《Hadoop分布式系統(tǒng)》教學大綱

《Hadoop分布式系統(tǒng)》教學大綱課程英文名Hadoopdistributedsystem課程代碼學分3總學時48理論學時24實驗/實踐學時24課程類別專業(yè)課課程性質(zhì)任選先修課程Linux系統(tǒng)應用實踐適用專業(yè)信息與計算科學、數(shù)學與應用數(shù)學開課學院理學院一、課程地位與課程目標（一）課程地位《Hadoop分布式系統(tǒng)》是數(shù)據(jù)科學與技術(shù)方向選修的一門專業(yè)基礎課，是大數(shù)據(jù)計算的基礎，主要Hadoop系統(tǒng)組成、安裝和基本的MapReduce設計。本課程在專業(yè)培養(yǎng)體系中具有重要的地位，是大數(shù)據(jù)計算的基礎，對許多大數(shù)據(jù)分析計算方面的課程起到支撐的作用。（二）課程目標1.了解并掌握Hadoop系統(tǒng)的組成、安裝和系統(tǒng)維護；2.熟悉常用MapReduce程序設計方法。二、課程目標達成的途徑與方法以課堂教學為主，結(jié)合自學、課堂討論、課外作業(yè)、實驗驗證等。課堂教學，采用ppt和板書結(jié)合講解，并通過程序演示課堂討論，圍繞一個關(guān)鍵問題，分組討論，并選派學生闡述自己的觀點課外作業(yè)，在教材每個章節(jié)后面的練習中選擇有代表性的問題作為學生課后的書面作業(yè)，檢查學生對知識的掌握程度實驗驗證，選擇適當?shù)陌咐?，通過仿照例子編寫一定的程序代碼，驗證理論，提高能力三、課程目標與相關(guān)畢業(yè)要求的對應關(guān)系課程目標課程目標對畢業(yè)要求的支撐程度（H、M、L）畢業(yè)要求4畢業(yè)要求6畢業(yè)要求10課程目標1HMM課程目標2HHM注：1.支撐強度分別填寫H、M或L（其中H表示支撐程度高、M為中等、L為低）。四、課程主要內(nèi)容與基本要求Hadoop介紹內(nèi)容：Hadoop概述，Hadoop核心，Hadoop生態(tài)系統(tǒng)，Hadoop應用場景要求：了解Hadoop基礎知識；理解Hadoop核心；了解Hadoop生態(tài)系統(tǒng)和應用場景第2章Hadoop集群的搭建及配置內(nèi)容：安裝及配置虛擬機，安裝Java，搭建Hadoop完全分布式集群要求：了解Hadoop集群安裝條件；掌握搭建Hadoop分布式集群的方法第3章Hadoop基礎操作內(nèi)容：查看Hadoop集群的基本信息；HDFS的基本操作；MapReduce任務創(chuàng)建和管理要求：掌握管理Hadoop集群的方法；掌握HDFS基本操作；了解MapReduce任務創(chuàng)建和管理第4章MapReduce編程入門內(nèi)容：MapReduce工程與編程方法；MapReduce原理要求：學習并掌握MapReduce工程創(chuàng)建和編程方法；掌握Mapreduce原理第5章MapReduce進階編程內(nèi)容：MapReduce輸入輸出；HDFS文件系統(tǒng)管理；日志文件管理要求：掌握MapReduce輸入輸出格式，了解HDFS文件和日志管理五、課程學時安排章節(jié)號教學內(nèi)容學時數(shù)學生任務對應課程目標第1章Hadoop介紹21.完成本章練習2.預習下一章內(nèi)容課程目標1第2章Hadoop集群的搭建及配置41.完成本章練習2.預習下一章內(nèi)容課程目標1第3章Hadoop基礎操作81.完成本章練習2.預習下一章內(nèi)容課程目標1第4章MapReduce編程入門161.完成本章編程練習2.預習下一章內(nèi)容課程目標2第5章MapReduce進階編程181.完成本章編程練習2.預習下一章內(nèi)容課程目標2六、實踐環(huán)節(jié)及基本要求序號實驗項目名稱學時基本要求學生任務實驗性質(zhì)實驗類別1Hadoop集群搭建2集群正常工作完成實踐操作驗證必做2Hadoop基礎操作4驗證基本操作完成實踐操作驗證必做3MapReduce編程入門8驗證簡單程序完成編程驗證驗證必做4MapReduce編程進階10驗證復雜任務完成編程驗證驗證必做注：1.實驗性質(zhì)指演示性、驗證性、設計性、綜合性等；2.實驗類別指必做、選做等。七、考核方式及成績評定考核內(nèi)容考核方式評定標準（依據(jù)）占總成績比例過程考核含到課率、課堂討論發(fā)言、平時作業(yè)等平時成績記錄40%期末考核開卷卷面評閱成績60%考核類別考試成績登記方式百分制八、推薦教材與主要參考書（一）推薦教材：1.Hadoop大數(shù)據(jù)開發(fā)基礎，余明輝，張良均，人民郵電出版社，2018.2。2.Hadoop大數(shù)據(jù)開發(fā)案例教程與項目實戰(zhàn)，時允田，林雪綱，人民郵電出版社，2017.5，第1版。（二）主要參考書：1.Hadoop權(quán)威指南:大數(shù)據(jù)的存儲與分析，TomWhi