【大数据平台方向教学计划规划方案】
本教学计划旨在培养具备大数据平台搭建与管理能力的专业人才，以适应互联网行业的快速发展和大数据应用的普及。课程定位为大数据平台搭建的中心课程，对于大数据领域的研究与实践至关重要。大数据平台工程师在当前企业中扮演着关键角色，他们负责构建和维护处理大量数据的系统，而开源框架如Hadoop和Spark等则是实现这一目标的重要工具。
课程内容主要分为知识目标和能力目标两大部分：
1. **知识目标**：
- **大数据概念与应用场景理解**：学员需了解大数据的基本理念和实际应用领域，同时掌握Linux操作系统的基础知识。
- **Hadoop相关技术**：包括HDFS分布式文件系统、Hadoop集群的搭建和管理，以及MapReduce计算模型。
- **Spark与Storm技术**：学员应熟练掌握Spark的搭建与验证运行，以及Storm的流处理概念。
- **HBase数据库**：理解HBase的工作原理，能进行部署、操作和日常管理。
2. **能力目标**：
- **全局视角**：学员应具备从整体上理解和应用大数据的能力，理解大数据在实际生产环境中的应用流程。
- **实战经验**：通过实际项目操作，学会在真实环境中搭建大数据平台，能够根据公司需求进行微调和优化。
- **问题解决**：具备在遇到技术框架问题时进行调试和验证的能力，确保系统的稳定运行。
课程设计遵循由浅入深的逻辑，从Linux基础到大数据基础，再到Hadoop生态和相关扩展知识。课程实例中，将模拟部署支持10GB数据的大数据仓库，并通过Hive进行查询，为数据清洗和分析打下基础。
课程内容涵盖多个方面，如Linux系统的管理、网络互联、软件安装、安全性和备份工具等。在大数据部分，会涉及Hadoop的分布式文件系统HDFS、MapReduce计算模型、YARN资源调度平台、HBase分布式数据库，以及Flume和Kafka等数据收集和分发工具。此外，还将教授Zookeeper分布式资源协调系统，以及ETL工具如Sqoop的数据导入导出。
通过本课程的学习，学员不仅能掌握大数据平台的核心技术和工具，还能提升在实际生产环境中应用这些技术解决问题的能力。课程结束后，学员应能独立完成大数据平台的搭建和运维，为公司的业务效率提升和客户体验优化提供强有力的技术支持。
