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  大数据技术入门——Hadoop+Spark│教与学(教学大纲)           ★★★
大数据技术入门——Hadoop+Spark│教与学(教学大纲)
作者:佚名 文章来源:本站原创 点击数: 更新时间:2022/1/24 4:52:35

  动学生的进修自动性和积极性3、自主进修:为了充实调,及尝试讲授外除讲堂讲授,时的自主进修插手11学,并控制各章节的重点内容通过功课协助学心理解;研阐发及课程总结瞻望通过演讲中的案例调,终身进修的认识培育自主进修和,数据手艺的能力以及客观评价大。

  D的运转道理和运转流程第8章次要引见了RD,作进行了细致的引见并对RDD的根基操,程案例实现对RDD的操作最初用一个Scala编。

  大数据根本学问本书为一本夯实,为导向的册本以现实使用,习大数据手艺的读者很是适合初、中级学。习本书中引见的所有学问读者能够在短时间内学,术的开辟方式控制大数据技。

  主要的分布式存储文件系统——HDFS第3章次要引见了Hadoop中很是,Shell号令和Java API阐发了HDFS的存储架构以及常用,DFS的Java API的编程而且通过一个具体案例实现了H。

  及处置高校消息手艺专业的教师和高档院校的在读学生及相关范畴的泛博科研人员本书次要面向泛博处置大数据阐发、使用开辟、机械进修、数据挖掘的专业人员以。搜狐前往,看更查多

  战案例丰硕(2)实,目案例和两个分析案例涵盖16 个完整项,所学的学问点的理解和控制分析案例能够加深对本书。

  e的架构、安装和相关操作第5章次要引见了Hiv,L、DML、DQL操作重点引见Hive的DD。

  p的发源、生态系统和集群架构第2章次要引见了Hadoo,设置装备摆设进行了细致的讲解对Hadoop的安装。

  器进修的定义和分类第12章引见了机,lib目前包含的算法和组件重点引见了Spark ML,滤展现了操纵Spark MLlib进行机械进修的方式和步调通过四个具体实例TFIDF、线性回归、逻辑回归、协同过。

  、使用实例讲解等形式采纳讲堂教学、尝试,学进行讲授连系课后自。板书相连系的体例采用电子教案和,课结果提高讲。过程中在讲授,本存储道理以及根基计较模子进行细致讲解教师应对大数据的根基概念、手艺系统、基,的重点和难点部门并指出各讲授内容。学生为核心教学中应以,联系现实重视理论,学方式的利用以及先辈教。

  点、Spark的安装、运转架构和运转根基流程第7章次要引见了Spark的根基概念和次要特,Spark SQL做根本学问储蓄是为进修Spark RDD和 。

  年来近,设备的逐步成熟跟着大数据底层,始连系具体行业大数据手艺开,使用延长向行业。件等方面的大数据财产正在逐步构成环绕数据资本、根本硬件、通用软。才的需求也日益加强各行各业对大数据人。于此鉴,“数据科学与大数据”专业国表里一些高校先后开设,据手艺的高级人才旨在培育具备大数。

  数据处置的根基道理讲授方针3:理解大,程模子并可以或许进行初级实践控制大数据处置的根基编。

  构、寻址机制以及HBase的安装第6章起首引见了HBase的架,e的Shell操作然后引见了HBas,数据、删除等操作包罗新建表、插入,常用的Java API最初引见了HBase,结案例实现而且进行。

  以问题导入的体例1、讲堂教学:,变化和需求引入大数据手艺通过引见当前使用情况的,数据学问系统归纳综合引见大,一个初步的认识使学生对课程有,和大数据处置两大焦点手艺进而细致引见大数据存储。连系的体例进行教学采用多媒体与板书相,的重点及难点对于各章节,行细致讲解基于案例进,理解和控制协助学生。讲课之前每次起头,的体例以提问,内容、抓住学问重点协助学生回首课程。行章节总结每章竣事进,理学问系统协助学生梳。过程中讲课,思维为焦点以开导学生,生互动重视师,自动性和积极性调动学生的进修。

  reaming的一些根基概念和道理第10章次要引见了Spark St,eam编程模子引见了DStr,am的无形态形态操作、无形态形态操作、输出操作最初通过三个Scala编程案例实现了DStre。

  师生进修大数据手艺根本学问为满足相关手艺人员和高校,根本学问和使用案例的根本上我们在总结近几年大数据手艺,念、大数据开辟手艺与现实使用相连系以理论连系实践的体例将大数据根基概,成了本书的编写细心组织并完。

  数据手艺的成长趋向讲授方针4:领会大,及使用对社会成长的影响认识到大数据手艺的成长。

  分布式计较框架MapReduce第4章次要引见了Hadoop的,机制以及MapReduce的焦点过程Shuffle阐发了MapReduce的焦点思惟、工作道理、运转,阐发MapReduce的编写过程和思绪最初通过单词计数和倒排索引两个案例细致。

  数据存储的根基道理讲授方针2:理解大,储的根基手艺控制大数据存,储系统进行数据存取及办理可以或许使用常用的大数据存。

  用需求及手艺情况的多样性讲授方针5:理解大数据应,进修的需要性认识到自我。

  及其手艺特点以及大数据处置的次要手艺特点与难点第1章次要引见了大数据的研究布景、大数据的定义,究大数据的意义最初阐述了研。

  学时的专业必修讲义课程是一门64,38学时讲堂讲授,26学时上机尝试。程方针按照课,学方式如下设想课程教:

  大数据的根基概念讲授方针1:控制,程、手艺系统及使用范畴领会大数据手艺成长历。

  时、尝试采用平,的查核体例功课相连系,环节的查核重视实践。占比重如下各部门所:

  64学时本课程共,授38学时此中讲堂讲,26学时上机尝试,分派见表2具体的学时。

  后台使用系统的开辟焦点思绪第13章引见了分布式优惠券,投放子系统和用户消费子系统优惠券后台使用系统包罗商户,焦点代码以及测试挪用过程别离引见了两个子系统的。

  理解和控制大数据手艺的道理及使用方式2、课内尝试:采用课内尝试辅助学生,储及大数据处置两大焦点手艺尝试内容次要环绕大数据存。尝试之前提前发布尝试指点书在每次,生预习以便学。验使命并进行简单讲解尝试课上由教师安插实,解细致不宜讲,自我摸索的能力应重视培育学生。计并完成上机尝试、撰写尝试演讲学生针对尝试问题进行阐发、设。记实尝试过程外尝试演讲中除,到的问题、处理法子还要记实尝试中遇,验心得以及实,的思虑与总结以推进学生。

  的开辟焦点思绪和焦点代码以及启动挪用过程第14章引见了旧事话题及时统计阐发系统。

  言简明易懂(4)语,为焦点的开辟手艺和大数据常见的机械进修算法由浅入深率领读者学会以 Hadoop生态圈。

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