大数据技术原理与应用课程标准
《大数据技术原理与应用》实验一WordCount
实验一 MapReduce--1--入门程序WordCount一、实验目的MapReduce界的helloworld程序就是WordCount程序。
所谓WordCount，就是单词计数，就是用来统计一篇或者一堆文本文件中的各单词的出现次数。
二、实验原理按照我们普通的编写代码的逻辑，单词计数程序应该是这样的：1、逐行读取文本内容2、把读取到的一行文本内容切割为一个一个的单词3、把每个单词出现一次的信息记录为一个key-value，也就是“单词-1”4、收集所有相同的单词，然后统计value写出的value值得总和，也就是key 为同一个单词的所有1的和。
三、实验过程1、首先在HDFS上创建输入文件目录test，命令如下：hadoop@ubuntu:~$ hadoop fs -mkdir test2、接着将本地的文件put到HDFS上test目录下，并查看，命令如下：hadoop@ubuntu:~/txtfile$ hadoop fs -put -f *.txt testhadoop@ubuntu:~$ hadoop fs -ls testFound 3 items-rw-r--r-- 1 hadoop supergroup 24 2016-10-22 21:43 test/file1.txt-rw-r--r-- 1 hadoop supergroup 24 2016-10-22 21:43 test/file2.txt-rw-r--r-- 1 hadoop supergroup 114957 2016-10-23 19:57 test/news.txt注释:-f是可以overwrite的意思3、使用InteliJ新建一个Javaproject,编写wordcount程序,如下所示：package example;import org.apache.hadoop.fs.Path;import org.apache.hadoop.io.IntWritable;import org.apache.hadoop.io.LongWritable;import org.apache.hadoop.io.Text;import org.apache.hadoop.mapred.*;import java.io.IOException;import java.util.Iterator;import java.util.StringTokenizer;/*** Created by hadoop on 10/22/16.*/public class WordCount {///Mapper: <LongWritable Text> project to <Text IntWritable>public static class Map extends MapReduceBase implementsMapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {private final static IntWritable one = new IntWritable(1);private Text word = new Text();///reporter report the progress or they are livepublic void map(LongWritable key, Text value, OutputCollector<Text, IntWritable> output, Reporter reporter) throws IOException {String line = value.toString();StringTokenizer tokenizer = new StringTokenizer(line);while (tokenizer.hasMoreTokens()) {//set change string to Textword.set(tokenizer.nextToken());output.collect(word, one); }}}public static class Reduce extends MapReduceBase implements Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {///is called for every key///IntWritable:you can use it as intpublic void reduce(Text key, Iterator<IntWritable> values, OutputCollector<Text, IntWritable> output, Reporter reporter) throws IOException {int sum = 0;while (values.hasNext()) {sum += values.next().get(); }output.collect(key, new IntWritable(sum)); } }public static void main(String[] args) throws Exception {JobConf conf = new JobConf(WordCount.class);conf.setJobName("wordcount");conf.setOutputKeyClass(Text.class);conf.setOutputValueClass(IntWritable.class);conf.setMapperClass(Map.class);//conf.setCombinerClass(Reduce.class);conf.setReducerClass(Reduce.class);//input formatconf.setInputFormat(TextInputFormat.class);conf.setOutputFormat(TextOutputFormat.class);FileInputFormat.setInputPaths(conf, new Path(args[0]));FileOutputFormat.setOutputPath(conf, new Path(args[1]));JobClient.runJob(conf); }}4、导出jar包File->Project Structure->Artifacts->绿色“+”->JAR->From modules with dependcies->applyBuild->Build Artifacts5、运行jar包hadoop@ubuntu:~/txtfile$ hadoop jar WordCount.jar test test-out6、最后查看HDFS上的结果并将结果get到本地hadoop@ubuntu:~$ hadoop fs -ls test-outFound 2 items-rw-r--r-- 1 hadoop supergroup 0 2016-10-23 00:59 test-out/_SUCCESS-rw-r--r-- 1 hadoop supergroup 40 2016-10-23 00:59 test-out/part-00000 hadoop@ubuntu:~/exp$ hadoop fs -get /user/hadoop/test_out/part-r-00000 .四、实验结果运行jar包之后,使用浏览器登录http://localhost:8088,点击左侧Node Labels,可以看到运行状态如图1.在bash下查看实验输出结果，如图2所示。
大数据原理及应用实验
大数据原理及应用实验大数据原理及应用实验是指通过实际操作和实践，探索和应用大数据技术与方法，提高对海量数据的获取、存储、处理和分析能力，以实现对数据的深度挖掘和价值利用。
首先，大数据原理是大数据应用实验的基础。
大数据原理主要包括四个方面：数据采集与清洗、数据存储与管理、数据处理与分析、数据可视化与应用。
其中，数据采集与清洗是指从各种来源获取数据并进行初步处理，如数据抓取、数据预处理等；数据存储与管理是指将采集到的数据进行存储和管理，如使用分布式文件系统等；数据处理与分析是指对存储的数据进行处理和分析，如使用机器学习、深度学习等方法；数据可视化与应用是指将处理和分析的结果进行可视化展示和应用，如制作数据报表、构建数据挖掘应用等。
接下来，大数据应用实验是基于大数据原理进行的实际操作和实践。
在大数据应用实验中，主要包括以下几个方面的内容：1. 数据采集与清洗实验：通过编写爬虫程序，从互联网上获取数据，并进行数据清洗，去除噪声数据和重复数据。
2. 数据存储与管理实验：使用分布式文件系统（如HDFS）搭建数据存储环境，并实现对存储的数据进行管理和维护。
3. 数据处理与分析实验：使用MapReduce、Spark等分布式计算框架，对存储的大数据进行处理和分析，如词频统计、用户画像等。
4. 数据可视化与应用实验：使用可视化工具（如Tableau、Power BI）对处理和分析的结果进行可视化展示，并开发数据挖掘应用，如推荐系统、智能客服等。
在大数据应用实验中，还可以根据具体需求和实验目标进行更复杂的实验和应用开发。
例如，基于大数据的智能交通系统实验，可以通过收集交通数据、路况数据等进行分析和预测，从而提供优化的交通管理方案；又如，基于大数据的医疗健康管理实验，可以通过收集个人健康数据、医疗资源数据等进行分析和诊断，从而实现个性化的健康管理。
总之，大数据原理及应用实验旨在培养学生对大数据技术与方法的理解和掌握，并通过实际操作和实践，提高对大数据的处理能力和应用能力。
大数据教学大纲
大数据教学大纲随着科技的快速发展和互联网的普及，大数据已经成为当今社会中一个重要的领域。
大数据的涌现对企业、政府和个人都带来了许多机遇和挑战。
为了适应这个时代变化的需求，大数据教育应该成为教育体系的一部分。
本文将就大数据教学大纲进行详细介绍，以期给相关教育机构提供一些建议和灵感。
第一部分：导论1.1 大数据的定义和概念- 介绍大数据的基本概念，包括数据类型、数据来源和数据特征等。
1.2 大数据的应用领域- 介绍大数据在商业、医疗、金融等领域的应用案例。
1.3 大数据的价值和意义- 探讨大数据对决策制定、资源规划和业务发展的重要性。
第二部分：技术基础2.1 数据采集和处理技术- 介绍数据采集的方法，如传感器、网络爬虫和人工采集等，并讨论数据清洗和预处理的技术。
2.2 大数据存储与管理- 探讨分布式文件系统、NoSQL数据库和云存储等技术，以及其在大数据存储与管理方面的应用。
2.3 大数据分析与挖掘- 介绍大数据分析的基本方法，如数据挖掘、机器学习和统计分析等，并重点讨论大数据分析的挑战和解决方案。
第三部分：应用案例3.1 商业智能- 分析大数据在市场营销、销售预测和客户关系管理等方面的应用案例。
3.2 医疗健康- 探讨大数据在疾病预测、个性化治疗和医疗资源分配等方面的应用案例。
3.3 城市规划- 介绍大数据在交通流量控制、垃圾处理和资源配置等方面的应用案例。
第四部分：教学方法与评估4.1 教学方法- 探讨大数据教学的教学方法，如案例研究、实践项目和小组合作等，以培养学生的实际应用能力。
4.2 评估方法- 提出大数据教学评估的准则和标准，包括理论考试、实验报告和项目评估等。
第五部分：资源支持5.1 教材和参考书籍- 推荐一些经典的大数据教材和参考书籍，以供教师和学生备用。
5.2 实验室和设备支持- 提供一些必要的实验室设备和软件工具，以支持学生的大数据实践操作。
结语通过本大纲，希望大数据教学能够引导学生了解大数据的基本概念、技术和应用。
《大数据技术原理与应用》第二版-第一章大数据概述
《⼤数据技术原理与应⽤》第⼆版-第⼀章⼤数据概述
数据量⼤
数据类型繁多
处理速度快
价值密度低
研究变化经历了从实验到理论到计算再到数据
思维的变化
1. 全样⽽⾮抽样
2. 效率⽽⾮精准
3. 相关⽽⾮因果
1. 批处理计算，主要针对于⼤规模的数据批量处理。
MapReduce⽤于⼤规模的数据集（1TB）的并⾏运算。
Spark是⼀个针对超⼤数据集合低延时的集群分布式计算系
统，⽐MapReduce快许多。
2. 流计算，流数据或数据流是指在时间分布和数量上⽆限的⼀系列动态数据集合，必须采⽤实时计算⽅式给出秒级响应。
商业级平台：Streams、StreamBase；第⼆类
是开源的计算平台，Storm、Yahoo、S4、Spark Streaming
3. 图计算。
Pregel是实现并⾏图处理系统，主要⽤于图遍历、最短路径、PageRank计算，还有其他Giraph、GraphX、PowerGraph、GoldenOrb、Hama
4. 查询分析计算，需要提供实时或准实时的响应，⾕歌的Dremel、Impala、Hive、Cassandra
1. 云计算包括三种典型的服务模式，IaaS（基础设施服务即计算资源和存储）、PaaS（平台即服务）、SaaS（软件即服务）
2. 公有云、私有云、混合云
3. 云计算关键技术：包括虚拟技术、分布式存储、分布式计算、多租户。
4. 物联⽹是物物相连的互联⽹的延伸，他利⽤局部⽹络或者互联⽹等通信技术把传感器、控制器、机器、⼈员和物通过新的⽅式连接在⼀起，形成了⼈与物、物与物相
连，实现信息化和远程管理控制。
《大数据工程技术人员》课程标准
《大数据工程技术人员》课程标准
《大数据工程技术人员》的课程标准主要包括以下几个方面：
1. 大数据基本概念：学生需要理解大数据的基本概念，包括大数据的定义、特性、来源和应用领域。
2. 大数据存储和管理技术：学生需要掌握大数据的存储和管理技术，如分布式存储系统、数据仓库和数据湖等。
3. 大数据采集和预处理技术：学生需要了解和掌握如何从各种数据源中采集数据，以及如何进行数据清洗、去重、转换和整合等预处理工作。
4. 分布式数据库系统：学生需要了解和掌握分布式数据库系统的基本概念、原理和使用方法，如Hadoop、Spark等。
5. 软件基础语言和基础算法：学生需要掌握一些常用的编程语言和算法，如Python、Java、SQL等，以便能够进行大数据的处理和分析。
6. 大数据操作平台：学生需要了解和掌握一些常见的大数据操作平台，如AWS、阿里云等，以便能够进行大数据的存储、处理和分析。
7. 大数据应用案例：学生需要了解和掌握一些常见的大数据应用案例，如推荐系统、用户行为分析、智能客服等，以便能够在实际应用中运用所学知识。
以上是《大数据工程技术人员》课程标准的简要介绍，具体内容可能因课程设置和教学要求而有所不同。
大数据导论课程标准
大数据导论课程标准随着信息技术的飞速发展，大数据已经成为当今社会的热门话题。
作为一门新兴的学科，大数据导论课程的制定和规范对于培养学生的数据分析能力和信息处理能力具有重要意义。
本文将围绕大数据导论课程标准展开讨论，从课程目标、内容体系、教学方法等方面进行探讨。
首先，大数据导论课程的目标是培养学生对大数据的基本认识和理解，掌握大数据的基本概念、技术和应用。
在课程目标的制定上，应该明确指出学生需要具备的基本能力和素质，包括数据分析能力、信息处理能力、创新思维能力等。
同时，课程目标还应该与时代发展和社会需求相结合，注重培养学生的实际应用能力，使他们能够在未来的工作和生活中运用所学知识解决实际问题。
其次，大数据导论课程的内容体系应该包括大数据的基本概念、数据采集与存储、数据处理与分析、大数据应用等方面。
在课程内容的设计上，应该注重理论与实践相结合，使学生能够通过理论学习和实际操作相结合，深入理解大数据的本质和应用。
同时，课程内容还应该注重前沿技术和发展趋势的介绍，引导学生关注大数据领域的最新动态，培养学生的创新意识和实践能力。
此外，大数据导论课程的教学方法应该注重启发式教学和实践教学相结合。
在教学方法的选择上，应该注重培养学生的自主学习能力和团队合作精神，引导学生通过案例分析、项目实践等方式，深入了解大数据的应用和发展。
同时，教学方法还应该注重引导学生关注伦理和社会责任，使他们在学习大数据的过程中注重数据安全和隐私保护，树立正确的数据伦理观念。
综上所述，大数据导论课程标准的制定和规范对于培养学生的数据分析能力和信息处理能力具有重要意义。
通过明确课程目标、设计合理的内容体系和选择有效的教学方法，可以更好地引导学生深入了解大数据的本质和应用，培养学生的创新意识和实践能力，为他们未来的发展打下坚实的基础。
希望大数据导论课程标准的制定能够得到越来越多的重视和关注，为培养高素质的大数据人才做出积极的贡献。
大数据技术专业《数据库技术基础》课程标准
贵州XXX学院《数据库技术基础》课程标准（2023年版）《数据库技术基础》课程标准一、课程信息二、课程性质和功能定位（一）课程性质本课程是大数据技术应用专业的一门必修的专业基础课程。
通过本课程的学习，让学生了解计算机数据管理的发展，数据库系统基础与数据库系统应用之间的关系;掌握数据库系统原理，掌握SQL语句的使用，会使用简单的关系型DBMS继续进行数据处理和应用系统设计及关系数据库管理系统MySQL的使用方法。
（二）课程的功能定位全面贯彻党的教育方针，落实立德树人根本任务，满足国家发展战略对人才培养的要求。
以就业为导向，以职业岗位能力为核心，依托计算机行业发展，按照企业实际需求和学校实际情况与专业特点，设计人才培养方案和课程体系，并对接职业标准开发课程标准，聘请企业的相关技术人员为兼职教师，合理设置各个教学环节，引入企业真实项目，实施项目教学。
同时积极探索校企合作之路，构建“课堂与实习实训结合、学校教育与企业教育结合、在校成长与职场成长结合”的“三结合”（课程标准与职业标准相融合、教学过程与工作过程相融合、教学情境与工作场境相融合）人才培养模式。
三、设计思路本课程是依据任务引领型项目设置的。
其总体设计思路是立足于实际能力培养，对课程内容的选择标准作了根本性改革，打破以知识传授为主要特征的传统学科课程模式，转变为以任务为中心组织课程内容，并让学生在完成具体学习模块过程中学会完成相应任务，并构建相关理论知识，发展职业能力。
本课程最终确定了以下学习模块:数据库的建立与基本维护、数据库管理、简单程序设计、设计查询与视图、设计报表与标签、设计应用程序界面、设计应用程序菜单系统。
模块设计以工作任务为线索来进行。
教学过程中，采取理实-体教学，给学生提供实践机会。
在每个知识模块中根据知识体系设立相应的学习任务，学生在轻松完成每个任务的过程中掌握到技能，学习到知识。
四、课程目标课程的培养目标是……。
（一）知识目标(1)了解数据库系统基础知识;(2)掌握MySQL 数据库的基本操作:(3)掌握数据完整性相关的概念和应用操作;(4)掌握SQL 语言的数据定义、数据查询和数据操纵的格式及功能;（二）素质目标培养学生克服困难的精神、理论应用于实践和解决实际问题的能力，为今后的软件系统开发与网站开发类课程学习打下良好的基础。
《云计算》核心课程标准
《云计算》核心课程标准一、课程性质与定位本课程是面向信息工程系大数据技术与应用专业学生的核心课程，是云计算的基本概念、发展现状、主要平台的部署及关键技术、虚拟化与容器技术、云计算的实用化、国内外云计算服务与大规模应用、环境云和万物云典型行业应用介绍与剖析等内容，为后续的大数据实训课程打好坚实的基础。
二、课程设计与理念（一）以“工种（岗位）技能标准”设计课程本课程具有很强的实践性，目标是使学生通过本课程所规定的全部教学内容的学习，能够对云计算的由来、概念、原理和实现技术有个基本的认识，熟悉云计算的主要产品和工具以及掌握其技术原理和应用方法，了解云计算的主要研究热点与应用领域，认清云计算的发展趋势和前景。
（二）理论教学与实践教学相结合，以实践教学为中心重点培养学生的职业能力本课程采用理论与实操一体化教学，理论与实操紧密联系，环环相扣，将理论与实操对应起来，使理论真正起到指导实操的作用。
传统教学重理论轻实践实训，改革后的本课程侧重实训实操教学，强调学生职业能力与动手能力的培养。
理论教学围绕实操转，教学以学生职业能力为根本，以学生职业能力的培养引领教学全过程。
（三）采用项目教学与任务驱动教学法相结合的方式进行教学本课程系统介绍了云计算的理论知识、主流技术和实战应用，包括大数据与云计算、Google云计算原理与应用、Amazon云计算AWS、微软云计算Windows Azure、Hadoop2.0:主流开源云架构、Hadoop2.0大家族、虚拟化技术、OpenStack开源虚拟化平台、云计算数据中心以及云计算核心算法等内容，并深度剖析了国内云计算技术发展和云计算在互联网领域的展望。
期望学生对云计算技术有比较深入的理解，能够紧跟云计算的发展前沿，从具体应用场景出发，利用所学的云计算知识解决行业应用问题。
（四）坚持校企合作开发课程的理念本课程在设计与开发过程中始终坚持校企合作的理念，经常与大数据公司保持合作与联系，还经常深入到大数据培训公司及其相关企业进行调查研究，实时掌握企业对大数据人才的需求与任职要求，与企业一起研讨教学内容，探究教学方法，与企业合作开发设计课程。
hadoop大数据技术原理与应用
hadoop大数据技术原理与应用
Hadoop是由Apache基金会在2006年提出的分布式处理系统。
它由一系列技术和系统所组成，包括Hadoop集群、Hadoop Distributed File System (HDFS)、MapReduce任务和JobTracker以及基于Apache HBase的非关系型数据库技术。
Hadoop集群是一群Hadoop包所组成的虚拟机，每个机器都具有它所需要和管理Hadoop系统所需要的功能。
HDFS是Hadoop的核心，它可以将数据存储在集群中的不同服务器上。
MapReduce是一种编程模型，可以用来在分布式集群上大规模的运行任务，开发和优化并行应用的表示方法。
JobTracker是Hadoop集群的集群管理器，负责管理任务。
HBase是基于Apache的非关系型数据库技术，可以支持大量的结构化数据以及查询和操纵它们。
Hadoop技术可以将海量数据存储在分布式系统中，然后再快速有效地处理这些数据。
它可以执行更复杂的计算，不受台式机和服务器硬件限制，同时可靠。
它也可以节省机器资源和购置费用，因为可以用更少的服务器来支撑更多的工作负载。
由于Hadoop的易用性，它被许多行业所采用，用来处理和分析数据，也可以
用来进行大规模的科学和工程类的计算。
它也可以在搜索引擎以及商业数据挖掘方面得到应用。
《大数据导论》核心课程标准
《大数据导论》核心课程标准一、课程性质与定位本课程是面向信息工程系大数据技术与应用专业学生的核心课程，是了解大数据技术框架和生态系统，具备大数据相关编程技术框架基础知识、程序设计能力、了解非大数据数据库理论基础知识、多数据源整合、掌握大数据进行预处理、检验和清洗学习的前提基础理论课程。
二、课程设计与理念《大数据导论》是了解和学习大数据的基础条件，通过课程了解大数据基本概念，大数据的架构，大数据的采集方式和预处理，常用的ETL工具，简单熟悉数据仓库的构建模式，大数据的存储，数据挖掘的方法，以及大数据的可视化技术，从而更好的将大数据技术应用在各行业领域，更深入地开展大数据技术的应用研究。
从基础开始，通过理论与实际案例相结合，帮助学生由浅入深进行学习，逐步清理大数据的核心技术和发展趋势。
三、课程目标（一）总体目标培养能够较快适应生产、建设、管理、服务等一线岗位需要的，面向电信、零售、银行、金融、政府等部门的大数据技术应用与分析的相关工作岗位，具有大数据技术应用与云计算理论基础知识，掌握大数据存储、清洗、管理、建模和分析的基本技能，了解大数据技术应用框架与其生态系统，具有较高综合素质与良好职业素养的发展型、复合型、创新型技术技能人才。
（二）技能与知识目标具备大数据应用理论基础知识，了解大数据技术框架和生态系统，具备大数据基础技术框架知识，了解熟悉大数据应用、大数据架构、大数据采集与预处理、大数据存储、大数据分析、大数据可视化等概念。
（三）能力与素质目标1.对大数据基础理论、架构有深刻理解；2.熟悉大数据集群构建基础理论；3.熟悉主流大数据应用的架构体系以及各种中间件技术。
四、课程教学内容及学时分配五、考核评定办法本课程的考核评价手段和方法，采用阶段性、过程性项目评价、理论与实践一体化评价模式。
关注评价的多元性，将课堂提问、学生作业、平时测验、项目考核、技能考核作为平时成绩，占总成绩的60%，期末书面测试占总成绩的40%。
大数据技术原理与应用课程标准
大数据技术原理与应用课程标准随着大数据技术的飞速发展，掌握大数据原理与应用已经成为许多高校学生的必备技能。
为了培养具备大数据分析能力和创新思维的人才，我们制定了《大数据技术原理与应用课程标准》。
本课程旨在全面介绍大数据技术的原理、应用和实践，帮助学生掌握大数据分析的基本方法和工具，培养解决实际问题的能力。
一、课程目标通过本课程的学习，学生将能够：1、了解大数据技术的发展历程和基本概念；2、掌握大数据采集、存储、处理和分析的基本原理和方法；3、熟悉常用的大数据工具和平台，如Hadoop、Spark等；4、了解大数据在各行业中的应用场景，如智能客服、电商购物等；5、培养解决实际问题的能力和创新思维。
二、课程内容本课程将涵盖以下内容：1、大数据基本概念：介绍大数据的定义、发展历程、技术体系等；2、大数据采集与存储：讲解如何采集和存储大数据，包括数据预处理、数据存储方式等；3、大数据处理与分析：介绍大数据处理和分析的基本原理和方法，包括数据清洗、数据挖掘、机器学习等；4、大数据工具与平台：介绍常用的大数据工具和平台，如Hadoop、Spark等；5、大数据应用案例：通过案例分析，了解大数据在各行业中的应用场景，如智能客服、电商购物等。
三、课程实施本课程将采用理论教学和实践操作相结合的方式。
通过课堂讲解、案例分析、实验操作等多种手段，帮助学生理解和掌握大数据技术。
同时，我们将设置课外实践环节，鼓励学生参与实际项目，提高解决实际问题的能力。
四、课程评价本课程的评价将采用多种形式，包括考试、作业、实验成绩和项目实践等。
我们将根据学生的综合表现进行评价，以激励学生积极参与学习和实践。
总之，《大数据技术原理与应用课程标准》旨在培养具备大数据分析能力和创新思维的人才，通过课程的学习和实践，学生将掌握大数据技术的原理和应用，为未来的职业发展奠定坚实的基础。
大数据技术与应用案例标题：大数据技术与应用案例随着科技的快速发展，大数据技术正逐渐渗透到生活的每个角落，从医疗健康、金融交易、交通物流到教育教学等各个领域。
大数据技术原理与应用
HDFS是什么
• • • • • • 分布式文件系统 冗余存储 面向大文件存储设计 面向批量插入设计 基于商用机器提供可靠的数据存储 容忍部分节点故障
HDFS系统架构图
元数据操作
DFSClient
NameNode
Metadata(Name, replicas..) (/home/foo/data,6. .. 同步元数据和日志
MapReduce并行处理的基本过程
1.有一个待处理的大 数据，被划分为大 小相同的数据块(如 64MB),及与此相应 的用户作业程序
2.系统中有一个负责调 度的主节点(Master), 以及数据Map和Reduce 工作节点(Worker)
Cite from Dean and Ghemawat (OSDI 2004)
写入文件流程
1. HDFS Client 向远程的Namenode发起RPC请求； 2. Namenode会检查要创建的文件是否已经存在，创建者是否有权限进行操作， 成功则会为文件创建一个记录，否则会让客户端抛出异常； 3. 当客户端开始写入文件的时候，开发库会将文件切分成多个packets，并在内 部以"data queue"的形式管理这些packets，并向Namenode申请新的blocks， 获取用来存储replicas的合适的datanodes列表，列表的大小根据在Namenode 中对replication的设置而定。 4. 开始以pipeline（管道）的形式将packet写入所有的replicas中。开发库把 packet以流的方式写入第一个datanode，该datanode把该packet存储之后， 再将其传递给在此pipeline中的下一个datanode，直到最后一个datanode， 这种写数据的方式呈流水线的形式。 5. 最后一个datanode成功存储之后会返回一个ack packet，在pipeline里传递 至客户端，在客户端的开发库内部维护着"ack queue"，成功收到datanode返 回的ack packet后会从"ack queue"移除相应的packet。 6. 如果传输过程中，有某个datanode出现了故障，那么当前的pipeline会被关 闭，出现故障的datanode会从当前的pipeline中移除，剩余的block会继续剩 下的datanode中继续以pipeline的形式传输，同时Namenode会分配一个新的 datanode，保持replicas设定的数量。
《大数据导论》课程标准(1)
课程代码：《大数据导论》课程标准Curriculum Standards（2017 年修订）XXX 编印课程名称：大数据导论课程代码：适用专业：学制学历及教育类别： 3 年制高职教育课程学分： 4 学分计划用教学时间：64 学时修订人：审定人：修订时间：1．课程设置概述1．1 课程在相关专业中的性质与定位《大数据导论》是一门综合性和实践性很强的课程，根据培养应用型人才的需要，本课程的目的与任务是使学生通过本课程的学习，了解大数据基本涵盖内容，掌握大数据分析的传统方法和最新方法，为更深入地学习和今后从事大数据相关工作打下良好的基础。
1．2 本课程的基本教学理念本课程的教学理念是: 应用为目标、实践为主线、能力为中心。
（一）突出学生主体，强调能力培养本课程坚持以能力为中心、以学生为主体的原则来设计课堂教学，在学生就业岗位需求分析的基础上来确立能力目标，将能力培养贯穿于课程教学之中，实现由传统的以教师为主体的知识传授型教学模式向以学生为主体的能力培养型教学模式的转变，实现线上线下教学相结合的模式。
（二）基于工作过程，真实案例教学本课程在教学过程中，以典型工作任务为载体，将对各种资源的管理分解为多个独立又具有一定联系的任务，让学生将知识的学习，技能的加强和经验的积累在一系列任务中获取并高度融合。
（三）整合课程资源，理论实践一体化本课程在教学过程中，根据高职培养应用型人才的特点，以典型工作任务为主线、以各种资源管理为核心，以培养能力和提高兴趣为目标，变应试为应用，重视在新形势下的新方法、新规则和新思想的传授。
着重培养学生能灵活应用这些思想和方法的能力。
课程教学中要遵循理论来自于实践的原则，融“教、学、练”于一体，体现“在做中学，在学中做，学以致用”，以增强知识点的实践性，激发学生的学习兴趣。
在实践教学环节中则融入相关理论知识，突出理论来自于实践和指导实践的作用，使学生的知识应用根据学习的内容提升一个新的高度。
大数据技术原理与应用(第2版)Spark编程
•对于textFile而言，如果没有在方法中指定分区数，则默认为 min(defaultParallelism,2)，其中，defaultParallelism对应的就是 spark.default.parallelism •如果是从HDFS中读取文件，则分区数为文件分片数(比如，128MB/片)
} }
5.2 Pair RDD
5.2.1 Pair RDD的创建 5.2.2 常用的Pair RDD转换操作 5.2.3 一个综合实例
5.2.1 Pair RDD的创建
（1）第一种创建方式：从文件中加载 可以采用多种方式创建Pair RDD，其中一种主要方式是使用map()函数来实现
scala> val lines = sc.textFile("file:///usr/local/spark/mycode/pairrdd/word.txt") lines: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = file:///usr/local/spark/mycode/pairrdd/word.txt MapPartitionsRDD[1] at textFile at <console&glines.flatMap(line => line.split(" ")).map(word => (word,1)) pairRDD: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)] = MapPartitionsRDD[3] at map at <console>:29 scala> pairRDD.foreach(println) (i,1) (love,1) (hadoop,1) ……
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《大数据技术原理与应用》课程标准
一、课程信息
课程名称：大数据技术原理与应用课程类型：考查课
课程代码：1016074 授课对象：2017物联网工程专业本科1-4班，2016
物联网创新班
学分：2 先修课：物联网导论、操作系统教程、JAVA编程学时：28 后续课：智能家居、智能物流、云计算
制定人：理艳荣、张海兰制定时间：2018-9-3
二、课程性质
《大数据技术》是一门专业选修课，大数据技术入门课程，为学生搭建起通向“大数据知识空间”的桥梁和纽带，以“构建知识体系、阐明基本原理、引导初级实践、了解相关应用”为原则，为学生在大数据领域“深耕细作”奠定基础、指明方向。
课程将系统讲授大数据的基本概念、大数据处理架构Hadoop、分布式文件系统HDFS、分布式数据库HBase、NoSQL数据库、云数据库、分布式并行编程模型MapReduce、流计算、图计算、数据可视化以及大数据在互联网、生物医学和物流等各个领域的应用。
在Hadoop、HDFS、HBase和MapReduce等重要章节，安排了入门级的实践操作，让学生更好地学习和掌握大数据关键技术。
三、课程设计
1.课程目标设计
（1）能力目标
总体目标：通过学习大数据相关理论知识，掌握大数据的系统架构及关键技术以及具体应用场景，并结合具体设计实例，培养学生创新意识和实践能力。
件系统HDFS的重要概念、体系结构、存储原理和读写过程，并熟练掌握分布式文件系统HDFS的使用方法；
（4）能够了解分布式数据库HBase的访问接口、数据模型、实现原理和运行机制，并熟练掌握HBase的使用方法；
（5）能够了解NoSQL数据库与传统的关系数据库的差异、NoSQL数据库的四大类型以及NoSQL数据库的三大基石；基本掌握Redis、MongoDB等NoSQL数据库的使用方法；
具体目标：
（2）知识目标
2.课程内容设计
（1）设计的整体思路：面向实践，以理论知识与具体应用相结合的方式介绍大市聚。
理论结合实际，由浅入深，加强对大数据概念及技术的理解与巩固。
此课程划分为下列模块。
（2）模块设计表：
四、
教材
《大数据技术原理与应用——概念、存储、处理、分析与应用》第二版林子雨编著，人民邮电出版社，2018年4月
教材官网：/post/bigdata/
参考书籍
[1]《大数据基础编程、实验和案例教程》林子雨主编，清华大学出版社 2018年7月
[2] 《Hadoop实战》. 陆嘉恒.主编，机械工业出版社. 2011年.
[3] 《Hadoop权威指南中文版》曾大聃, 周傲英(译).，清华大学出版社，. 2010年.
[4] 《HBase实战中文版》迪米达克(Nick Dimiduk),卡拉纳(Amandeep Khurana),谢磊. 人
民邮电出版社; 第1版，2013年9月1日
实施建议
1、教学评价与考核
考核方式
考试：开卷大作业
成绩计算：平时成绩占60%（包括课堂考勤20%，课堂表现20%和作业20%），期末考试成绩占40%。
2、教学建议
在学习过程中充分发挥学生的主动性，体现出学生的创新精神；让学生有多种机会在不同情境下去应用他们所学的知识；让学生在具体操作过程中加强解决实际问题的能力。
教师在教学过程中帮助学生自己进行知识构建，引导学生自己去认识和发现，培养学生的独立性、自主性。