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教学大纲厦门大学_林子雨_大数据技术原理与应用_2015年9月
厦门大学研究生课程大纲 (厦门大学计算机科学系教师 林子雨 2015年9月编制) 课程名称 大数据技术原理与应用 英文名称 Principles and applications of big data technology 课程编号 开课学期 学分/周学时 2/2 课程类型 院系通识课程 先修课程 数据库系统原理、编程语言 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 教材官网：/post/bigdata/ 主要参考书 [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 (Nick Dimiduk),卡拉纳 (Amandeep Khurana),谢磊. HBase实战中文版.人民邮电出版社; 第1版 (2013年9月1日) 一、课程性质、目的与任务 专业选修课，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、流计算、图计算、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、教学基本要求 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； 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； 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； 能够了解分布式数据库HBase的访问接口、数据模型、实现原理运行机制
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