《大数据技术原理与应用》课程标准.docx

《大数据技术原理与应用》课程是一门针对20XX物联网工程专业本科1-4班及创新班设计的专业选修课，旨在为学生提供大数据技术的基础知识和实践技能。课程覆盖了大数据的基本概念、处理架构、分布式数据库、NoSQL数据库、云数据库、分布式编程模型以及大数据在各领域的应用。 课程的核心内容包括以下几个方面： 1. 大数据基本概念：让学生理解大数据的定义、特征和价值，以及大数据在现代社会和互联网中的重要地位。 2. Hadoop处理架构：深入讲解Hadoop的起源、发展、生态系统，以及其核心组件HDFS（分布式文件系统）的工作原理，包括数据存储和读写过程。 3. 分布式数据库HBase：介绍HBase的访问接口、数据模型、实现原理和运行机制，使学生能够熟练运用HBase进行数据管理。 4. NoSQL数据库：对比NoSQL与传统关系型数据库的差异，解析NoSQL的四大类型（键值对、列族、文档型、图形数据库）及其基本原理，同时涵盖Redis和MongoDB等常见NoSQL数据库的使用。 5. 云数据库：阐述云数据库的概念、基本原理，以及代表性的云数据库产品，如阿里云RDS的实际应用。 6. 分布式并行编程模型MapReduce：讲解MapReduce的工作流程，通过实例分析和编程实践，帮助学生掌握其在大数据分析计算中的应用。 7. 流计算与图计算：简述这两种实时数据处理技术，为学生提供更广泛的大数据处理视角。 8. 数据可视化：介绍数据可视化的意义和方法，帮助学生理解和展示大数据的结果。 课程设计注重理论与实践的结合，每个重要章节都安排了实践操作，以增强学生的动手能力和问题解决能力。通过这门课程，学生将具备对大数据技术的系统性认识，能够理解和运用关键技术和工具，为未来在物联网、智能家居、智能物流和云计算等领域开展大数据相关工作打下坚实基础。