“大数据技术”课程教学大纲 第一部分 大纲说明 一、课程性质 《大数据技术》是计算机信息管理专业（专科）一门非统设，选修，省开课程， 课程共计4学分，72学时，第3学期开设。本课程系统介绍了大数据相关知识， 共有12章，系统地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HBse、NoSQL数据库、云数据库、分布式并行编 程模型MapReduce,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，安挂了入门 级的实践操作，让学生更好地学习和章程大数据关键技术。 二、教学目的 本课程作为大数据技术的入门课程，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、闻明基本原理、，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。 三、教学目标 (一)知识日标 1.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： 2.了解云计算、物联网的概念及其与大数据之间的紧密关系： 3,了解adoop的发展历史，重要特性和应用现状，adoop项目结构及其各 个组件： 4,了解分布式文件系统的基本概念、结构和设计需求
“大数据技术”课程教学大纲 第一部分 大纲说明 一、课程性质 《大数据技术》是计算机信息管理专业(专科)一门非统设，选修，省开课程， 课程共计 4 学分，72 学时,第 3 学期开设。本课程系统介绍了大数据相关知识， 共有 12 章，系统地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、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、教学目的 本课程作为大数据技术的入门课程，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。 三、教学目标 （一）知识目标 1.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； 2.了解云计算、物联网的概念及其与大数据之间的紧密关系； 3.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； 4.了解分布式文件系统的基本概念、结构和设计需求；
5.掌捏dp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： 6.了解分布式数据库旧a5e的访问接口、数据模型、实现原理和运行机制， 并然练掌握旧ase的使用方法： 7.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： 8.了解云数据库的概念、基本原理和代表性产品的使用方法 9,了解大数据在互联网等领域的典型应用。 (二)技能目标 1,能够建立对大数据知识体系的轮扉性认识： 2.能够熟练掌握do0p平台的安装和使用方法： 3.能够熟练掌握分布式文件系统DS的使用方法： 4,能够基本掌握Redis、ongB等NoSQL数据库的使用方法： 5.能够熟族掌捏分布式编程框架MapReduce的基本原理和编程方法： 8能够了解数据可视化的概念和相关工具： (三)素养目标 1以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，坚持知识传授与价值引领 相结合，运用可以培养大学生理想信念、价值取向、政治信仰、社会责任的题材 与内容，全面提高大学生缘事析理、明辨是非的能力。 2.增加学生“四个自信”，通过课程思政全面有人，让学生坚定“道路自信、 理论自信、制度自信、文化自信”的信念。从“做中学，学中做”，实践出真理， 践行“富强、民主、文明、和谐、自由、平等、公正、法治、爱国、数业、诚信
5.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； 6.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； 7.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； 8.了解云数据库的概念、基本原理和代表性产品的使用方法； 9.了解大数据在互联网等领域的典型应用。 （二）技能目标 1.能够建立对大数据知识体系的轮廓性认识； 2.能够熟练掌握 Hadoop 平台的安装和使用方法； 3.能够熟练掌握分布式文件系统 HDFS 的使用方法； 4.能够基本掌握 Redis、MongoDB 等 NoSQL 数据库的使用方法； 5.能够熟练掌握分布式编程框架 MapReduce 的基本原理和编程方法； 6.能够了解数据可视化的概念和相关工具； （三）素养目标 1.以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，坚持知识传授与价值引领 相结合，运用可以培养大学生理想信念、价值取向、政治信仰、社会责任的题材 与内容，全面提高大学生缘事析理、明辨是非的能力。 2.增加学生“四个自信”，通过课程思政全面育人，让学生坚定“道路自信、 理论自信、制度自信、文化自信”的信念。从“做中学，学中做”，实践出真理， 践行“富强、民主、文明、和谐、自由、平等、公正、法治、爱国、敬业、诚信
友善”杜会主义核心价值观。提高学生“四个意识”，增加民族自豪感。重塑工 匠精神，增加就业信心。 3,培养学生具有较好的沟通交流能力和书面表达能力：养成善于思考、深入 研究的自主学习的习惯和良好的编程习惯，培养团队合作精神和创新精神。 四、衔接课程 《大数据技术》的衔接课程是《程序设计基础》、《数据库应用》等。 五、教学方法 建议采取理论教学与实践教学并重的方式开展教学。在理论教学中，注重案 例教学和多媒体辅助教学，通过多媒体课件的设计，充分积累课程资源，有效拓 展课堂信息量，适当增加课程的趣味性，努力激发学习兴趣和主动性，切实提高 本课程的学习效果。在实践教学中，注重真案真做，实践内容与工作实际紧密结 合，增强解决实际问题的能力，并增加对行业及岗位实际的认识。 六、教学中应注意的问题 《大数据技术》是一门实践性很强的课。本课程在Hadoop、HDFS、HBase 和MapReduce等重要章节，安排了入门级的实我操作，让学生更好地学习和掌 握大数据关键技术。 在每一章教学内容之后应给出教学要求，大体分为三个层次：了解、草握和 熟练拿醒。它们的含义大致为：了解就是掌握概念，拿握就是能够理解和分析现 有知识，熟练掌握就是会运用所学知识解决实际问题。 第二部分多媒体教材情况 一、教材介绍
友善”社会主义核心价值观。提高学生“四个意识”，增加民族自豪感。重塑工 匠精神，增加就业信心。 3.培养学生具有较好的沟通交流能力和书面表达能力;养成善于思考、深入 研究的自主学习的习惯和良好的编程习惯，培养团队合作精神和创新精神。 四、衔接课程 《大数据技术》的衔接课程是《程序设计基础》、《数据库应用》等。 五、教学方法 建议采取理论教学与实践教学并重的方式开展教学。在理论教学中，注重案 例教学和多媒体辅助教学。通过多媒体课件的设计，充分积累课程资源，有效拓 展课堂信息量，适当增加课程的趣味性，努力激发学习兴趣和主动性，切实提高 本课程的学习效果。在实践教学中，注重真案真做，实践内容与工作实际紧密结 合，增强解决实际问题的能力，并增加对行业及岗位实际的认识。 六、教学中应注意的问题 《大数据技术》是一门实践性很强的课。 本课程在 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。 在每一章教学内容之后应给出教学要求，大体分为三个层次：了解、掌握和 熟练掌握。它们的含义大致为：了解就是掌握概念，掌握就是能够理解和分析现 有知识，熟练掌握就是会运用所学知识解决实际问题。 第二部分 多媒体教材情况 一、教材介绍
数材名称为《大数据技术原理与应用（第3版）》(978-7-115-54405-6)，林 子雨编著，人民p电出版社，2021年1月第3版。文字教材是学生学习裸程的 主要用书，是学生获得知识和能力的基本蝶体，是教和学的根本依据。 本教材是国内高校第一本系统介绍大数据知识专业教材：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， 二、资源介绍 本课程在国开学习网(http://w,o阳chn.cn/)上传教学大钢、课程实施 方案、电子教案等配套教学资源，为教师教学和学生学习大数据课程，提供全方 位、一站式服务。所有教学资源支持电脑和手机浏览。 三、课时分配及进度安排建议 本课程共72学时，4学分，其中实验学时为8学时。具体学时分配如下表 所示： 表】课时分配及进度安排表 课 适用专业：计算机信息管理 课程 省开 性质 层 专科 计划总 学时数 72 主要教学内容 教学活动（学时） 面授 实验 介绍大数据的基本概念和应用领域， 2 并阐述大数据、云计算和物联网的相 互美系 介绍大数据处理架构Hadoop 4 分布式文件系统HDFS的基本原理和 6 使用方法 分布式数据库HBas的基本原理和使 6 用方法 NoSQL数据库的概念和基本原理 4 4
教材名称为《大数据技术原理与应用（第 3 版）》（978-7-115-54405-6），林 子雨编著，人民邮电出版社，2021 年 1 月第 3 版。文字教材是学生学习课程的 主要用书，是学生获得知识和能力的基本媒体，是教和学的根本依据。 本教材是国内高校第一本系统介绍大数据知识专业教材；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。 二、资源介绍 本课程在国开学习网（http://www.ouchn.cn/）上传教学大纲、课程实施 方案、电子教案等配套教学资源，为教师教学和学生学习大数据课程，提供全方 位、一站式服务。所有教学资源支持电脑和手机浏览。 三、课时分配及进度安排建议 本课程共 72 学时，4 学分，其中实验学时为 28 学时。具体学时分配如下表 所示： 表 1 课时分配及进度安排表 适用专业：计算机信息管理 课程 性质 省开 课 程 层 次 专科 计划总 学时数 72 主要教学内容 教学活动（学时） 面授 实验 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 介绍大数据处理架构 Hadoop 4 4 分布式文件系统 HDFS 的基本原理和 使用方法 6 4 分布式数据库 HBase 的基本原理和使 用方法 6 4 NoSQL 数据库的概念和基本原理 4 4
云数据库 2 4 分布式并行编程模型MapRed uce即 6 理和使用方法 数据仓库Hive的基本原理和使用方 2 法 Spak原理与基础编程 4 数据可视化 大数据应用 2 阴末复习 2 学时小计：44 学时小计：28 第三部分教学内容与教学要求 第1讲大数据概述 教学内容： 1I大数据时代 12大数据概色 13大数据的影响 14大数据的应用 15大数据关键技术 16大数据计算模式 17大数据产业 18大数据与云计算、物联网的关系 教学要求： 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。 课程思政内容： 本章结合大数据技术在我国的发展历程，融入让学生感知中国的内容，增加 学生的民族自豪感和爱国主义精神。学生初次大数据技术，对学生而言难度较大
云数据库 2 4 分布式并行编程模型 MapReduce 原 理和使用方法 6 6 数据仓库 Hive 的基本原理和使用方 法 2 Spark 原理与基础编程 4 数据可视化 4 大数据应用 2 期末复习 2 学时小计：44 学时小计：28 第三部分 教学内容与教学要求 第 1 讲 大数据概述 教学内容： 1.1 大数据时代 1.2 大数据概念 1.3 大数据的影响 1.4 大数据的应用 1.5 大数据关键技术 1.6 大数据计算模式 1.7 大数据产业 1.8 大数据与云计算、物联网的关系 教学要求： 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。 课程思政内容： 本章结合大数据技术在我国的发展历程，融入让学生感知中国的内容，增加 学生的民族自豪感和爱国主义精神。学生初次大数据技术，对学生而言难度较大
此时应给学生讲解什么是工匠精神并介绍一些“大国工匠”的经典案例，以真人 真事感召学生学好自己的专业，做社会有用的技能型人才。 第2讲大数据处理架构Hadoop 教学内容 21概述 22 Hadoop项日结构 23 Hadoop的安装与使用 2.4 Hadoop集带的部署与使用 教学要求： 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，并熟练掌是Hdop平台的安装和使用方法。 课程思攻内容： 让学生亲自上机操作，将杜会主义核心价值观与课堂实例有机地结合起来， 从而达到潜移默化引导学生学习的日的。 第3讲分布式文件系统HDFS 教学内容： 3.1分布式文件系统 32HDFS简介 33HDFS相关概念 3.4HDFS体系结构 35HDFS存储原理 3.6HDS数据读写过程 3.7HDFS编程实践 教学要求： 能够了解分布式文件系统的基本概念、结构和设计需求，掌捏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，并熟练掌摆分 布式文件系统HDFS的使用方法
此时应给学生讲解什么是工匠精神并介绍一些“大国工匠”的经典案例，以真人 真事感召学生学好自己的专业，做社会有用的技能型人才。 第 2 讲 大数据处理架构 Hadoop 教学内容： 2.1 概述 2.2 Hadoop 项目结构 2.3 Hadoop 的安装与使用 2.4 Hadoop 集群的部署与使用 教学要求： 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。 课程思政内容： 让学生亲自上机操作，将社会主义核心价值观与课堂实例有机地结合起来， 从而达到潜移默化引导学生学习的目的。 第 3 讲 分布式文件系统 HDFS 教学内容： 3.1 分布式文件系统 3.2 HDFS 简介 3.3 HDFS 相关概念 3.4 HDFS 体系结构 3.5 HDFS 存储原理 3.6 HDFS 数据读写过程 3.7 HDFS 编程实践 教学要求： 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
课程思政内容： 此章增加大数据技术在中国的发展过程的介绍，让学生知道，在中国共产党 的领导下，中国的科学家们刻苦估研、不怕困难，突破层层障调，不断取得新的 科学研究高地，这种吃苦耐劳的科研精神，对学生有很大的学习意义和参考价值。 第4讲分布式数据库HBase 教学内容： 4.1概述 42 HBase访间接口 43 HBase数据模型 44 HBase的实现原理 45 HBase运行机制 4.6HBaC应用方案 4.7HBae编程实践 教学要求： 能够了解分布式数据库HBa5C的访间接口，数据颅型、实现原理和运行机制，并 熟练草暴HBase的使用方法 课程思政内容： “实践是检险真理的唯一标准”，本章主要介绍分布式HBaS,在上机操作 的过程中，让学生进一步领悟到真理的内潮和价值。让学生理论联系实际地处理 问题、解决问题。 第5讲NoSQL数据库 教学内容： 5.1 NoSQL简介 52 NoSOL兴起的原因 53 NoSQL与关系数据库的比较 54 NoSQL.的四大类型
课程思政内容： 此章增加大数据技术在中国的发展过程的介绍，让学生知道，在中国共产党 的领导下，中国的科学家们刻苦钻研、不怕困难，突破层层障碍，不断取得新的 科学研究高地，这种吃苦耐劳的科研精神，对学生有很大的学习意义和参考价值。 第4讲 分布式数据库 HBase 教学内容： 4.1 概述 4.2 HBase 访问接口 4.3 HBase 数据模型 4.4 HBase 的实现原理 4.5 HBase 运行机制 4.6 HBase 应用方案 4.7 HBase 编程实践 教学要求： 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。 课程思政内容： “实践是检验真理的唯一标准”，本章主要介绍分布式 HBase，在上机操作 的过程中，让学生进一步领悟到真理的内涵和价值。让学生理论联系实际地处理 问题、解决问题。 第5讲 NoSQL 数据库 教学内容： 5.1 NoSQL 简介 5.2 NoSQL 兴起的原因 5.3 NoSQL 与关系数据库的比较 5.4 NoSQL 的四大类型
55 NoSQL.的三大塘石 5.6从NoSOL.到NewSOL.数据库 5.7文档数据库MongoDB 教学要求： 能够了解NoSOL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。 课程思政内容： “实践是检验真理的唯一标准”，本章主要介绍NSQL,让学生理论联系实 际地处理问题、解决问题。 第6讲云数据库 教学内容： 6.1云数据库概述 62云数据库产品 63云数据库系统架构 6.4Ama200AWS和云数据库 65微软云数据库SQLAzure 6.6云数据库实践 教学要求： 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。 课程思政内容： 甄选出与本章内容相关的杜会主义核心价值观的案例，让学生从案例中学 习，掌握专业、行业必备技能的同时，潜移默化确定自己的人生观、世界观、价 值观。 第7讲MapReduce 教学内容 7.1概述
5.5 NoSQL 的三大基石 5.6 从 NoSQL 到 NewSQL 数据库 5.7 文档数据库 MongoDB 教学要求： 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。 课程思政内容： “实践是检验真理的唯一标准”，本章主要介绍 NoSQL，让学生理论联系实 际地处理问题、解决问题。 第6讲 云数据库 教学内容： 6.1 云数据库概述 6.2 云数据库产品 6.3 云数据库系统架构 6.4 Amazon AWS 和云数据库 6.5 微软云数据库 SQL Azure 6.6 云数据库实践 教学要求： 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。 课程思政内容： 甄选出与本章内容相关的社会主义核心价值观的案例，让学生从案例中学 习，掌握专业、行业必备技能的同时，潜移默化确定自己的人生观、世界观、价 值观。 第7讲 MapReduce 教学内容： 7.1 概述
72 MapReduce体系结构 T.3 MapReduce工作逢程 7.4实例分析：WordCount T3 MapReduce的具体应用 T.6 MapReduce编程实践 教学要求： 能够熟练拿握分布式编程框架MapReduce的基木原理和编程方法， 课程思政内容： “实践是检验真理的唯一标准”，本章主要介绍MapReduce,在上机操作的 过程中，让学生进一步领悟到真理的内涵和价值。让学生理论联系实际地处理问 题、解决问题。 第8讲Hadoop架构再探讨 教学内容： &.I Hadoop的优化与发展 82HDFS20的新特性 83新一代资源管理调度框架YARN 84 Hadoop生态系统中具有代表性的功能组件 教学要求： 使够了解Hadoop的优化与发展，HDF20的新特性，并熟练掌握Hadoop 生态系统中具有代表性的功能组件的安装和使用方法。 课程思政内容： 培养学生具有较好的沟通交流能力和书面表达能力， 第9讲数据仓库Hive 教学内容： 91概述 92Hve系统製构 93Hve的应用 9.4 Impala
7.2 MapReduce 体系结构 7.3 MapReduce 工作流程 7.4 实例分析：WordCount 7.5 MapReduce 的具体应用 7.6 MapReduce 编程实践 教学要求： 能够熟练掌握分布式编程框架 MapReduce 的基本原理和编程方法。 课程思政内容： “实践是检验真理的唯一标准”，本章主要介绍 MapReduce，在上机操作的 过程中，让学生进一步领悟到真理的内涵和价值。让学生理论联系实际地处理问 题、解决问题。 第 8 讲 Hadoop 架构再探讨 教学内容： 8.1 Hadoop 的优化与发展 8.2 HDFS2.0 的新特性 8.3 新一代资源管理调度框架 YARN 8.4 Hadoop 生态系统中具有代表性的功能组件 教学要求： 能够了解 Hadoop 的优化与发展，HDFS2.0 的新特性，并熟练掌握 Hadoop 生态系统中具有代表性的功能组件的安装和使用方法。 课程思政内容： 培养学生具有较好的沟通交流能力和书面表达能力。 第 9 讲 数据仓库 Hive 教学内容： 9.1 概述 9.2 Hive 系统架构 9.3 Hive 的应用 9.4 Impala
9.5Hve编程实我 教学要求： 了解Hv©系统架构及工作原理，能够独立完成Hiwe编程实践。 课程思政内容： 可结合H编程技术在我国的应用和发展过程，胞入我国打造人类命运共 同体，确立人类文明走向的新航标的理念，增加学生“四个自信”一一道路自信、 理论自信、制度自信、文化自信。 第10讲Spark 教学内容： 10.1 Spark概述 10.2 Spark生态系统 I0.3 Spark运行架构 10.4 Spark SQL 10.5 Spark的部署和应用方式 I0.6 Spark编程实践 教学要求： 了解Spk生态系统和运行架构：能掌握Sark的部署和应用方式以及Spak 编程实践。 课程思政内容： 让学生理论联系实际地处理问题、解决问题。 第11讲数据可视化 教学内容 11.1可视化概述 11.2可视化工具 11.3可视化典型案例 11.4可视化工具实践
9.5 Hive 编程实践 教学要求： 了解 Hive 系统架构及工作原理，能够独立完成 Hive 编程实践。 课程思政内容： 可结合 Hive 编程技术在我国的应用和发展过程，融入我国打造人类命运共 同体，确立人类文明走向的新航标的理念，增加学生“四个自信”——道路自信、 理论自信、制度自信、文化自信。 第10讲 Spark 教学内容： 10.1 Spark 概述 10.2 Spark 生态系统 10.3 Spark 运行架构 10.4 Spark SQL 10.5 Spark 的部署和应用方式 10.6 Spark 编程实践 教学要求： 了解 Spark 生态系统和运行架构；能掌握 Spark 的部署和应用方式以及 Spark 编程实践。 课程思政内容： 让学生理论联系实际地处理问题、解决问题。 第 11 讲 数据可视化 教学内容： 11.1 可视化概述 11.2 可视化工具 11.3 可视化典型案例 11.4 可视化工具实践