大数据技术与应用基础-教学大纲.doc

### 大数据技术与应用基础知识点详解 #### 一、课程背景与意义 - **国家战略层面**：大数据技术被列为国家重大发展战略之一，这表明了大数据对于推动经济发展和社会进步的重要性。 - **政策支持**：从《促进大数据发展行动纲要》到《“十三五”规划》等政策文件中可以看出，政府高度重视大数据产业及其应用的发展。 - **行业发展现状**：尽管目前大数据在国内的应用还处于初期阶段，但是随着技术的进步和市场的驱动，大数据的应用前景十分广阔。 #### 二、课程目标与教学要求 - **大数据基础知识**：学生需了解大数据的发展历程、基本概念以及大数据的四大特征（Volume、Velocity、Variety、Veracity）。 - **Scrapy网络爬虫技术**：学会安装配置Scrapy环境，掌握如何使用Scrapy进行网页数据的抓取，并能够独立创建爬虫项目。 - **Hadoop平台**： - 基础理论学习：理解Hadoop的工作原理、架构组成等。 - 实践能力培养：熟练掌握Hadoop单机及集群环境的搭建。 - **HDFS文件系统**： - 学习HDFS的概念与作用。 - 熟练使用HDFS命令进行文件管理。 - 掌握HDFS的Java API接口及数据流原理。 - **MapReduce编程模型**：理解MapReduce的基本原理及其在大数据处理中的应用，能够独立编写简单的MapReduce程序。 - **HBase数据库**： - 掌握HBase的基本概念与应用。 - 理解HBase与Hadoop生态系统其他组件的关系。 - **数据仓库概念**：熟悉数据仓库的基本概念，理解Hive与Hadoop生态系统的集成方式。 - **Spark与RDD**： - 理解Spark的核心概念及RDD模型。 - 掌握Spark API的使用方法，包括数据处理流程和实战案例分析。 - **实时流处理框架**： - 对比Hadoop与Storm的差异。 - 学习Storm的基本使用方法。 - 理解Apex的工作原理并进行简单应用。 - **Druid与Flink**： - 了解Druid的功能特点、应用场景及集群架构。 - 掌握Druid的数据加载操作。 - 学习Flink的基本概念与架构。 - 熟练使用Flink进行数据处理。 - **Elasticsearch搜索与分析引擎**： - 理解Elasticsearch的基本架构。 - 掌握Elasticsearch的常用操作。 #### 三、课程内容与实践环节 - **理论教学**：结合最新的研究成果和技术进展，系统讲解大数据相关的理论知识和技术原理。 - **实验实训**：通过一系列的实验项目，让学生亲手实践大数据技术的应用场景，如使用Hadoop处理大规模数据集、使用Spark进行实时数据分析等。 - **案例分析**：选取典型的大数据应用案例进行深入剖析，帮助学生更好地理解和掌握大数据技术的实际应用价值。 - **项目开发**：鼓励学生参与实际项目开发，将所学知识应用于解决实际问题中，提高学生的综合能力。 #### 四、总结 本课程旨在全面培养学生的大数据技术能力和应用能力，通过系统的理论学习和丰富的实践操作，使学生能够熟练掌握大数据处理的各种技术和工具，并能够在实际工作中灵活运用。此外，课程还强调了对大数据发展趋势的关注，帮助学生建立对未来技术发展方向的认识，为将来在大数据领域的深入研究和实践打下坚实的基础。