《Hadoop大数据技术原理与应用》课程标准
课程编号：3250578
学分：4学分
学时：72学时（其中：讲课学时36 上机学时：36）
先修课程：《Linux基础》、《关系数据库基础》、《程序设计基础》、《Java面向对象编程》
后续课程：Spark，《Python编程基础》、《Python数据分析与应用》
适用专业：大数据应用技术
一、课程的性质与目标
《大数据应用开发》本课程是软件技术专业核心课程，大数据技术入门课程。通过学习课程使得学生掌握大数据分析的主要思想和基本步骤，并通过编程练习和典型应用实例加深了解；同时对Hadoop平台应用与开发的一般理论有所了解，如分布式数据收集、分布式数据存储、分布式数据计算、分布式数据展示。
开设本学科的目的是让学生掌握如何使用大数据分析技术解决特定业务领域的问题。完成本课程学习后能
够熟练的应用大数据技术解决企业中的实际生产问题。
二、教学条件要求
操作系统：Center OS
Hadoop版本：Hadoop2.7.4
开发工具：Eclipse
三、课程的主要内容及基本要求
第1章初识Hadoop
第2章构建Hadoop集
第3章HDFS分布式文件系统
第4章MapReduce分布式计算系统
第5章Zookeeper分布式协调服务
第6章Hadoop2.0新特性
hadoop分布式集搭建第7章Hive数据仓库
第8章Flume日志采集系统
第9章Azkaban工作流管理器

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