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1、Hadoop分布式系统教学大纲课程英文名Hadoop distributed system课程代码学分3总学时48理论学时24实验/实践学时 24课程类别专业课课程性质任选先修课程Linux系统应用实践适用专业信息与计算科学、数学与应用数学开课学院理学院执笔人审定人制定时间2018年05月注：课程类别是指公共基础课/学科基础课/专业课：课程性质是指必修/限选/任选。一、课程地位与课程目标（-）课程地位Hadoop分布式系统是数据科学与技术方向选修的一门专业基础课，是大数据计算的基 础，主要Hadoop系统组成、安装和基本的M叩Reduce设计。本课程在专业培养体系中具有重要 的地位，是大数据计
2、算的基础，对许多大数据分析计算方面的课程起到支撑的作用。（-）课程目标1 .了解并掌握Hadoop系统的组成、安装和系统维护；2 .熟悉常用MapReduce程序设计方法。二、课程目标达成的途径与方法以课堂教学为主，结合自学、课堂讨论、课外作业、实验验证等。课堂教学，采用ppt和板书结合讲解，并通过程序演示课堂讨论，围绕一个关键问题，分组讨论，并选派学生阐述自己的观点课外作业，在教材每个章节后面的练习中选择有代表性的问题作为学生课后的书面作业，检 查学生对知识的掌握程度实验验证，选择适当的案例，通过仿照例子编写一定的程序代码，验证理论，提高能力三、课程目标与相关毕业要求的对应关系课程目标课程目
3、标对毕业要求的支撑程度（H、M、L）毕业要求4毕业要求6毕业要求10课程目标1HMM课程目标2HHM注：1.支撑强度分别填写H、M或L （其中H表示支撑程度高、M为中等、L为低）。四、课程主要内容与基本要求第1章Hadoop介绍内容：Hadoop概述,Hadoop核心，Hadoop生态系统，Hadoop应用场景要求：了解Hadoop基础知识；理解Hadoop核心；J解Hadoop生态系统和应用场景第2章Hadoop集群的搭建及配置内容：安装及配置虚拟机，安装Java,搭建Hadoop完全分布式集群要求：了解Hadoop集群安装条件；掌握搭建Hadoop分布式集群的方法第3章Hadoop基础操作
4、内容：杳看Hadoop集群的基本信息；HDFS的基本操作；MapReduce任务创建和管理要求：掌握管理Hadoop集群的方法；掌握HDFS基本操作；了解MapReduce任务创建和管理第4章 MapReduce编程入门内容：MapReduce工程与编程方法；MapReduce原理要求：学习并掌握MapReduce工程创建和编程方法：掌握Mapreduce原理第5章MapReduce进阶编程内容：MapReduce输入输出；HDFS文件系统管理：日志文件管理要求：掌握MapReduce输入输出格式，了解1IDFS文件和日志管理五、课程学时安排章节号教学内容学时 数学生任务对应课程目 标第1章H
5、adoop介绍21 .完成本章练习2 .预习下一章内容课程目标1第2章Hadoop集群的搭建及配置41 .完成本章练习2 .预习下一章内容课程目标1第3章Hadoop基础操作81 .完成本章练习2 .预习下一章内容课程目标1第4章MapReduce编程入门161 .完成本章编程练习2 .预习下一章内容课程目标2第5章MapReduce进阶编程181 .完成本章编程练习2 .预习下一章内容课程目标2六、实践环节及基本要求一序号实验项目名称学时基本要求学生任务实验 性质实验 类别1Hadoop集群搭建2集群正常工作完成实践操作验证必做2Hadoop基础操作4验证基本操作完成实践操作验证必做3Map
6、Reduce编程入门8验证简单程序完成编程验证验证必做4MapReduce编程进阶10验证复杂任务完成编程验证验证必做注：1.实验性质指演示性、验证性、设计性、综合性等；2.实验类别指必做、选做等。七、考核方式及成绩评定考核内容考核方式评定标准（依据）占总成绩比例过程考核含到课率、课堂讨论发言、平时 作业等平时成绩记录40%期末考核开卷卷面评阅成绩60%考核类别考试成绩登记方式百分制八、推荐教材与主要参考书（一）推荐教材:LHadoop大数据开发基础，余明辉，张良均，人民邮电出版社，2018.2。2.Hadoop大数据开发案例教程与项目实战，时允田，林雪纲，人民邮电出版社，2017.5,第 1版。（-）主要参考书：1 .Hadoop权威指南:大数据的存储与分析,Tom While著，王海等译，清华大学出版社,2017.7, 第4版2 .MapReduce设计模式，Donald Miner, Adam Shook著，徐钊，赵重庆译，人民邮电出版社， 2014.9