本章配套教学视频 《大数据技术原理与应用(第2版)》 《课程介绍》在线视频观看地址 http:/dblab.xmu.edu.cn/post/bigdata-online-course/#flessono 大数据技术原理与应用 BIGDATA TECHNOLOGY AND APPLICATION 打开大数据之门,遨游大数据世界 大数据技术原理与应用(第2版 厦门大学计算机科学系 林子雨 ziyulin@xmu.edu.cn
《大数据技术原理与应用（第2版）》 厦门大学计算机科学系 林子雨 ziyulin@xmu.edu.cn 本章配套教学视频 http://dblab.xmu.edu.cn/post/bigdata-online-course/#lesson0 《大数据技术原理与应用（第2版）》 《课程介绍》在线视频观看地址
提纲 1课程特色 2教材介绍 3内容提要 4教学大纲 5配套资源 6班级介绍 附录A:主讲教师林子雨简介 附录B:《大数据技术原理与应用》教材 附录c:中国高校大数据课程公共服务平台 本PPT是如下教材的配套讲义: 《大数据技术原理与应用 -概念、存储、处理、分析与应用》 (2017年2月第2版) SBN:978-7-115443304 厦门大学林子雨编著,人民邮电出版社 欢迎访问《大数据技术原理与应用》教材官方网站: http://dblab.xmu.edu.cn/post/bigdata 大数据技术原理与应用(第2版 厦门大学计算机科学系 林子雨 ziyulin@xmu.edu.cn
《大数据技术原理与应用（第2版）》 厦门大学计算机科学系 林子雨 ziyulin@xmu.edu.cn 提纲 1.课程特色 2.教材介绍 3.内容提要 4.教学大纲 5.配套资源 6.班级介绍 附录A：主讲教师林子雨简介 附录B：《大数据技术原理与应用》教材 附录C：中国高校大数据课程公共服务平台 欢迎访问《大数据技术原理与应用》教材官方网站： http://dblab.xmu.edu.cn/post/bigdata 本PPT是如下教材的配套讲义： 《大数据技术原理与应用 ——概念、存储、处理、分析与应用》 （2017年2月第2版） ISBN:978-7-115-44330-4 厦门大学 林子雨 编著，人民邮电出版社
主讲教师 爱教学,认,关学生 力打造独具网幅的“特产教师 我是林子雨,我为自己代言 2013年度夏门大学奖教金获得者 主讲教师:林子雨 中国高校首个“数字教师”提出者和建设者 2009年7月从事教师职业以来 累计免费网络发布超过100万字高价值教学和科研资料 网络浏览量超过100万次 大数据技术原理与应用(第2 厦门大学计算机科学系 林子雨 ziyulin@xmu.edu.cn
《大数据技术原理与应用（第2版）》 厦门大学计算机科学系 林子雨 ziyulin@xmu.edu.cn 主讲教师 主讲教师：林子雨 中国高校首个“数字教师”提出者和建设者 2009年7月从事教师职业以来 累计免费网络发布超过100万字高价值教学和科研资料 网络浏览量超过100万次
课程特色 HIGH n aG LOSS TIPES FAS ANT ets Ian TRISGER 2 COLLECTIOI ESFINCED AREIS OUT DENSITI I0Lsw周s UI ISLLET MAKNG STORAGED E B HALLENGES A 旧m EIPLOF =1 WN旺E SAHD Y STENSSIZE 搭建起通向“大数据知识空间”的桥梁和纽带 数 构建知识体系、阐明基本原理 据 引导初级实践、了解相关应用 门为学生在大数据领域“深耕细作”奠定基础、指明方向 大数据技术原理与应用(第2版 厦门大学计算机科学系 林子雨 ziyulin@xmu.edu.cn
《大数据技术原理与应用（第2版）》 厦门大学计算机科学系 林子雨 ziyulin@xmu.edu.cn 课程特色 大 数 据 之 门 搭建起通向“大数据知识空间”的桥梁和纽带 构建知识体系、阐明基本原理 引导初级实践、了解相关应用 为学生在大数据领域“深耕细作”奠定基础、指明方向
教材介绍 《大数据技术原理与应用——大数据概念、存储、处理、分析与应用》 厦门大学林子雨编著人民邮电出版社2017年2月第2版 SBN:978-7-115-44330-4 国内高校第一本系统介绍大数据 知识专业教材 大数据技术原理与应用 京东、当当等各大网店畅销书籍 概念、存储、处理、分析与应用 °致力于打造成为大数据入门教材 精品 于西 工信部“全国云计算与大数据应 用技术人才考试、认证项目”目 大数据技术 前唯一指定大数据教材 原理与应用1 国内多所高校采用本教材开课 概念、存储、处理、分析与应用 配套目前国内高校最完备的课程 共服务平台 2015年8月第1版 2017年2月第2版 大数据技术原理与应用(第2 厦门大学计算机科学系 林子雨 ziyulin@xmu.edu.cn
《大数据技术原理与应用（第2版）》 厦门大学计算机科学系 林子雨 ziyulin@xmu.edu.cn 教材介绍 《大数据技术原理与应用——大数据概念、存储、处理、分析与应用》 厦门大学 林子雨编著 人民邮电出版社 2017年2月第2版 ISBN:978-7-115-44330-4 •国内高校第一本系统介绍大数据 知识专业教材 •京东、当当等各大网店畅销书籍 •致力于打造成为大数据入门教材 精品 •工信部“全国云计算与大数据应 用技术人才考试、认证项目”目 前唯一指定大数据教材 •国内多所高校采用本教材开课 •配套目前国内高校最完备的课程 公共服务平台 2015年8月第1版 2017年2月第2版
内容提要 本课程系统介绍了大数据相关知识 ·系统地论述了大数据的基本概念、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、 Spark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、 MapReduce、Spak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 大数据技术原理与应用(第2 厦门大学计算机科学系 林子雨 ziyulin@xmu.edu.cn
《大数据技术原理与应用（第2版）》 厦门大学计算机科学系 林子雨 ziyulin@xmu.edu.cn 内容提要 • 本课程系统介绍了大数据相关知识 • 系统地论述了大数据的基本概念、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、Spark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、MapReduce、Spark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
教学大纲 章节 主要内容 安排 第1章大数据概述 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|2 第2章大数据处理架构 Hadoop 介绍大数据处理架构 Hadoop 第3章分布式文件系统HDFS 分布式文件系统HDFS的基本原理和使用方法 第4章分布式数据库 HBase 分布式数据库 HBase的基本原理和使用方法 第5章 NoSQL数据库 NOSQL数据库的概念和基本原理 第6章云数据库 云数据库的概念和基本原理 第7章Ma 分布式并行编程模型 MapReduce原理和使用方法 第8章 Hadoop架构再探讨 Hado技的发展演变过程、YARN、 HDFS Federation 244222242 第9章 Spark Spark原理与基础编程 第10章流计算 流计算概念和原理、 Storm 第11章图计算 图计算概念和原理、 Pregel 第12章数据可视化 数据可视化概念、代表性技术和软件 2 第13章大数据在不同领域的应用 大数据在互联网领域的典型应用:推荐系统,以及在其他领域的典型应用 备注:高校教师在实际授课时,可以根据自己需求调整课时安排。比如,可以不讲流计算和图计算,把 这4个课时分配给第2章 Hadoop和第7章 MapReduce。 大数据技术原理与应用(第2版 厦门大学计算机科学系 林子雨 ziyulin@xmu.edu.cn
《大数据技术原理与应用（第2版）》 厦门大学计算机科学系 林子雨 ziyulin@xmu.edu.cn 教学大纲 章 节 主要内容 学时 安排 第1章 大数据概述 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 2 第2章 大数据处理架构Hadoop 介绍大数据处理架构Hadoop 2 第3章 分布式文件系统HDFS 分布式文件系统HDFS的基本原理和使用方法 4 第4章 分布式数据库HBase 分布式数据库HBase的基本原理和使用方法 4 第5章 NoSQL数据库 NoSQL数据库的概念和基本原理 2 第6章 云数据库 云数据库的概念和基本原理 2 第7章 MapReduce 分布式并行编程模型MapReduce原理和使用方法 2 第8章 Hadoop架构再探讨 Hadoop技术的发展演变过程、YARN、HDFS Federation 2 第9章 Spark Spark原理与基础编程 4 第10章 流计算 流计算概念和原理、Storm 2 第11章 图计算 图计算概念和原理、Pregel 2 第12章 数据可视化 数据可视化概念、代表性技术和软件 2 第13章 大数据在不同领域的应用 大数据在互联网领域的典型应用：推荐系统，以及在其他领域的典型应用 2 合计 32 备注：高校教师在实际授课时，可以根据自己需求调整课时安排。比如，可以不讲流计算和图计算，把 这4个课时分配给第2章Hadoop和第7章MapReduce
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