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1、完整word)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
2、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
3、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MapReduce技术。了解HBase、Hive、Zookeeper、Avro、Pig等相关大数据技术,与实
4、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. 三、学时分配 章节 教学环节 讲授 实验 （上机) 习题课 讨论课 其它 合计 第1章 绪论 4 4 第2章 大数据环境下的云计算架构 4 4 第3章 大数据关键技术与应用 4 4 第4章 云存储 4 4 第5章 云服务与云安全 4 4 第6章 云计算应用 4 4 第7章 虚拟化技术 4
5、 4 第8章 Hadoop和Spark平台 4 4 第9章 分布式文件系统及并行计算框架 4 4 第10章 分布式数据存储与大数据挖掘 4 4 综合上机实验 8 8 小计 40 8 48 四、教学内容及要求 第1章 绪论 4学时 一、教学目的要求 1 了解云计算的来历与发展 2 了解云计算的概念及特征 3 掌握云计算的应用及与其他计算服务模式的区别 4 了解大数据的提出及发展 5 了解大数据的概念和特征 6 了解大数据的作用
6、与挑战 7 掌握大数据和云计算的关系 二、教学基本内容 云计算的来历与发展 ，云计算的概念及特征 ，云计算的应用及与其他计算服务模式的区别，大数据的提出及发展 ，大数据的概念和特征 ，大数据的作用与挑战 ，大数据和云计算的关系 三、教学重点难点 云计算的应用及与其他计算服务模式的区别，大数据和云计算的关系 第2章 大数据环境下的云计算架构 4学时 一、教学目的要求 1 了解大数据环境的技术特征 2 掌握云计算的架构及标准化 3 掌握国内外的云计算架构 4 掌握云计算应用 二、教学基本内容 大数据环境的技术特征， 云计
7、算的架构及标准化 ， 国内外的云计算架构 , 云计算应用 三、教学重点难点 大数据环境的技术特征， 云计算的架构及标准化 第3章 大数据关键技术与应用 4学时 一、教学目的要求 1 了解大数据技术总体框架 2 掌握大数据存储技术 3 掌握大数据处理技术 4 掌握大数据分析技术 5 了解全球大数据公司盘点 二、教学基本内容 大数据技术总体框架 ， 大数据存储技术 ， 大数据处理技术 , 大数据分析技术， 全球大数据公司盘点 三、教学重点难点 大数据处理技术 ， 大数据分析技术 第4章 云存储 4学时
8、 一、教学目的要求 1 认识云存储 2 掌握云存储技术 3 了解云存储的应用及面临的问题 二、教学基本内容 认识云存储 ，云存储技术，云存储的应用及面临的问题 三、教学重点难点 云存储技术 第5章 云服务与云安全 4学时 一、教学目的要求 1 认识云服务 2 了解云服务发展历程 3 掌握云部署及对大数据的支持 4 了解云安全 二、教学基本内容 认识云服务，云服务发展历程 ,云部署及对大数据的支持,云安全 三、教学重点难点 云部署及对大数据的支持，云安全 第6章 云计算应用 4学时 一、教学目
9、的要求 1 了解云计算与物联网 2 掌握云计算与移动互联网 3 了解云计算企业实践案例 二、教学基本内容 云计算与物联网，云计算与移动互联网 ，云计算企业实践案例 三、教学重点难点 云计算与物联网,云计算与移动互联网 第7章 虚拟化技术 4学时 一、教学目的要求 1 虚拟化技术简介 2 掌握虚拟化技术架构 3 虚拟机软件介绍 二、教学基本内容 虚拟化技术简介，虚拟化技术架构，虚拟机软件介绍 三、教学重点难点 虚拟化技术架构 第8章 Hadoop和Spark平台 4学时 一、教学目的要求
10、 1 认识Hadoop 2 掌握Hadoop的组成、体系结构和部署 3 认识Spark 二、教学基本内容 认识Hadoop ，Hadoop的组成、体系结构和部署，认识Spark 三、教学重点难点 Hadoop的组成、体系结构和部署 第9章 分布式文件系统及并行计算框架 4学时 一、教学目的要求 1 掌握分布式文件系统HDFS 2 掌握并行计算框架MapReduce 二、教学基本内容 分布式文件系统HDFS，并行计算框架MapReduce 三、教学重点难点 并行计算框架MapReduce 第10章 分布式数据存储与大数据挖掘 4
11、学时 一、教学目的要求 1 掌握分布式数据库Hbase 2 掌握分布式数据仓库Hive 3 掌握大数据挖掘计算平台Mahout 二、教学基本内容 分布式数据库Hbase，分布式数据仓库Hive ，大数据挖掘计算平台Mahout 三、教学重点难点 大数据挖掘计算平台Mahout 五、所要求的实践环节 （一）名称 《云计算与大数据》实验课 (二）实验教学要求 《云计算与大数据》实验是云计算与大数据教学的重要组成。它是理解云计算与大数据理论、培养学生动手能力的重要环节。将云计算与大数据实验单独作为一门课来开设，目的是为了加强学生动手能力训练,加深对云计算与大
12、数据的理解，培养学生分析问题和解决问题的能力。 (三）实验内容与学时 实验1 VMware虚拟机安装与配置 2学时 实验2 CentOS环境下Hadoop的安装与配置 2学时 实验3 Spark的安装和配置 2学时 实验4 HDFS的文件操作命令及API编程 2学时 实验5 Eclipse下的MapReduce编程 2学时 实验6 基于Hive的数据统计
13、 2学时 实验7 基于Mahout的聚类实验 2学时 以上实验内容可任选4项完成。 六、考核内容、基本题型及分值比例 本课程为考试课，采用百分制计分,建议采用闭卷形式考核。平时成绩占30％，实验20%，期末成绩占50％.
14、 执 笔 人： 审核负责人： 批准执行人: 《云计算与大数据》课程教学进度表 课程名称: 云计算与大数据 总学时：48 讲授学时：40 学分：2.5 二级学院（部）领导审批： 课次 课 程 内 容 (按每章节主要讲授内容填写） 授 课 方 式 时 数 必读教材和参考书 （注明章节页数） 备注 1 第1章 绪论 1.1 云计算的来历与发展 1.2 云计算的概念及特征 1。3 云计算的应用及与其他计算服务模式的
15、区别 1.4 大数据的提出及发展 讲授 2 云计算与大数据 第1章 第1页 2 1。5 大数据的概念和特征 1.6 大数据的作用与挑战 1。7 大数据和云计算的关系 讲授 2 云计算与大数据 第1章 第12页 3 第2章 大数据环境下的云计算架构 2。1 大数据环境的技术特征 2.2 云计算的架构及标准化 讲授 2 云计算与大数据 第2章 第18页 4 2。3 国内外的云计算架构 2.4 云计算应用 讲授 2 云计算与大数据 第2章 第26页 5 第3章 大数据关键技术与应用 3
16、1 大数据技术总体框架 3.2 大数据存储技术 3。3 大数据处理技术 讲授 2 云计算与大数据 第3章 第33页 6 3.4 大数据分析技术 3。5 全球大数据公司盘点 讲授 2 云计算与大数据 第3章 第41页 7 第4章 云存储 4.1 认识云存储 讲授 2 云计算与大数据 第4章 第54页 8 4。2 云存储技术 4.3 云存储的应用及面临的问题 讲授 2 云计算与大数据 4章 第55页 9 第5章 云服务与云安全 5.1 认识云服务 5.2 云服务
17、发展历程 讲授 2 云计算与大数据 第5章 第61页 10 5.3 云部署及对大数据的支持 5.4 云安全 讲授 2 云计算与大数据 第5章 第64页 11 第6章 云计算应用 6。1 云计算与物联网 讲授 2 云计算与大数据 第6章 第77页 12 6。2 云计算与移动互联网 6。3 云计算企业实践案例 讲授 2 云计算与大数据 第6章 第87页 13 第7章 虚拟化技术 7.1 虚拟化技术简介 讲授 2 云计算与大数据 第7章 第107页 14 7
18、2 虚拟化技术架构 7.3 虚拟机软件介绍 讲授 2 云计算与大数据 第7章 第108页 15 第8章 Hadoop和Spark平台 8.1 认识Hadoop 8.2 Hadoop的组成、体系结构和部署 讲授 2 云计算与大数据 第8章 第126页 16 8。3 认识Spark 讲授 2 云计算与大数据 第8章 第132页 17 第9章 分布式文件系统及并行计算框架 9。1 分布式文件系统HDFS 讲授 2 云计算与大数据 第9章 第150页 18 9。2 并行计算框架MapReduce 讲授 2 云计算与大数据 第9章 第162页 19 第10章 分布式数据存储与大数据挖掘 10。1 分布式数据库Hbase 10.2 分布式数据仓库Hive 讲授 2 云计算与大数据 第10章 第175页 20 10。3 大数据挖掘计算平台Mahout 188 讲授 2 云计算与大数据 第10章 第188页
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