Hadoop平台搭建与应用课程标准

《Hadoop平台搭建与应用》课程标准
1. 概述
1.1课程的性质
本课程是大数据技术与应用专业、云计算技术与应用专业、软件技术专业的专业基础课程，是校企融合系列化课程，该课程基于Hadoop生态系统进行大数据平台的构建。

1.2课程设计理念
本课程遵循应用型本科和高等职业教育规律，以大数据技术与应用实际工作岗位需求为导向选取课程内容，课程目标是培养学生具备“大数据分析”应用项目所需系统环境的搭建与测试综合职业能力；坚持开放性设计原则，吸收企业专家参与，建立基于Hadoop的生态环境，以“工作任务”为载体的“项目化”课程结构；课程教学实施教、学、做一体，坚持理论为实践服务的教学原则，通过模拟企业“大数据分析”环境进行组织，锻炼学生的实践操作能力。

1.3课程开发思路
通过岗位技能的项目化以及系统搭建与应用任务的序列化，对内容体系结构进行了适当调整与重构，以适应教学课程安排。

以项目案例及其任务实现为驱动，凭借翔实的操作步骤和准确的说明，帮助学生迅速掌握Hadoop生态系统环境构建与应用，并且充分考虑学习操作时可能发生的问题，并提供了详细的解决方案，突出岗位技能训练。

2.课程目标
本课程的培养目标是使学生以大数据系统运维岗位需求为依托，以实际工作任务为导向，理清Hadoop生态系统中各个组件的作用及应用，培养学生大数据分析平台构建的实际动手能力。

2.1知识目标
基于Hadoop2.X生态系统，要求学生全面掌握Hive环境搭建与基本操作、Zookeeper环境搭建与应用、HBase环境搭建与基本操作、 pig系统搭建与应用、Sqoop系统搭建与应用、Flume系统搭建与应用以及使用Apache Ambari实现Hadoop集群搭建及管理等的相关知识以及操作技能。

2.2素质目标
（1）培养学生动手能力、自主学习新知识的能力
（2）培养学生团队协作精神
2.3能力目标
通过该课程的学习，学生能利用所学的相关技术，能搭建适用于各种大数据分析应用业务需求的系统，能处理常见的系统运行问题。

3.课程内容和要求
根据专业基础课程目标和涵盖的工作任务要求，确定课程内容和要求，说明学生应获得的知识、技能与态度。

4.课程实施和建议
4.1课程的重点、难点及解决办法
课程重点在于培养学生能够利用所学的相关技术知识，结合实际大数据分析应用业务，基于Hadoop生态系统，完成大数据平台的构建与常见运行问题的处理，难点在于针对基础不同、兴趣不一的学生采用不同的方法进行能力的培养。

4.2教学方法和教学手段
4．2．1教学方法：
项目引领、任务驱动：每个项目都是多个任务的结合体。

每个项目都按规范的流程进行组织，通过案例引导：将大数据企业中大数据技术与应用岗位相关的项目引入课堂，演绎为工作中的各种操作任务案例，培养学生基于Hadoop生态系统的基础上，结合大数据具体应用业务，进行大数据平台构建与运维的操作技能。

4．2．2教学手段
多媒体教学、上机演示教学等
4.3教学评价
该课程的考核改变单一的终结性评价方法，采用过程考核和结果考核相结合、理论考试和实践考核相结合的方法。

理论部分考核学生对项目所涉及的知识点综合掌握情况，实践部分考核基于Hadoop生态系统的基础上，结合大数据具体应用业务，进行大数据平台构建与运维的能力。

灵活多样的考核方式可以全面考核学生的学习效果。

说明：每个教学项目模块的考核主要考察学生的出勤情况、实际动手能力、理论知识的运用与掌握情况、完成作业的准确度、完整度、规范度等、分析问题、解决问题的能力、合作沟通能力、学习态度、总结报告（报告的内容、态度、写作水平等）等评定项目进行考核。

4.4 教材选用
《Hadoop平台搭建与应用》米洪、张鸰主编人民邮电出版社，2019。

4.5课程资源的开发与利用
1．教辅材料：要力求接近实践，最好是来源于实践的案例与情境，并开发课程的习题、参考文献等内容，向学生开放，以利于学生自主学习。

2．实训指导书：格式正确、内容全面，且能具体写明对学生的各项要求。

3．软件环境：不断完善大数据分析综合实训室的软件环境，引进与采购管理软件用于教学，为学生提供更好的采购软件模拟条件。

4．硬件环境：希望能够完善硬件建设，同时，通过各种渠道加大对校外实训基地的建设，为学生的校外实践提供环境条件。

5．信息技术：充分的利用各种信息技术，例如网络、多媒体课件等，为学生提供学习的便利条件。

例如加大课程的网络资源建设，把与课程有关的文献资料、课程标准、电子教案、教学课件、教学视频、相关前沿信息、与职业资格考试相关的资料、学生与教师的互动等都放到网上，充分的为学生的自主学习提供环境条件。