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《大数据技术》教学大纲
课程英文名 Big Data Technology 课程代码 C0809Z16
学分 2.5 总学时 40 理论学时 28 实验/实践学时 12
课程类别 专业课 课程性质 选修 先修课程 面向对象程序设计
适用专业 计算机科学与技术 开课学院 信息工程学院
执笔人 审定人 制定时间 2022 年 12 月
注：课程类别是指公共基础课/学科基础课/专业课；课程性质是指必修/限选/任选。
一、课程地位与课程目标
（一）课程地位
本课程是计算机科学与技术专业开设的一门专业选修课。信息时代已开始逐步过渡到数据时
代，大数据处理技术越来越重要，企业应用也越来越多。在培养计划中，这门课程云计算、大数
据方向的核心课程。
（二）课程目标
课程目标是让学生了解和掌握以下能力：
1. 离线大数据分析技术，即Hadoop
2. 大数据分析技术，即 Spark
二、课程目标达成的途径与方法
以课堂教学为主，结合自学、课堂讨论、课外作业、小组大作业等。
三、课程目标与相关毕业要求的对应关系
课程目标对毕业要求的支撑程度（H、M、L）
课程目标
毕业要求 3 毕业要求 5 毕业要求 8
课程目标 1 H H M
课程目标 2 H H M
注：1.支撑强度分别填写 H、M 或 L （其中 H 表示支撑程度高、M 为中等、L 为低）。
2.不涉及工程教育认证的公共基础课程（含必修和选修）不填写上表。
3.各专业的非公共基础课程的毕业要求须根据课程所在专业培养方案进行描述。
四、课程主要内容与基本要求
1. 了解大数据的概念、背景和动力、发展趋势
2. 理解 Hadoop 云计算系统架构，技术原理
3. 掌握 MapReduce 计算
1
4. 掌握 Hive 云数据仓库
5. 掌握 Spark 计算
五、课程学时安排
学时 对应课程目
章节号 教学内容 学生任务
数 标
第 1 章 大数据概念 2 课程目标 1
第 2 章 Hadoop 2 课程目标 1
第 3 章 MapReduce 6+2 MapReduce 实验 课程目标 1
第 4 章 Hive 8+4 Hive 实验 课程目标 2
第 5 章 Spark 10+6 Spark 实验 课程目标 2
七、考核方式及成绩评定
考核内容 考核方式 评定
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