"大数据Hadoop平台理论与实践教学大纲"

《Hadoop大数据技术与应用》是数据科学、大数据方向本科生的一门必修课。通过学习该课程，学生将系统地了解当前广泛应用的大数据Hadoop平台及其主要组件的作用和使用。课程包括理论和实践两部分，理论部分介绍Hadoop平台主要组件的作用、结构和工作流程，使学生对Hadoop平台组件的作用和工作原理有深入了解。同时，课程设计了若干实验，帮助学生提高实践能力，系统地掌握Hadoop主要组件的原理和应用，为其他相关课程的学习提供帮助。 课程目的包括知识目标和能力目标。知识目标是学习Hadoop平台框架，掌握手动搭建Hadoop环境，理解Hadoop平台上存储和计算的原理、结构和工作流程，掌握基础的MapReduce编程，了解Hadoop生态圈常用组件的作用、结构、配置和工作流程，并具备一定的动手和问题分析能力，能够将所学知识应用到实际项目实践中。能力目标是培养学生的实践能力和问题解决能力，使他们能够独立搭建Hadoop环境，开发MapReduce程序，配置和调优Hadoop集群，进行大数据处理和分析。 在学习过程中，学生将掌握Hadoop平台的核心概念和技术，了解Hadoop Distributed File System(HDFS)的特点和工作原理，学习Hadoop MapReduce编程模型，掌握Hadoop生态圈中常用的组件如Hive、Pig、HBase等的基本原理和用法。通过实验，学生将实际操作Hadoop集群，体验大数据处理的全过程，从数据的存储和计算到分布式计算的实现，培养实际项目中的数据处理和分析能力。 总的来说，《Hadoop大数据技术与应用》是一门旨在培养学生大数据处理能力和解决实际问题能力的课程，通过理论的学习和实践的训练，学生将掌握Hadoop平台的核心技术，为未来从事数据科学和大数据领域的工作做好充分准备。同时，课程也将为学生今后进一步学习相关课程和从事相关工作提供坚实的基础和支持。