Hadoop大数据技术教学大纲：理论与实践

"Hadoop大数据技术与应用教学大纲" 以下是从给定的文件中生成的相关知识点： **Hadoop大数据技术与应用概述** Hadoop是当前广泛使用的大数据处理平台，主要组件包括HDFS、MapReduce、YARN、HBase、Hive、Pig、Flume、Sqoop、Ambari、Zookeeper、Mahout等。通过学习Hadoop大数据技术与应用课程，学生可以系统地学习Hadoop平台的主要组件的作用、结构、工作流程，并掌握Hadoop平台上存储及计算的原理、结构、工作流程。 **Hadoop平台组件** * HDFS（分布式文件系统）：一个高吞吐量的分布式文件系统，用于存储大规模数据。 * MapReduce（分布式计算）：一个基于key-value的编程模型，用于处理大规模数据。 * YARN（资源管理调度组件）：一个资源管理和调度系统，用于管理和调度Hadoop集群的资源。 * HBase（列式存储）：一个NoSQL数据库，用于存储大规模数据。 * Hive（数据仓库）：一个数据仓库工具，用于数据仓库和数据分析。 * Pig（数据分析引擎）：一个数据分析引擎，用于数据分析和处理。 * Flume（日志采集组件）：一个日志采集工具，用于收集和处理日志数据。 * Sqoop（数据迁移组件）：一个数据迁移工具，用于迁移数据 между不同的数据存储系统。 * Ambari（集群管理组件）：一个集群管理工具，用于管理和监控Hadoop集群。 * Zookeeper（分布式应用程序协调组件）：一个分布式应用程序协调工具，用于协调和管理分布式应用程序。 * Mahout（机器学习算法库）：一个机器学习算法库，用于机器学习和数据分析。 **Hadoop大数据技术与应用课程目标** * 知识目标：学习Hadoop平台框架，学会手动搭建Hadoop环境，掌握Hadoop平台上存储及计算的原理、结构、工作流程，掌握基础的MapReduce编程，掌握Hadoop生态圈常用组件的作用、结构、配置和工作流程，并具备一定的动手及问题分析能力。 * 能力目标： + 工程师思维方式：通过本课程的学习，引导学生养成工程师逻辑思维、系统思维的思维方式及习惯。 + 分析及解决问题的能力：课程中实验由浅及深，有一定的步骤及难度，操作不当可能会遇到问题；遇到问题时老师会给出引导，但不会直接告诉解决方法，因此，如何分析、分析完成后实施具体的解决步骤，都需要学生摸索完成。 **教学方法** * 课堂教学：讲授、操作演示、实践等方式，讲授的主要内容包括Hadoop概述、Hadoop安装部署、分布式文件系统HDFS、分布式计算MapReduce、资源管理调度组件YARN、列式存储HBase、数据仓库组件Hive、数据分析引擎Pig、日志采集组件Flume、数据迁移组件Sqoop、集群管理组件Ambari、分布式应用程序协调组件Zookeeper、集成的可扩展的机器学习算法库Mahout等。 * 实践：实践课程由若干实验组成，每个实验都包含实验目的、实验原理、实验环境等，需要学生结合理论知识，充分发挥自己的动手能力和问题分析能力。