Hadoop集群开发教学大纲：入门到实战

"Hadoop集群程序设计与开发教学大纲" 该教学大纲详细规划了一门针对大数据技术类专业的必修课程——《Hadoop集群程序设计与开发》。课程旨在让学生全面理解和掌握Hadoop框架，以适应大数据行业的快速发展。课程总学时为64学时，共4.0学分。 课程主要分为以下几个部分： 1. 课程性质：作为大数据技术专业的核心课程，Hadoop课程介绍了大数据和云计算的基本概念，并强调了Hadoop在其中的重要地位。Hadoop因其开源、免费和强大的分布式处理能力，在业界得到广泛应用。 2. 课程任务：通过学习，学生应能理解Hadoop的基本原理和架构，掌握HDFS（分布式文件系统）的使用、HDFS的输入/输出操作、MapReduce的工作原理及编程，以及HBase和Hive的基本应用。课程还将通过源码分析和实践案例提升学生的实际操作能力。 3. 教学内容与学时安排：虽然未提供具体的教学内容和学时分配，但可以预期课程将涵盖Hadoop的起源、其在大数据和云计算中的角色，以及Hadoop所需的前置知识。后续章节可能包括Hadoop的安装配置、HDFS的详细操作、MapReduce编程，以及HBase和Hive的应用。 4. 考核方式：课程考核注重实践能力，采用出勤（10%）、平时作业与课堂练习（30%）和课程设计（60%）的方式综合评价学生的学习成果。 5. 教材与参考资料：指定教材为《Hadoop集群程序设计与开发》，并列出了若干参考资料，包括各章节主题、主要内容、教学目标和学时分配。例如，第一章“初识Hadoop”将引导学生理解Hadoop的背景、与云计算和大数据的关系，以及学习Hadoop所需的基础知识和实验环境。 这门课程对于希望从事大数据处理和分析的学生至关重要，它不仅提供了理论知识，还强调了实践技能的培养，有助于学生将来在大数据行业中胜任相关职位。