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大数据技术全解:基础、设计、开发与实践
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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。

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