大数据技术入门——Hadoop+Spark│教与学（教学大

　　大数据技术入门——Hadoop+Spark│教与学（教学大纲）教学方向1：职掌大数据的根基观念，明白大数据技能发扬过程、技能体例及运用规模。

　　教学方向2：领会大数据存储的根基道理，职掌大数据存储的根基技能，不妨运用常用的大数据存储体例举办数据存取及拘束。

　　教学方向3：领会大数据措置的根基道理，职掌大数据措置的根基编程模子并不妨举办低级实行。

　　教学方向4：明白大数据技能的发扬趋向，领会到大数据技能的发扬及运用对社会发扬的影响。

　　教学方向5：领会大数据运用需求及技能情况的众样性，领会到自我进修的须要性。

　　本课程共64学时，个中讲堂教授38学时，上机尝试26学时，简直的学时分拨睹外2。

　　本课程是一门64学时的专业必修课，讲堂教学38学时，上机尝试26学时。依照课程方向，策画课程教学格式如下：

　　1、讲堂教授：以题目导入的方法，通过先容目今运用情况的蜕变和需求引入大数据技能，概述先容大数据常识体例，使学生对课程有一个发轫的领会，进而具体先容大数据存储和大数据措置两大中枢技能。采用众媒体与板书相贯串的方法举办教授，对付各章节的要点及难点，基于案例举办具体批注，助助学心理解和职掌。每次最先讲课之前，以提问的方法，助助学生回忆课程实质、捉住常识要点。每章结果举办章节总结，助助学生梳理常识体例。讲课历程中，以动员学生思想为中枢，珍视师生互动，调动学生的进修主动性和主动性。

　　2、课内尝试：采用课内尝试辅助学心理解和职掌大数据技能的道理及运用格式，尝试实质合键盘绕大数据存储及大数据措置两大中枢技能。尝试指挥书正在每次尝试之条件前公布，以便学生预习。尝试课上由西宾安顿尝试劳动并举办简略批注，不宜批注细致，应珍视培育学生自我研究的才略。学生针对尝试题目举办解析、策画并竣事上机尝试、撰写尝试陈说。尝试陈说中除记实尝试历程外，还要记实尝试中碰到的题目、处理宗旨，以及尝试心得，以鞭策学生的思量与总结。

　　3、自决进修：为了饱满调动学生的进修主动性和主动性，除讲堂教学及尝试教学外，插足11学时的自决进修，通过功课助助学心理解并职掌各章节的要点实质；通过陈说中的案例调研解析及课程总结预测，培育自决进修和毕生进修的认识，以及客观评判大数据技能的才略。

　　选用讲堂教授、尝试、运用实例批注等步地，贯串课后自学举办教学。采用电子教案和板书相贯串的方法，普及授课后果。正在教学历程中，西宾应对大数据的根基观念、技能体例、根基存储道理以及根基预备模子举办具体批注，并指出各教学实质的要点和难点局限。教授中应以学生为中央，珍视外面联络实质,以及进步教学格式的利用。

　　采用平居、尝试，功课相贯串的考察方法，珍视实行症结的考察。各局限所占比重如下：

　　近年来，跟着大数据底层办法的慢慢成熟，大数据技能最先贯串简直行业，向行业运用延长。盘绕数据资源、基本硬件、通用软件等方面的大数据工业正正在慢慢变成。各行各业对大数据人才的需求也日益巩固。 鉴于此，邦外里极少高校先后开设“数据科学与大数据”专业，旨正在培育具备大数据技能的高级人才。

　　为餍足干系技能职员和高校师生进修大数据技能基本常识，咱们正在总结近几年大数据技能基本常识和运用案例的基本上，以外面贯串实行的方法将大数据根基观念、大数据开荒技能与实质运用相贯串，细心思合并竣事了本书的编写。

　　本书为一本夯实大数据基本常识，以实质运用为导向的竹素，特别适合初、中级进修大数据技能的读者。读者可能正在短光阴内进修本书中先容的全面常识，职掌大数据技能的开荒格式。

　　第1章合键先容了大数据的研讨布景、大数据的界说及其技能特质以及大数据措置的合键技能特质与难点，最终论说了研讨大数据的意思。

　　第2章合键先容了Hadoop的开始、生态体例和集群架构，对Hadoop的安安装置举办了具体的批注。

　　第3章合键先容了Hadoop中特别首要的漫衍式存储文献体例——HDFS，解析了HDFS的存储架构以及常用Shell号令和Java API，而且通过一个简直案例完毕了HDFS的Java API的编程。

　　第4章合键先容了Hadoop的漫衍式预备框架MapReduce，解析了MapReduce的中枢计思、事情道理、运转机制以及MapReduce的中枢历程Shuffle，最终通过单词计数和倒排索引两个案例具体解析MapReduce的编写历程和思绪。

　　第5章合键先容了Hive的架构、装置和干系操作，要点先容Hive的DDL、DML、DQL操作。

　　第6章起首先容了HBase的架构、寻址机制以及HBase的装置，然后先容了HBase的Shell操作，包含新筑外、插入数据、删除等操作，最终先容了HBase常用的Java API，而且举办结案例完毕。

　　第7章合键先容了Spark的根基观念和合键特质、Spark的装置、运转架构和运转根基流程，是为进修Spark RDD和 Spark SQL做基本常识贮藏。

　　第8章合键先容了RDD的运转道理和运转流程，并对RDD的根基操作举办了具体的先容，最终用一个Scala编程案例完毕对RDD的操作。

　　第10章合键先容了Spark Streaming的极少根基观念和道理，先容了DStream编程模子，最终通过三个Scala编程案例完毕了DStream的有状况状况操作、无状况状况操作、输出操作。

　　第12章先容了呆板进修的界说和分类，要点先容了Spark MLlib目前包罗的算法和组件，通过四个简直实例TFIDF、线性回归、逻辑回归、协同过滤出现了愚弄Spark MLlib举办呆板进修的格式和步伐。

　　第13章先容了漫衍式优惠券后台运用体例的开荒中枢计道，优惠券后台运用体例包含商户投放子体例和用户消费子体例，分袂先容了两个子体例的中枢代码以及测试挪用历程。

　　第14章先容了音信话题及时统计解析体例的开荒中枢计道和中枢代码以及启动挪用历程。

　　（2）实战案例富厚，涵盖16 个完美项目案例和两个归纳案例，归纳案例可能加深对本书所学的常识点的领会和职掌。

　　（4）说话简明易懂，由浅入深携带读者学会以 Hadoop生态圈为中枢的开荒技能和大数据常睹的呆板进修算法。

　　本书合键面向伟大从事大数据解析、运用开荒、呆板进修、数据开掘的专业职员以及从事高校消息技能专业的西宾和上等院校的正在读学生及干系规模的伟大科研职员。返回搜狐，查看更众

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