云计算与大数据技术课程教学大纲
课 程 基 本 信 息
课程代码：SE6408
课程名称（中/英）：
云计算与大数据技术/Cloud Computing and Big Data Technology
学  分：2.5
总学时：46
理论学时：36
实践学时：10
课程性质：选修
开课学期：6
hbase应用案例
适用专业：软件工程
先修课程：面向对象程序设计、数据结构、数据库系统原理及应用
开课单位：信息科学与工程学院
大纲版本：XX
制定（修订）人：XXX
审核人：XX
批准人：XX
制定（修订）时间：XX.5
审核时间：XX.6
批准时间：XX.6
一、课程简介
本课程是软件工程专业的专业选修课之一，主要介绍云计算与大数据技术，结合理论和实践介
绍Hadoop这一高性能大数据处理工具的开发技巧。通过本课程的学习，使学生掌握如何用Hadoop系列工具来解决具体的问题，具备基于Hadoop的基本开发能力，为后续学习打下必要的理论和实践基础。
二、课程目标
（一）课程具体目标
能够从软件工程的角度，针对软件工程领域的复杂工程问题，应用云计算与大数据技术为相关软件开发项目的系统概要设计与详细设计打下基础。
（二）课程目标与专业毕业要求的关系
表1 本课程对专业毕业要求及其指标点的支撑
课程目标
支撑的毕业要求
支撑的毕业要求指标点
目标1
毕业要求3.设计/开发解决方案能力：能够针对软件工程领域的复杂工程问题设计解决方案，开发满足特定需求的软硬件系统或组件，并能够在设计/开发环节中体现创新意识，考虑社会、健康、安全、法律、文化及环境等因素。
指标点3.1 能够在计算机软硬件开发项目中进行系统概要设计和详细设计。
（三）课程对解决复杂工程问题能力的培养
在课程理论知识讲授环节，不但注重培养学生对云计算与大数据技术的深入理解，使学生掌握解决该领域复杂工程问题所需的基本技术及其在实际应用中的实践技巧，而且跟踪行业发展前沿，探讨当前热点问题以激发学生的学习兴趣。在实验教学环节，以培养学生解决复杂工程问题的能力为目标，围绕课程支撑的课程目标安排实验项目，设计实验内容，明确实验要求。在课程考核环节，通过实验、作业和期末作品综合锻炼和检验学生应用云计算与大数据技术解决复杂工程问题的所需的知识和能力。总之，本课程的教学遵循了培养学生解决复杂工程问题能力的理念和要求，有效支撑了课程目标的达成。
三、教学内容及基本要求
（一）理论教学
第1单元 云计算及大数据处理技术介绍（4课时）
1．教学内容
（1）云计算的概念
（2）云计算发展现状
（3）大数据的概念
（4）大数据的应用
（5）大数据关键技术
2．基本要求
（1）了解云计算和大数据的形成与发展；
（2）了解大数据处理的基本技术；
（3）掌握大数据的概念、应用、大数据处理关键技术等；
（4）理解云计算的工作原理。
3．支撑的课程目标
本单元各知识点的讲授和学习，有助于支撑“课程目标：能够从软件工程的角度，针对软件工程领域的复杂工程问题，应用云计算与大数据技术为相关软件开发项目的系统概要设计与详细设计打下基础。”，使学生了解云计算和大数据的形成与发展，了解大数据处理的基本技术，掌握大数据的概念、应用、大数据处理关键技术等，理解云计算的工作原理，支持学生在软件项目设计过程中应用云计算与大数据技术等相关目标的达成。此外，通过“互动、开放”的课堂形式，采用探究式学习、问题导入的教学方法，激发学生的学习兴趣，进一步辅助达成课程目标。
第2单元 Hadoop文件系统HDFS及其文件结构（6课时）
1．教学内容
（1）Hadoop项目简介
（2）HDFS体系结构
（3）HDFS关键运行机制
（4）Hadoop vs Google
（5）Hadoop API
2．基本要求
（1）了解Hadoop项目发展；
（2）掌握HDFS体系结构以及关键运行机制；
（3）了解HDFS和GFS的差异；
（4）熟悉Hadoop API数据应用接口。
3．支撑的课程目标
本单元各知识点的讲授和学习，有助于支撑“课程目标：能够从软件工程的角度，针对软件工程领域的复杂工程问题，应用云计算与大数据技术为相关软件开发项目的系统概要设计与详细设计打下基础。”，使学生了解Hadoop项目发展，掌握HDFS体系结构以及关键运行机制；了解HDFS和GFS的差异，熟悉Hadoop API数据应用接口，支持学生在软件项目设计过程中应用云计算与大数据技术等相关目标的达成。此外，通过“互动、开放”的课堂形式，采
用探究式学习、问题导入的教学方法，激发学生的学习兴趣，进一步辅助达成课程目标。
第3单元 MapReduce编程模型及其应用开发（8课时）
1．教学内容
（1）MapReduce产生背景
（2）MapReduce编程模型
（3）MapReduce实现机制
（4）MapReduce案例分析
2．基本要求
（1）熟悉MapReduce编程模型；
（2）掌握MapReduce应用开发。
3．支撑的课程目标
本单元各知识点的讲授和学习，有助于支撑“课程目标：能够从软件工程的角度，针对软件工程领域的复杂工程问题，应用云计算与大数据技术为相关软件开发项目的系统概要设计与详细设计打下基础。”，使学生熟悉MapReduce编程模型，掌握MapReduce应用开发，支持学生在软件项目设计过程中应用云计算与大数据技术等相关目标的达成。此外，通过“互动、开放”的课堂形式，采用探究式学习、问题导入的教学方法，激发学生的学习兴趣，进一步辅助达成课程目标。
第4单元 HBase和ZooKeeper使用（6课时）
1．教学内容
（1）Hbase运行机制简介
（2）HBase与HDFS
（3）HBase的对外接口
（4）ZooKeeper的数据模型
（5）ZooKeeper的读写机制
（6）ZooKeeper的使用方法
2．基本要求
（1）了解Hbase运行机制
（2）理解HBase与HDFS关系以及HBase的接口
（3）掌握ZooKeeper的数据模型
（4）熟悉ZooKeeper的读写机制
（5）掌握ZooKeeper的使用方法
3．支撑的课程目标
本单元各知识点的讲授和学习，有助于支撑“课程目标：能够从软件工程的角度，针对软件工程领域的复杂工程问题，应用云计算与大数据技术为相关软件开发项目的系统概要设计与详
细设计打下基础。”，使学生了解Hbase运行机制。理解HBase与HDFS关系以及HBase的接口，掌握ZooKeeper的数据模型，熟悉ZooKeeper的读写机制，掌握ZooKeeper的使用方法，支持学生在软件项目设计过程中应用云计算与大数据技术等相关目标的达成。此外，通过“互动、开放”的课堂形式，采用探究式学习、问题导入的教学方法，激发学生的学习兴趣，进一步辅助达成课程目标。
第5单元 大数据挖掘工具（6课时）
1．教学内容
（1）Mahout安装
（2）聚类算法
（3）分类算法
（4）Mahout的使用案例
2．基本要求
（1）了解数据仓库Mahout作用及其工作原理；
（2）理解Mahout关键性技术；
（3）通过Mahout的实用案例掌握Hive基本应用。
3．支撑的课程目标
本单元各知识点的讲授和学习，有助于支撑“课程目标：能够从软件工程的角度，针对软件工程领域的复杂工程问题，应用云计算与大数据技术为相关软件开发项目的系统概要设计与详细设计打下基础。”，使学生了解数据仓库Mahout作用及其工作原理；理解Mahout关键性技术；通过Mahout的实用案例掌握Hive基本应用，支持学生在软件项目设计过程中应用云计算与大数据技术等相关目标的达成。此外，通过“互动、开放”的课堂形式，采用探究式学习、问题导入的教学方法，激发学生的学习兴趣，进一步辅助达成课程目标。
第6单元 数据仓库Hive使用（6课时）
1．教学内容
（1）Hive设计目标
（2）Hive数据模型
（3）Hive关键性技术
（4）Hive的使用案例例
2．基本要求
（1）了解数据仓库Hive作用及其工作原理；
（2）理解Hive关键性技术；
（3）通过Hive的实用案例掌握Hive基本应用。
3．支撑的课程目标
本单元各知识点的讲授和学习，有助于支撑“课程目标：能够从软件工程的角度，针对软件工程领域的复杂工程问题，应用云计算与大数据技术为相关软件开发项目的系统概要设计与详
细设计打下基础。”，使学生了解数据仓库Hive作用及其工作原理，理解Hive关键性技术，通过Hive的实用案例掌握Hive基本应用，支持学生在软件项目设计过程中应用云计算与大数据技术等相关目标的达成。此外，通过“互动、开放”的课堂形式，采用探究式学习、问题导入的教学方法，激发学生的学习兴趣，进一步辅助达成课程目标。
（二）实验教学
实验项目1．虚拟机环境配置运行（4学时）

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