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《Hadoop大数据开发基础（第3版）（微课版）》教学大纲
课程名称：Hadoop大数据开发基础
课程类别：必修
适用专业：大数据技术类相关专业
总学时：64学时（其中理论28学时，实验36学时）
总学分：4.0学分
课程的性质
随着时代的发展，大数据已经成为一个耳熟能详的词汇。与此同时，针对大数据处理的新技术也在不断的开发和运用中，逐渐成为数据处理挖掘行业广泛使用的主流技术之一。Hadoop分布式集群系统架构，具有高可用性、高容错性和高扩展性等优点，由于它提供了一个开放式的平台，用户可以在不了解底层实现细节的情形下，开发适合自身应用的分布式程序。经过多年的发展，目前Hadoop生态系统已经成长为一个全栈式的大数据技术生态圈，包括了Hive、HBase、Spark等一系列组件，成为应用最广泛、最具有代表性的大数据技术之一。因此，学习Hadoop相关技术是从事大数据行业工作所必不可少的一步。为了满足企业的大数据人才需求，帮助学者掌握相关技术知识解决实际的业务需求，特开设Hadoop大数据开发基础课程。
课程的任务
通过本课程的学习，使学生掌握Hadoop、Hive和HBase集群的安装配置，能够根据具体需求编写MapReduce程序解决实际业务问题，使用Hive、HBase进行数据存储、查询与分析，同时在各项目章节的学习过程中详细拆解并学习电影网站用户影评分析案例，将理论与实践相结合，为将来从事数据分析挖掘研究、工作奠定基础。
课程学时分配
序号
教学内容
理论学时
实验学时
其它
1
项目1分析电影网站用户影评需求及环境搭建
4
6
2
项目2存储电影网站用户影评分析数据
3
3
3
项目3统计电影网站用户影评数据
5
5
4
项目4多维度分析电影网站用户影评
6
9
5
项目5基于Hive实现电影网站用户影评分析
5
6
6
项目6基于HBase实现存储电影网站用户影评分析结果
5
7
总计
28
36
教学内容及学时安排
理论教学
序号
章节名称
主要内容
教学目标
学时
1
分析电影网站用户影评需求及环境搭建
什么是Hadoop
了解Hadoop的特点
了解Hadoop核心组件
了解Hadoop生态系统
了解Hadoop应用场景
创建Linux虚拟机
设置固定IP地址
远程连接虚拟机
配置本地YUM源及安装常用软件
在Linux下安装Java
修改配置文件
克隆虚拟机
配置SSH免密码登录
配置时间同步服务
启动和关闭Hadoop集群
监控Hadoop集群
了解电影网站用户影评数据字段
分析影评统计需求
了解Hadoop框架及其特点
了解Hadoop核心组件
了解Hadoop生态系统
了解Hadoop应用场景
掌握虚拟机的安装及配置方法
掌握Linux中JDK的安装方法
掌握Hadoop完全分布式集群环境的搭建过程
掌握Hadoop集群的监控方法
4
2
存储电影网站用户影评分析数据
了解Hadoop安全模式
查看、解除和开启Hadoop安全模式
查询集群的存储系统信息
查询集群的计算资源信息
了解HDFS
HDFS的基本操作
了解Hadoop官方的示例程序包
提交MapReduce任务给集群运行
查询MapReduce任务
中断MapReduce任务
上传用户影评数据至HDFS
了解Hadoop安全模式
掌握查看、解除与开启Hadoop安全模式的操作方法
掌握查看Hadoop集群的存储系统信息和计算资源信息的方法
了解HDFS
掌握HDFS的基本操作
掌握提交MapReduce任务的基本操作
掌握多个MapReduce任务的管理方法
3
3
统计电影网站用户影评数据
在Windows下安装Java
下载、安装并启动IntelliJIDEA
创建MapReduce工程
配置MapReduce环境
了解MapReduce实现词频统计的执行流程
读懂官方提供的WordCount源码
分析思路与处理逻辑
编写核心模块代码
打包程序并提交MapReduce任务给集群运行
创建并配置工程项目
统计所有电影的评分次数
统计不同性别的用户对电影的评分
掌握在Windows下安装Java和IntelliJIDEA的方法
掌握在IntelliJIDEA中创建MapReduce工程和配置MapReduce环境的方法
熟悉MapReduce的工作原理及执行流程
了解Hadoop官方示例中的WordCount源码
了解MapReduce编程的基本思路
熟悉map()方法与reduce()方法的处理逻辑
掌握编写基础的MapReduce程序处理简单任务的方法
5
4
多维度分析电影网站用户影评
设置MapReduce输入格式
设置MapReduce输出格式
筛选日志文件并生成序列化文件
使用FileSystemA
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