Hadoop大数据开发基础教学进度表
Hadoop大数据开发基础教案Hadoop介绍教案
Hadoop大数据开发基础教案Hadoop介绍教案第一章：Hadoop概述1.1 课程目标了解Hadoop的定义、发展历程及应用场景掌握Hadoop的核心组件及其作用理解Hadoop在大数据领域的优势1.2 教学内容Hadoop的定义与发展历程Hadoop的核心组件：HDFS、MapReduce、YARN Hadoop的应用场景与优势1.3 教学方法讲解与案例分析相结合互动提问，巩固知识点1.4 课后作业简述Hadoop的发展历程及其在大数据领域的优势。
第二章：HDFS（分布式文件系统）2.1 课程目标掌握HDFS的架构与工作原理了解HDFS的优势与局限性掌握HDFS的常用操作命令2.2 教学内容HDFS的架构与工作原理HDFS的优势与局限性HDFS的常用操作命令：hdfs dfs, hdfs dfsadmin2.3 教学方法讲解与实践操作相结合案例分析，理解HDFS的工作原理2.4 课后作业利用HDFS命令练习文件的与。
第三章：MapReduce编程模型3.1 课程目标掌握MapReduce的基本概念与编程模型理解MapReduce的运行原理与执行过程学会使用MapReduce解决大数据问题3.2 教学内容MapReduce的基本概念：Mapper、Reducer、Shuffle与Sort MapReduce的编程模型：Map阶段、Shuffle阶段、Reduce阶段MapReduce的运行原理与执行过程3.3 教学方法讲解与编程实践相结合剖析经典MapReduce案例，理解编程模型3.4 课后作业编写一个简单的MapReduce程序，实现单词计数功能。
第四章：YARN（资源管理器）4.1 课程目标掌握YARN的基本概念与架构了解YARN的工作原理与调度策略掌握YARN的资源管理与优化方法4.2 教学内容YARN的基本概念与架构YARN的工作原理与调度策略YARN的资源管理与优化方法4.3 教学方法讲解与案例分析相结合实操演练，掌握YARN的资源管理方法4.4 课后作业分析一个YARN集群的资源使用情况，提出优化方案。
Hadoop大数据开发基础教案Hadoop基础操作教案
一、Hadoop简介1. 教学目标：（1）了解Hadoop的起源、发展历程和应用场景；（2）掌握Hadoop的核心组件及其作用；（3）了解Hadoop的生态体系。
2. 教学内容：（1）Hadoop的起源和发展历程；（2）Hadoop的核心组件：HDFS、MapReduce、YARN；（3）Hadoop的生态体系：Hive、HBase、Spark等。
3. 教学方法：（1）采用讲解、案例演示相结合的方式进行教学；（2）引导学生通过课后资料了解Hadoop的发展历程和应用场景；（3）组织学生讨论Hadoop的核心组件及其作用。
4. 教学资源：（1）PPT课件；（2）课后资料：Hadoop相关论文、博客等。
5. 教学环节：（1）介绍Hadoop的起源和发展历程；（2）讲解Hadoop的核心组件及其作用；（3）介绍Hadoop的生态体系；（4）案例演示：Hadoop的基本操作；（5）课后作业：深入了解Hadoop的应用场景。
二、HDFS分布式文件系统1. 教学目标：（1）了解HDFS的架构和原理；（2）掌握HDFS的基本操作；（3）了解HDFS的优缺点。
2. 教学内容：（1）HDFS的架构和原理；（2）HDFS的基本操作：文件、文件、文件权限管理等；（3）HDFS的优缺点。
3. 教学方法：（1）采用讲解、案例演示相结合的方式进行教学；（2）引导学生通过课后实践掌握HDFS的基本操作；（3）组织学生讨论HDFS的优缺点。
4. 教学资源：（1）PPT课件；（2）课后实践：搭建HDFS集群，进行文件操作。
5. 教学环节：（1）讲解HDFS的架构和原理；（2）演示HDFS的基本操作；（3）介绍HDFS的优缺点；（4）课后实践：搭建HDFS集群，进行文件操作；（5）课后作业：总结HDFS的使用经验和注意事项。
三、MapReduce编程模型1. 教学目标：（1）了解MapReduce的原理和流程；（2）掌握MapReduce的基本编程方法；（3）了解MapReduce的优缺点。
《Hadoop》实验教学大纲(大数据)
《H a d o o p》实验教学大纲课程代码：实验学时：16先修课程：《大数据导论》一、目的要求目的：使学生能够掌握大数据平台Hadoop的基本概念，并根据Hadoop处理大批量数据集的存储与分析计算，掌握调试程序的基本技巧，初步了解大数据开发所要经历的阶段，为学生从事大数据开发和数据处理工作打下坚实的基础。
要求：熟悉Linux系统和Java se编程，根据实验内容和要求，认真完成程序编写、上机调试、运行结果分析，书写实验报告。
二、实验项目内容及学时分配实验一、Linux及虚拟机安装搭建（3学时）1.实验目的要求（1）安装VMware虚拟机；（2）通过VMware虚拟机编译、安装Linux CentOS系统。
2.实验主要内容通过在计算机系统上编译和安装Linux系统环境，为Hadoop软件安装和搭建提供工作环境。
3.实验类别：基础4.实验类型：验证5.实验要求：必做6.主要仪器：微型计算机实验二、Hadoop的安装搭建（3学时）1.实验目的要求掌握大数据核心框架Hadoop的安装和部署，包括伪分布式集群的安装部署和完全分布式的安装和部署。
2.实验主要内容通过上机在Linux系统环境进行Hadoop平台的安装和部署，完成大数据分布式处理平台的搭建。
3.实验类别：基础4.实验类型：验证5.实验要求：必做6.主要仪器：微型计算机实验三、HDFS Shell应用（3学时）1.实验目的要求（1）掌握分布式文件存储与管理系统hdfs的数据上传与下载命令；（2）掌握hdfs文件增删改查等操作命令；（3）掌握分布式系统hdfs的运行原理。
2.实验主要内容（1）hdfs hadoop put get mkdir ls 等命令的使用（2）NameNode datanode的作用及原理3.实验类别：基础4.实验类型：设计5.实验要求：必做6.主要仪器：微型计算机实验四、MapReduce编程（3学时）1.实验目的要求（1）正确使用MapReduce编程；（2）MapReduce编程的编程格式；（3）“WC”编程；2.实验主要内容（1）MapReduce固定格式语法编程，map编程、reduce编程（2）自定义函数编程，UDF、UDAF等函数编程3.实验类别：专业基础4.实验类型：设计5.实验要求：必做6.主要仪器：微型计算机实验五、MapReduce数据倾斜等优化（4学时）1.实验目的要求（1）掌握MapReduce编程的优化；（2）熟练掌握数据倾斜等MapReduce任务问题的优化。
《Hadoop大数据开发基础》教学大纲
《Hadoop大数据开发基础》教学大纲课程名称：Hadoop大数据开发基础课程类别：必修适用专业：大数据技术类相关专业总学时：64学时（其中理论28学时，实验36学时）总学分：4.0学分一、课程的性质随着时代的发展，大数据已经成为一个耳熟能详的词汇。
与此同时，针对大数据处理的新技术也在不断的开发和运用中，逐渐成为数据处理挖掘行业广泛使用的主流技术之一。
Hadoop分布式集群系统架构，具有高可用性、高容错性和高扩展性等优点，由于它提供了一个开放式的平台，用户可以在不了解底层实现细节的情形下，开发适合自身应用的分布式程序。
经过多年的发展，目前Hadoop已经成长为一个全栈式的大数据技术生态圈，包括了Hive、HBase、Spark等一系列组件，成为应用最广泛、最具有代表性的大数据技术之一。
因此，学习Hadoop技术是从事大数据行业工作所必不可少的一步。
为了满足企业的大数据人才需求，帮助学者掌握相关技术知识解决实际的业务需求，特开设Hadoop大数据开发基础课程。
二、课程的任务通过本课程的学习，使学生掌握Hadoop、Hive和HBase集群的安装配置，能够根据具体需求编写MapReduce程序解决实际业务问题，使用Hive、HBase进行数据存储、查询余分析，最后详细拆解并学习电影网站用户影评分析案例，将理论与实践相结合，为将来从事数据分析挖掘研究、工作奠定基础。
三、课程学时分配四、教学内容及学时安排1.理论教学2.实验教学五、考核方式突出学生解决实际问题的能力，加强过程性考核。
课程考核的成绩构成= 平时作业（10%）+ 课堂参与（20%）+ 期末考核（70%），期末考试建议采用开卷形式，试题应包括基本概念、组件安装流程、开发环境搭建流程、MapReduce编程、Hive与HBase的数据存储与查询操作、案例分析实现流程等部分，题型可采用选择题、判断题、简答题、应用题等方式。
六、教材与参考资料1.教材Hadoop大数据开发基础2.参考资料。
《Hadoop大数据开发实战》教学教案(全)
《Hadoop大数据开发实战》教学教案（第一部分）一、教学目标1. 理解Hadoop的基本概念和架构2. 掌握Hadoop的安装和配置3. 掌握Hadoop的核心组件及其作用4. 能够搭建简单的Hadoop集群并进行基本的操作二、教学内容1. Hadoop简介1.1 Hadoop的定义1.2 Hadoop的发展历程1.3 Hadoop的应用场景2. Hadoop架构2.1 Hadoop的组成部分2.2 Hadoop的分布式文件系统HDFS2.3 Hadoop的计算框架MapReduce3. Hadoop的安装和配置3.1 Hadoop的版本选择3.2 Hadoop的安装步骤3.3 Hadoop的配置文件解读4. Hadoop的核心组件4.1 NameNode和DataNode4.2 JobTracker和TaskTracker4.3 HDFS和MapReduce的运行原理三、教学方法1. 讲授法：讲解Hadoop的基本概念、架构和组件2. 实践法：引导学生动手实践，安装和配置Hadoop，了解其运行原理3. 讨论法：鼓励学生提问、发表观点，共同探讨Hadoop的应用场景和优缺点四、教学准备1. 教师准备：熟悉Hadoop的安装和配置，了解其运行原理2. 学生准备：具备一定的Linux操作基础，了解Java编程五、教学评价1. 课堂参与度：学生提问、回答问题的积极性2. 实践操作：学生动手实践的能力，如能够独立完成Hadoop的安装和配置3. 课后作业：学生完成课后练习的情况，如编写简单的MapReduce程序4. 综合评价：结合学生的课堂表现、实践操作和课后作业，综合评价学生的学习效果《Hadoop大数据开发实战》教学教案（第二部分）六、教学目标1. 掌握Hadoop生态系统中的常用组件2. 理解Hadoop数据存储和处理的高级特性3. 学会使用Hadoop进行大数据处理和分析4. 能够运用Hadoop解决实际的大数据问题七、教学内容1. Hadoop生态系统组件7.1 YARN的概念和架构7.2 HBase的概念和架构7.3 Hive的概念和架构7.4 Sqoop的概念和架构7.5 Flink的概念和架构（可选）2. Hadoop高级特性8.1 HDFS的高可用性8.2 HDFS的存储策略8.3 MapReduce的高级特性8.4 YARN的资源管理3. 大数据处理和分析9.1 Hadoop在数据处理中的应用案例9.2 Hadoop在数据分析中的应用案例9.3 Hadoop在机器学习中的应用案例4. Hadoop解决实际问题10.1 Hadoop在日志分析中的应用10.2 Hadoop在网络爬虫中的应用10.3 Hadoop在图像处理中的应用八、教学方法1. 讲授法：讲解Hadoop生态系统组件的原理和应用2. 实践法：引导学生动手实践，使用Hadoop进行数据处理和分析3. 案例教学法：分析实际应用案例，让学生了解Hadoop在不同领域的应用九、教学准备1. 教师准备：熟悉Hadoop生态系统组件的原理和应用，具备实际操作经验2. 学生准备：掌握Hadoop的基本操作，了解Hadoop的核心组件十、教学评价1. 课堂参与度：学生提问、回答问题的积极性2. 实践操作：学生动手实践的能力，如能够独立完成数据处理和分析任务3. 案例分析：学生分析实际应用案例的能力，如能够理解Hadoop在不同领域的应用4. 课后作业：学生完成课后练习的情况，如编写复杂的MapReduce程序或使用Hadoop生态系统组件进行数据处理5. 综合评价：结合学生的课堂表现、实践操作、案例分析和课后作业，综合评价学生的学习效果重点和难点解析一、Hadoop的基本概念和架构二、Hadoop的安装和配置三、Hadoop的核心组件四、Hadoop生态系统组件五、Hadoop数据存储和处理的高级特性六、大数据处理和分析七、Hadoop解决实际问题本教案涵盖了Hadoop的基本概念、安装配置、核心组件、生态系统组件、数据存储和处理的高级特性，以及大数据处理和分析的实际应用。
Hadoop集群程序设计与开发教学进度2
学院课程教学进度计划表（20 ～20 学年第二学期）课程名称Hadoop 集群程序设计与开发授课学时64主讲（责任）教师参与教学教师授课班级 /人数专业（教研室）填表时间专业（教研室）主任教务处编印年月一、课程教学目的本课程以任务为导向的教学模式，较为全面地介绍了 Hadoop 大数据技术的相关知识。
全书共9 章，具体内容包括 Hadoop 在项目中的应用、Hadoop 基础知识、Hadoop 开发环境配置与搭建、Hadoop 分布式文件系统（HDFS）、Hadoop 的 I/O 操作、MapReduce 编程基础、Hadoop 高级编程、HBase 和 Hive。
本课程贴合企业真实需求，沿着实际项目的开发流程，在教与练中培养学生的实践能力。
全篇倾向于理论与实践结合，基本每个关键的知识点都设有 Hadoop 源码片断，通过应用练习和操作，帮助读者巩固所学的内容。
通过创造了更加符合企业大数据应用真实场景，帮助广大学生提升对大数据专业的理解能力、操作能力和执行能力。
二、教学方法及手段本课程采用理论与实践相结合的教学方法。
在理论上，通过典型案例引入概念、原理和方法。
在实践上，由教师讲解案例背景，提供简单思路。
引导学生对案例进行针对性的分析，审理和讨论，扩展学生的思维，增加学生的兴趣。
通过学生的讨论、自主实践和练习，提高学生的判断能力，专业能力和综合素质。
要求学生自主搭建 Hadoop 集群、完成章节任务、掌握基本理论和提升专业能力。
在每章的任务教学中，可适当布置联系、组织讨论、引导提出扩展的解决方案，充分调动学生的主观能动性，锤炼学生的专业精神并提升动手能力，以达到本课程的培养目的。
三、课程考核方法突出学生解决实际问题的能力，加强过程性考核。
课程考核的成绩构成= 出勤（10%）+ 平时作业与课堂练习（30%）+ 课程设计（60%）。
《Hadoop 集群程序设计与开发》教学日历周次学时授课内容作业要求备注1 4 第 1 章初识 Hadoop2 4 第 2 章 Hadoop 基础知识3 4 第 3 章 Hadoop 开发环境配置与搭建（1）独立搭建Hadoop 实验平台4 4 第 3 章 Hadoop 开发环境配置与搭建（2）独立搭建基于Hadoop 开发环境5 4 第 4 章 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）反复操练课上实验反复操练课上实验6 4 第 5 章 Hadoop 的 I/O 操作（1）反复操练课上实验第 5 章 Hadoop 的 I/O 操作（1）7 4第 6 章 MapReduce 编程基础（1）反复操练课上实验8 4 第 6 章 MapReduce 编程基础（2）反复操练课上实验9 4 第 6 章 MapReduce 编程基础（3）反复操练课上实验10 4 第 7 章 Hadoop 高级编程（1）反复操练课上实验11 4 第 7 章 Hadoop 高级编程（2）反复操练课上实验12 4 第 8 章 HBase（1）反复操练课上实验13 4 第 8 章 HBase（2）反复操练课上实验14 4 第 9 章 Hive（1）反复操练课上实验15 4 第 9 章 Hive（2）反复操练课上实验16 4 第 9 章 Hive 荐（3）注：教材：Hadoop 集群程序设计与开发。
Hadoop大数据开发基础教案MapReduce进阶编程教案
Hadoop大数据开发基础教案-MapReduce进阶编程教案一、MapReduce编程模型1.1 课程目标理解MapReduce编程模型的基本概念掌握MapReduce程序的编写和运行过程掌握MapReduce中的数据序列化和反序列化1.2 教学内容MapReduce编程模型概述Mapper和Reducer的编写和运行序列化和反序列化1.3 教学方法讲解MapReduce编程模型的基本概念通过示例演示Mapper和Reducer的编写和运行讲解序列化和反序列化的实现方法1.4 教学资源MapReduce编程模型PPT示例代码1.5 教学评估学生能理解MapReduce编程模型的基本概念学生能编写简单的MapReduce程序学生能实现序列化和反序列化功能二、MapReduce高级特性2.1 课程目标理解MapReduce高级特性的概念和作用掌握MapReduce中的数据分区、分片和合并掌握MapReduce中的数据压缩和溢出处理2.2 教学内容MapReduce高级特性概述数据分区和分片数据压缩和溢出处理2.3 教学方法讲解MapReduce高级特性的概念和作用通过示例演示数据分区和分片的实现方法讲解数据压缩和溢出处理的实现方法2.4 教学资源MapReduce高级特性PPT示例代码2.5 教学评估学生能理解MapReduce高级特性的概念和作用学生能实现数据分区和分片功能学生能处理数据压缩和溢出问题三、MapReduce性能优化3.1 课程目标理解MapReduce性能优化的目标和原则掌握MapReduce中的任务调度和资源管理掌握MapReduce中的数据本地化和压缩策略3.2 教学内容MapReduce性能优化概述任务调度和资源管理数据本地化和压缩策略3.3 教学方法讲解MapReduce性能优化的目标和原则通过示例演示任务调度和资源管理的实现方法讲解数据本地化和压缩策略的实现方法3.4 教学资源MapReduce性能优化PPT示例代码3.5 教学评估学生能理解MapReduce性能优化的目标和原则学生能实现任务调度和资源管理功能学生能应用数据本地化和压缩策略进行性能优化四、MapReduce案例分析4.1 课程目标理解MapReduce在实际应用中的案例掌握MapReduce在文本处理、数据挖掘和图像处理等方面的应用掌握MapReduce在分布式文件系统上的数据处理能力4.2 教学内容MapReduce案例概述文本处理、数据挖掘和图像处理的MapReduce应用分布式文件系统上的数据处理4.3 教学方法讲解MapReduce在实际应用中的案例通过示例演示文本处理、数据挖掘和图像处理的MapReduce应用讲解分布式文件系统上的数据处理方法4.4 教学资源MapReduce案例分析PPT示例代码4.5 教学评估学生能理解MapReduce在实际应用中的案例学生能应用MapReduce进行文本处理、数据挖掘和图像处理学生能掌握MapReduce在分布式文件系统上的数据处理能力五、MapReduce编程实践5.1 课程目标掌握MapReduce编程实践的基本步骤能够编写并运行一个完整的MapReduce程序理解MapReduce编程实践中的常见问题和解决方法5.2 教学内容MapReduce编程实践概述编写MapReduce程序的基本步骤常见问题和解决方法六、Hadoop生态系统中的MapReduce6.1 课程目标理解Hadoop生态系统中MapReduce的位置和作用掌握Hadoop中MapReduce与其他组件的交互理解MapReduce在不同Hadoop发行版中的配置和使用6.2 教学内容Hadoop生态系统概述MapReduce在Hadoop中的角色MapReduce与HDFS、YARN等组件的交互不同Hadoop发行版的MapReduce配置6.3 教学方法讲解Hadoop生态系统的结构和组件通过图解和实例说明MapReduce在Hadoop中的作用比较不同Hadoop发行版中MapReduce的配置差异6.4 教学资源Hadoop生态系统PPTMapReduce在不同Hadoop发行版中的配置示例6.5 教学评估学生能理解Hadoop生态系统中MapReduce的位置和作用学生能描述MapReduce与HDFS、YARN等组件的交互过程学生能根据不同Hadoop发行版配置MapReduce七、使用MapReduce处理复杂数据类型7.1 课程目标理解复杂数据类型的概念和重要性掌握MapReduce中处理复杂数据类型的方法学会使用MapReduce处理序列文件、自定义对象等7.2 教学内容复杂数据类型的介绍序列文件的处理自定义对象的处理数据压缩技术7.3 教学方法讲解复杂数据类型的概念和应用场景通过示例演示如何使用MapReduce处理序列文件和自定义对象介绍数据压缩技术在MapReduce中的应用7.4 教学资源复杂数据类型PPT序列文件和自定义对象处理的示例代码数据压缩技术文档7.5 教学评估学生能理解复杂数据类型的概念和重要性学生能使用MapReduce处理序列文件和自定义对象学生能应用数据压缩技术优化MapReduce程序八、MapReduce中的数据流控制8.1 课程目标理解MapReduce中数据流控制的概念掌握MapReduce中shuffle和sort的过程学会使用MapReduce实现数据过滤和聚合8.2 教学内容数据流控制概述shuffle和sort过程数据过滤和聚合技术8.3 教学方法讲解数据流控制的概念和作用通过图解和示例说明shuffle和sort的过程介绍如何使用MapReduce实现数据过滤和聚合8.4 教学资源数据流控制PPTshuffle和sort过程的图解和示例代码数据过滤和聚合的示例代码8.5 教学评估学生能理解数据流控制的概念学生能描述shuffle和sort的过程学生能使用MapReduce实现数据过滤和聚合九、使用MapReduce进行数据分析9.1 课程目标理解MapReduce在数据分析中的应用掌握使用MapReduce进行词频统计、日志分析等常见数据分析任务学会设计适用于MapReduce的数据分析算法9.2 教学内容数据分析概述词频统计日志分析数据分析算法设计9.3 教学方法讲解数据分析的概念和MapReduce的应用场景通过示例演示如何使用MapReduce进行词频统计和日志分析介绍如何设计适用于MapReduce的数据分析算法9.4 教学资源数据分析PPT词频统计和日志分析的示例代码适用于MapReduce的数据分析算法设计文档9.5 教学评估学生能理解MapReduce在数据分析中的应用学生能使用MapReduce进行词频统计和日志分析学生能设计适用于MapReduce的数据分析算法十、MapReduce最佳实践和技巧10.1 课程十一、MapReduce调试和优化11.1 课程目标理解MapReduce程序调试的重要性掌握MapReduce程序的调试技巧学会优化MapReduce程序的性能11.2 教学内容MapReduce程序调试的重要性MapReduce程序调试技巧MapReduce程序性能优化11.3 教学方法讲解调试和优化MapReduce程序的重要性通过实例演示MapReduce程序的调试技巧介绍优化MapReduce程序性能的方法11.4 教学资源MapReduce程序调试和优化PPT MapReduce程序调试技巧实例代码MapReduce程序性能优化文档11.5 教学评估学生能理解调试MapReduce程序的重要性学生能掌握调试MapReduce程序的技巧学生能掌握优化MapReduce程序性能的方法十二、MapReduce在实际项目中的应用12.1 课程目标理解MapReduce在实际项目中的应用场景掌握MapReduce在数据处理、分析等实际项目中的应用学会将MapReduce应用到实际项目中12.2 教学内容MapReduce在实际项目中的应用场景MapReduce在数据处理、分析等实际项目中的应用将MapReduce应用到实际项目中的方法12.3 教学方法讲解MapReduce在实际项目中的应用场景通过实例演示MapReduce在数据处理、分析等实际项目中的应用介绍将MapReduce应用到实际项目中的方法12.4 教学资源MapReduce在实际项目中应用PPTMapReduce在数据处理、分析等实际项目中的应用实例代码将MapReduce应用到实际项目中的方法文档12.5 教学评估学生能理解MapReduce在实际项目中的应用场景学生能掌握MapReduce在数据处理、分析等实际项目中的应用学生能将MapReduce应用到实际项目中十三、Hadoop生态系统中的其他数据处理工具13.1 课程目标理解Hadoop生态系统中除MapReduce外的其他数据处理工具掌握Hadoop生态系统中其他数据处理工具的基本使用方法学会在Hadoop生态系统中选择合适的数据处理工具13.2 教学内容Hadoop生态系统中其他数据处理工具概述Hadoop生态系统中其他数据处理工具的基本使用方法在Hadoop生态系统中选择合适的数据处理工具的方法13.3 教学方法讲解Hadoop生态系统中其他数据处理工具的概念和作用通过实例演示Hadoop生态系统中其他数据处理工具的基本使用方法介绍在Hadoop生态系统中选择合适的数据处理工具的方法13.4 教学资源Hadoop生态系统中其他数据处理工具PPTHadoop生态系统中其他数据处理工具的基本使用方法实例代码在Hadoop生态系统中选择合适的数据处理工具的方法文档13.5 教学评估学生能理解Hadoop生态系统中除MapReduce外的其他数据处理工具学生能掌握Hadoop生态系统中其他数据处理工具的基本使用方法学生能在Hadoop生态系统中选择合适的数据处理工具十四、Hadoop集群管理和维护14.1 课程目标理解Hadoop集群管理和维护的重要性掌握Hadoop集群的配置、监控和故障排除方法学会Hadoop集群的日常管理和维护技巧14.2 教学内容Hadoop集群管理和维护的重要性Hadoop集群的配置、监控和故障排除方法Hadoop集群的日常管理和维护技巧14.3 教学方法讲解Hadoop集群管理和维护的重要性通过实例演示Hadoop集群的配置、监控和故障排除方法介绍Hadoop集群的日常管理和维护技巧14.4 教学资源Hadoop集群管理和维护PPTHadoop集群的配置、监控和故障排除方法实例代码Hadoop集群的日常管理和维护技巧文档重点和难点解析本文主要介绍了Hadoop大数据开发基础中的MapReduce进阶编程教案，内容包括MapReduce编程模型、高级特性、性能优化、案例分析、编程实践、数据流控制、数据分析、最佳实践和技巧、实际项目中的应用、Hadoop生态系统中的其他数据处理工具以及Hadoop集群管理和维护。
Hadoop大数据开发基础教案-MapReduce入门编程教案
一、MapReduce简介1.1 课程目标理解MapReduce的概念和原理掌握MapReduce编程模型了解MapReduce在Hadoop中的作用1.2 教学内容MapReduce定义MapReduce编程模型（Map、Shuffle、Reduce阶段）MapReduce的优势和局限性Hadoop中的MapReduce运行机制1.3 教学方法理论讲解实例演示学生实操1.4 教学资源PPT课件Hadoop环境MapReduce实例代码1.5 课后作业分析一个大数据问题，尝试设计一个简单的MapReduce解决方案二、Hadoop环境搭建与配置2.1 课程目标学会在本地环境搭建Hadoop掌握Hadoop配置文件的基本配置理解Hadoop文件系统（HDFS）的存储机制2.2 教学内容Hadoop架构简介Hadoop环境搭建步骤Hadoop配置文件介绍（如：core-site.xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml）HDFS命令行操作2.3 教学方法讲解与实操相结合学生分组讨论问答互动2.4 教学资源PPT课件Hadoop安装包Hadoop配置文件模板HDFS命令行操作指南2.5 课后作业搭建本地Hadoop环境，并配置Hadoop文件系统三、MapReduce编程基础3.1 课程目标掌握MapReduce编程的基本概念理解MapReduce的运行原理3.2 教学内容MapReduce编程入口（Java）MapReduce关键组件（Job, Configuration, Reporter等）MapReduce编程实践（WordCount案例）MapReduce运行流程解析3.3 教学方法理论讲解与实操演示代码解析学生实践与讨论3.4 教学资源PPT课件MapReduce编程教程WordCount案例代码编程环境（Eclipse/IntelliJ IDEA）3.5 课后作业完成WordCount案例的编写与运行分析MapReduce运行过程中的各个阶段四、MapReduce高级特性4.1 课程目标掌握MapReduce的高级特性了解MapReduce在复杂数据处理中的应用4.2 教学内容MapReduce高级数据处理（如：排序、分组合并等）MapReduce性能优化策略（如：数据分区、序列化等）复杂场景下的MapReduce应用（如：多层嵌套、自定义分区等）4.3 教学方法理论讲解与实操演示代码解析与优化学生实践与讨论4.4 教学资源PPT课件MapReduce高级特性教程性能优化案例代码编程环境（Eclipse/IntelliJ IDEA）4.5 课后作业优化WordCount程序的性能分析复杂场景下的MapReduce应用案例5.1 课程目标了解MapReduce在大数据处理领域的应用趋势掌握进一步学习MapReduce的途径5.2 教学内容MapReduce编程要点回顾MapReduce在实际项目中的应用案例大数据处理领域的新技术与发展趋势（如：Spark、Flink等）5.3 教学方法知识点梳理与讲解案例分享学生提问与讨论5.4 教学资源PPT课件实际项目案例相关技术资料5.5 课后作业结合实际项目，分析MapReduce的应用场景六、MapReduce编程实战（一）6.1 课程目标掌握MapReduce编程的实战技巧学会分析并解决实际问题理解MapReduce在不同场景下的应用6.2 教学内容实战案例介绍：倒排索引构建MapReduce编程实战：倒排索引的MapReduce实现案例分析：倒排索引在搜索引擎中的应用6.3 教学方法实操演示与讲解学生跟随实操案例分析与讨论6.4 教学资源PPT课件实战案例代码搜索引擎原理资料6.5 课后作业完成倒排索引的MapReduce实现分析MapReduce在搜索引擎中的应用七、MapReduce编程实战（二）7.1 课程目标进一步掌握MapReduce编程的实战技巧学会分析并解决复杂问题了解MapReduce在不同行业的应用7.2 教学内容实战案例介绍：网页爬虫数据处理MapReduce编程实战：网页爬虫数据的抓取与解析案例分析：MapReduce在网络爬虫领域的应用7.3 教学方法实操演示与讲解学生跟随实操案例分析与讨论7.4 教学资源PPT课件实战案例代码网络爬虫原理资料7.5 课后作业完成网页爬虫数据的MapReduce实现分析MapReduce在网络爬虫领域的应用八、MapReduce性能优化8.1 课程目标掌握MapReduce性能优化的方法与技巧学会分析并提升MapReduce程序的性能理解MapReduce性能优化的意义8.2 教学内容性能优化概述：MapReduce性能瓶颈分析优化方法与技巧：数据划分、序列化、并行度等性能优化案例：WordCount的性能提升8.3 教学方法理论讲解与实操演示代码解析与优化学生实践与讨论8.4 教学资源PPT课件性能优化教程性能优化案例代码编程环境（Eclipse/IntelliJ IDEA）8.5 课后作业分析并优化WordCount程序的性能研究其他MapReduce性能优化案例九、MapReduce在大数据处理中的应用9.1 课程目标理解MapReduce在大数据处理中的应用场景学会分析并解决实际问题掌握MapReduce与其他大数据处理技术的比较9.2 教学内容大数据处理场景：日志分析、分布式文件处理等MapReduce应用案例：日志数据分析MapReduce与其他大数据处理技术的比较9.3 教学方法理论讲解与实操演示案例分析与讨论学生提问与互动9.4 教学资源PPT课件大数据处理案例资料MapReduce与其他技术比较资料9.5 课后作业分析MapReduce在日志数据分析中的应用研究MapReduce与其他大数据处理技术的优缺点10.1 课程目标了解MapReduce技术的发展趋势掌握进一步学习MapReduce的途径10.2 教学内容MapReduce编程要点回顾MapReduce技术的发展趋势：YARN、Spark等拓展学习资源与推荐10.3 教学方法知识点梳理与讲解技术发展趋势分享学生提问与讨论10.4 教学资源PPT课件技术发展趋势资料拓展学习资源列表10.5 课后作业制定个人拓展学习计划重点和难点解析：一、MapReduce简介理解MapReduce的概念和原理掌握MapReduce编程模型了解MapReduce在Hadoop中的作用二、Hadoop环境搭建与配置学会在本地环境搭建Hadoop掌握Hadoop配置文件的基本配置理解Hadoop文件系统（HDFS）的存储机制三、MapReduce编程基础掌握MapReduce编程的基本概念学会编写MapReduce应用程序理解MapReduce的运行原理四、MapReduce高级特性掌握MapReduce的高级特性学会优化MapReduce程序性能了解MapReduce在复杂数据处理中的应用六、MapReduce编程实战（一）掌握MapReduce编程的实战技巧学会分析并解决实际问题理解MapReduce在不同场景下的应用七、MapReduce编程实战（二）进一步掌握MapReduce编程的实战技巧学会分析并解决复杂问题了解MapReduce在不同行业的应用八、MapReduce性能优化掌握MapReduce性能优化的方法与技巧学会分析并提升MapReduce程序的性能理解MapReduce性能优化的意义九、MapReduce在大数据处理中的应用理解MapReduce在大数据处理中的应用场景学会分析并解决实际问题掌握MapReduce与其他大数据处理技术的比较了解MapReduce技术的发展趋势掌握进一步学习MapReduce的途径本教案主要涵盖了MapReduce编程的基础知识、Hadoop环境搭建、编程实战、高级特性、性能优化以及应用场景等内容。
大数据、云计算系统高级架构师课程学习路线图
大数据、云计算系统高级架构师课程学习路线图大数据之Linux+大数据开发篇Java Linux基础Shell编程Hadoop2.x HDFS YARN MapReduce ETL数据清洗Hive Sqoop Flume/Oozieo大数据WEB工具Hue HBase Storm Storm ScalaSpark Spark核心源码剖析CM 5.3.x管理CDH 5.3.x集群项目部分项目一:北风网用户行为分析项目二:驴妈妈离线电商平台分析平台项目三:基于Spark技术实现的大型离线电商数据分析平台大数据之阿里云企业级认证篇阿里云数据处理和分析报表场景的实现(企业案例)企业自助沙箱实验（10个)阿里云企业认证(ACP11003模块)大数据之Java企业级核心技术篇Java性能调优Tomcat、Apache集群数据库集群技术分布式技术WebLogic 企业级技术大数据之PB级别网站性能优化篇CDN镜像技术虚拟化云计算共享存储海量数据队列缓存Memcached+Redis\No-SqlLVS负载均Nginx项目部分PB级通用电商网站性能优化解决方案大数据之数据挖掘\分析&机器学习篇Lucene爬虫技术Solr集群KI分词Apriori算法Tanagra工具决策树贝叶斯分类器人工神经网络K均值算法层次聚类聚类算法SPSS Modeler R语言数据分析模型统计算法回归聚类数据降维关联规则决策树Mahout->Python金融分析项目部分项目一:地震预警分析系统项目二:文本挖掘（Mathout\中文分词)项目三:电商购物车功能实现（R语言）项目四:使用Python构建期权分析系统大数据之运维、云计算平台篇Zookeeper Docker OpenStack云计算项目部分博客WordPress、ELK、日志管理:Maven+Jenkins项目部分．了解更多详情课程体系北风大数据、云计算系统架构师高级课程大数- Hadoop阶段一、大数据、云计算据开发技术基础课程一、大数据运维之Linux基础，以便更好地学习Linux本部分是基础课程，帮大家进入大数据领域打好等众多课程。
Hadoop大数据开发基础教案MapReduce进阶编程教案
Hadoop大数据开发基础教案-MapReduce进阶编程教案第一章：MapReduce编程模型深入1.1 MapReduce编程模型简介1.2 深入了解Map和Reduce函数1.3 了解MapReduce的运行机制1.4 掌握自定义分区、排序和分组第二章：Hadoop YARN简介2.1 YARN的概念与作用2.2 YARN架构原理2.3 掌握YARN资源管理器操作2.4 理解YARN的工作流程第三章：MapReduce高级特性3.1 掌握自定义Combiner 和Reducer3.2 使用外部存储进行数据序列化和反序列化3.3 使用CombineTextInputFormat实现文件分片3.4 实现自定义分区器和排序器第四章：Hadoop HDFS高级操作4.1 HDFS高级配置4.2 掌握HDFS的高可用性4.3 HDFS的存储机制和数据恢复4.4 理解HDFS的文件权限和访问控制第五章：MapReduce性能优化5.1 MapReduce程序性能分析5.2 掌握MapReduce程序调优技巧5.3 Hadoop集群性能调优5.4 分析MapReduce的瓶颈和优化方法第六章：Hadoop生态系统中的其他工具6.1 Sqoop：大数据的导入和导出工具6.2 Hive：大数据的数据仓库工具6.3 HBase：分布式列式数据库6.4 Flink：分布式流处理框架第七章：使用MapReduce处理复杂数据类型7.1 了解复杂数据类型（如树结构、图形结构）7.2 掌握自定义序列化和反序列化复杂数据类型7.3 使用Avro、Protocol Buffers等复杂数据序列化工具7.4 实现复杂数据类型的MapReduce程序第八章：MapReduce算法优化8.1 掌握MapReduce算法设计原则8.2 了解MapReduce算法优化技巧8.3 分析MapReduce算法的时间复杂度和空间复杂度8.4 实现并行度优化、负载均衡等算法优化策略第九章：基于MapReduce的数据挖掘9.1 数据挖掘概念与方法9.2 使用MapReduce实现关联规则挖掘9.3 使用MapReduce实现聚类分析9.4 使用MapReduce实现分类算法第十章：Hadoop项目实战案例分析10.1 分析实战案例的需求和业务场景10.2 设计并实现基于Hadoop的实战项目10.3 分析项目中的性能瓶颈和优化策略10.4 总结实战项目的经验和教训第十一章：Hadoop生态系统扩展与趋势11.1 了解Hadoop生态系统的新技术和发展趋势11.2 探究Spark等替代MapReduce的计算框架11.3 学习Hadoop生态系统中的新型数据处理工具11.4 探讨Hadoop在云计算环境下的应用第十二章：云上的Hadoop部署和管理12.1 了解云服务提供商提供的Hadoop服务12.2 学习在云上部署和管理Hadoop集群的方法12.3 掌握云上Hadoop的自动扩展和故障恢复机制12.4 探讨云上Hadoop的最佳实践和安全性考虑第十三章：Hadoop性能监控和调试13.1 学习使用日志和指标进行Hadoop性能监控13.2 掌握使用可视化工具分析Hadoop集群性能13.3 了解Hadoop性能问题的常见原因和解决方案13.4 实践调试Hadoop程序的技巧第十四章：Hadoop安全与权限管理14.1 了解Hadoop的安全模型和认证机制14.2 学习配置Hadoop的访问控制和权限管理14.3 掌握使用Kerberos进行身份验证的步骤14.4 探讨Hadoop安全最佳实践和数据保护策略第十五章：Hadoop项目开发与团队协作15.1 学习Hadoop项目的开发流程和管理方法15.2 掌握使用Git等版本控制工具管理Hadoop代码15.3 了解Hadoop项目的测试和调试方法15.4 探讨团队合作和项目管理技巧重点和难点解析本教案覆盖了Hadoop大数据开发基础和MapReduce进阶编程的多个方面，重点和难点如下：重点：1. MapReduce编程模型的深入理解。
大数据hadoop课程设计
大数据hadoop课程设计一、课程目标知识目标：1. 理解大数据概念，掌握Hadoop框架的基本原理及其在数据处理中的应用；2. 学习Hadoop的核心组件HDFS和MapReduce，了解其工作流程和数据处理方式；3. 掌握使用Hadoop进行数据处理的基本命令和操作方法；4. 了解大数据处理中的数据安全和隐私保护的基本知识。
技能目标：1. 能够独立安装配置Hadoop环境，进行简单的集群管理和操作；2. 能够运用Hadoop编写简单的MapReduce程序，实现对大数据集的基本处理和分析；3. 能够通过Hadoop命令行工具处理数据，进行文件操作和作业监控；4. 能够在指导下解决Hadoop环境中遇到的一般性问题，具备初步的故障排查能力。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对大数据技术应用的兴趣，激发其探索数据世界的热情；2. 培养学生的团队协作意识，通过小组讨论和实践，加强交流与合作能力；3. 增强学生对信息安全的意识，认识到数据安全和个人隐私保护的重要性；4. 培养学生面对复杂问题的解决能力，勇于尝试，不断实践，形成积极的学习态度。
二、教学内容1. 大数据概述- 了解大数据的定义、特点和应用场景；- 掌握大数据处理的基本技术和框架。
2. Hadoop框架基础- 学习Hadoop的核心组件HDFS和MapReduce；- 了解Hadoop的生态系统及其各个组件的作用。
3. Hadoop环境搭建- 掌握Hadoop的安装和配置方法；- 学习Hadoop集群的搭建和管理。
4. HDFS操作- 学习HDFS的基本概念和文件系统结构；- 掌握HDFS文件操作命令和API使用。
5. MapReduce编程- 了解MapReduce编程模型和工作原理；- 学习编写MapReduce程序并进行调试。
6. 大数据应用案例分析- 分析典型的大数据应用场景；- 了解Hadoop在大数据处理中的应用案例。
7. 数据安全和隐私保护- 学习大数据处理中的数据安全和隐私保护基本知识；- 了解相关的技术手段和策略。
Hadoop大数据开发基础教案Hadoop基础操作教案
一、Hadoop简介1. 教学目标(1) 了解Hadoop的定义和发展历程(2) 掌握Hadoop的核心组件及其作用(3) 理解Hadoop在大数据领域的应用场景2. 教学内容(1) Hadoop的定义和发展历程(2) Hadoop的核心组件：HDFS、MapReduce、YARN(3) Hadoop的应用场景3. 教学方法(1) 讲授(2) 案例分析(3) 互动讨论4. 教学步骤(1) 引入话题：大数据与Hadoop(2) 讲解Hadoop的定义和发展历程(3) 介绍Hadoop的核心组件及其作用(4) 分析Hadoop的应用场景(5) 总结本节课的重点内容二、HDFS操作1. 教学目标(1) 掌握HDFS的基本概念和架构(2) 学会使用HDFS客户端进行文件操作(3) 了解HDFS的配置和优化方法2. 教学内容(1) HDFS的基本概念和架构(2) HDFS客户端的使用方法(3) HDFS的配置和优化方法3. 教学方法(1) 讲授(2) 实操演示(3) 互动讨论4. 教学步骤(1) 讲解HDFS的基本概念和架构(2) 演示HDFS客户端的使用方法(3) 介绍HDFS的配置和优化方法(4) 进行实操练习(5) 总结本节课的重点内容三、MapReduce编程模型1. 教学目标(1) 理解MapReduce的编程模型和原理(2) 掌握MapReduce的基本操作和编程步骤(3) 了解MapReduce的优缺点和适用场景2. 教学内容(1) MapReduce的编程模型和原理(2) MapReduce的基本操作和编程步骤(3) MapReduce的优缺点和适用场景3. 教学方法(1) 讲授(2) 案例分析(3) 互动讨论4. 教学步骤(1) 讲解MapReduce的编程模型和原理(2) 介绍MapReduce的基本操作和编程步骤(3) 分析MapReduce的优缺点和适用场景(4) 进行案例实操(5) 总结本节课的重点内容四、YARN架构与资源管理1. 教学目标(1) 理解YARN的架构和功能(2) 掌握YARN的资源管理和调度机制(3) 了解YARN的应用场景和优势2. 教学内容(1) YARN的架构和功能(2) YARN的资源管理和调度机制(3) YARN的应用场景和优势3. 教学方法(1) 讲授(2) 案例分析(3) 互动讨论4. 教学步骤(1) 讲解YARN的架构和功能(2) 介绍YARN的资源管理和调度机制(3) 分析YARN的应用场景和优势(4) 进行案例实操(5) 总结本节课的重点内容五、Hadoop生态系统简介1. 教学目标(1) 了解Hadoop生态系统的概念和组成(2) 掌握Hadoop生态系统中常用组件的功能和应用场景(3) 理解Hadoop生态系统的发展趋势2. 教学内容(1) Hadoop生态系统的概念和组成(2) Hadoop生态系统中常用组件：Hive、HBase、Pig、Sqoop、Flume(3) Hadoop生态系统的发展趋势3. 教学方法(1) 讲授(2) 案例分析(3) 互动讨论4. 教学步骤(1) 讲解Hadoop生态系统的概念和组成(2) 介绍Hadoop生态系统中常用组件的功能和应用场景(3) 分析Hadoop生态系统的发展趋势(六、Hive大数据处理平台1. 教学目标(1) 理解Hive的概念和架构(2) 掌握Hive的基本操作和数据处理能力(3) 了解Hive的应用场景和优缺点2. 教学内容(1) Hive的概念和架构(2) Hive的基本操作：表的创建、数据的导入和导出(3) Hive的数据处理能力：查询、统计、分析(4) Hive的应用场景和优缺点3. 教学方法(1) 讲授(2) 实操演示(3) 互动讨论4. 教学步骤(1) 讲解Hive的概念和架构(2) 演示Hive的基本操作(3) 介绍Hive的数据处理能力(4) 分析Hive的应用场景和优缺点(5) 进行实操练习(6) 总结本节课的重点内容七、HBase分布式数据库1. 教学目标(1) 理解HBase的概念和架构(2) 掌握HBase的基本操作和数据管理能力(3) 了解HBase的应用场景和优缺点2. 教学内容(1) HBase的概念和架构(2) HBase的基本操作：表的创建、数据的增删改查(3) HBase的数据管理能力：数据一致性、并发控制、灾难恢复(4) HBase的应用场景和优缺点3. 教学方法(1) 讲授(2) 实操演示(3) 互动讨论4. 教学步骤(1) 讲解HBase的概念和架构(2) 演示HBase的基本操作(3) 介绍HBase的数据管理能力(4) 分析HBase的应用场景和优缺点(5) 进行实操练习(6) 总结本节课的重点内容八、Pig大数据脚本语言1. 教学目标(1) 理解Pig的概念和架构(2) 掌握Pig的基本操作和数据处理能力(3) 了解Pig的应用场景和优缺点2. 教学内容(1) Pig的概念和架构(2) Pig的基本操作：LOAD、STORE、FILTER(3) Pig的数据处理能力：数据转换、数据清洗、数据分析(4) Pig的应用场景和优缺点3. 教学方法(1) 讲授(2) 实操演示(3) 互动讨论4. 教学步骤(1) 讲解Pig的概念和架构(2) 演示Pig的基本操作(3) 介绍Pig的数据处理能力(4) 分析Pig的应用场景和优缺点(5) 进行实操练习(6) 总结本节课的重点内容九、Sqoop数据迁移工具1. 教学目标(1) 理解Sqoop的概念和架构(2) 掌握Sqoop的基本操作和数据迁移能力(3) 了解Sqoop的应用场景和优缺点2. 教学内容(1) Sqoop的概念和架构(2) Sqoop的基本操作：导入、导出数据(3) Sqoop的数据迁移能力：关系数据库与Hadoop之间的数据迁移(4) Sqoop的应用场景和优缺点3. 教学方法(1) 讲授(2) 实操演示(3) 互动讨论4. 教学步骤(1) 讲解Sqoop的概念和架构(2) 演示Sqoop的基本操作(3) 介绍Sqoop的数据迁移能力(4) 分析Sqoop的应用场景和优缺点(5) 进行实操练习(6) 总结本节课的重点内容十、Flume数据采集系统1. 教学目标(1) 理解Flume的概念和架构(2) 掌握Flume的基本操作和数据采集能力(3) 了解Flume的应用场景和优缺点2. 教学内容(1) Flume的概念和架构(2) Flume的基本操作：配置文件编写、组件部署(3) Flume的数据采集能力：日志数据十一、日志数据处理实战1. 教学目标(1) 理解日志数据处理的重要性(2) 掌握使用Hadoop生态系统工具处理日志数据的方法(3) 能够设计日志数据处理流程2. 教学内容(1) 日志数据的特点和处理需求(2) 使用Hadoop生态系统中的工具（如LogParser, Flume, Hive, Pig）处理日志数据(3) 案例分析：构建一个简单的日志数据分析流程3. 教学方法(1) 讲授(2) 实操演示(3) 案例分析(4) 互动讨论4. 教学步骤(1) 讲解日志数据的特点和处理需求(2) 演示如何使用Hadoop生态系统工具处理日志数据(3) 通过案例分析，让学生设计一个简单的日志数据分析流程(4) 学生实操练习，应用所学知识处理实际日志数据(5) 总结本节课的重点内容，强调日志数据处理的最佳实践十二、大数据可视化分析1. 教学目标(1) 理解大数据可视化的重要性(2) 掌握使用可视化工具进行大数据分析的方法(3) 能够设计有效的大数据可视化方案2. 教学内容(1) 大数据可视化的概念和作用(2) 常用的大数据可视化工具：Tableau, QlikView, D3.js等(3) 如何选择合适的可视化工具和设计原则3. 教学方法(1) 讲授(2) 实操演示(3) 案例分析(4) 互动讨论4. 教学步骤(1) 讲解大数据可视化的概念和作用(2) 演示常用的大数据可视化工具的使用方法(3) 分析如何选择合适的可视化工具和设计原则(4) 通过案例分析，让学生设计一个大数据可视化方案(5) 学生实操练习，应用所学知识创建可视化分析(6) 总结本节课的重点内容，强调大数据可视化的最佳实践十三、大数据安全与隐私保护1. 教学目标(1) 理解大数据安全的重要性(2) 掌握大数据安全和隐私保护的基本概念(3) 了解大数据安全与隐私保护的技术和策略2. 教学内容(1) 大数据安全与隐私保护的基本概念(2) 大数据安全威胁和风险分析(3) 大数据安全和隐私保护技术和策略：加密、访问控制、匿名化等3. 教学方法(1) 讲授(2) 案例分析(3) 互动讨论4. 教学步骤(1) 讲解大数据安全与隐私保护的基本概念(2) 分析大数据安全威胁和风险(3) 介绍大数据安全和隐私保护技术和策略(4) 通过案例分析，让学生了解如何实施大数据安全与隐私保护(5) 总结本节课的重点内容，强调大数据安全和隐私保护的最佳实践十四、大数据应用案例分析1. 教学目标(1) 理解大数据在不同行业的应用(2) 掌握大数据解决方案的设计思路(3) 能够分析大数据应用案例，提取经验教训2. 教学内容(1) 大数据在各行业的应用案例：金融、医疗、零售、物流等(2) 大数据解决方案的设计思路和步骤(3) 分析大数据应用案例，提取经验教训3. 教学方法(1) 讲授(2) 案例分析(3) 互动讨论4. 教学步骤(1) 讲解大数据在各行业的应用案例(2) 分析大数据解决方案的设计思路和步骤(3) 通过案例分析，让学生提取大数据应用的经验教训(4) 学生实操练习，分析特定行业的大数据应用案例(5) 总结本节课的重点内容，强调大数据应用的最佳实践十五、大数据的未来趋势与职业规划1. 教学目标(1) 理解大数据发展的未来趋势(2) 掌握大数据行业职业规划的方向(3) 能够根据个人兴趣和能力规划大数据相关职业发展路径2. 教学内容(1) 大数据发展的未来趋势：技术、应用、产业等(2) 大数据行业职业规划的方向重点和难点解析本文主要介绍了Hadoop大数据开发基础教案，包括Hadoop基础操作、HDFS 操作、MapReduce编程模型、YARN架构与资源管理、Hadoop生态系统简介、Hive大数据处理平台、HBase分布式数据库、Pig大数据脚本语言、Sqoop数据迁移工具、Flume数据采集系统、日志数据处理实战、大数据可视化分析、大数据安全与隐私保护、大数据应用案例分析以及大数据的未来趋势与职业规划等十五个章节。
《大数据Hadoop基础》课程标准
《大数据Hadoop基础》课程标准一、课程说明课程编码〔37601〕承担单位〔计算机信息学院〕制定〔〕制定日期〔2022年11月16日〕审核〔专业指导委员会〕审核日期〔2022年11月26日〕批准〔二级学院（部）院长〕批准日期〔2022年11月28日〕（1）课程性质：《大数据应用技术基础》由Hadoop开发基础、分布式存储HDFS开发基础和分布式计算Map Reduce开发基础三部分组成，它是由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构，一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架；Hadoop以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理，能够处理PB级数据。
从学科性质上讲，它既是大数据技术与应用专业的基础课程，又是大数据技术与应用专业的专业核心课程，它为大数据技术与应用专业后继课程的学习提供必要的理论与实践基础。
（2）课程任务：通过本门课程的学习，使学生知道Hadoop框架最核心的设计是:HDFS和Map Reduce；HDFS是部署在Hadoop集群的底层为海量的数据提供了存储，而Map Reduce为海量的数据提供了计算；而且能够理解并掌握HDFS文件系统的存储原理、两种访问HDFS文件系统的模式以及理解Hadoop集群的计算框架Map Reduce的工作原理，为《Hadoop基础实战》、《数据的可视化》和《Spark数据计算》等课程的学习提供理论依据和实战基础。
（3）课程衔接：《大数据应用技术基础》的先修课程为《Java程序设计》、《Linux系统管理》等，这些课程的学习将为本课程的学习奠定了理论基础。
《大数据应用技术基础》的后续课程是《Hadoop基础实战》、《数据的可视化》和《Spark 数据计算》等，通过该课程的学习可为这些课程内容的学习奠定良好的理论和实战基础，在教学中起到承上启下的作用。
二、学习目标通过本门课程的学习，首先，使学生知道Hadoop集群的基本架构，理解并掌握Hadoop 集群搭建的三种模式；其次，知道HDFS是部署在Hadoop集群的一个分布式文件存储系统，理解并掌握HDFS文件系统的存储原理以及两种访问HDFS文件系统的模式；最后，理解Hadoop集群的计算框架Map Reduce的工作原理，并且掌握map Reduce分析年气象数据和英语单词统计，从而提高学生的发现问题、分析问题和解决问题的能力。
Hadoop大数据开发基础教学进度表
学院课程教学进度计划表（20 ～20 学年第二学期）课程名称Hadoop大数据开发基础授课学时48主讲（责任）教师参与教学教师授课班级/人数专业（教研室）填表时间专业（教研室）主任教务处编印年月一、课程教学目的通过本课程的学习，使学生了解Hadoop集群的基本框架，Hadoop的基本理论，以及Hadoop的核心组件HDFS和MapReduce的原理和使用。
为学生今后使用大数据技术挖掘、学习其他大数据技术奠定基础。
同时，本课程将紧密结合实际，不仅通过大量的实践操作和练习提高学生的动手实践能力；而且会提供实际的案例，讲解实际项目的开发流程，通过案例讲解启发学生思维，并通过学生的实际操作来增强学生对于实际案例的思考以及实现，为学生毕业后能更快地适应工作环境创造条件。
二、教学方法及手段本课程将采用理论与实践相结合的教学方法。
在理论上，通过任务引入概念、原理和方法。
在实践上，对于安装配置的内容，先有教师讲解与演练，再将安装教程发给学生，由学生自主完成；教学过程中的任务、实践操作、练习，可由教师提供简单思路，学生自主完成。
要求学生自己动手搭建Hadoop集群、分析实例，学习基本理论和方法，结合已有的知识，适当布置练习、实践题，组织一些讨论，充分调动学生的主观能动性，提高学生的动手实践能力，以达到本课程的教学目的。
三、课程考核方法突出学生解决实际问题的能力，加强过程性考核。
课程考核的成绩构成= 平时作业（20%）+ 课堂参与（10%）+ 期末考核（70%），期末考试建议采用开卷形式，试题应包括基本概念、基本理论、程序设计、综合应用等部分，题型可采用判断题、选择、简答、应用题等方式。
《Hadoop大数据开发基础》教学日历周次学时授课内容作业要求备注1 4第1章Hadoop介绍第2章Hadoop集群的搭建及配置（1）2 4 第2章Hadoop集群的搭建及配置（2）3 4 第2章Hadoop集群的搭建及配置（3）第2章课后练习与实训4 4 第3章Hadoop集群基础操作（1）5 4第3章Hadoop集群基础操作（2）第4章MapReduce入门编程（1）第3章课后练习与实训6 4 第4章MapReduce入门编程（2）第4章课后练习7 4 第4章MapReduce入门编程（3）第4章课后练习与实训8 4 第5章MapReduce高级编程（1）8 4 第5章MapReduce高级编程（2）第5章课后练习10 4第5章MapReduce高级编程（3）第6章项目案例（1）第5章课后实训11 4 第6章项目案例（2）12 4 第6章项目案例（3）注：教材：Hadoop大数据开发基础。
《Hadoop大数据开发基础》电子教案
第1章Hadoop介绍教案课程名称：Hadoop大数据开发基础课程类别：必修适用专业：大数据技术类相关专业总学时：64学时（其中理论28学时，实验36学时）总学分：4.0学分本章学时：2学时一、材料清单（1）《Hadoop大数据开发基础（第2版）》教材。
（2）配套PPT。
（3）引导性提问。
（4）探究性问题。
（5）拓展性问题。
二、教学目标与基本要求1.教学目标从理论方面介绍了Hadoop的概念，Hadoop的历史、特点，了解了Hadoop的主要思想，再通过介绍Hadoop的HDFS、MapReduce和YARN这3大主要的核心组件，深入了解Hadoop 的整体架构，最后简要介绍了Hadoop的生态系统和应用场景。
2.基本要求（1）了解Hadoop分布式框架及其发展历史、特点。
（2）了解Hadoop核心组件。
（3）了解Hadoop的生态系统组件。
（4）了解Hadoop的应用场景。
三、问题1.引导性提问引导性提问需要教师根据教材内容和学生实际水平，提出问题，启发引导学生去解决问题，提问，从而达到理解、掌握知识，发展各种能力和提高思想觉悟的目的。
（1）你听到过“大数据”这个概念吗？（2）你听到过“Hadoop”这个软件吗？（3）你知道Hadoop最主要的用处吗？（4）你觉得Hadoop更常用于哪方面？2.探究性问题探究性问题需要教师深入钻研教材的基础上精心设计，提问的角度或者在引导性提问的基础上，从重点、难点问题切入，进行插入式提问。
或者是对引导式提问中尚未涉及但在课文中又是重要的问题加以设问。
（1）Hadoop是一个什么样的软件？（2）Hadoop的核心组件有哪些？（3）Hadoop HDFS的架构中包括了哪些主要的组件？（4）能否通过WordCount程序简单描述一下Hadoop MapReduce？（5）Hadoop生态圈中有哪些软件？（6）Hadoop有哪些宕机处理方式？（7）Hadoop的主要特点有哪些？3.拓展性问题拓展性问题需要教师深刻理解教材的意义，学生的学习动态后，根据学生学习层次，提出切实可行的关乎实际的可操作问题。
Hadoop大数据开发基础教案Hadoop教案MapReduce入门编程教案
Hadoop大数据开发基础教案Hadoop教案MapReduce入门编程教案第一章：Hadoop概述1.1 Hadoop简介了解Hadoop的发展历程理解Hadoop的核心价值观：可靠性、可扩展性、容错性1.2 Hadoop生态系统掌握Hadoop的主要组件：HDFS、MapReduce、YARN理解Hadoop生态系统中的其他重要组件：HBase、Hive、Pig等1.3 Hadoop安装与配置掌握Hadoop单机模式安装与配置掌握Hadoop伪分布式模式安装与配置第二章：HDFS文件系统2.1 HDFS简介理解HDFS的设计理念：大数据存储、高可靠、高吞吐掌握HDFS的基本架构：NameNode、DataNode2.2 HDFS操作命令掌握HDFS的基本操作命令：mkdir、put、get、dfsadmin等2.3 HDFS客户端编程掌握HDFS客户端API：Configuration、FileSystem、Path等第三章：MapReduce编程模型3.1 MapReduce简介理解MapReduce的设计理念：将大数据处理分解为简单的任务进行分布式计算掌握MapReduce的基本概念：Map、Shuffle、Reduce3.2 MapReduce编程步骤掌握MapReduce编程的四大步骤：编写Map函数、编写Reduce函数、设置输入输出格式、设置其他参数3.3 典型MapReduce应用掌握WordCount案例的编写与运行掌握其他典型MapReduce应用：排序、求和、最大值等第四章：YARN资源管理器4.1 YARN简介理解YARN的设计理念：高效、灵活、可扩展的资源管理掌握YARN的基本概念：ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster等4.2 YARN运行流程掌握YARN的运行流程：ApplicationMaster申请资源、ResourceManager 分配资源、NodeManager执行任务4.3 YARN案例实战掌握使用YARN运行WordCount案例掌握YARN调优参数设置第五章：Hadoop生态系统扩展5.1 HBase数据库理解HBase的设计理念：分布式、可扩展、高可靠的大数据存储掌握HBase的基本概念：表结构、Region、Zookeeper等5.2 Hive数据仓库理解Hive的设计理念：将SQL查询转换为MapReduce任务进行分布式计算掌握Hive的基本操作：建表、查询、数据导入导出等5.3 Pig脚本语言理解Pig的设计理念：简化MapReduce编程的复杂度掌握Pig的基本语法：LOAD、FOREACH、STORE等第六章：Hadoop生态系统工具6.1 Hadoop命令行工具掌握Hadoop命令行工具的使用：hdfs dfs, yarn命令等理解命令行工具在Hadoop生态系统中的作用6.2 Hadoop Web界面熟悉Hadoop各个组件的Web界面：NameNode, JobTracker, ResourceManager等理解Web界面在Hadoop生态系统中的作用6.3 Hadoop生态系统其他工具掌握Hadoop生态系统中的其他工具：Azkaban, Sqoop, Flume等理解这些工具在Hadoop生态系统中的作用第七章：MapReduce高级编程7.1 二次排序理解二次排序的概念和应用场景掌握MapReduce实现二次排序的编程方法7.2 数据去重理解数据去重的重要性掌握MapReduce实现数据去重的编程方法7.3 自定义分区理解自定义分区的概念和应用场景掌握MapReduce实现自定义分区的编程方法第八章：Hadoop性能优化8.1 Hadoop性能调优概述理解Hadoop性能调优的重要性掌握Hadoop性能调优的基本方法8.2 HDFS性能优化掌握HDFS性能优化的方法：数据块大小，副本系数等8.3 MapReduce性能优化掌握MapReduce性能优化的方法：JVM设置，Shuffle优化等第九章：Hadoop实战案例9.1 数据分析案例掌握使用Hadoop进行数据分析的实战案例理解案例中涉及的技术和解决问题的方法9.2 数据处理案例掌握使用Hadoop进行数据处理的实战案例理解案例中涉及的技术和解决问题的方法9.3 数据挖掘案例掌握使用Hadoop进行数据挖掘的实战案例理解案例中涉及的技术和解决问题的方法第十章：Hadoop项目实战10.1 Hadoop项目实战概述理解Hadoop项目实战的意义掌握Hadoop项目实战的基本流程10.2 Hadoop项目实战案例掌握一个完整的Hadoop项目实战案例理解案例中涉及的技术和解决问题的方法展望Hadoop在未来的发展和应用前景重点和难点解析重点环节1：Hadoop的设计理念和核心价值观需要重点关注Hadoop的设计理念和核心价值观，因为这是理解Hadoop生态系统的基础。
Hadoop大数据开发基础教案Hadoop集群的搭建及配置教案
Hadoop大数据开发基础教案-Hadoop集群的搭建及配置教案教案章节一：Hadoop简介1.1 课程目标：了解Hadoop的发展历程及其在大数据领域的应用理解Hadoop的核心组件及其工作原理1.2 教学内容：Hadoop的发展历程Hadoop的核心组件（HDFS、MapReduce、YARN）Hadoop的应用场景1.3 教学方法：讲解与案例分析相结合互动提问，巩固知识点教案章节二：Hadoop环境搭建2.1 课程目标：学会使用VMware搭建Hadoop虚拟集群掌握Hadoop各节点的配置方法2.2 教学内容：VMware的安装与使用Hadoop节点的规划与创建Hadoop配置文件（hdfs-site.xml、core-site.xml、yarn-site.xml）的编写与配置2.3 教学方法：演示与实践相结合手把手教学，确保学生掌握每个步骤教案章节三：HDFS文件系统3.1 课程目标：理解HDFS的设计理念及其优势掌握HDFS的搭建与配置方法3.2 教学内容：HDFS的设计理念及其优势HDFS的架构与工作原理HDFS的搭建与配置方法3.3 教学方法：讲解与案例分析相结合互动提问，巩固知识点教案章节四：MapReduce编程模型4.1 课程目标：理解MapReduce的设计理念及其优势学会使用MapReduce解决大数据问题4.2 教学内容：MapReduce的设计理念及其优势MapReduce的编程模型（Map、Shuffle、Reduce）MapReduce的实例分析4.3 教学方法：互动提问，巩固知识点教案章节五：YARN资源管理器5.1 课程目标：理解YARN的设计理念及其优势掌握YARN的搭建与配置方法5.2 教学内容：YARN的设计理念及其优势YARN的架构与工作原理YARN的搭建与配置方法5.3 教学方法：讲解与案例分析相结合互动提问，巩固知识点教案章节六：Hadoop生态系统组件6.1 课程目标：理解Hadoop生态系统的概念及其重要性熟悉Hadoop生态系统中的常用组件6.2 教学内容：Hadoop生态系统的概念及其重要性Hadoop生态系统中的常用组件（如Hive, HBase, ZooKeeper等）各组件的作用及相互之间的关系6.3 教学方法：互动提问，巩固知识点教案章节七：Hadoop集群的调优与优化7.1 课程目标：学会对Hadoop集群进行调优与优化掌握Hadoop集群性能监控的方法7.2 教学内容：Hadoop集群调优与优化原则参数调整与优化方法（如内存、CPU、磁盘I/O等）Hadoop集群性能监控工具（如JMX、Nagios等）7.3 教学方法：讲解与案例分析相结合互动提问，巩固知识点教案章节八：Hadoop安全与权限管理8.1 课程目标：理解Hadoop安全的重要性学会对Hadoop集群进行安全配置与权限管理8.2 教学内容：Hadoop安全概述Hadoop的认证与授权机制Hadoop安全配置与权限管理方法8.3 教学方法：互动提问，巩固知识点教案章节九：Hadoop实战项目案例分析9.1 课程目标：学会运用Hadoop解决实际问题掌握Hadoop项目开发流程与技巧9.2 教学内容：真实Hadoop项目案例介绍与分析Hadoop项目开发流程（需求分析、设计、开发、测试、部署等）Hadoop项目开发技巧与最佳实践9.3 教学方法：案例分析与讨论团队协作，完成项目任务教案章节十：Hadoop的未来与发展趋势10.1 课程目标：了解Hadoop的发展现状及其在行业中的应用掌握Hadoop的未来发展趋势10.2 教学内容：Hadoop的发展现状及其在行业中的应用Hadoop的未来发展趋势（如Big Data生态系统的演进、与大数据的结合等）10.3 教学方法：讲解与案例分析相结合互动提问，巩固知识点重点和难点解析：一、Hadoop生态系统的概念及其重要性重点：理解Hadoop生态系统的概念，掌握生态系统的组成及相互之间的关系。
Hadoop大数据开发基础教案Hadoop教案MapReduce进阶编程 教案
第五章MapReduce阶编程初九年级数学教案课程名称:Hadoop大数据开发基础课程类别:必修适用专业:大数据技术类有关专业总学时:四八学时总学分:三.零学分本章学时:一二学时一、材料清单（1）《Hadoop大数据开发基础》。
（2）配套PPT。
（3）日志格式设置文件。
（4）自动打包程序。
（5）任务数据。
（6）引导提问。
（7）探究问题。
（8）拓展问题。
二、教学目地与基本要求1. 教学目地主要介绍MapReduce编程地阶,包括MapReduce地输出及输入格式,Hadoop Java API,自定义键值类型,biner组件,Partitioner组件,自定义计数器以及Eclipse提MapReduce任务。
其,自定义键值类型,biner组件与Partitioner组件对程序地优化起到了举足轻重地作用,它们在一定程度上可以提高程序运行地效率。
2. 基本要求（1）掌握Hadoop Java API地使用。
（2）理解biner地工作原理。
（3）掌握使用biner对MapReduce工作流程行优化。
（4）了解Hadoop内置数据类型。
（5）掌握编写与使用自定义数据类型。
（6）掌握编写与使用Partitioner设置分区。
（7）掌握MapReduce参数传递方式。
（8）学会使用ToolRunner提MapReduce任务。
（9）掌握使用Eclipse提MapReduce任务。
三、问题1. 引导提问引导提问需要教师根据内容与学生实际水,提出问题,启发引导学生去解决问题,提问,从而达到理解,掌握知识,发展各种能力与提高思想觉悟地目地。
（1）在Java对象是怎么传递参数地？（2）妳认为MapReduce框架地参数传递与Java对象相同吗？（3）妳是否注意到,MapReduce地输入输出键值对类型有什么特别处？（4）妳觉得MapReduce地键值对类型可以自己定义吗？2. 探究问题探究问题需要教师深入钻研地基础上精心设计,提问地角度或者在引导提问地基础上,从重点,难点问题切入,行插入式提问。
Hadoop大数据开发基础教案-Hadoop基础操作教案
第3章Hadoop基础操作教案课程名称：Hadoop大数据开发基础课程类别：必修适用专业：大数据技术类相关专业总学时：48学时总学分：3.0学分本章学时：6学时一、材料清单（1）《Hadoop大数据开发基础》教材。
（2）配套PPT。
（3）数据。
（4）引导性提问。
（5）探究性问题。
（6）拓展性问题。
（7）Hadoop 2.6.4源码包。
二、教学目标与基本要求1. 教学目标主要介绍Hadoop的基础操作知识，结合实际任务及多个示例对内容进行讲解，使学生对Hadoop集群的文件系统与计算资源，以及提交MapReduce任务有了初步的理解。
要求掌握的内容主要内容包括4点：查看Hadoop文件系统与计算资源信息、掌握HDFS文件系统的基本命令、通过使用官方示例包执行词频统计的任务，了解MapReduce任务的执行流程和对MapReduce任务进行查询与中断。
2. 基本要求（1）掌握查看存储系统的基本信息。
（2）掌握查看Hadoop集群的计算资源。
（3）掌握HDFS文件系统的基本操作。
（4）掌握以hadoop jar方式提交MapReduce任务。
（5）能够管理MapReduce多任务。
三、问题1. 引导性提问引导性提问需要教师根据教材内容和学生实际水平，提出问题，启发引导学生去解决问题，提问，从而达到理解、掌握知识，发展各种能力和提高思想觉悟的目的。
（1）是否了解过关于文件系统的内容？（2）你认为HDFS文件系统与Windows或Linux的文件系统有什么异同？（3）从之前的配置中是否对如何查看HDFS文件系统有认识？（4）在启动集群时，对应启动的任务代表什么？2. 探究性问题探究性问题需要教师深入钻研教材的基础上精心设计，提问的角度或者在引导性提问的基础上，从重点、难点问题切入，进行插入式提问。
或者是对引导式提问中尚未涉及但在课文中又是重要的问题加以设问。
（1）HDFS与Linux系统的本质区别是什么？（2）启动集群的哪些服务就可以操作HDFS文件系统？如果要提交MapReduce任务呢？（3）HDFS文件系统客户端能为我们提供集群的哪些信息？（4）操作HDFS文件系统的的命令是什么？可以在哪些客户端操作HDFS？（5）如何查看HDFS端数据的块分布和副本存放情况？（6）如何提交一个MapReduce任务？（7）如何查看一个MapReduce任务的Map和Reduce任务数？3. 拓展性问题拓展性问题需要教师深刻理解教材的意义，学生的学习动态后，根据学生学习层次，提出切实可行的关乎实际的可操作问题。
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学院
课程教学进度计划表（20 ～20 学年第二学期）
课程名称Hadoop大数据开发基础授课学时48
主讲（责任）教师
参与教学教师
授课班级/人数
专业（教研室）
填表时间
专业（教研室）主任
教务处编印
年月
一、课程教学目的
通过本课程的学习，使学生了解Hadoop集群的基本框架，Hadoop的基本理论，以及Hadoop的核心组件HDFS和MapReduce的原理和使用。
为学生今后使用大数据技术挖掘、学习其他大数据技术奠定基础。
同时，本课程将紧密结合实际，不仅通过大量的实践操作和练习提高学生的动手实践能力；而且会提供实际的案例，讲解实际项目的开发流程，通过案例讲解启发学生思维，并通过学生的实际操作来增强学生对于实际案例的思考以及实现，为学生毕业后能更快地适应工作环境创造条件。
二、教学方法及手段
本课程将采用理论与实践相结合的教学方法。
在理论上，通过任务引入概念、原理和方法。
在实践上，对于安装配置的内容，先有教师讲解与演练，再将安装教程发给学生，由学生自主完成；教学过程中的任务、实践操作、练习，可由教师提供简单思路，学生自主完成。
要求学生自己动手搭建Hadoop集群、分析实例，学习基本理论和方法，结合已有的知识，适当布置练习、实践题，组织一些讨论，充分调动学生的主观能动性，提高学生的动手实践能力，以达到本课程的教学目的。
三、课程考核方法
突出学生解决实际问题的能力，加强过程性考核。
课程考核的成绩构成= 平时作业（20%）+ 课堂参与（10%）+ 期末考核（70%），期末考试建议采用开卷形式，试题应包括基本概念、基本理论、程序设计、综合应用等部分，题型可采用判断题、选择、简答、应用题等方式。
《Hadoop大数据开发基础》教学日历
注：教材：Hadoop大数据开发基础。