Hadoop大数据技术教学大纲:理论与实践
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更新于2024-06-29
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"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。
2023-06-05 上传
2023-06-13 上传
介绍hadoop的core-site.xml、hadoop-env.sh、hdfs-site.xml、mapred-site.xml、 yarn-env.sh、yarn-site.xml文件1200字
2023-05-24 上传
2023-05-24 上传
2023-12-14 上传
2023-04-29 上传
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