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- 课程介绍
- 课程大纲
适合人群:
适合不同层次、不同岗位的有Hadoop大数据学习需求的学习者。
你将会学到:
Hadoop大数据技术的相关知识。
课程简介:
课程描述:
本课程是为大数据技术与应用、云计算技术与应用专业、人工智能技术专业等专业学生开设的课程。随着时代的发展,大数据已经成为一个耳熟能详的词汇。与此同时,针对大数据处理的新技术也在不断的开发和运用中,逐渐成为数据处理挖掘行业广泛使用的主流技术之一。Hadoop作为处理大数据的分布式存储和计算框架,得到了国内外大小型企业广泛的应用。Hadoop是一个可以搭建在廉价服务器上的分布式集群系统架构,它具有可用性高、容错性高和可扩展性高等优点。由于它提供了一个开放式的平台,用户可以在完全不了解底层实现细节的情形下,开发适合自身应用的分布式程序。经过十多年的发展,目前Hadoop已经成长为一个全栈式的大数据技术生态圈,并在事实上成为应用最广泛最具有代表性的大数据技术。因此,学习Hadoop技术是从事大数据行业工作所必不可少的一步。
教学目标:
通过本课程的学习,使学生学会搭建Hadoop完全分布式集群,掌握HDFS的原理和基础操作,掌握MapReduce原理架构、MapReduce程序的编写。为将来从事大数据挖掘研究工作以及后续课程的学习奠定基础。
学习《Hadoop大数据技术与应用》,应使学生达到以下要求:
1、了解Hadoop的架构、原理、Hadoop集群配置及安装;
2、熟悉Hadoop IDE开发环境配置和Hadoop Java API编程实例;
3、具备Hadoop编程开发能力。
4、熟悉Hadoop生态系统常用组件的使用。
5、能够自主解决在搭建Hadoop环境过程中出现的一些问题。
6、培养出良好的阅读官网的能力和规范编程的能力。
主要教学范式:
本课程以Hadoop大数据技术为核心,利用理论+实践的教学方式,注重培养学生们的发散性思维和动手实践的能力。
首先,通过介绍大数据的概念和重要性,引发学生对大数据的兴趣。然后,简要介绍Hadoop的基本概念和作用,为后续章节的学习打下基础。在具体授课阶段将详细讲解第1章和第2章,包括Hadoop的基本原理、架构和组件,以及如何搭建和配置Hadoop集群。在讲解过程中,穿插实际案例和操作演示,帮助学生更好地理解和掌握知识点。在第3章中,引导学生动手操作Hadoop集群,进行基本的数据存储和管理操作。通过实际操作,加深学生对Hadoop的理解和应用能力。在后续章节中,分别讲解MapReduce的基本概念、编程模型和编程示例。鼓励学生自己动手编写MapReduce程序,解决实际问题。在最后两章中,组织学生进行实际项目开发,如电影网站用户性别预测项目。通过实际项目,让学生将所学知识应用于实际场景,提高学生的实践能力和创新能力。
在课程结束时,对整个学习过程进行总结,强调Hadoop在大数据处理中的重要性和应用价值。同时,鼓励学生在课后继续深入学习和探索大数据领域,为自己的职业生涯做好准备。
注:此课程不提供任何资料下载。
课程大纲-Hadoop大数据技术与应用
第1章Hadoop介绍(2小时22分钟11节)
第2章Hadoop集群的搭建及配置(3小时55分钟24节)
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