林子雨新版大数据技术原理和应用厦门大学本科课程教学大纲.docx
《林子雨新版大数据技术原理和应用厦门大学本科课程教学大纲.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《林子雨新版大数据技术原理和应用厦门大学本科课程教学大纲.docx（10页珍藏版）》请在冰豆网上搜索。
林子雨新版大数据技术原理和应用厦门大学本科课程教学大纲
厦门大学本科课程教学大纲
课程名称
大数据技术原理与应用
课程代码
英文
类别代号
CSCI
授课对象
计算机、软件工程等信息相关专业
适用年级
本科生大三或大四
课程类型
通识教育课程
课程课型
总学分
总学时
授课
讨论
实验/上机
实践
其他
2
32
32
0
0
0
0
先修课程
编程语言
一、课程简介
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、基于内存的大数据处理架构Spark、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。
二、培养目标
（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）能够了解大数据处理架构Spark的基本原理和编程方法；
能够了解大数据在互联网等领域的典型应用。
三、教学方法
（1）本课程采用理论授课与学生课后上机实践相结合，帮助学生更好消化吸收课程知识。
（2）积极践行O2O教学理念，努力提升教学水平，在大数据课程教学方面积极开拓创新，实现线下教学和线上服务的巧妙结合。
课程主讲教师建设了国内高校首个大数据课程公共服务平台，提供讲义PPT、课程习题、学习指南、授课视频、技术资料等全方位、一站式免费服务，帮助学生更好学习大数据课程。
四、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
2
2
介绍大数据处理架构Hadoop
4
3
分布式文件系统HDFS的基本原理和使用方法
4
4
分布式数据库HBase的基本原理和使用方法
4
5
NoSQL数据库的概念和基本原理
4
6
云数据库的概念和基本原理
2
7
分布式并行编程模型MapReduce原理和使用方法
4
8
Hadoop架构再探讨
2
9
Spark原理与基础编程
4
10
大数据在互联网领域的典型应用：
推荐系统
2
合计
32
五、考核方式与要求
（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5:
5比例加权求和。
六、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，第1版
七、参考书目与文献
[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）
八、课程网站等支持条件
课程主讲教师建设了国内高校首个大数据课程公共服务平台，提供讲义PPT、课程习题、学习指南、授课视频、技术资料等全方位、一站式免费服务，帮助学生更好学习大数据课程，网站地址：
九、其它信息
大纲制定者：
林子雨大纲审定者：
大纲制定时间：
2016年11月
XMUUndergraduateCourseSyllabus
Coursename
PrinciplesandApplicationsofBigdataTechnology
Coursecode
Categorycode
CSCI
Programme
ComputerScience,SoftwareEngineering.etc
Semester
Semester2,Year3
Coursetype
□BasicCommonCourses■GeneralEducationCourses□DisciplinaryGeneralCourses□SpecializedCourses
□OtherTeachingProcesses
Coursefocus
■Lecture□Experiment
□Skill-training□Practical
Credit
Totallearninghours
Lecture
Tutorial
Experiment
Practical
Others
2
32
32
0
0
0
0
Prerequisites
ProgrammingLanguage;
1.Coursedescription
Anintroductorycourseforbigdata.KnowledgediscussedinthiscourseincludeHadoop,HDFS,HBase,NoSQL,clouddatabase,MapReduce,Spark,ansoon.
2.Learninggoals
（1）Tohelpstudentstoknowaboutthebasicknowledgemapaboutbigdata;
（2）TostudytheecosystemofHadoopandtheinstallationandusageofHadoop;
（3）Tostudythewell-knowndistributedfilesystem,i.e.HDFS,includingthearchitecture,storagetheory,read-and-writeprocess,programmingmethods,andsoon;
（4）Tostudythedistributeddatabasesystemi.e.HBbase,includingtheAPI,datamodel,implementationtheory,andsoon;
（5）TostudyNoSQL,includingthedifferencebetweenSQLandNoSQL,CAPtheory,BASEtheory,NewSQL,andsoon;
（6）Tostudythebasicconceptandtheoryofclouddatabases,anddiscussseveralexamplesofclouddatabases;
（7）Tostudythedistributedparallelprogrammingmodel,i.e.,MapReduce,includingtheshuffleprocessandprogrammingpractice;
（8）Tostudythemain-memory-basedcomputingarchitecture,i.e.,Spark,includingtheperformancecomparisonbetweenSparkandHadoop,theoryofRDD,programmingmethod,andsoon;
（9）Tostudytheapplicationsofbigdatainvariousfields.
3.Teachingapproaches
（1）Thecoursemainlytakestheformoflecture,andalsothestudentsarerequiredtoprogramontheirowncomputertobettercomprehendtheknowledgeofbigdata.
（2）Largeamountofonlinecourseresourcesarealsoprovidedtostudents,includingcoursevideo,technicalliterature,ppt,programmingguide,andsoon.
4.Contentoutlineofthecourse
Chapter（Section）
Content
Learninghours
1
Thebasicconceptofbidata;therelationshipbetweenbigdata,cloudcomputingandtheInternetofThings.
2
2
ThearchitectureandecosystemofHadoop
4
3
ThebasicprinciplesandprogrammingmethodofHDFS
4
4
ThebasicprinciplesandprogrammingmethodofHBase
4
5
TheconceptandprincipleofNoSQL
4
6
Theconceptandprincipleofclouddatabase
2
7
Thedistributedparallelprogrammingmodel,namelyMapReduce
4
8
TodiscussmoreaboutHadoop
2
9
ThebasicprincipleandprogrammingmethodofSpark
4
10
TheapplicationofbigdataintheInternetfield,namelyrecommendingsystem.
2
Total
32
5.Assessmentmethodsandrequirements
Thecourseinvolveshomeworkandclosed-bookexamination.
Thefinalscoreincludestwoparts,i.e.,homework（50%）andfinalexamination（50%）.
6.Textbooks
ZiyuLin.PrinciplesandApplicationsofBigDataTechnology-BigDataConception（Thefirstedition）,Storage,Processing,AnalysisandApplication.ThePOSTS&TELECOMPRESS,Aug,2015.
7.References
TomWhite.Hadoop:
TheDefinitiveGuide（3rdedition）.TheO’REILLYPRESS,May2012.
8.Website
9.Others
Filledoutby:
ZiyuLinApprovedby:
Date:
Nov,2016
厦门大学本科课程大纲填写说明（Notes）
1．须同时填写课程大纲中文版和英文版。
2．课程名称必须准确、规范。
3．课程代码：
非任课教师填写。
该课程在教务系统生成后，由学院代为填写。
4．授课对象填写专业。
5．适用年级填写可修读本课程的时间，如本科三年级第一学期。
6．课程类型指公共基本课程、通识教育课程、学科通修课程、专业（或专业方向）课程、其他教学环节。
7．课程课型指理论课、实验课、技能课、实践课。
8．总学时=授课学时+讨论学时+实验学时+上机学时+其他学时
9．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。
10.培养目标不少于150字。
11.考核方式包括成绩登记方式、成绩组成、考核标准等。
成绩登记方式包括百分制、通过/不通过等。
成绩组成指各种考核方式占比。
考核标准指衡量各项考评指标得分的基准。
12.选用教材和主要参考书要求注明作者、书目、出版社、出版年份。
例如，“丹利维尔：
《民主、官僚制组织和公共选择》，中国青年出版社，2001年。
”
13.其它信息指课堂规范要求等，如课上禁止使用手机、缺勤要求等。
14.课程英文类别代号:
英文类别代号
代号英文说明
代号中文说明
ANTH:
Anthropology
人类学类课程；
ARCH:
Architecture
建筑类课程；
ARTS:
Arts
艺术类；
AUTO:
Automation
自动化类课程；
BIOL:
Biology
生物科学类课程；
BUSI:
BusinessAdministration
工商管理类课程；
CHEE:
ChemicalEngineering
化工类课程；
CHEM:
Chemistry
化学类课程；
CHIN:
Chinese
中国语言文学类课程；
CIVL:
CivilEngineering
土建类课程；
CSCI:
ComputerScience
计算机科学类课程；
ECON:
Economics
经济学类课程；
EENG:
ElectronicEngineering
电子工程类课程；
ELIN:
ElectricalInformation
电气信息类课程；
ELIS:
ElectronicInformationScience
电子信息科学类课程；
ENGL:
English
英国语言文学类课程；
ENVS:
EnvironmentalScience
环境科学类课程；
FREN:
French
法国语言文学类课程；
GERM:
German
德国语言文学类课程；
HIST:
History
历史学类课程；
JAPA:
Japanese
日本语言文学类课程；
JOUR:
Journalism
新闻传播类课程；
LAWS:
Laws
法学类课程；
MATH:
Mathematics
数学类课程；
MATL:
Material
材料类课程；
MECH:
Machinery
机械类课程；
MECM:
ClinicalMedical
临床医学类课程；
MEDN:
NursingMedical
护理学类课程；
MEPH:
PharmacyMedical
药学类课程；
MEPM:
PreventiveMedical
预防医学类课程；
METC:
TraditionalChineseMedical
中医学类课程；
MIED:
Military
军事学类课程；
OCEA:
Oceanography
海洋科学类课程；
PHIL:
Philosophy
政治学类课程；
PHYC:
Physics
物理学类课程；
PHYS:
PhysicalEducation
体育学类课程；
POLI:
PoliticalScience
政治学类课程；
PUBM:
PublicManagement
公共管理类课程；
RUSN:
Russian
俄罗斯语言文学类课程；
SENG:
SoftwareEngineering
软件工程类课程；
SOSA:
SociologyandSocialAnthropology
社会学类课程；
IDPE:
IdeologicalandPoliticaleducation
思想政治教育类课程；
ENER:
EnergyScience
能源科学类课程；
ASTR:
Astronomy
天文学类课程；
MELM:
laboratorymedicine
实验医学类课程；
MEEC
ClinicalMedical（EnglishCourses）
英文授课临床医学类课程
KORN:
Korean
韩国语言文学类课程
ITAL:
Italian
意大利语言文学类课程
ARAB:
Arabic
阿拉伯语言文学类课程
MALA:
Malay
马来语言文学类课程
升级会员 