清华大学暑期大数据Hadoop实践课程：实战与设计

清华大学计算机科学与技术系于2010年11月启动了针对本科生的大规模数据处理专业实践暑期课程，旨在通过基于集群的Hadoop平台提升学生的实践能力和理解。课程主要集中在大规模数据处理和分布式系统设计，特别是Google提供的教育资源，使其成为全球第二个开设此类课程的高校。 课程设置注重理论与实践相结合，课程结构严谨，包括五个星期的专业实践课程，全部时间用于实验和项目，没有其他课程安排。课程分为五个部分：网络与分布式系统简介，让学生理解分布式系统的基本概念；Map/Reduce的理论与实现，教授核心的大数据处理框架；分布式文件系统如Google文件系统，探讨其在分布式计算中的作用；分布式图算法与PageRank，深入学习数据挖掘和搜索算法；以及MapReduce在聚类分析中的应用，实战演练。 实验部分是课程的重要组成部分，首先有Hadoop环境的配置实验，让学生熟悉Hadoop集群的搭建和管理。后续的实验则围绕理论知识，通过实践操作，加深对所学理论的理解，如分布式文件系统的操作、图算法的应用等。 学生在课程中的表现通过多种形式评估，包括20%的作业（如论文读后感和思考题）、30%的三个实验报告和50%的大项目相关工作。大项目不仅包括建议书撰写、中期报告和最终结题报告，还有项目展示的口头报告，这全面考察了学生的创新思维、团队协作和项目管理能力。 此外，课程要求学生具备一定的基础知识，如网络原理、操作系统和Java编程语言，这些都是分布式系统设计的基石。课程的目标是让学生在实践中掌握分布式系统的设计理念，通过编程实践获得宝贵的经验。 清华大学的Hadoop课程实验为学生提供了一个深入理解分布式数据处理技术的平台，既强化了理论学习，又锻炼了实际操作技能，有助于培养未来的IT领域高级人才。