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