MapReduce并行处理技术与大数据实战-研究生课程

这门课程是关于MapReduce海量数据并行处理的深度讲解，主要针对研究生层次的学习者。课程由南京大学计算机科学与技术系的专家黄宜华和顾荣主讲，得到了Google中国大学合作部与Intel公司的精品课程计划资助。课程内容涵盖云计算技术的基本概念、发展现状和关键应用，特别强调并行计算和大规模海量数据处理技术。 教学内容深入探讨了并行计算的基础理论，包括其概念、原理、方法和技术，然后聚焦于基于集群的大规模数据并行处理，尤其是MapReduce框架。MapReduce是一种分布式计算模型，广泛用于处理和生成大型数据集。课程会详细介绍分布式文件系统，这是支持MapReduce进行高效数据存储和处理的基础。此外，还将教授如何使用MapReduce设计和实现并行化算法，以及通过实例分析展示并行计算在实际问题中的应用。 课程的教学目标旨在使学生掌握并行处理技术的核心概念，理解并行计算架构，以及集群环境下的大数据并行处理和编程技术。除了理论学习，课程还包括编程实验，以增强学生的实践能力。对于研究生，课程还要求他们选择一个课题，在学期结束时完成一个基于MapReduce的课程设计项目。 选修这门课程的原因在于，随着单处理器性能提升的局限，多核和多处理器并行计算已成为计算技术的关键发展方向。并行计算不仅影响着各个计算领域，也催生了许多新的研究热点。同时，随着IT行业进入大数据时代，数据量的爆发式增长对处理能力提出了更高要求。据IDC预测，2020年的全球数据量将达到2009年的44倍。因此，掌握并行计算技术，尤其是MapReduce，对于应对大数据挑战，成为市场急需的专业技术人才至关重要。 通过这门课程，学生不仅可以提升自身的编程技能，还能了解到并行计算如何改变传统计算模式，以及如何在“数据为王”的时代中利用这些技术解决实际问题。这对于计算机专业人员适应未来发展，特别是在大数据处理领域的职业生涯规划，具有深远的影响。