Hadoop集群开发教学大纲:入门到实战
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更新于2024-08-31
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"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。
2022-10-30 上传
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2022-10-31 上传
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