《大数据技术基础》-课程教学大纲.docx

【大数据技术基础】课程教学大纲旨在引导学生深入理解并掌握大数据技术的核心概念和应用，为他们在信息化时代的职业发展打下坚实基础。以下是课程的主要知识点： 一、大数据基本概念：课程首先会介绍大数据的定义、特征（如五V：Volume、Velocity、Variety、Veracity、Value），以及大数据产生的背景和发展趋势，帮助学生理解大数据在当今社会的重要性。 二、大数据处理架构Hadoop：Hadoop是大数据处理的重要框架，课程会详细讲解Hadoop的分布式计算模型，包括Hadoop的生态系统，如HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce编程模型，以及如何通过Hadoop实现大规模数据的存储和处理。 三、分布式文件系统HDFS：HDFS是Hadoop的核心组件，用于存储海量数据。课程将深入剖析HDFS的架构，包括NameNode、DataNode的工作机制，以及HDFS的数据块复制策略和容错机制。 四、分布式数据库HBase：HBase是基于Hadoop的分布式列式数据库，适用于实时查询。课程会介绍HBase的表结构、分布式存储模型，以及如何进行数据读写和查询优化。 五、NoSQL数据库：NoSQL数据库是大数据场景下常用的数据存储解决方案，课程会对比传统SQL数据库，讲解NoSQL的特点、类型，如键值对、文档型、列族和图形数据库，并分析其应用场景。 六、云数据库：随着云计算的发展，云数据库成为大数据处理的新选择。课程会涵盖云数据库的基本概念，如AWS的DynamoDB或阿里云的TableStore，以及它们如何提供弹性、高可用的服务。 七、分布式并行编程模型MapReduce：MapReduce是大数据处理的经典编程模型，课程将详细介绍Map和Reduce函数的工作流程，以及如何编写MapReduce程序解决实际问题。 八、基于内存的大数据处理架构Spark：Spark提供了更高效的数据处理能力，课程会讲解Spark的核心组件，如Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming和MLlib，以及Spark的RDD（Resilient Distributed Datasets）和DataFrame。 九、大数据应用：课程会结合实际案例，探讨大数据在互联网、生物医学、物流等领域的应用，分析大数据如何推动这些行业的创新与发展。 十、前沿技术与实践：除了基础理论，课程还将介绍最新的业界大数据处理平台，如阿里MaxCompute、华为FusionInsight和GaussDB，以及国家大数据竞赛平台和大数据社区资源，帮助学生了解并掌握最新技术动态。 通过以上知识点的学习，学生将具备大数据技术的基础理论知识，能够运用所学解决实际问题，同时，课程还将激发他们对大数据领域的探索热情，培养他们为国家数字化经济发展贡献力量的决心。