教学大纲厦门大学-林子雨-大数据技术原理与应用-2015年9月

厦门大学研究生课程大纲(厦门大学计算机科学系教师林子雨2015年9月编制)课程名称大数据技术原理与应用英文名称Principlesandapplicationsofbigdatatechnology课程编号开课学期学分/周学时2/2课程类型院系通识课程先修课程数据库系统原理、编程语言选用教材《大数据技术原理与应用——概念、存储、处理、分析与应用》林子雨编著，人民邮电出版社，2015年8月教材官网：主要参考书[1]陆嘉恒.Hadoop实战.机械工业出版社.2011年.[2]曾大聃,周傲英(译).Hadoop权威指南中文版.清华大学出版社.2010年.[3]迪米达克(NickDimiduk),卡拉纳(AmandeepKhurana),谢磊.HBase实战中文版.人民邮电出版社;第1版(2013年9月1日)一、课程性质、目的与任务专业选修课，大数据技术入门课程，为学生搭建起通向“大数据知识空间”的桥梁和纽带，以“构建知识体系、阐明基本原理、引导初级实践、了解相关应用”为原则，为学生在大数据领域“深耕细作”奠定基础、指明方向。课程将系统讲授大数据的基本概念、大数据处理架构Hadoop、分布式文件系统HDFS、分布式数据库HBase、NoSQL数据库、云数据库、分布式并行编程模型MapReduce、流计算、图计算、数据可视化以及大数据在互联网、生物医学和物流等各个领域的应用。在Hadoop、HDFS、HBase和MapReduce等重要章节，安排了入门级的实践操作，让学生更好地学习和掌握大数据关键技术。二、教学基本要求（1）能够建立对大数据知识体系的轮廓性认识，了解大数据发展历程、基本概念、主要影响、应用领域、关键技术、计算模式和产业发展，并了解云计算、物联网的概念及其与大数据之间的紧密关系；（2）能够了解Hadoop的发展历史、重要特性和应用现状，Hadoop项目结构及其各个组件，并熟练掌握Hadoop平台的安装和使用方法；（3）能够了解分布式文件系统的基本概念、结构和设计需求，掌握Hadoop分布式文件系统HDFS的重要概念、体系结构、存储原理和读写过程，并熟练掌握分布式文件系统HDFS的使用方法；（4）能够了解分布式数据库HBase的访问接口、数据模型、实现原理和运行机制，并熟练掌握HBase的使用方法；（5）能够了解NoSQL数据库与传统的关系数据库的差异、NoSQL数据库的四大类型以及NoSQL数据库的三大基石；基本掌握Redis、MongoDB等NoSQL数据库的使用方法；（6）能够了解云数据库的概念、基本原理和代表性产品的使用方法；（7）能够熟练掌握分布式编程框架MapReduce的基本原理和编程方法；（8）能够了解流计算与批处理的区别，以及流计算的基本原理；（9）能够了解图计算的基本原理；（10）能够了解数据可视化的概念和相关工具；（11）能够了解大数据在互联网等领域的典型应用。三、主要内容及学时安排章或节主要内容学时安排1介绍大数据的基本概念和应用领域，并阐述大数据、云计算和物联网的相互关系22介绍大数据处理架构Hadoop23分布式文件系统HDFS的基本原理和使用方法44分布式数据库HBase的基本原理和使用方法45NoSQL数据库的概念和基本原理26云数据库的概念和基本原理27分布式并行编程模型MapReduce原理和使用方法68流计算基本原理29图计算基本原理410数据可视化概念、工具和案例211大数据在互联网领域的典型应用：推荐系统2四、考核方式：（1）平时成绩：学生完成上机练习题目，并提交上机实验报告，实验报告成绩作为平时成绩；（2）期末考试：采用笔试，闭卷；（3）最终成绩：平时成绩和期末考试成绩按比例加权求和。五、开课专业：计算机六、其它信息大纲制定者：林子雨大纲审定者：林子雨（个人主页：）厦门大学本科课程大纲填写说明：1．课程中英文名称必须准确、规范。英文名称每个单词打头字母应用大写。2．课程类型是指公共基本课程、校通识课程、院系通识课程、学科类通修课程或学科类方向性课程。3．先修课程是与该课程具有严格的前后逻辑关系，非先修课程则无法学习该课程。4．选用教材和主要参考书要求注明作者、书目、出版社、出版年限。例如，“黄叔武、杨一平编：《计算机网络工程教程》，1999年7月。”5．开课专业必须明确，不能出现“等”字样，如“经济学、会计学等专业”。6．课程性质、目的和任务不少于200字。7．教学基本要求不少于400字。8．考核方式是指笔试（开卷或闭卷）、口试或其它考查方式。9．其它信息是指该课程获奖情况，例如“优秀课程”、“名牌课程”、“精品课程”或者“双语教学课程”等。获奖情况必须注明获奖等级、级别。