Hadoop大数据技术教学大纲：搭建、原理与应用实践

"《Hadoop大数据技术与应用》是一门针对数据科学和大数据方向的本科生必修课程，旨在让学生深入理解和应用Hadoop平台及其主要组件。课程内容包括理论讲解和实践操作，涵盖Hadoop框架、环境搭建、MapReduce编程、Hadoop生态组件的工作原理和配置。课程目标在于培养学生的工程师思维、系统思维以及问题分析和解决能力。教学方法包括讲授和实践，涉及HDFS、MapReduce、YARN、HBase、Hive、Pig、Flume、Sqoop、Ambari、Zookeeper和Mahout等多个核心组件的学习。" 《Hadoop大数据技术与应用》这门课程深度解析了大数据处理的核心技术Hadoop。Hadoop是一个开源的分布式计算框架，它允许在廉价硬件上处理大规模数据集。课程首先介绍了Hadoop的概述，涵盖了其起源、设计理念和在大数据处理中的重要性。接着，学生们将学习如何手动搭建Hadoop环境，这是理解Hadoop工作原理的基础。 分布式文件系统HDFS（Hadoop Distributed File System）是Hadoop的核心组件之一，用于存储大量数据。课程详细讲解了HDFS的架构、数据块分布策略以及容错机制。MapReduce是Hadoop的并行计算模型，用于处理和生成大规模数据集。课程会深入讲解Map和Reduce阶段的工作流程，以及如何编写基础的MapReduce程序。 YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop的资源管理和调度系统，负责分配集群资源并监控任务执行。课程会介绍YARN的基本概念、架构和资源调度策略。此外，课程还涵盖了Hadoop生态系统中的其他重要组件，如列式存储数据库HBase，适用于实时查询；数据仓库工具Hive，提供SQL接口进行数据分析；Pig，一个高级数据流语言，简化大规模数据处理；Flume用于日志收集；Sqoop实现数据在Hadoop和传统数据库之间的迁移；Ambari简化了Hadoop集群的安装和管理；Zookeeper作为协调服务，确保分布式系统的一致性；而Mahout则提供了机器学习算法库，支持大规模的机器学习任务。 课程特别强调实践能力的培养，设置了一系列实验，让学生在实际操作中巩固理论知识，提高问题解决能力。实验设计逐步递进，鼓励学生在遇到困难时独立分析并寻找解决方案，从而锻炼他们的工程师思维和分析能力。 通过这门课程，学生不仅能够掌握Hadoop平台的技术细节，还能发展出系统思维和问题解决能力，为未来从事大数据相关工作打下坚实基础。