、掌握如何分析数据、解决问题、完成相关研究的方法，具有创新和独立思意识。
（二）具体目标通过本课程的学习，学生应达到如下目标：1．知识与技能（1）了解大数据平台搭建的步骤，掌握大数据的存储、分析的原理；（2）了解大数据分析的典型应用场景，例如文本挖掘、Web广告、聚类、推荐系统、Web链接分析、社交网络大数据分析、频繁项集；（3）理解大数据分析和挖掘的基本理论技术；（4）能获取、处理、分析和应用大数据资源。
2．过程与方法（1）经过对大数据领域的探索，学会用大数据思维认识、分析和解决问题。
3．情感与态度（1）通过探究活动，养成认真严谨的学习态度；（2）通过师生、生生互动交流，体验大数据的价值和魅力。
四、教学内容及教学基本要求第一章大数据概述（一）教学目的通过本章的学习掌握大数据基本概念，理解大数据的处理流程，了解大数据在行业中的应用和未来趋势。
（二）教学要求1、解释大数据基本概念；2、分析大数据的分析处理流程；3、知道大数据技术应用场景和前景。
（三）教学内容第一节大数据的概述知识要点：大数据的定义和特征。
第二节大数据分析的过程、技术及工具知识要点：大数据的采集、存储方式、分析技术、展示及应用。
第三节大数据的价值和影响知识要点：大数据在各行各业的重大价值、挑战与风险。
第四节大数据的应用知识要点：电商、医疗、教育、金融、农业、旅游、气象大数据的应用。
第五节大数据的处理流程知识要点：大数据处理流程的4个阶段——数据采集、数据处理与集成、数据分析和数据解释。
第六节大数据成为人工智能产业的燃料知识要点：人工智能与大数据的关系。
第七节大数据技术的发展前景知识要点：大数据技术不断发展，出现更多的应用项目。
（四）教学重点与难点1．教学重点：大数据的基本概念。
2．教学难点：大数据分析处理的流程。
第二章大数据集群系统基础（一）教学目的能分析大数据集群，阐明其基本原理；在虚拟化计算机系统中安装CentOS 7操作系统，通过SecureCRT/Xshell访问CentOS 7操作系统，以三台节点机搭建大数据集群环境。
（二）教学要求1.掌握虚拟机软件VMware Workstation 10 及以上和终端仿真程序SecureCRT/Xshell的下载、安装和使用方法；2.掌握VMware Workstation 10中安装CentOS 7的方法；3.理解大数据集群相关组成和技术，部署大数据集群。
（三）教学内容第一节大数据集群系统概述知识要点：集群概念、分类、目的。
第二节Linux操作系统知识要点：Linux概念、特点、基本使用操作。
第三节虚拟化技术知识要点：虚拟化技术概念、原理、常用软件、优缺点。
第四节CentOS大数据集群系统的组成知识要点：CentOS概念、CentOS集群系统拓扑图。
第五节大数据集群技术的架构知识要点：大数据集群的构架组成——硬件资源层、OS层、基础设施管理层、文件系统层、资源管理和大数据集群层、大数据应用层。
第六节操作实践：大数据集群的部署知识要点：集群规划、网络配置、安全配置、时间同步、SSH登录。
（四）教学重点与难点1．教学重点：VMwareWorkstation、CentOS 7、SecureCRT的安装和使用。
2．教学难点：大数据集群的部署。
第三章Hadoop分布式系统（一）教学目的Hadoop的使用需要搭建一个完整的分布式系统，在理解Hadoop工作原理的基础上配置和运行Hadoop。
（二）教学要求1.说明Hadoop的运行原理。
2.掌握Hadoop环境的安装与配置。
（三）教学内容第一节Hadoop概述知识要点：Hadoop概念、发展、原理及运行机制。
第二节Hadoop相关技术及生态系统知识要点：构成Hadoop生态系统的相关技术。
第三节操作实践：Hadoop安装与配置知识要点：JDK安装、Hadoop安装、Hadoop运行、浏览Hadoop页面。
（四）教学重点与难点1．教学重点：Hadoop安装过程中hadoop-env.sh、yarn-env.sh、slaves、core-site.xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml、yarn-site.xml文件的配置。
2．教学难点：Hadoop安装过程中参数的配置。
第四章 HDFS分布式文件系统（一）教学目的Hadoop采用分布式HDFS，通过本章学习掌握HDFS的基本原理，掌握HDFS 相关的操作命令，并能够应用Java对HDFS进行编程。
（二）教学要求1．了解HDFS的特点、架构、数据读取过程、数据写入过程。
2. 掌握HDFS操作。
（三）教学内容第一节HDFS知识要点：HDFS设计前提和设计目标、Namenode和Datanode、文件系统的名字空间、数据复制、HDFS读写流程。
第二节HDFS操作实践知识要点：HDFSShell、HDFS JavaAPI、Eclipse 开发环境、综合实例。
（四）教学重点与难点1．教学重点：HDFS的原理、数据读写的原理。
2．教学难点:HDFS综合实例。
第五章分布式计算系统—MapReduce及其应用实例（一）教学目的Hadoop采用分布式计算系统MapReduce，通过本章的学习，掌握MapReduce 的基本原理、架构以及工作机制，并且掌握MapReduce的编程操作，从而运用到实处。
（二）教学要求1.分析MapReduce的基本原理、架构以及工作机制；2.操作MapReduce WordCount编程和MapReduce倒排索引编程，实现其应用。
（三）教学内容第一节MapReduce简介知识要点：MapReduce架构、原理、工作机制。
第二节MapReduce操作实践知识要点：MapReduceWordCount编程实例、MapReduce倒排索引编程实例。
（四）教学重点与难点1.教学重点：MapReduce的基本原理、架构以及工作机制等知识内容。
2.教学难点：MapReduce WordCount编程实例；MapReduce倒排索引编程实例第六章HBase分布式数据库应用（一）教学目的Hbase是一个分布式的、面向列的开源数据库，通过本章的学习了解Hbase 的构建与组件并掌握Hbase的安装部署、综合操作。
（二）教学要求1.了解Hbase的数据模型、构架与组件。
2.实践Hbase表操作编程、HBase过滤查询编程实例。
（三）教学内容第一节HBase简介知识要点：HBase原理、构架与组件、存储。
第二节 HBase集群部署知识要点：HBase参数配置、运行与测试。
常用命令，如创建表，对表的内容进行删除、插入内容等处理。
第三节 HBase Shell操作命令知识要点：general操作、namespace操作、DDL操作、DML操作、授权。
第四节 HBase过滤器知识要点：过滤器筛选数据。
第五节 HBase编程知识要点：HBase表操作编程、HBase过滤查询编程。
（四）教学重点与难点1.教学重点：HBASE操作、过滤。
2.教学难点：HBASE表操作编程实例、HBase过滤查询编程实例。
第七章YARN资源分配（一）教学目的Hadoop采用资源分配系统YARN，通过本章的学习掌握YARN的基本原理、基本架构以及应用场景。
（二）教学要求1.通过统一资源管理和调度平台引例，对YARN有一个大概的了解；2.分析YARN的基本原理、架构等知识；3.操作YARN Shell实例。
（三）教学内容第一节统一资源管理和调度平台引例知识要点：了解统一资源管理和调度平台的作用。
第二节YARN简介知识要点：YARN架构、工作流程、优势。
第三节操作实践：YARN Shell实例知识要点：YARN Shell实例的命令使用。
（四）教学重点与难点1.教学重点：YARN的基本原理、架构及其工作流程。
2.教学难点：YARN Shell应用第八章Spark集群计算（一）教学目的通过本章的学习，能够领会Spark的基本原理、架构以及相关应用，掌握Spark的核心RDD的相关编程原理及其操作。
（二）教学要求1.领会Spark的原理、基本架构以及RDD等知识内容；2.实践Spark RDD 编程操作以及相关算法实例。
（三）教学内容第一节Spark简介知识要点：Spark生态系统、架构。
第二节Spark RDD知识要点：RDDs依赖关系、作业调度、内存管理、检查点支持。
第三节Spark集群部署及应用案例知识要点：Spark集群安装，特别是相关参数的部署和设置等以及经典的Spark算法实例。
（四）教学重点与难点1.教学重点：Spark的基本原理，框架设计以及RDD工作流程。
2.教学难点：Spark编程应用，Spark算法实现。
第九章 Spark机器学习（一）教学目的通过本章的学习，能够掌握Spark MLlib的数据类型和常用API，以及几个机器学习分类算法及编程应用实例。
（二）教学要求1.了解机器学习概念与步骤2.理解Spark MLlib数据类型与API功能；3.实践Spark MLlib编程操作以及Spark MLlib 在分类方面的应用。
（三）教学内容第一节机器学习概述知识要点：机器学习发展、步骤。
第二节SparkMLlib概述知识要点：数据类型和基本统计API的使用。
第三节Spark实例知识要点：经典的Spark分类算法原理讲解与实现。
（四）教学重点与难点1.教学重点：Spark的基本原理，框架设计以及工作流程，Spark集群安装步骤。
2.教学难点：实现Spark分类算法。
第十章 Hive数据仓库应用（一）教学目的Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，通过本章的学习掌握Hive集群的安装与部署，掌握Hive语句的操作及对数据的处理。
（二）教学要求1、解释Hive的工作原理及构架，进行Hive的安装配置。
