2018版Hadoop大数据教学大纲：理论与实践并重

《Hadoop大数据技术与应用》是一门面向数据科学和大数据方向本科生的必修课程，由曙光瑞翼教育合作中心于2018年更新。该课程旨在系统地教授学生关于Hadoop平台及其关键组件的理解，包括HDFS（分布式文件系统）、MapReduce（分布式计算模型）、YARN（资源管理和调度）、HBase（列式存储）、Hive（数据仓库工具）、Pig（数据分析引擎）、Flume（日志采集）、Sqoop（数据迁移）、Ambari（集群管理）和Zookeeper（分布式应用程序协调）等。课程强调理论学习与实践相结合，理论部分通过讲解和操作演示介绍Hadoop的基础概念、安装部署、工作原理，而实践环节则设计了一系列实验，让学生在解决实际问题的过程中提升技能，如工程师的逻辑思维和问题解决能力。 课程目标明确，首先要求学生掌握Hadoop的架构、存储和计算原理，以及基础的MapReduce编程。此外，学生还将学习Hadoop生态系统的各种组件，理解它们的功能、配置和工作流程。课程强调培养学生的动手能力和独立思考能力，鼓励他们在遇到问题时主动分析并找出解决方案，而不是单纯依赖教师的指导。 教学方法采取了理论与实践相结合的方式。课堂上，教师以讲解为主，通过实例演示来加深理解，特别关注Hadoop的关键技术和难点。实践部分则通过设计丰富的实验，引导学生将所学理论知识运用到实际项目中，锻炼他们的实践操作和问题解决能力。 通过《Hadoop大数据技术与应用》课程的学习，学生不仅能获得扎实的理论知识，还能培养出工程师所需的实用技能，为他们后续的专业发展打下坚实的基础。这门课程对于理解和应对互联网时代的数据处理和分析具有重要意义。