大数据处理与云计算教学大纲
云计算与大数据 教学大纲
云计算与大数据教学大纲云计算与大数据教学大纲随着信息技术的快速发展，云计算和大数据已经成为当今社会的热门话题。
作为一种新兴的计算模式，云计算以其高效、灵活和可扩展的特点，正在改变着我们的生活和工作方式。
而大数据则是云计算的重要应用领域，通过收集、分析和利用海量数据，为企业和组织提供了更深入的洞察和决策支持。
因此，了解云计算和大数据的基本概念和原理，对于现代社会中的从业人员来说，已经变得至关重要。
一、云计算基础1.1 云计算的定义和特点云计算是一种基于互联网的计算模式，通过将计算资源、存储资源和应用程序提供给用户，实现按需使用和灵活扩展的目标。
其特点包括可扩展性、虚拟化、自动化和按需付费等。
1.2 云计算的架构和服务模型云计算架构包括云服务提供商、云服务消费者和云服务中介三个主要组成部分。
而云计算的服务模型则分为基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）和软件即服务（SaaS）三种。
1.3 云计算的应用领域云计算已经广泛应用于各个行业，包括企业信息化、电子商务、物联网、人工智能等。
通过云计算，企业可以实现资源共享、成本节约和业务创新等优势。
二、大数据基础2.1 大数据的定义和特点大数据是指规模庞大、类型多样、处理复杂的数据集合。
其特点包括数据量大、数据速度快、数据种类多和数据价值高等。
2.2 大数据的采集和存储大数据的采集包括传感器数据、社交媒体数据、日志数据等多种形式。
而大数据的存储则需要借助分布式文件系统、NoSQL数据库和数据仓库等技术。
2.3 大数据的处理和分析大数据的处理和分析主要包括数据清洗、数据挖掘、数据可视化和机器学习等技术。
通过对大数据的处理和分析，可以发现数据中的规律和趋势，为决策提供支持。
三、云计算与大数据的结合3.1 云计算在大数据领域的应用云计算提供了强大的计算和存储能力，为大数据的处理和分析提供了基础设施。
通过云计算，可以实现大数据的快速处理、实时分析和高效存储。
《云计算》教学大纲
《云计算》教学大纲一、课程概述云计算是一种基于互联网的计算方式，它提供了灵活、高效、可扩展的计算资源和服务。
本课程旨在让学生全面了解云计算的概念、架构、技术和应用，培养学生在云计算领域的实践能力和创新思维。
二、课程目标1、使学生掌握云计算的基本概念、原理和体系结构。
2、熟悉云计算的主要服务模式（IaaS、PaaS、SaaS）和部署模式（公有云、私有云、混合云、社区云）。
3、了解云计算中的关键技术，如虚拟化、分布式存储、分布式计算、数据管理等。
4、掌握云计算平台的搭建和管理方法。
5、能够运用云计算技术解决实际问题，具备一定的云计算应用开发能力。
6、培养学生的创新意识和团队合作精神，提高学生的综合素质。
三、课程内容1、云计算概述云计算的定义和特点云计算的发展历程和趋势云计算与传统计算模式的比较2、云计算体系结构云计算的服务层次（IaaS、PaaS、SaaS）云计算的部署模式（公有云、私有云、混合云、社区云）云计算的架构模型（包括前端、后端、管理平台等）3、云计算关键技术虚拟化技术（服务器虚拟化、存储虚拟化、网络虚拟化）分布式存储技术（Hadoop 分布式文件系统、分布式对象存储等）分布式计算技术（MapReduce、Spark 等）数据管理技术（NoSQL 数据库、数据仓库等）云计算安全技术（身份认证、访问控制、数据加密等）4、云计算平台主流云计算平台（如 Amazon Web Services、Microsoft Azure、Google Cloud Platform 等）云计算平台的搭建和配置云计算平台的管理和监控5、云计算应用开发基于云计算平台的应用开发框架和工具开发云计算应用的案例分析云计算应用的测试和部署6、云计算的行业应用云计算在企业信息化中的应用云计算在大数据处理中的应用云计算在人工智能中的应用云计算在医疗、教育、金融等领域的应用四、教学方法1、课堂讲授通过讲解和演示，让学生掌握云计算的基本概念、原理和技术。
《大数据与云计算》教学大纲
《大数据与云计算》课程教学大纲课程名称：大数据与云计算英文名称：Big Data and CloudComputing课程编号：091060250.002课程性质：选修学分/学时：1/16，其中，讲授16学时，实验0学时，上机0学时使用专业：各专业任课学院、系部：计算机科学与技术学院数据科学与技术系一、课程简介课程定位：本课程意在普及大数据知识，帮助学生理解大数据时代的现实意义，了解大数据的分析、处理技术，以积极投身于大数据的应用。
课程内容：大数据发展历史、相关概念；大数据时代的研究方法及其特点；大数据的可视化技术；云计算与大数据之间关系；大数据处理系统Hadoop、SPARK的环境搭建；并行程序的编写方法入门。
学习成效：通过学习本课程使学生树立正确数据时代信息处理理念，理解大数据技术的优势与局限性，开拓学生在数据科学领域视野，为其在科学研究、工作实践过程中有效地应用大数据技术解决相关问题提供必要基础。
先修课程：C++、JA V A或Matlab语言等高级编程语言。
二、课程目标与毕业要求根据《工程教育专业认证标准（2017版）》，《大数据与云计算》课程教学目标对采矿工程专业毕业要求的支撑见表1。
表1 课程教学目标与毕业要求关系注：表中“H（高）、M（中）、L（弱）”表示课程与各项毕业要求的关联度。
三、课程目标与教学环节大数据与云计算这门课程以“开拓云计算视野、立足大数据实践、掌握大数据处理方法特点”为主线，结合学生个性特点，积极开展动手实践。
主要以讲授、随堂实践为主，以自主学习、课外作业为辅。
课堂教学将充分利网络辅助教学，调动学习积极性，提高教学效率。
本课程目标、知识单元与培养环节见表2。
表2 课程目标、知识单元与培养环节1. 布置一个课程项目(设计大作业）利用集群进行并行计算。
利用虚拟机配置集群，搭建HADOOP或SPARK系统，完成文本词频并行统计。
四、课程内容及学时分配大数据与云计算是一门理论性和实践性都很强的课程，针对计算机、信息管理和其他各专业学生的发展需求，系统、全面地介绍了关于大数据技术与应用的基本知识和技能，详细介绍了大数据与大数据时代、大数据的可视化、大数据时代的思维变革、大数据在云端、支撑大数据的技术、LINUX系统、HADOOP平台、SPARK平台等内容，具有较强的系统性、可读性和实用性。
《云计算》教学大纲
《云计算》教学大纲教学大纲云计算一、引言云计算是近年来快速发展的一项技术，在各个领域都得到广泛应用。
本教学大纲旨在介绍云计算的基本概念、原理和应用，并培养学生在云计算领域的基本技能和创新能力。
二、课程简介1. 课程名称：云计算2. 学时安排：总学时为40小时，其中理论学时为30小时，实践学时为10小时。
3. 教学方式：通过理论授课、案例分析、实践操作等方式进行教学。
4. 课程目标：掌握云计算的基本概念、原理和应用，并能够独立进行云计算相关的项目开发和管理。
三、教学内容1. 云计算概述1.1 云计算定义及特点1.2 云计算与传统计算的区别与联系1.3 云计算的优势和挑战2. 云计算基础技术2.1 虚拟化技术2.1.1 虚拟化的基本原理2.1.2 虚拟化在云计算中的应用2.2 分布式计算技术2.2.1 分布式计算的概念和特点2.2.2 分布式计算在云计算中的应用2.3 大数据技术2.3.1 大数据的概念和特征2.3.2 大数据处理在云计算中的应用3. 云计算服务模型3.1 基础设施即服务（IaaS）3.2 平台即服务（PaaS）3.3 软件即服务（SaaS）3.4 云计算服务模型的选择与应用案例分析4. 云计算安全和隐私保护4.1 云计算安全威胁及应对策略4.2 云计算隐私保护的挑战和解决方案5. 云计算应用案例5.1 云存储和备份5.2 云平台开发与部署5.3 云计算在企业中的应用5.4 云计算在教育、医疗等行业中的应用四、实践操作1. 云平台搭建与配置1.1 搭建开发环境1.2 配置云服务器1.3 管理云资源2. 云计算项目开发2.1 云平台应用开发2.2 云服务集成与调用2.3 项目部署与运维五、教学评估与考核1. 平时成绩：包括课堂表现、作业完成情况等。
2. 实践项目：根据学生的实践操作成果进行评估。
3. 期末考试：涵盖课程理论知识和实践技能的考核。
4. 总评成绩的计算方式：平时成绩占30%，实践项目占40%，期末考试占30%。
《云计算与大数据》课程教学大纲
《云计算与大数据》课程教学大纲一、课程基本信息课程编号：12159课程名称：云计算与大数据英文名称：Cloud Computing and Big Data课程类型：学科基础课课程要求：必修学时/学分：40/2.5（讲课学时：40）先修课程：Linux操作系统、Python程序设计后续课程：行业大数据案例分析、大数据项目综合实践适用专业：数据科学与大数据技术二、课程描述“云计算与大数据”课程是数据科学与大数据技术的专业选修课，主要讲授大数据的概念、特征、大数据的生态环境，大数据的采集、分析、处理、存储、应用的相关技术，Google 云计算原理及应用。
通过本课程的学习，使学生对云计算和大数据的概念、原理和实现技术有基本的认识，了解云计算和大数据的主要研究热点、应用领域，以及支持云计算和大数据的主要产品、工具并掌握基本的使用方法，培养学生分析、选用和设计云平台的基本能力，学会应用云计算和大数据处理技术解决实际的数据处理、分析和挖掘问题。
三、课程教学目标1．理解和掌握云计算和大数据的基本概念、组成框架和关键技术，使学生具有分析复杂的信息系统工程问题的基本知识和解决问题的能力。
（支持毕业能力要求2）2．能够使用Hadoop分布式平台和Google云平台，进行大数据应用开发环境和云平台的搭建，基本掌握大数据的采集、预处理、分析与可视化方法，学会Google云平台的应用，具备设计和搭建满足特定需求的云平台和大数据应用系统的能力，培养学生对新技术的工程实践探索能力。
（支持毕业能力要求1、3）四、教学内容、安排及与教学目标的对应关系五、其他教学环节（课外教学环节、要求、目标）无。
六、教学方法灵活运用多种教学方法，采取启发式教学、讨论式教学、应用案例教学等手段，将传统教学方法和现代教育技术相结合。
强调理论教学和实践教学并重，重视在实践教学中培养学生的实践技能和创新能力。
有效地调动学生的学习积极性，促进学生的积极思考，激发学生的潜能。
《云计算与大数据处理》课程大纲
《云计算与大数据处理》理论课教学大纲一、课程基本信息二、课程目标与任务通过课堂讲授、课堂讨论、习题、实验等环节教学，实现下列教学目标：（1）使学生获得云计算与大数据的基础概念、虚拟化技术和分布式集群技术的基本概念、主流大数据处理系统MPI、Hadoop、Storm和Spark等的体系结构及其程序设计方法，以及数据中心构建基础等方面的知识；（2）使学生获得虚拟化环境下分布式集群的构建技能，以及在云计算Hadoop 环境下的大数据处理程序设计和开发能力；（3）培养学生云计算环境下基于数据驱动的程序设计思维与理念，并形成一个完整的知识框架体系，以满足实际工作中对云计算和大数据处理应用型人才基本技能的要求。
三、课程主要内容、要求及学时分配四、主要教学组织形式与方法手段该课程作为计算机软件专业第7学期的专业选修课，通过对最新云计算与大数据关键技术的学习，拓宽学生的知识面，提升学生软件设计与研发能力。
1.组织形式该课程以班级为单位，可以将班级分为若干个小组，在学习过程中每个小组独立地进行计算集群的搭建和相关程序设计。
通过对案例的分析与设计，将本课程的知识应用到案例中去，使学生能够比较深刻地认识到云计算与大数据处理的功能和特点，同时也培养学生的数据驱动思维。
2.教学方法主要采用案例教学和其它多种教学方法（如：小组合作、问题解决、交流与分享、反思、鼓励创新思维、问题答疑等），同时结合行业大数据处理背景，从实际应用出发，让学生认识到该课程的实用性，从而有效调动学生的学习积极性。
3.教学手段采用理论讲授与案例教学法相结合，同时结合多媒体及网络等现代教育技术的应用，以达到有效提高教学质量的目的。
五、课程考核和成绩评定《云计算与大数据处理》实验课教学大纲一、课程基本信息二、课程目标与任务通过课堂讲授、课堂讨论、习题、实验等环节教学，实现下列教学目标：（1）使学生获得云计算与大数据的基础概念、虚拟化技术和分布式集群技术的基本概念、主流大数据处理系统MPI、Hadoop、Storm和Spark等的体系结构及其程序设计方法，以及数据中心构建基础等方面的知识；（2）使学生获得虚拟化环境下分布式集群的构建技能，以及在云计算Hadoop 环境下的大数据处理程序设计和开发能力；（3）培养学生云计算环境下基于数据驱动的程序设计思维与理念，并形成一个完整的知识框架体系，以满足实际工作中对云计算和大数据处理应用型人才基本技能的要求。
本科《云计算与大数据》课程教学大纲
《云计算与大数据》课程教学大纲开课单位：计算机科学与技术教研室课程类别：专业基础课总学时：48 讲授学时：40 实验学时：8 学分：2.5开课学期：第五学期先修课程：操作系统、数据库原理、面向对象程序设计教学方式：理论讲授加实验考核方式：考试使用教材及主要参考书：建议使用教材：陶皖主编，《云计算与大数据》西安电子科技大学出版社2017.1推荐参考资料：（1）《云计算（第三版）》刘鹏主编，电子工业出版社，2015.8（2）《大数据搜索与挖掘》张华平著，科学出版社，2014.5（3）《云计算与大数据技术》王鹏等编著.人民邮电出版社.2014.5月一、课程的性质和任务云计算和大数据正在引发全球范围内深刻的技术和商业变革，已经成为IT行业主流技术。
云计算通过分布式操作系统、虚拟化、并行计算、弹性计算、效用计算等关键技术，为大数据提供了基础物理平台，大数据是落地的云，技术涵盖了从数据的海量存储、处理到应用多方面的技术，包括数据采集、海量数据存储、非关系型数据管理、数据挖掘、数据可视化以及智能分析技术如模式识别、自然语言理解、应用知识库等。
本课程为物联网工程专业开设的一门专业基础课，主要学习云计算和大数据处理的相关原理和技术，结合核、医应用，与实际工程应用相结合，构建相应的云计算和大数据分析与应用平台。
二、教学基本要求本课程采取研讨式教学模式，教师主讲技术体系和结构原理，技术细节分为理论、实践、应用等专题，由学生自主选择专题进行自主钻研，阅读文献，搭建软件平台并实际运行，上台讲解，提交论文和实验报告，充分培养学生的自主学习和动手能力。
通过本课程学习，使学生掌握大数据的采集、传输、处理和应用的技术，了解Hadoop分布式系统基础架构，掌握HDFS和Map Reduct术。
了解HBase Hive、Zookeeper、Avro、Pig等相关大数据技术，与实际工程应用相结合，构建相应的云计算平台。
教学应当结合实际实验条件，培养学生实践动手能力，了解大数据技术发展现状，促进大数据相关教学改革。
云计算与大数据概论教学大纲
云计算与大数据概论教学大纲
计算机科学与技术专业
《云计算与大数据概论》教学大纲
一、课程基本信息
课程中文名称：云计算与大数据概论
课程代码：
学分与学时：4学分，６4学时(其中，理论学时58，实验学时6) 课程性质:必修课程
授课对象：计算机科学与技术专业
二、课程教学目标与任务
本课程就是理论性与应用性均较强得课程,通过本课程得学习,了解云计算与大数据发展概况，掌握云计算技术、云计算体系结构,了解当前主流得云计算平台，了解大数据开发技术,掌握Hadoop平台得应用方式，理解ＭａpReducｅ、PＩＧ与Hbaｓe，了解云计算与大数据安全得标准与规范。
三、学时安排
四、课程教学内容与基本要求
第1章云计算与大数据概述
教学目得：通过本章学习，掌握云计算与大数据得概念，了解云计算与大数据技术得发展现状，掌握云计算与大数据得特点与优势，了解云计算分类方式,了解当前主流得云计算与大数据供应商.
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大数据处理与云计算教学大纲
大数据处理与云计算教学大纲Document serial number【NL89WT-NY98YT-NC8CB-NNUUT-NUT108】《大数据处理与云计算》教学大纲课程类别：专业教育课课程名称：大数据处理与云计算开课单位：信息与通信工程学院课程编号：N03050703总学时：40学分：2.5适用专业：信息工程专业先修课程：无一、课程在教学计划中的地位、作用大数据处理与云计算是信息工程专业高年级学生开设的一门专业教育课。
本课程主要学习大数据处理和云计算的相关原理和技术，根据实际需求，构建相应的大数据处理和云计算平台框架。
通过本课程学习，使学生掌握大数据的采集、传输、处理和应用的技术，了解Hadoop基础架构，掌握HDFS和MapReduce技术。
了解、、、、Pig等相关大数据技术，与实际工程应用相结合，构建相应的云计算平台。
教学应当结合实际实验条件，培养学生实践动手能力，了解大数据技术发展现状，促进大数据相关教学改革。
二、课程教学内容、要求及学时分配第一章大数据与云计算概况1、了解大数据概念2、了解大数据的产生、应用和作用3、了解云计算技术的概述4、了解云计算的特点及技术分类5、了解大数据与云计算、物联网之间的关系第二章大数据处理与云计算的关键技术1、理解大数据处理的基本流程2、掌握大数据的关键技术3、理解大数据的处理工具4、了解大数据面临的挑战5、理解云计算及关系型数据库第三章Hadoop1、了解Hadoop概述2、了解Hadoop发展简史3、理解Hadoop的功能与作用4、了解Hadoop的优缺点5、了解Hadoop的应用现状和发展趋势6、掌握Hadoop项目及其结构7、掌握Hadoop的体系结构8、掌握HDFS的体系结构第四章MaReduce1、理解分布式并行编程2、理解MapReduce模型概述3、掌握Map和Reduce函数4、掌握MapReduce工作流程5、掌握并行计算的实现6、掌握新的MapReduce框架：Yarn7、理解新旧HadoopMapReduce框架的对比第五章HDFS1、理解HDFS的假设与目标2、理解HDFS的相关概念3、掌握HDFS体系结构4、掌握HDFS命名空间5、掌握HDFS存储原理6、掌握通讯协议7、理解数据错误和异常8、理解从HDFS看分布式文件系统的设计需求第六章Zookeeper1、了解Zookeeper简介2、掌握Zookeeper的工作原理3、理解Zookeeper的数据模型第七章HBase海量实时处理实战技巧1、理解HBase简介和架构2、掌握HBase核心知识点3、掌握HBase高级应用4、理解HBase应用场景5、理解HBase常用接口和SQL引擎层实战6、理解基于HadoopV1和V2使用HBase的异同第八章基于HadoopV2的Hive/Pig开发技巧1、理解Hive和Pig架构和理论基础2、理解Hive的作用和原理说明3、掌握Hadoop仓库和传统数据仓库的协作关系4、理解Hadoop/Hive仓库数据数据流5、理解基于HadoopV1和V2使用Hive和Pig等工具的异同6、HQL基本语法第九章实时流框架StormonYARN（HadoopV2）实战技巧1、理解实时流计算的概念2、理解Storm的概念、核心组件、特性3、理解Storm核心概念和数据流模型4、了解运行基于Storm的编程实例第十章内存计算框架SparkonYARN（HadoopV2）实战技巧1、理解Spark核心架构2、掌握在YARN上安装Spark3、理解Spark集群配置介绍4、理解Spark多语言编程第11章云数据库1、了解云数据库概述2、了解云数据库的特性及其需求3、理解云数据库与传统的分布式数据库4、了解云数据库产品5、理解数据模型6、理解数据访问方法及编程模型三、实验四学时分配。
云计算与大数据技术课程教学大纲
云计算与大数据技术课程教学大纲一、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（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。
《云计算与大数据》课程教学大纲
《云计算与大数据》课程教学大纲云计算与大数据课程教学大纲引言：云计算和大数据作为当今信息技术领域的热点，已经成为企业和个人处理海量数据和应对复杂业务需求的重要工具。
本文将为您介绍《云计算与大数据》课程的教学大纲，旨在帮助学生全面了解并掌握相关知识和技能。
一、课程简介1.1 课程背景随着互联网的快速发展和信息系统的日益复杂化，云计算和大数据技术的应用已经渗透到各个行业。
学习《云计算与大数据》课程，对于从事计算机相关领域的学生来说，具有举足轻重的意义。
1.2 课程目标通过本课程的学习，学生将能够：- 理解云计算和大数据的基本概念和原理- 掌握云计算和大数据的基本架构和技术- 能够运用云计算和大数据技术解决实际问题- 具备初步的云计算和大数据系统设计和实施能力二、教学内容2.1 云计算基础2.1.1 云计算概述- 云计算定义和特点- 云计算的分类和主要服务模式2.1.2 云计算基础架构- 虚拟化技术- 集群管理和资源调度2.1.3 云计算平台- 常见的云计算平台及其特点- 云计算环境搭建与配置2.2 大数据基础2.2.1 大数据概述- 大数据的定义和特点- 大数据对社会经济发展的影响2.2.2 大数据处理技术- 分布式文件系统- 分布式计算模型和编程框架2.2.3 大数据分析与挖掘- 数据预处理和清洗- 数据维度约简和特征提取- 数据挖掘算法2.3 云计算与大数据综合应用2.3.1 云计算与大数据融合发展- 云计算与大数据技术的关系- 云计算与大数据的典型应用场景2.3.2 云计算与大数据安全- 云计算与大数据安全的挑战- 云计算与大数据安全解决方案2.3.3 云计算与大数据的未来发展- 云计算与大数据技术的前景- 云计算与大数据行业趋势分析三、教学方法与评价方式3.1 教学方法- 理论讲授：系统详细介绍云计算与大数据相关知识- 实践操作：通过实验和项目案例，提升学生的实际操作能力- 讨论与互动：鼓励学生参与讨论，分享经验和见解3.2 评价方式- 平时成绩：包括考勤、作业、实验报告等表现- 期末考试：对学生的综合知识掌握能力进行考核- 项目评价：通过实际项目的完成情况评价学生的综合能力结语：通过本课程的学习，学生将全面了解云计算与大数据的基本概念、原理和应用，为今后从事相关领域工作打下坚实的基础。
《云计算与大数据》课程教学大纲
云计算与大数据课程教学大纲课程代码：课程名称：云计算与大数据／ An introduction to cloud computing and big data开课学期：5学分/学时：3/32+16课程类型：必修适用专业/开课对象：先修课程：开课单位：团队负责人：责任教授：执笔人：核准院长：一、课程的性质、目的与任务《云计算与大数据》是软件工程专业中一门综合性很强的基础课程，主要内容包括云计算概论、云计算基础（云计算关键技术、云交付模式、云部署模式、云计算的优势与挑战以及典型云应用）、虚拟化相关知识、云计算应用、大数据概念和发展背景、大数据系统架构概述、分布式通信与协同、大数据存储、分布式处理、MapReduce和Spark解析、流计算概述、集群资源管理与调度以及综合实践（结合云计算与大数据，在OpenStack平台上搭建Hadoop平台并进行数据分析）。
本课程的目的与任务是使学生通过本课程的学习，从云计算的基本概念入手，由浅入深学习云计算的各种相关知识，学会云计算的相关关键技术和云部署模式，然后切入大数据相关技术，介绍Hadoop MapReduce和Spark等大数据相关技术，最后以一个综合实验，综合云计算和大数据相关技术，让学生融合云计算和大数据相关知识，掌握云计算和大数据的相关思想。
本课程除要求学生掌握云计算和大数据的基础知识和理论，重点要求学生学会分析问题的思想和方法，为更深入地学习和今后的实践打下良好的基础。
二、教学内容及教学基本要求1. 云计算概论与云计算基础（4学时）了解云计算的定义和它的历史背景，了解学好云计算的方式方法；了解分布式计算和云计算的关键技术，云计算的关键技术包括虚拟化技术、分布式海量数据存储技术、云平台技术、并行编程技术和数据管理技术；掌握四种云交付模型，分别是软件即服务、平台即服务、基础设施即服务和容器即服务，并掌握前三种基本模型之间的区别；掌握三种云部署模式，分别是公有云、私有云和混合云；了解云计算的优势和典型的云应用。
《大数据处理与云计算》教学大纲
《大数据处理与云计算》教学大纲课程类别：专业教育课课程名称：大数据处理与云计算开课单位：信息与通信工程学院课程编号：N03050703总学时：40学分：2.5适用专业：信息工程专业先修课程：无一、课程在教学计划中的地位、作用大数据处理与云计算是信息工程专业高年级学生开设的一门专业教育课。
本课程主要学习大数据处理和云计算的相关原理和技术，根据实际需求，构建相应的大数据处理和云计算平台框架。
通过本课程学习，使学生掌握大数据的采集、传输、处理和应用的技术，了解Hadoop分布式系统基础架构，掌握HDFS和MapReduce技术。
了解HBase、Hive、Zookeeper、Avro、Pig等相关大数据技术，与实际工程应用相结合，构建相应的云计算平台。
教学应当结合实际实验条件，培养学生实践动手能力，了解大数据技术发展现状，促进大数据相关教学改革。
二、课程教学内容、要求及学时分配第一章大数据与云计算概况1、了解大数据概念2、了解大数据的产生、应用和作用3、了解云计算技术的概述4、了解云计算的特点及技术分类5、了解大数据与云计算、物联网之间的关系第二章大数据处理与云计算的关键技术1、理解大数据处理的基本流程2、掌握大数据的关键技术3、理解大数据的处理工具4、了解大数据面临的挑战5、理解云计算及关系型数据库第三章Hadoop1、了解Hadoop概述2、了解Hadoop发展简史3、理解Hadoop的功能与作用4、了解Hadoop的优缺点5、了解Hadoop的应用现状和发展趋势6、掌握Hadoop项目及其结构7、掌握Hadoop的体系结构8、掌握HDFS的体系结构第四章MaReduce1、理解分布式并行编程2、理解MapReduce模型概述3、掌握Map和Reduce函数4、掌握MapReduce工作流程5、掌握并行计算的实现6、掌握新的MapReduce框架：Yarn7、理解新旧HadoopMapReduce框架的对比第五章HDFS1、理解HDFS的假设与目标2、理解HDFS的相关概念3、掌握HDFS体系结构4、掌握HDFS命名空间5、掌握HDFS存储原理6、掌握通讯协议7、理解数据错误和异常8、理解从HDFS看分布式文件系统的设计需求第六章Zookeeper1、了解Zookeeper简介2、掌握Zookeeper的工作原理3、理解Zookeeper的数据模型第七章HBase海量实时处理实战技巧1、理解HBase简介和架构2、掌握HBase核心知识点3、掌握HBase高级应用4、理解HBase应用场景5、理解HBase常用接口和SQL引擎层实战6、理解基于HadoopV1和V2使用HBase的异同第八章基于HadoopV2的Hive/Pig开发技巧1、理解Hive和Pig架构和理论基础2、理解Hive的作用和原理说明3、掌握Hadoop仓库和传统数据仓库的协作关系4、理解Hadoop/Hive仓库数据数据流5、理解基于HadoopV1和V2使用Hive和Pig等工具的异同6、HQL基本语法第九章实时流框架StormonYARN（HadoopV2）实战技巧1、理解实时流计算的概念2、理解Storm的概念、核心组件、特性3、理解Storm核心概念和数据流模型4、了解运行基于Storm的编程实例第十章内存计算框架SparkonYARN（HadoopV2）实战技巧1、理解Spark核心架构2、掌握在YARN上安装Spark3、理解Spark集群配置介绍4、理解Spark多语言编程第11章云数据库1、了解云数据库概述2、了解云数据库的特性及其需求3、理解云数据库与传统的分布式数据库4、了解云数据库产品5、理解数据模型6、理解数据访问方法及编程模型三、实验四学时分配。
大数据处理与云计算教学大纲20170704
《大数据处理与云计算》教学大纲课程类别：专业教育课程课程名称：大数据处理与云计算开课单位：信息与通信工程学院课程编号：B03050503课程性质：必修总学时：44(实验12学时) 学分：2.5适用专业：信息工程先修课程：C语言程序设计大纲编写（修订）时间：2017年5月一、课程在教学计划中的地位、作用《大数据处理与云计算》是信息工程专业高年级学生开设的一门专业教育课，也是学生了解大数据和云计算基本原理，掌握高性能并行计算的入门课程。
通过本课程的学习，使学生掌握大数据和云计算技术基本原理及其系统的基本架构，使学生从应用角度掌握基于MPI的高性能并行计算基本原理和Hadoop分布式文件存储、分布式数据处理技术。
培养学生具有高性能计算集群的开发设计、搭建和应用的基本能力，同时为后续大数据与云计算相关课程的学习奠定扎实的基础。
二、课程目标1. 理解大数据和云计算技术基础，掌握高性能并行计算的工作原理和技术基础，使学生具有将高性能并行计算技术用于工程的能力；（支撑毕业要求1）2. 学会高性能计算相关的软件、硬件的配置方法，能够针对工程问题提出以MPI高性能并行计算为核心的解决方案，培养学生的系统设计与开发能力；（支撑毕业要求2、3、5）3. 了解大数据及云计算的研究热点和发展趋势。
（支撑毕业要求12）三、课程内容及基本要求第1章云计算与大数据基础1. 了解云计算的意义，了解云服务的定义和分类；2. 理解云存储、云桌面、云安全等云技术的技术架构和技术特点；3. 了解了解大数据的定义和大数据处理的基本流程，了解主要的大数据处理系统；4. 了解云计算与大数据的发展历程。
第2章云计算与大数据的相关技术1. 了解云计算与大数据；2. 了解云计算与物联网；3. 掌握一致性哈希算法；4. 了解关系型数据库和非关系型数据库；5. 了解集群高速通信标准InfiniBand；6. 理解云计算大数据集群的自组织特性。
第3章虚拟化技术1. 了解虚拟化技术的发展、优势和劣势及其分类；2. 掌握VirtualBox，了解VMware Workstation 和KVM等常见虚拟化软件；3. 理解系统虚拟化，理解服务器虚拟化、桌面虚拟化和网络虚拟化。
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大数据处理与云计算教学大纲
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《大数据处理与云计算》教学大纲
课程类别：专业教育课课程名称：大数据处理与云计算
开课单位：信息与通信工程学院课程编号：N03050703
总学时：40 学分：
适用专业：信息工程专业
先修课程：无
一、课程在教学计划中的地位、作用
大数据处理与云计算是信息工程专业高年级学生开设的一门专业教育课。
本课程主要学习大数据处理和云计算的相关原理和技术，根据实际需求，构建相应的大数据处理和云计算平台框架。
通过本课程学习，使学生掌握大数据的采集、传输、处理和应用的技术，了解Hadoop分布式系统基础架构，掌握HDFS和MapReduce技术。
了解HBase、Hive、Zookeeper、Avro、Pig等相关大数据技术，与实际工程应用相结合，构建相应的云计算平台。
教学应当结合实际实验条件，培养学生实践动手能力，了解大数据技术发展现状，促进大数据相关教学改革。
二、课程教学内容、要求及学时分配
第一章大数据与云计算概况
1、了解大数据概念
2、了解大数据的产生、应用和作用
3、了解云计算技术的概述
4、了解云计算的特点及技术分类
5、了解大数据与云计算、物联网之间的关系
第二章大数据处理与云计算的关键技术
1、理解大数据处理的基本流程
2、掌握大数据的关键技术
3、理解大数据的处理工具
4、了解大数据面临的挑战
5、理解云计算及关系型数据库
第三章 Hadoop
1、了解Hadoop概述
2、了解 Hadoop发展简史
3、理解Hadoop的功能与作用
4、了解 Hadoop的优缺点
5、了解Hadoop的应用现状和发展趋势
6、掌握Hadoop项目及其结构
7、掌握Hadoop的体系结构
8、掌握HDFS的体系结构
第四章 MaReduce
1、理解分布式并行编程
2、理解MapReduce模型概述
3、掌握Map和Reduce函数
4、掌握MapReduce工作流程
5、掌握并行计算的实现
6、掌握新的MapReduce框架：Yarn
7、理解新旧Hadoop MapReduce框架的对比第五章 HDFS
1、理解HDFS的假设与目标
2、理解HDFS的相关概念
3、掌握HDFS体系结构
4、掌握HDFS命名空间
5、掌握HDFS存储原理
6、掌握通讯协议
7、理解数据错误和异常
8、理解从HDFS看分布式文件系统的设计需求第六章 Zookeeper
1、了解Zookeeper简介
2、掌握Zookeeper的工作原理
3、理解Zookeeper的数据模型
第七章 HBase海量实时处理实战技巧
1、理解HBase简介和架构
2、掌握HBase核心知识点
3、掌握HBase高级应用
4、理解HBase应用场景
5、理解HBase常用接口和SQL引擎层实战
6、理解基于Hadoop V1和V2使用HBase的异同
第八章基于Hadoop V2的Hive/Pig开发技巧
1、理解Hive和Pig架构和理论基础
2、理解Hive的作用和原理说明
3、掌握Hadoop仓库和传统数据仓库的协作关系
4、理解Hadoop/Hive仓库数据数据流
5、理解基于Hadoop V1和V2使用Hive和Pig等工具的异同
6、HQL基本语法
第九章实时流框架Storm on YARN（Hadoop V2）实战技巧
1、理解实时流计算的概念
2、理解Storm的概念、核心组件、特性
3、理解Storm核心概念和数据流模型
4、了解运行基于Storm的编程实例
第十章内存计算框架Spark on YARN（Hadoop V2）实战技巧
1、理解Spark核心架构
2、掌握在YARN上安装Spark
3、理解Spark集群配置介绍
4、理解Spark多语言编程
第11章云数据库
1、了解云数据库概述
2、了解云数据库的特性及其需求
3、理解云数据库与传统的分布式数据库
4、了解云数据库产品
5、理解数据模型
6、理解数据访问方法及编程模型
三、实验
四学时分配。