1、1大数据技术原理与应用课程标准一、 课程信息 课程名称：大数据技术原理与应用 课程类型：考查课课程代码：1016074 授课对象：2017 物联网工程专业本科 1-4班，2016物联网创新班学 分：2 先 修 课：物联网导论、操作系统教程、JAVA 编程学 时：28 后 续 课： 智能家居、智能物流、云计算制 定 人：理艳荣、张海兰 制定时间：2018-9-3二、 课程性质 大数据技术是一门专业选修课，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、阐明基本原理、引导初级实践、了解相关应用”为原则，为学生在大数据领域“深耕细作”奠定基础、指明方向。课程将系
2、统讲授大数据的基本概念、大数据处理架构 Hadoop、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、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。在Hadoop、HDFS、HBase 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。三、 课程设计1. 课程目标设计（1 ） 能力目标总体目标：通过学习大数据相关理论知识，掌握大数据的系统架构及关键技术以及具体应用场景，并结合具体设计实例，培养学生创新意识和实践能力。件系统 HDFS 的重要概念
3、、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 HBase 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 NoSQL 数据库的三大基石；基本掌握 Redis、MongoDB 等 NoSQL 数据库的使用方法；2具体目标：序号 单 项 能 力 目 标1 能够掌握大数据的基本概念2 能够掌握相关的数据管理、存储、分析计算等的技术基础3 能够掌握 Hadoop 的相关知识4 通过对数据库的学习和编程设计，掌握 H
4、Base 的使用方法5 掌握大数据知识体系的系统架构（2 ） 知识目标序号 知 识 目 标1 了解分布式文件系统的基本概念、结构和设计需求，掌握 Hadoop 的概念2 了解布式数据库 HBase 的访问接口、数据模型、实现原理和运行机制3 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NoSQL 数据库的三大基石4 了解云数据库的概念、基本原理和代表性产品的使用方法2. 课程内容设计（1 ）设计的整体思路：面向实践，以理论知识与具体应用相结合的方式介绍大市聚。理论结合实际，由浅入深，加强对大数据概念及技术的理解与巩固。此课程划分为下列模块。（2 ）模块设计
5、表：模 块 名 称 学 时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 4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 4NoSQL 数据库的概念和基本原理 4云数据库的概念和基本原理 2分布式并行编程模型 MapReduce 原理和使用方法 43Hadoop 架构再探讨 2总复习 2合计 283. 教学进度表设计教学目标和主要教学内容序号学时 单元标题 能力目标 知识目标1 2大数据概述 了解大数据发展历史以及未来发展趋势 了解大数据相关概念22大数据处理架构Hadoop掌握大数据
6、系统架构掌握 Hadoop 技术掌握 Hadoop发展历程、版本演变、生态系统3 2大数据处理架构Hadoop掌握大数据系统架构 掌握 Hadoop的安装和使用方法4 2 分布式文件系统HDFS掌握 HDFS 简介、相关概念、体系结构、存储原理、读写过程掌握 HDFS 简介、相关概念、体系结构、存储原理、读写过程5 2 分布式文件系统HDFS掌握 HDFS 编程实践 HDFS 编程实践技术6 2 分布式数据库HBase掌握 HBase概述、访问接口、数据模型、实现原理、运行机制HBase访问接口、数据模型、实现原理、运行机制7 2 分布式数据库HBase掌握 HBase编程实践 HBase编程
7、实践技术8 2 NoSQL 数据库 掌握 NoSQL 数据库发展、四大类型、三大基石、NewSQL 数据库NoSQL 数据库的四大类型、三大基石、NewSQL 数据库9 2 NoSQL 数据库 掌握文档数据库MongoDB 使用方法了解文档数据库 MongoDB 使用方法10 2 云数据库 掌握云数据库概念、产品、 了解阿里云 RDS 实践操作4系统架构11 2 MapReduce 了解 MapReduce 的概述、工作流程、实例分析、具体应用MapReduce 的工作流程、实例分析与具体应用12 2 MapReduce 掌握 MapReduce编程实践 MapReduce编程实践13 2 H
8、adoop 架构再探讨Hadoop的优化与发展、HDFS2.0新特性、新一代资源调度管理框架YARN、了解 Hadoop生态系统中具有代表性的功能组件14 2 大数据总复习 大数据相关理论知识的复习与编程实践的复习复习全书相关概念，提示重点难点四、教材 大数据技术原理与应用概念、存储、处理、分析与应用第二版 林子雨编著，人民邮电出版社，2018 年 4月教材官网：http:/ 林子雨 主编，清华大学出版社 2018年 7月2 Hadoop 实战 . 陆嘉恒.主编 ，机械工业出版社. 2011 年.3 Hadoop 权威指南中文版 曾大聃, 周傲英(译).，清华大学出版社，. 2010 年.4
9、HBase 实战中文版 迪米达克 (Nick Dimiduk),卡拉纳 (Amandeep Khurana),谢磊. 人民邮电出版社; 第 1 版 ，2013 年 9 月 1 日实施建议 1、 教学评价与考核 考核方式考试：开卷大作业成绩计算：平时成绩占 60%（包括课堂考勤 20%，课堂表现 20%和作业 20%） ，期末考试成绩占 40%。 2、教学建议在学习过程中充分发挥学生的主动性，体现出学生的创新精神；让学生有多种机会在不同情境下去应用他们所学的知识；让学生在具体操作过程中加强解决实际问题的能力。 5教师在教学过程中帮助学生自己进行知识构建，引导学生自己去认识和发现，培养学生的独立性、自主性。
