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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:课程性质:必修
总学时:44(实验12学时)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
学 分:2.5
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
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)
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)
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
了解云计算的意义,了解云服务的定义和分类;
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;
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;
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
了解云计算与大数据;
了解云计算与物联网;
掌握一致性哈希算法;
了解关系型数据库和非关系型数据库;
了解集群高速通信标准InfiniBand;
理解云计算大数据集群的自组织特性。
第3章虚拟化技术
了解虚拟化技术的发展、优势和劣势及其分类;
掌握VirtualBox,了解VMwareWorkstation和KVM等常见虚拟化软件;
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
了解集群系统的基本概念和分类;
理解单一系统映射和Beowulf集群;
理解集群文件系统的概念;
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
掌握Linux操作系统基本操作;(重点)
了解MPI的定义、架构和特点;
掌握MPICH并行环境的建立方法;(重点、难点)
熟练掌握MPI分布式程序设计;(重点、难点)
掌握MPI消息组成和通信模式;(重点、难点)
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;
掌握HDFS文件的基本结构和存储过程;
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:
在PC机上安装linux虚拟机;
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;
对vi编辑器进行基本操作。
基本要求
掌握虚拟机的安装;
熟悉linux图形化界面和命令窗口界面;
掌握linux中cd、date、pwd、cal、who、clear、passwd等常用命令;
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:
掌握linux下集群网络的配置;
掌握NFS文件系统设置;
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“HelloWorld”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:
理解MPI并行函数执行的具体过程;
掌握MPI编译和运行方法。
理解MPI中进程和总进程数的含义;
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
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