Hadoop大数据技术课程大纲：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专业本科生的必修课程，旨在系统地教授学生理解和掌握Hadoop平台及其核心组件的理论知识和实践经验。课程内容分为理论教学和实践操作两大部分。 理论部分着重于Hadoop平台的各个组件，如HDFS（分布式文件系统）负责存储，MapReduce用于大规模并行计算，YARN作为资源管理和调度工具，HBase提供列式存储，Hive支持数据仓库管理，Pig则是数据分析引擎，而Flume则用于日志收集。课程强调通过讲授和操作演示，深入讲解这些组件的工作原理、结构和工作流程，同时突出教学的重点和难点。 能力目标上，课程不仅期望学生能够掌握Hadoop的基本技能，如手动搭建环境、编写MapReduce程序，还期望培养他们的工程师思维方式，包括逻辑思维和系统思维。此外，通过设计层次分明的实验，学生将学会在遇到问题时进行分析和自我解决，提升实际问题的处理能力。 教学方法上，课堂以讲授为主，辅以操作演示，确保理论知识的传授。学生将在教师指导下进行自我学习，完成实验任务，这既锻炼了他们的自主学习能力，也让他们在实践中深化理解。多媒体、实验视频和传统教学方法的结合，有助于处理大量信息，使教学更加生动和高效。 《Hadoop大数据技术与应用》课程旨在通过理论与实践相结合的方式，让学生全面理解和掌握Hadoop生态系统的核心技术，为他们在大数据领域进一步的学习和职业发展打下坚实的基础。