一、课程概述

本课程旨在为学生提供大数据技术领域的全面教育，包括基础理论、系统设计、应用开发以及实践操作等方面的知识。通过本课程的学习，学生将能够掌握大数据的基本概念、技术架构、核心组件，以及大数据应用的设计与开发流程，并能够在实际项目中应用所学知识。

二、课程目标

掌握大数据的基本概念、发展历程和关键技术。

理解大数据系统的架构和核心组件，如Hadoop、Spark等。

学会大数据存储、处理和分析的基本方法。

掌握大数据应用开发的基本流程和技能。

能够设计并实施简单的大数据项目，解决实际问题。

三、课程内容及学时分配

第一部分：大数据技术基础（16学时）

大数据概述（2学时）

大数据的定义与特征

大数据的发展历程与趋势

大数据的应用领域

大数据技术架构（4学时）

大数据技术的层次结构

大数据处理的典型流程

大数据技术的核心组件介绍

Hadoop核心技术（6学时）

Hadoop的起源与发展

Hadoop分布式文件系统（HDFS）

MapReduce编程模型

YARN资源管理器

NoSQL数据库（4学时）

NoSQL数据库的概念与特点

常见的NoSQL数据库类型

MongoDB与Cassandra的使用

第二部分：大数据系统设计（12学时）

大数据系统设计原则（2学时）

可用性、可扩展性与容错性

数据一致性与分区策略

架构设计中的权衡与选择

大数据平台选型与搭建（4学时）

主流大数据平台对比

Hadoop集群的搭建与配置

Spark集群的搭建与配置

数据存储与索引设计（4学时）

HDFS存储策略与优化

HBase分布式数据库设计

Elasticsearch全文搜索引擎

数据处理与计算框架（2学时）

MapReduce作业设计与优化

Spark数据处理与计算模型

Flink实时流处理框架

第三部分：大数据应用开发（12学时）

大数据应用开发流程（2学时）

需求分析与设计

技术选型与框架搭建

编码、测试与部署

Java与大数据应用开发（4学时）

Java在大数据领域的应用

Hadoop Java API使用

Spark Java API编程实践

Python与大数据应用开发（4学时）

Python在数据处理中的优势

Pandas与NumPy数据分析库

PySpark与PyFlink的使用

大数据可视化与报表（2学时）

大数据可视化技术

Tableau与Power BI的使用

自定义可视化报表设计

第四部分：大数据实践操作（8学时）

大数据项目实战（4学时）

选定一个实际的大数据应用场景

设计并实施大数据解决方案

编写项目文档与报告

大数据实验与案例分析（4学时）

完成与课程内容相关的实验

分析并讨论经典的大数据案例

总结实验与案例中的经验教训

四、教学方法与手段

讲授与演示：结合多媒体教学资源，系统讲授大数据技术的相关知识和原理，并通过实例演示加深学生的理解。

实验与操作：在实验室环境中，学生动手实践大数据技术的相关实验，提升实际操作能力。

小组讨论与案例分析：组织学生进行小组讨论，共同解决大数据应用中的实际问题，并通过案例分析加深对大数据技术的理解。

项目实践与报告撰写：鼓励学生参与大数据项目实践，并撰写项目文档与报告，培养综合应用能力。

五、考核方式及标准

平时成绩（占总成绩的40%）：包括出勤、课堂表现、作业完成情况以及小组讨论参与度等。

实验成绩（占总成绩的30%）：根据学生在实验中的表现、实验结果以及实验报告的撰写质量进行评分。

期末考试（占总成绩的30%）：采用闭卷考试形式，考查学生对课程内容的掌握程度和理解深度。

六、课程资源

教材与参考书目：提供与课程内容相关的教材、参考书目以及在线学习资源。

实验环境：提供实验室环境，包括硬件设备、软件工具以及实验数据集等。

网络资源：提供与课程内容相关的在线教学资源、视频教程以及学习社区等。

七、课程评价

通过课程评价，了解学生对课程内容的掌握程度、教学方法的满意度以及课程改进的建议等，为课程优化提供依据。同时，鼓励学生提出宝贵的意见和建议，以促进课程质量的持续提升。