《大数据技术与应用》课程教学大纲.pdf

《大数据技术与应用》教学大纲一、课程基本信息

1.课程代码：2112260021122600

2.课程中文名称：大数据技术与应用课程英文名称：TechnologiesandApplicationsofBig

DataData

3.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：16

6.学分数：2.5

7.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HadoopHadoop、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、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、HDFSHBase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；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HBaseHBase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NoSQLNoSQL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。

六考核方式与评价结构比例

（1）平时成绩：学生完成上机练习题目，并提交上机实验报告，实验报告成绩作为平时成绩；

（

2）期末考试：采用笔试，闭卷；

（

3）最终成绩：平时成绩和期末考试成绩按比例加权求和。

七、教学参考资料七、教学参考资料陆嘉恒.实战.机械工业出版社.年..

[1]Hadoop2011

[2]曾大聃，周傲英（译）.Hadoop权威指南中文版.清华大学出版社.2010年.

[3]迪米达克（NickDimiduk）,卡拉纳（AmandeepKhurana）,谢磊.HBaseHBase实战中文版.人民邮电出版出版

（

社；第1版2013年9月1日）八、教学进度与内容安排

序次教学基本内容重点、难点

1介绍大数据的基本概念和应用领域，并阐述大数据、云计算和物联网的相互关系

2介绍大数据处理架构Hadoop

3分布式文件系统HDFS的基本原理和使用方法

4分布式数据库HBase的基本原理和使用方法

5NoS