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厦门大学本科课程教学大纲

课程名称

大数据技术原理与应用



课程代码



英文

类别代号

CSCI



授课对象

大数据、计算机、软件工程等信息相关专业本科生

适用年级

本科生大三或大四



课程类型

专业方向性课程

课程课型





总学分

总学时

授课

讨论

实验/上机

实践

其他



2

32

32

0

0

0

0



先修课程

编程语言



一、课程简介



大数据技术入门课程，为学生搭建起通向“大数据知识空间”的桥梁和纽带，以“构建知识体系、阐明基本原理、引导初级实践、了解相关应用”为原则，为学生在大数据领域“深耕细作”奠定基础、指明方向。课程将系统讲授大数据的基本概念、大数据处理架构Hadoop、分布式文件系统HDFS、分布式数据库HBase、NoSQL数据库、云数据库、分布式并行编程模型MapReduce、数据仓库Hive、基于内存的大数据处理架构Spark、流计算框架Flink、大数据在各个领域的应用。在Hadoop、HDFS、HBase、MapReduce、Hive、Spark和Flink等重要章节，安排了入门级的实践操作，让学生更好地学习和掌握大数据关键技术。



二、培养目标



能够建立对大数据知识体系的轮廓性认识，了解大数据发展历程、基本概念、主要影响、应用领域、关键技术、计算模式和产业发展，并了解云计算、物联网的概念及其与大数据之间的紧密关系；

能够了解Hadoop的发展历史、重要特性和应用现状，Hadoop项目结构及其各个组件，并熟练掌握Hadoop平台的安装和使用方法；

能够了解分布式文件系统的基本概念、结构和设计需求，掌握Hadoop分布式文件系统HDFS的重要概念、体系结构、存储原理和读写过程，并熟练掌握分布式文件系统HDFS的使用方法；

能够了解分布式数据库HBase的访问接口、数据模型、实现原理和运行机制，并熟练掌握HBase的使用方法；

能够了解NoSQL数据库与传统的关系数据库的差异、NoSQL数据库的四大类型以及NoSQL数据库的三大基石；基本掌握Redis、MongoDB等NoSQL数据库的使用方法；

能够了解云数据库的概念、基本原理和代表性产品的使用方法；

能够熟练掌握分布式编程框架MapReduce的基本原理和编程方法；

能够掌握数据仓库Hive的基本原理和使用方法；

能够了解大数据处理架构Spark的基本原理和编程方法；

能够了解流计算框架Flink的基本原理和编程方法；

能够了解大数据在互联网等领域的典型应用。



三、教学方法



本课程采用理论授课与学生课后上机实践相结合，帮助学生更好消化吸收课程知识。

积极践行O2O教学理念，努力提升教学水平，在大数据课程教学方面积极开拓创新，实现线下教学和线上服务的巧妙结合。课程主讲教师建设了国内高校首个大数据课程公共服务平台，提供讲义PPT、课程习题、学习指南、授课视频、技术资料等全方位、一站式免费服务，帮助学生更好学习大数据课程。





四、主要内容及学时安排



章（或节）

主要内容

学时安排



1

介绍大数据的基本概念和应用领域，并阐述大数据、云计算和物联网的相互关系

2



2

介绍大数据处理架构Hadoop

4



3

分布式文件系统HDFS的基本原理和使用方法

4



4

分布式数据库HBase的基本原理和使用方法

4



5

NoSQL数据库的概念和基本原理

2



6

云数据库

2



7

分布式并行编程模型Ma 内容过长，仅展示头部和尾部部分文字预览，全文请查看图片预览。 ducation

思想政治教育类课程；



ENER:

Energy Science

能源科学类课程；



ASTR:

Astronomy

天文学类课程；



MELM:

laboratory medicine

实验医学类课程；



MEEC

Clinical Medical (English Courses)

英文授课临床医学类课程



KORN:

Korean

韩国语言文学类课程



ITAL:

Italian

意大利语言文学类课程



ARAB:

Arabic

阿拉伯语言文学类课程



MALA:

Malay

马来语言文学类课程





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