《分布式计算技术》教学大纲
《分布式计算技术》教学大纲
《分布式计算技术》教学大纲《分布式计算技术》教学大纲课程编号：编写人：阳小华开课学期：2开课单位：计算机科学与技术学院课程中文名称分布式计算技术课程英文名称Distributed Computing T echnology 主讲教师：阳小华总学时：36 其中：理论 24 时实验： 12 时学分：2课程性质：非学位课考核方式：考查先修课程：《程序设计》、《数据结构》、《操作系统》、《计算机网络》一、课程教学目的（说明本课程与专业培养目标、研究方向、培养要求）与要求（限300字）：分布式计算是近年来日趋重要的一种新的计算方式，是基于因特网的应用和服务的技术基础。
在Web和其它基于因特网的系统空前重要的今天，分布式计算是计算机应用及其相关专业学生必须掌握的核心技术。
本课程旨在传授分布式系统的设计原理和实践知识，要求学生掌握分布式系统的基础知识，了解中间件的基本概念和技术，了解基本的分布式算法，能够评价已有的系统，并具备设计、开发分布式应用系统的能力。
二、课程内容简介（限200字）：分布式系统特征、实例与面临的挑战；体系结构模型与基础模型；网络和网络互联；进程间通信、外部数据表示和编码、客户－服务器通信、组通信；分布式对象间的通信、远程过程调用、事件和通知；操作系统支持；分布式文件系统；命名服务和域名系统、目录服务和发现服务；时钟、事件和进程状态、同步物理时钟、逻辑时间和逻辑时钟、全局状态三、教学进度章节内容授课或实验授课或实验教师学时安排（一）Characterization of Distributed Systems授课阳小华（2学时）（二）System Models授课阳小华（4学时）（三）Networking and Internetworking授课阳小华（1学时）（四）Interprocess Communication授课阳小华（4学时）（五）Distributed Objectsand Remote Invocation授课阳小华（6学时）（六）Operating System Support授课阳小华（1学时）（七）Distributed File Systems授课阳小华（1学时）（八）Name Services授课阳小华（1学时）（九）Time and Global State授课阳小华（4学时）实验一开发环境的安装与整合实验阳小华、罗江琴（2学时）实验二RMI程序编制与调试实验阳小华、罗江琴（2学时）实验三IP组播：组通信的实现实验阳小华、罗江琴（2学时）实验四 Jini分布式事件规范：共享白板应用或者MSN Messager java模拟客户端程序的编制实验阳小华、罗江琴（6学时）四、所用教材（正式出版教材要求注明教材名称、作者姓名、出版社、出版时间）及主要参考书：[1] George Coulouris 等，分布式系统概念与设计（英文版，第三版），机械工业出版社，2004.1[2] 王柏等，《分布计算环境》，北京邮电大学出版社，北京，2000。
《分布式计算系统》课程教学大纲
《分布式计算系统》课程教学大纲课程编号：081351362课程名称：分布式计算系统英文名称：Distributed Computing System课程类型：专业课课程要求：选修学时/学分：48/3（讲课学时：24 实验学时：24）适用专业：软件工程一、课程性质与任务“分布式计算系统”是大数据科学与技术方向的专业选修课。
课程以主流的分布式计算系统Hadoop为背景，讲授Hadoop集群安装与配置，分布式文件的存储与管理，作业调度，Hadoop开发，MapReduce编程模型与程序设计。
对培养学生理解分布式计算系统在大数据科学与应用中的作用，基于分布式计算系统解决工程问题具有重要作用。
课程的任务是使学生能够熟练掌握分布式系统的基本概念、体系结构、分布式系统设计原理与方法，能够基于分布式系统解决大数据领域复杂工程问题，具备Hadoop的开发能力，能够分析、设计、实现满足特定需求的分布式系统。
二、课程与其他课程的联系先修课程：Java语言程序设计、Linux操作系统。
后继课程：分布式计算系统开发实践、大数据综合实践。
先修课程Linux操作系统是分布式计算的基础平台，Java语言是分布式系统的重要开发工具，先修课程是本课程学习的基础；分布式计算系统的原理在后续课程起重要的支撑作用。
三、课程教学目标1．了解分布式系统的定义、分类和主要特征，分布式系统与计算机网络的区别，了解主流的分布式系统开发平台Hadoop及其生态环境，掌握Hadoop的核心技术，具备解决大数据领域复杂工程问题的基本知识和能力。
（支撑毕业能力要求1）2．能够安装和配置Hadoop环境；理解HDFS的数据存储原理，掌握基于Java的HDFS文件操作；理解MapReduce编程模型、配置和优化方法，掌握MapReduce的基本开发方法，具备Hadoop的开发能力，能够分析、设计、实现满足特定需求的分布式系统，增强学生的创新意识。
（支撑毕业能力要求2、3）3. 结合实际应用设置实验项目，按照软件工程的要求进行项目的分析、设计、开发和测试，培养学生的分布式系统的工程实践能力。
《分布式计算架构与应用》课程教学大纲
《分布式计算架构与应用》课程教学大纲分布式计算架构与应用课程教学大纲课程信息- 课程名称：分布式计算架构与应用- 课程代码：DCA001- 学分：3- 先修课程：计算机原理、操作系统、数据结构与算法- 授课语言：中文- 授课方式：课堂讲授、实践操作与练课程教学目标本课程旨在使学生掌握分布式计算架构的基本概念、原理以及应用实践，并具备分布式计算系统的设计与实现能力。
通过本课程的研究，学生将能够：1. 理解分布式计算的定义、特点以及发展趋势。
2. 掌握分布式计算的基本架构和模型，包括集中式、对等式和混合式架构。
3. 熟悉分布式计算的常见技术，如远程过程调用（RPC）、消息队列（Message Queue）、分布式文件系统等。
4. 理解分布式计算的挑战与解决方案，如网络延迟、数据一致性、故障容错等。
5. 能够分析和设计分布式计算系统，包括系统架构、通信模型、数据存储与处理等方面。
6. 具备分布式计算系统的实现与应用能力，并能够参与实际项目的开发与调试。
课程内容与安排第1周：分布式计算导论- 分布式计算的定义、基本概念与特点- 分布式计算的发展历程与应用领域- 分布式计算的优势与挑战第2周：分布式计算架构与模型- 集中式架构、对等式架构和混合式架构- 分布式计算模型：Client/Server、Master/Slave、Peer-to-Peer 等第3周：远程过程调用（RPC）- 远程过程调用的基本原理与实现- 常见的RPC框架：gRPC、Apache Thrift等- 实验：使用RPC实现简单的分布式计算任务第4周：消息队列（Message Queue）- 消息队列的概念与应用场景- 基于消息队列的分布式计算模式- 开源消息队列系统的使用：RabbitMQ、Apache Kafka等第5周：分布式文件系统- 分布式文件系统的基本概念与架构- 常见的分布式文件系统：Hadoop HDFS、Ceph等- 实验：构建分布式文件系统集群并进行文件读写操作第6周：数据一致性与分布式事务- 数据一致性的概念与分类- 分布式事务的基本原理与实现方式- CAP定理与ACID特性的权衡第7周：故障容错与负载均衡- 分布式系统中的故障类型与处理策略- 负载均衡的原理与算法- 实验：使用负载均衡算法优化分布式计算任务的执行效率第8周：分布式计算的安全与隐私- 分布式计算中的安全问题与威胁- 隐私保护与数据加密在分布式计算中的应用- 实验：设计安全的分布式计算系统并进行数据保护实践课程评估方式- 平时作业：30%- 期中考试：20%- 期末项目：30%- 课堂参与度：20%参考教材- 《分布式系统原理与范型》（马润聪等著）- 《分布式计算系统》（姜承尧等著）- 《分布式系统：原理与范型》（袁春风等著）以上为本课程《分布式计算架构与应用》的教学大纲，请同学们按照教学进度进行学习和实践，祝您学有所获！。
《分布式计算》教学大纲
《分布式计算》教学大纲一、课程的性质、目的与任务并行与分布式计算是当今计算机科学与技术最为活跃的领域之一，以网络为基础的分布式计算是成本低，应用范围广，具有广阔发展前景的一个重要方向，而分布式算法是深入开展分布式计算的核心基础。
《分布式计算》是计算机科学与技术专业和软件工程专业本科生的专业选修课程。
本课程的教学任务和目标是针对以计算机网络为背景的大规模信息处理与计算机应用问题，介绍分布式计算中最基本的分布式算法设计的理论基础、核心思想、基本概念、基本原理、基本方法、基本技术以及一些重要的基础算法，帮助学生掌握分布式算法领域最基本的知识，使他们能够运用这些知识解决分布式计算领域内一些简单问题的分布式算法设计问题，能够对分布式算法的正确性和复杂性进行分析。
通过本课程的学习，要求学生达到:1．通过规范地完成若干“分布式算法设计基础”课程的实验，进一步巩固所学的相关书本知识，在知识、能力、素质上得到进一步的提高；2．有能力阅读分布式计算领域的一些科技文献，独立开展一些分布式算法设计、分析与应用方面的工作，为未来从事分布式计算领域的工作奠定必要的分布式算法设计基础。
二、课程教学基本内容与要求第一章导论：分布式系统（一）基本教学内容1.1 分布式系统的定义1.2 体系结构和语言1.3 分布式算法（二）基本要求教学目的：掌握计算机分布式系统的基本概念、理解计算机体系结构和语言，了解分布式算法。
教学重点：重点讲解分布式系统的定义、体系结构。
教学难点：分布式算法。
第二章模型（一）基本教学内容2.1 转移系统和算法2.2 转移系统性质的证明2.3 事件的因果序和逻辑时钟2.4 附加假设，复杂度（二）基本要求教学目的：掌握模型的基本概念、转移系统性质，理解事件的因果序和逻辑时钟，了解附加假设，复杂度。
教学重点：转移系统和算法、事件的因果序和逻辑时钟。
教学难点：转移系统性质的证明。
第三章通信协议（一）基本教学内容3.1 平衡滑动窗口协议3.2 基于计时器的协议（二）基本要求教学目的：理解平衡滑动窗口协议，了解基于计时器的协议机制。
分布式算法的课程设计
分布式算法的课程设计一、课程目标知识目标：1. 理解分布式算法的基本概念、原理和应用场景；2. 掌握分布式系统中的通信协议、一致性算法和故障恢复策略；3. 了解分布式算法在实际工程中的应用和优化方法。
技能目标：1. 能够运用分布式算法解决实际问题，如数据一致性、负载均衡等；2. 能够分析分布式系统的性能瓶颈，并提出相应的优化方案；3. 能够设计简单的分布式算法，并进行模拟实验和性能评估。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对分布式算法的兴趣和热情，激发探索精神；2. 增强学生的团队合作意识，培养协同解决问题的能力；3. 提高学生对分布式系统的认识，使其具备一定的时代背景和产业视野。
课程性质：本课程为高年级专业选修课，旨在帮助学生掌握分布式算法的基本理论和实践技能，提高解决实际问题的能力。
学生特点：学生具备一定的编程基础和算法知识，具有较强的学习能力和独立思考能力。
教学要求：注重理论与实践相结合，强调学生的主动参与和动手实践，鼓励学生进行创新性研究。
通过本课程的学习，使学生能够具备分布式系统设计与开发的能力，为未来从事相关领域工作打下坚实基础。
二、教学内容1. 分布式算法概述：介绍分布式算法的基本概念、发展历程和应用领域，使学生建立整体认识。
- 教材章节：第1章 分布式算法导论- 内容列举：分布式系统的特点、分布式算法的重要性、典型应用场景2. 分布式系统通信：讲解分布式系统中通信协议的基本原理和实现方法，分析其性能。
- 教材章节：第2章 分布式系统通信- 内容列举：通信模型、通信协议、性能分析3. 一致性算法：探讨分布式系统中一致性算法的设计原理和实现方法，分析不同算法的性能特点。
- 教材章节：第3章 一致性算法- 内容列举：一致性模型、Paxos算法、Raft算法、Zab协议4. 分布式锁与事务：介绍分布式锁和分布式事务的基本概念，分析其实现机制和性能。
- 教材章节：第4章 分布式锁与事务- 内容列举：分布式锁、两阶段提交、三阶段提交5. 负载均衡与故障恢复：讲解分布式系统中的负载均衡策略和故障恢复机制，分析其应用场景。
《分布式计算系统开发实践》实习教学大纲
《分布式计算系统开发实践》实习教学大纲课程编号：sa064362英文名称：Distributed Computing System Developing Practice实习类型：实践教学课程要求：选修学时/学分：3周/3适用专业：软件工程一、实习性质与任务“分布式计算系统开发实践”是大数据科学与技术方向的实践课程。
本环节以项目驱动为导向，分析和解决分布式计算系统开发中的实际问题。
要求学生利用主流系统平台的开发模式与结构，采用主流的开发工具和技术，按照分布式项目开发流程，设计和实现一个基于分布式计算的天气预测系统。
实习任务是使学生了解分布式系统平台的体系结构，分布式系统的完整开发流程以及各阶段的任务管理，掌握分布式数据存储与数据计算方法，培养学生分布式项目开发和数据分析计算的能力。
二、实习与其他课程或教学环节的联系先修课程：Linux操作系统、分布式计算系统。
后续课程：大数据综合实践。
分布式计算系统课程对本课程起概念性支撑作用，Linux操作系统为分布式计算系统的实施提供基础平台；后续大数据综合实践利用本环节的知识来搭建一个分布式计算系统。
三、实习教学目标1．以基于分布计算的天气预测为背景，按照软件工程思想和分布式系统开发流程设计、搭建应用系统。
能够利用项目分析工具对系统进行详尽的需求分析，明确系统功能和设计要求。
针对天气预测的分布式计算特点，选择恰当的数据采集和存储方法，设计基于Hadoop 分布式平台的总体解决方案，进行并行程序的设计并进行编码实现，设计测试用例，实现系统功能，撰写开发文档，培养学生Hadoop分布式系统的工程化开发能力。
（支撑毕业能力要求1、2、4）2．要求所设计的系统结构合理、功能完善，使学生掌握分布式系统的基本设计方法和主流的开发工具和技术，培养学生良好的设计素养和工程意识；通过测试、评估、演示、答辩等手段培养学生追求创新的态度和意识。
（支撑毕业能力要求3）3．学生组成团队进行合作开发，明确任务分工，培养学生在团队中的组织、管理、协调、表达、交流、竞争与合作能力。
hadoop教学大纲
hadoop教学大纲Hadoop教学大纲Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于处理大规模数据集的存储和分析。
它提供了一种可靠性和可扩展性的解决方案，使得处理海量数据变得更加容易和高效。
在当今数据驱动的世界中，了解和掌握Hadoop技术已经成为许多IT专业人士的必备技能。
因此，设计一份全面而有深度的Hadoop教学大纲至关重要。
第一部分：Hadoop基础在这一部分，我们将介绍Hadoop的基本概念和架构。
我们将深入了解Hadoop的核心组件，包括Hadoop分布式文件系统（HDFS）和Hadoop分布式计算框架（MapReduce）。
我们将学习如何安装和配置Hadoop集群，并了解Hadoop的工作原理和数据处理流程。
第二部分：Hadoop生态系统Hadoop作为一个生态系统，还包括许多与之相关的工具和技术。
在这一部分，我们将介绍一些常用的Hadoop生态系统组件，如Hive、Pig、HBase和Sqoop 等。
我们将学习如何使用这些工具来进行数据存储、数据处理和数据分析。
此外，我们还将介绍一些其他与Hadoop集成的技术，如Apache Spark和Apache Kafka等。
第三部分：Hadoop应用开发在这一部分，我们将学习如何使用Hadoop进行应用开发。
我们将介绍Hadoop的编程模型和API，如Hadoop Streaming、Hadoop Pipes和Hadoop Java API等。
我们将学习如何编写MapReduce程序来处理大规模数据，并了解如何优化和调试这些程序。
此外，我们还将介绍一些Hadoop应用开发的最佳实践和常见问题的解决方案。
第四部分：Hadoop集群管理和性能调优在这一部分，我们将学习如何管理和维护Hadoop集群，并进行性能调优。
我们将介绍一些常用的Hadoop集群管理工具，如Apache Ambari和Cloudera Manager等。
我们将学习如何监控和调整Hadoop集群的性能，并了解如何解决常见的性能问题。
分布式计算简介PPT教学课件
第1章 分布式计算
计算能力的最后一个延伸是，现代处理器已经有 足够能力来支持高级面向对象语言，而且支持各对象 之间的移动。这样的处理器体积非常小、价格也相当 低廉，可在一些非常简单的设备上使用。
一旦标准。
今天，对大多数人而言，计算机只是用来执行少数应 用，主要用于提供便捷通信：电子邮件和web。回想一 下Internet最初随电子邮件迅速流行的速度，不难想像， web如今已和浏览器成为Internet上的主要服务。
第1章 分布式计算
并行计算通常在一台多处理器计算机上执行，但 根据Koniges的观点，并行计算也能通过在网络上互连 多个计算机来执行并行处理。然而，这种类型的并行 处理需要非常复杂的分布式并行处理软件来支持。
采用并行计算，可以解决单台计算机无法解决的问 题或采用别的方式会导致高代价的计算敏感问题。现 在，并行计算主要应用于如生物、航空、天气预报、 半导体设计等大规模科学计算领域。
第1章 分布式计算
1.3.2 分布式计算
与单机计算模式相反，分布式计算包括在通过网络 互连的多台计算机上执行的计算，每台计算机有自己 的处理器和其它资源。用户可以通过工作站完全使用 与其互连的计算机上的资源。此外，通过与本地计算 机及远程计算机交互，用户可访问远程计算机上的资 源。www是该类计算的最佳例子。当通过浏览器访问 某web站点时，一个如IE的程序将在本地系统允许并与 运行于远程系统中的某个程序（即web服务器）交互， 从而获取驻留于另一个远程系统中的文件。
第1章 分布式计算
1.2 分布式计算历史
单机互连（为了交换数据）－互联网－ WWW(成为网络应用和服务的平台，包括电子 邮件、搜索引擎、电子商务)
在早期，将一系列独立的计算机互连起来以 便彼此能交换数据，是一种自然的发展过程。 最初针对文件共享，采用电缆将计算机互连这 一方式早在20世纪60年代就被使用。
《分布式计算技术》教学大纲
《分布式计算技术》教学大纲分布式计算技术教学大纲一、课程介绍1.课程名称：分布式计算技术2.课程学时：36学时（理论课程24学时，实践课程12学时）3.先修课程：计算机网络，操作系统4.课程性质：专业必修课二、课程目标本课程旨在使学生理解分布式计算的基本概念和设计原则，掌握分布式计算系统的实现、调度和性能优化等技术。
通过课程的学习，学生将具备分布式系统设计与实现的能力，为他们未来从事分布式系统开发和管理工作打下基础。
三、教学内容与教学进度1.理论课程（24学时）1.1分布式计算概述（2学时）-分布式计算的定义与特点-分布式计算的重要性和应用领域1.2分布式计算模型（4学时）-客户-服务器模型-对等网络模型-云计算模型1.3分布式系统通信与协议（4学时）-网络通信协议-远程过程调用（RPC）机制-消息队列和发布-订阅模式1.4分布式计算系统设计与实现（6学时）-分布式系统体系结构-数据一致性和数据复制策略-任务调度算法与负载均衡1.5分布式文件系统（4学时）-分布式文件系统的概念与特点-分布式文件系统的设计和实现1.6分布式数据库系统（4学时）-分布式数据库系统的概念与架构-数据分片和数据冗余策略-分布式事务管理2.实践课程（12学时）2.1分布式计算框架的实践（6学时）- Hadoop框架介绍与部署- MapReduce编程模型- Hadoop集群的搭建与管理2.2分布式数据库系统的实践（6学时）-MySQL集群的搭建与配置-分布式数据库事务管理-数据库性能优化与测试四、教学方法1.理论课程：采用讲授、案例分析和讨论相结合的教学方法，鼓励学生参与课堂讨论和提问，激发学生的思考和主动学习。
2.实践课程：组织学生进行实践操作，通过实践课程加深对理论知识的理解和应用能力的培养。
五、考核方式1.平时成绩：包括课堂表现、作业完成情况、小组讨论等（占比30%）。
2.期末考试：对学生对整个课程知识的掌握情况进行测试（占比70%）。
研究生的分布式计算教案
研究生的分布式计算教案分布式计算教案第一部分：介绍分布式计算的概念和意义（约300字）分布式计算是指利用多台计算机协同工作来完成复杂任务的一种计算模式。
随着信息技术的发展和云计算的兴起，分布式计算在各个领域展现出强大的应用价值。
它具有高可靠性、高性能、高并发性和灵活性等特点，能够提供快速而可靠的计算能力，满足现代社会对大数据处理和复杂问题求解的需求。
第二部分：分布式计算基础知识的讲解（约500字）2.1 分布式计算常见的技术和框架分布式计算的常见技术和框架包括Hadoop、Spark、MPI等。
Hadoop是一个开源的分布式计算框架，主要用于大规模数据的存储和处理。
Spark则是以Hadoop为基础进行了优化改进的分布式计算引擎，能够提供更高效的计算能力。
MPI（Message Passing Interface）是一种消息传递编程模型，用于编写基于消息传递的并行程序。
2.2 分布式计算的关键技术分布式计算涉及到很多关键技术，如数据分区和分片、任务调度和资源管理、数据通信和同步等。
数据分区和分片是将大规模数据划分为多个小块的过程，以便分布式计算系统能够并行处理。
任务调度和资源管理是指根据任务的优先级和资源的可用性，合理分配任务和资源，提高计算效率。
数据通信和同步则是不同计算节点之间进行信息交互和数据一致性维护的重要手段。
第三部分：研究生的分布式计算课程教学目标和内容（约400字）3.1 教学目标通过本课程的学习，研究生应该掌握分布式计算的基本概念和原理，了解常见的分布式计算技术和框架，具备分布式算法设计和实现的能力，以及分布式系统的性能评估和优化的方法。
同时，还应该培养研究生的团队协作能力和解决复杂问题的能力。
3.2 教学内容【建议根据具体教学内容展开讲解，此处只是示例】（1）分布式计算的基本概念和原理（2）常见的分布式计算技术和框架（3）分布式算法设计和实现（4）分布式系统性能评估和优化（5）案例分析和实践操作第四部分：研究生的分布式计算教学方法和评估方法（约400字）4.1 教学方法本课程的教学方法采用理论讲授与实践操作相结合的方式。
《分布式存储与计算》教学大纲
《分布式存储与计算》教学大纲一、基本信息二、教学目标及任务本课程是计算机专业的专业选修课，是一门分布式数据管理领域的前沿专业课程。
本课程面向本科3-4年级学生，在Java语言、数据结构等课程的基础上，围绕大数据处理，让学生了解掌握目前分布式存储和计算的模式与框架，初步掌握分布式编程的实践能力。
本课程以分布式存储和计算为主题，分为三个部分，第一部分是分布式存储及环境，第二部分是分布式编程和软件环境，第三部分是大数据处理技术。
通过本课程的学习，使学生了解大数据管理的硬件和软件、系统体系结构、新的编程范式，以及并行分布式计算技术最新研究进展；了解云计算的整体框架及关键实现技术、业务模式，使学生掌握创建高性能集群和分布式编程实践能力。
三、学时分配四、教学内容及教学要求第1章大数据处理概论第一节什么是大数据第二节数据处理平台的基础架构第三节大数据处理的存储第四节大数据处理的计算模式第五节大数据处理系统的容错性第六节大数据处理的云计算变革本章重点、难点：大数据的概念、基础架构、现状及发展、应用前景本章教学要求：了解大数据基本概念，基础架构，以及相关的技术和应用第2章基于Hadoop的大数据处理架构第一节Google核心云计算技术第二节Hadoop云计算技术及发展第三节基于云计算的大数据处理架构第四节基于云计算的大数据处理技术的应用第五节Hadoop运行实践本章重点、难点：Google云计算核心的概念、Hadoop基础架构本章教学要求：了解Hadoop基本概念，基础架构，以及相关的技术和应用、发展现状第3章MapReduce计算模式第一节MapReduce原理第二节MapReduce工作机制第三节MapReduce应用开发第四节MapReduce设计模式第五节MapReduce算法实践第六节MapReduce性能调优本章重点、难点：MapReduce工作机制，Map/Reduce的负载均衡和容错机制，基于的Map/Reduce的并行算法设计。
研究生课程《云计算与分布式计算》教学大纲
研究生课程《云计算与分布式计算》教学大纲第一篇：研究生课程《云计算与分布式计算》教学大纲《分布式计算与云计算》教学大纲Distributed Computing and Cloud Computing一、编写说明课程学时：32 课程学分：3 课程性质：选修课课程简介：本课程介绍分布式与云计算的基本概念、发展趋势。
并介绍两种重要的分布式系统模型和若干典型的云计算架构。
通过基础理论的讲授和文献的阅读，分析该领域的问题及解决方法。
（一）、本课程的教学目的和要求本课程的教学目的是为了适应计算机应用技术专业硕士研究生培养目标的要求，使学生学习当前分布式计算和云计算技术的基本概念、发展趋势和前沿问题。
课程的任务是向学生系统介绍几种重要而成熟的分布式系统模型和云架构，了解如何使用云计算和云存储，使学生认识分布式系统和云架构在计算机应用中的作用，领会其基本思想和分析与解决问题的思路。
1、介绍分布式系统的基本概念，作为后面云计算的基础知识；2、对云计算的基本概念和相关技术进行介绍；3、介绍客户-服务器端架构和对等模型两种分布式系统模型4.介绍分布式对象的相关概念；5、介绍Google公司的三大云计算技术:GFS，bigtable，mapreduce。
本课程的要求是学生应具有计算机的基本知识，已修课程《操作系统》、《计算机网络》、《计算机组成原理》。
（二）、大纲的教学体系以课堂教学为主，通过实际案例分析，激起学生对方法的学习兴趣。
使学生了解和掌握分布式系统和云计算的方法，安排15篇前沿论文的分析和讨论。
二、教学大纲内容绪论1.1 分布式计算与分布式系统1.1.1 分布式计算简介 1.1.2 分布式系统的实例 1.1.3 分布式系统的目标1.2 云计算1.2.1 简介1.2.2 云计算的优点和缺点分布式系统入门2.1 分布式系统的定义 2.1.1 分布式与集中式 2.1.2 分布式与计算机网络 2.1.3 分布式系统层次结构 2.1.4 分布式系统分类 2.2 分布式系统中的软硬件 2.2.1 硬件 2.2.2 软件2.3 分布系统中的主要特征2.3.1 容错性2.3.2 安全性2.4 小结客户-服务器端架构3.1 客户-服务器模式的基本概念和优点3.1.1 客户-服务器模式的基本概念3.1.2 客户-服务器模式优点3.2 客户-服务器端架构和体系结构3.2.1 面向连接服务与无连接服务3.2.2 应用程序的层次结构3.2.3 客户-服务器模型体系结构3.3 客户-服务器模型的进程通信3.3.1 进程通信中客户-服务器模型的实现方法3.3.2 客户-服务器模型的进程通信协议3.4 客户-服务器端模型的变种3.4.1 移动代码 3.4.2 移动代理3.4.3 网络计算机3.4.4 瘦客户3.4.5 移动设备和自组网络3.5 小结分布式对象4.1 分布式对象基本模型4.1.1 远程对象4.1.2 分布式共享对象4.2 远程过程调用4.2.1 RPC基本操作4.2.2 参数传递4.3 分布式计算环境的远程对象调用4.3.1 远程对象调用4.3.2 分布式计算环境4.3.3 分布式计算环境的远程对象调用方式4.4 Java 远程方法调用4.5 小结公共对象请求代理体系结构5.1 CORBA基本概述5.1.1 CORBA RMI概述5.1.2 CORBA体系结构5.1.3 CORBA接口定义语言5.1.4 CORBA远程对象引用5.2 CORBA的基本服务5.2.1 CORBA命名服务5.2.2 CORBA事件服务5.2.3 CORBA通知服务5.3 容错性和安全性5.3.1 容错性 5.3.2 安全性5.4 Java IDL语言5.4.1 Java IDL映射5.4.2 Java CORBA编程实现5.5 小结分布式云计算概述6.1 云计算入门6.1.1 云计算的定义6.1.2 云计算的发展历史6.1.3 云计算的优缺点6.2 云服务6.2.1 使用云平台的理由6.2.2 云平台的服务类型6.2.3 云平台服务的安全性6.2.4 云平台服务的供应商6.2.5 云平台服务的优势和面临的挑战6.3 云计算比较6.3.1 集群计算和云计算6.3.2 网格计算和云计算6.3.3 效用计算和云计算6.3.4 并行计算、分布计算和云计算6.4 小结 Google公司的三大技术7.1 Google文件系统7.1.1 前言7.1.2 设计概要7.1.3 系统交互7.1.4 主控服务器操作7.1.5 容错和检测7.2 Bigtable技术 7.2.1 Bigtable简介7.2.2 Bigtable数据模型7.2.3 API7.2.4 Bigtable所依赖的框架7.2.5 Bigtable实现的关键7.2.6 Bigtable性能优化方案7.2.7 Bigtable应用实例7.2.8 经验总结7.3 MapReduce技术7.3.1 前言7.3.2 编程模型7.3.3 实例7.3.4 输入输出类型7.3.5 更多实例7.3.6 执行概述7.4 小结三、考核方式及成绩评定标准考核方式:课程论文成绩评定标准：课堂表现20%、文献阅读分析30%、课程论文50%四、教材及主要参考书指定教材：分布式系统及云计算概论清华大学出版社作者：陆嘉恒、文继荣、毛新生、孟小峰2011 参考书目：Distributed Computing: Fundamentals, Simulations, and Advanced Topics by Jennifer Welch and Hagit Attiya(2004, Hardcover)执笔人: 朱旭东日期2011-2-9第二篇：计算物理课程教学大纲（推荐）计算物理课程教学大纲一、课程说明（一）课程名称、所属专业、课程性质、学分；课程名称:计算物理所属专业:物理学课程性质:必修学分:4（二）课程简介、目标与任务；计算物理学是以计算机及计算机技术为工具和手段，运用计算数学的方法，解决复杂物理问题的一门应用科学。
《并行与分布式计算》课程教学大纲
《并行与分布式计算》课程教学大纲课程基本信息注：L课程类别：选填“通识核心课/通识拓展课/通修课/学科基础课/专业主干课/专业选修课/专业实践/ 素质拓展”2.课程性质：选填“选修/必修”3.授课语言：选填“中文/双语/全英文或其他语种”二、课程目标注：1.支撑毕业要求指标点：选填项。
需要进行专业认证，有毕业要求指标点可参照的课程必填，无明确毕业要求指标点可参照的可不填。
三、理论教学内容注：L2.学生学习预期成果：描述学生在学完本节内容后应获得的知识、能力或素养水平（下同）.教学方式:包括讲授、讨论、案例、演示等，但不限于所列，根据课程实际需要列举、实践（实验）教学2.实验类型：选填”验证性/综合性/设计性”；实习类型：选填“认识实习/生产实习/毕业实习”五、课程评价（一）考核内容、考核方式与课程目标对应关系注：1.课程目标在考核方式及占比：主要根据课程目标自行设计和制定多元化考核方式，表中所列仅为参考（红色数据可删除）。
但所列考核方式必须覆盖全体学生，可根据当学期具体教学情况酌情调整。
2.各考核方式占总成绩权重：根据课程实际情况对各考核方式占总成绩的权重予以赋值。
（二）考核方式评分标准.课程作业评分标准1.课程实验评分标准（笔试类评分标准可在大纲中按以下格式予以说明，也可在通过“试 卷分析表”予以说明）3.课程考试评分标准注：考核方式和课程目标在考核方式中占比应与“（一）考核内容、考核方式与课程目标对应关系” 一致。
所列考核环节，除了笔试类均须依次给出评分标准，格式同上。
笔试类课程考核评分标准可以在本课程大纲里进行说明，也可以通过提交“试卷分析表”予以说明。
五、参考书目及学习资料1 .《并行计算：结构，算法，编程》，陈国良，高教出版社，2003.《并行算法实践》，陈国良等，高等教育出版社，20042 .《分布式算法导论（第二版）》，（荷）Gerard Tel译者：霍红卫，机械工业出版社，2004.93 .《分布式计算（第二版）》，Hagit Attiya, Jennifer Welch著,骆志刚等译,电子工业出版社，2008.4。
《分布式计算机系统》课程大纲.
《分布式计算机系统》课程大纲
课程名称（中文）：分布式计算机系统
课程名称（英文）：Distributed Operating Systems
课程编码：Y0703033C
开课单位：电气信息学院
授课对象：硕士研究生
任课教师：贺鹏
学时：32 学分：2 学期：2
考核方式：撰写论文
先修课程：操作系统，计算机网络
课程简介：
一、教学目的与基本要求：
本课程是硕士研究生的学位课程，要求研究生对分布式计算机系统的工作原理和实现途径有较完整的了解，理解并掌握分布式系统中通信、同步、进程、线程、处理机、文件系统和存储器共享中的各种关键技术和算法，对当前的最新技术有一定了解。
二、课程内容与学时分配
1、课程主要内容：
1)分布式系统概论
2)分布式系统的通信
3)同步与互斥
4)进程和处理机
5)任务分配与负荷均衡
6)文件系统
7)共享存储器
8)DEC分布式操作系统实例分析
2、课程具体安排：（按教学章节编写，重点章节下划线）
三、教材及主要参考文献（顺序为：文献名，作者，出版时间，出版单位）：教材：
分布式系统:原理与范例. (美)Andrew S. Tanenbaum编著. 2002. 清华大学出版社参考书：
１、分布式系统设计. (美) Jie Wu著. 2001. 机械工业出版社
２、分布式操作系统. (美)Doreen L.Galli著. 2002. 人民邮电出版社
３、分布式多处理机控制系统. 袁赣南,李金编著. 1998. 哈尔滨工业大学出版社４、分布式并行处理技术导论. 彭德纯著. 1996. 武汉大学出版社
撰写人：贺鹏
学位分委员会签字：
学院主管研究生教学院长签字：。
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知识，要求学生掌握分布式系统的基础知识，了解中间件的基本概念和技术，了解基本的
分布式算法，能够评价已有的系统，并具备设计、开发分布式应用系统的能力。
二、课程内容简介（限200字）：
分布式系统特征、实例与面临的挑战；体系结构模型与基础模型；网络和网络互联；
进程间通信、外部数据表示和编码、客户－服务器通信、组通信；分布式对象间的通信、
课程负责人：
主管院长：
学院盖章：
年
月日
注：本表一式二份，由编制教师填写，并报送学院研究生教学秘书处，由教学秘书汇总电
子版和纸质版各一份交研究生处培养办公室备案。
远程过程调用、事件和通知；操作系统支持；分布式文件系统；命名服务和域名系统、目
Байду номын сангаас
录服务和发现服务；时钟、事件和进程状态、同步物理时钟、逻辑时间和逻辑时钟、全局
状态
三、教学进度 章节内容授课或实验授课或实验教师学时安排（一）Characterization of Distributed Systems授课阳小华（2学时）（二）System Models授课阳小华（4学时）（三） Networking and Internetworking授课阳小华（1学时）（四）Interprocess Communication授课阳小华（4学时）（五）Distributed Objects and Remote Invocation授课阳小华（6学时）（六）Operating System Support授课阳小华（1学时） （七）Distributed File Systems授课阳小华（1学时）（八）Name Services授课阳小华 （1学时）（九）Time and Global State授课阳小华（4学时）实验一 开发环境的安装与 整合实验阳小华、罗江琴（2学时）实验二 RMI程序编制与调试实验阳小华、罗江琴（2学 时）实验三 IP组播：组通信的实现实验阳小华、罗江琴（2学时）实验四 Jini分布式事 件规范：共享白板应用 或者MSN Messager java模拟客户端程序的编制实验阳小华、罗江琴（6学时）四、所用教 材（正式出版教材要求注明教材名称、作者姓名、出版社、出版时间）及主要参考书： [1] George Coulouris 等，分布式系统概念与设计（英文版，第三版），机械工业出版 社，2004.1 [2] 王柏等，《分布计算环境》，北京邮电大学出版社，北京，2000。 [3] OMG编者，韦乐平，《CORBA系统结构、原理与规范》，电子工业出版社，2000。 [4] 潘爱民，《COM原理与应用》，清华大学出版社，2001。
《分布式计算技术》教学大纲
课程编号：
编写人： 阳小华
开课学期： 2开课单位：计算机科学与技术学院课程中文名称 分布式计算技术课程英
文名称Distributed Computing Technology主讲教师：阳小华总学时：36 其中：理论
24 时 实验： 12 时学分：2课程性质：非学位课考核方式：考查先修课程：《程
序设计》、《数据结构》、《操作系统》、《计算机网络》一、课程教学目的（说明本课
程与专业培养目标、研究方向、培养要求）与要求（限300字）：
分布式计算是近年来日趋重要的一种新的计算方式，是基于因特网的应用和服
务的技术基础。在Web和其它基于因特网的系统空前重要的今天，分布式计算是计算机应
用及其相关专业学生必须掌握的核心技术。本课程旨在传授分布式系统的设计原理和实践