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《分布式数据存储与分析》教学大纲
课程编号英文名称:DistributedDataStorageAnalysis
学分:3
学时:总学时64学时,其中理论32学时,实践32学时
先修课程:数据库原理及应用、计算机网络、面向对象程序设计、数据科学导论
课程类别:专业主干课程
授课对象:数据科学与大数据技术专业学生
教学单位:机械与电气工程学院
修读学期:第5学期
一、课程描述和目标
本课程以分布式存储与分析技术为主题,旨在让学生理解掌握分布式存储相关的基础知识及核心技术。掌握大数据处理的概念、大数据处理架构、分布式文件系统、分布式数据库、NoSQL数据库和分布并行Map/Reduce编程模型及编程方法等。课程强调融合云计算技术、大数据处理技术和分布并行编程为一体,力图反映分布式存储领域的必威体育精装版成就和发展趋势。学生除完成基本理论课程学习外,课程将通过在分布式系统平台上的实践,学习和掌握分布式存储的基础知识。
课程目标1从云计算和大数据的基本概念入手,由浅入深学习云计算和大数据的各种相关知识,让学生掌握云计算和大数据的相关思想。
课程目标2学会云计算和大数据的相关关键技术和云部署模式,以及云计算和大数据处理机制,以梳理知识脉络和要点的方式把握新技术。要求学生学会分析问题的思想和方法,为更深入地学习和今后的实践打下良好的基础。
二、课程目标对毕业要求的支撑关系
毕业要求指标点
课程目标
权重
指标点2-1:能够应用数学、自然科学和工程科学的基本原理,对复杂大数据系统工程问题进行提炼、定义、建模、分析和评价。
课程目标1
H
指标点3-1:针对大数据系统工程问题,能够在理解复杂工程问题的基础上定义功能、目标和限制,并设计开发复杂工程问题的解决方案。
课程目标1
H
指标点4-1:能够通过文献阅读和实验设计并采用大数据技术原理,就复杂工程应用中涉及的局部性功能或性能问题进行研究,对结果或数据进行分析和解释。
课程目标2
L
指标点7-2:能够理解和评价针对大数据工程问题的系统解决方案或工程实践对环境、社会可持续发展的影响。
课程目标2
M
指标点10-3:具备一门外国语的基本听、说、读、写、译的能力,能够阅读计算机专业领域的外文资料,并具备一定的国际视野,能够在跨文化背景下进行沟通和交流。
课程目标2
M
(注:要求课程目标与毕业要求指标点应是一一对应支撑)
三、教学内容、基本要求与学时分配
序号
教学内容
基本要求及重、难点(含德育要求)
学时
教学方式
对应课程目标
1
课程介绍及大数据概述
基本要求:了解大数据发展历程、基本概念、主要影响、应用领域、关键技术、计算模式和产业发展,并阐述了云计算、物联网的概念及其与大数据之间的紧密关系。
重点:大数据基本概念。
难点:云计算、物联网、大数据之间的关系。
德育要求:积极向上、自主学习、团队合作、乐于分享。
2
线上线下结合法
案例法
课程目标1
课程目标2
2
大数据处理架构Hadoop
基本要求:了解Hadoop的发展历史、重要特性和应用现状,Hadoop项目结构及其各个组件,掌握在Linux操作系统下安装和配置Hadoop。
重点:Hadoop结构及其各个组件。
难点:大数据处理架构。
德育要求:积极向上、自主学习、团队合作、乐于分享。
6
演示法
引导讨论法
课程目标1
课程目标2
3
分布式文件系统HDFS
基本要求:掌握分布式文件系统的基本概念、结构和设计需求,Hadoop分布式文件系统HDFS概念、体系结构、存储原理和读写过程。
重点:HDFS。
难点:文件系统体系结构、存储原理。
德育要求:积极向上、自主学习、团队合作、乐于分享。
6
演示法
练习法
课程目标1
课程目标2
4
分布式数据库HBASE
基本要求:了解HBase的由来及其与关系数据库的区别,掌握HBase访问接口、数据模型、实现原理和运行机制。
重点:HBase。
难点:分布式数据库访问接口、数据模型。
德育要求:积极向上、自主学习、团队合作、乐于分享。
6
线上线下结合法
引导讨论法
课程目标1
课程目标2
5
NoSQL数据库
基本要求:了解NoSQL兴起的原因,比较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。
重点:NoSQL。
难点:非结构数据库和SQL差异。
德育要求:积极向上、自主学习、团队合作、乐于分享。
6
演示法
案例法
课程目标1
课程目标2
6
云数据库
基本要求:了解云数据库的概念、特性及其与其他数据库的关系。
重点:云数据库。
难点:云数据库与其他数据库关系。
德育要求:积极向上、自主学习、团队合作、乐于分享。
2
演示法
引导讨论法
课程目标1
课程目标2
7
MapReduce编
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