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第1章广电大数据用户画像需求分析
教案
课程名称:Hive大数据存储与处理
课程类别:必修
适用专业:大数据技术类相关专业
总学时:64学时(其中理论36学时,实验28学时)
总学分:4.0学分
本章学时:2学时
材料清单
《Hive大数据存储与处理》教材。
配套PPT。
引导性提问。
探究性问题。
拓展性问题。
教学目标与基本要求
教学目标
通过广电大数据用户画像需求背景了解和初步分析,扩展学习目前常见的几种大数据存储产品知识,进而从Hive的发展历史、Hive的架构、Hive的主要特点、Hive与传统数据库的区别等方面深入了解Hive,为下一步做好Hive数据存储和开发奠定一定的理论基础。
基本要求
了解广电大数据用户画像需求分析的背景。
了解目前常见的几种大数据存储产品。
了解Hive原理架构和Hive的主要特点。
了解Hive和传统数据库的主要区别。。
问题
引导性提问
引导性提问需要教师根据教材内容和学生实际水平,提出问题,启发引导学生去解决问题,提问,从而达到理解、掌握知识,发展各种能力和提高思想觉悟的目的。
广电大数据用户画像需求背景是什么?
大数据存储技术架构包括哪些技术?
Hive的主要架构是什么?
Hive的优势和适用场景?
Hive与传统数据库的区别?
探究性问题
探究性问题需要教师深入钻研教材的基础上精心设计,提问的角度或者在引导性提问的基础上,从重点、难点问题切入,进行插入式提问。或者是对引导式提问中尚未涉及但在课文中又是重要的问题加以设问。
常用的大数据存储技术有哪些?
Hive数据存储和分析能够应用在那些场景?
Hive技术的哪些优缺点?
拓展性问题
拓展性问题需要教师深刻理解教材的意义,学生的学习动态后,根据学生学习层次,提出切实可行的关乎实际的可操作问题。亦可以提供拓展资料供学生研习探讨,完成拓展性问题。
大数据存储存在哪些困难?
Hive语言用于做数据存储和分析有哪些优势?
广电大数据存储面临哪些问题,使用Hive技术带来哪些效益?
主要知识点、重点与难点
主要知识点
广电大数据用户画像需求分析的背景。
目前常见的几种大数据存储产品。
Hive原理架构和Hive的主要特点。
Hive和传统数据库的主要区别。。
重点
广电大数据存储需求分析。
Hive语言用于做数据存储和分析有哪些优势。
难点
数据分析的概念与流程。
教学过程设计
理论教学过程
广电大数据存储需求分析背景、分析。
大数据存储技术架构。
Hive原理架构。
Hive访问接口。
Hive的主要特点。
Hive的主要适用场景。
教材与参考资料
教材
何煌,张良均.Hive大数据存储与处理[M].北京:人民邮电出版社.2024.
参考资料
[1] 张军,张良均.Hadoop大数据开发基础(第2版)(微课版)[M].北京:人民邮电出版社.2021.
[2] 王哲,张良均.Hadoop与大数据挖掘(第2版)[M].北京:机械工业出版社.2022.
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