研究生《大数据技术原理》教学大纲.docx

《大数据技术原理》是一门专为研究生设计的课程，旨在教授学生大数据处理技术的基础知识和核心技术。这门课程涵盖了大数据的概述、处理架构Hadoop、分布式文件系统HDFS、分布式数据库HBase、NoSQL数据库、云数据库以及MapReduce编程模型等多个重要主题。以下是这些主题的详细说明： 1. **课程介绍及大数据概述**： - 本部分介绍课程的目标、教学方式和考核方式，同时阐述大数据的基本概念、发展历程、关键技术和应用领域。学生将理解大数据与云计算、物联网之间的紧密联系。 2. **大数据处理架构Hadoop**： - Hadoop是大数据处理的核心工具，本章将深入讲解其历史、特性、组件结构，包括Hadoop的分布式文件系统HDFS和MapReduce编程模型。学生需要掌握如何在Linux环境下安装和配置Hadoop。 3. **分布式文件系统HDFS**： - 这一部分详细解析HDFS的工作原理，包括其架构、存储机制和读写操作。学生应能理解和应用HDFS进行实际的编程实践。 4. **分布式数据库HBase**： - HBase是一种基于Hadoop的分布式数据库，本章将探讨HBase的数据模型、访问接口和运行机制。学生需熟练掌握HBase的编程实现技术。 5. **NoSQL数据库**： - 课程将对比NoSQL与传统关系型数据库，介绍NoSQL的四种主要类型以及其核心原则。学生应理解NoSQL数据库的特性，并对其与新兴的NewSQL数据库有基本认识。 6. **云数据库**： - 云数据库的概念、特性及代表性产品将在此部分讲解，以阿里云数据库RDS为例，教授如何实际操作云数据库。 7. **MapReduce编程**： - MapReduce是大数据处理的关键模型，课程将详细解释其工作流程和编程方法，通过实例教学MapReduce程序设计。学生需要掌握MapReduce编程实践。 通过这门课程的学习，学生不仅会掌握大数据的基础理论，还将通过实验和自主学习的方式，提高在大数据系统平台上的实践能力。课程的考核方式包括考试、平时成绩和实验表现，确保学生全面理解和应用所学知识。教材《大数据技术原理与应用》和推荐的教学参考资料将为学生提供丰富的学习材料。