【课程公告】

本课程面向对象是“大数据技术专业（专科）专业”的学生。是该专业一门专业课程。

《开源大数据技术与应用》课程聚焦Hadoop生态系统，涵盖分布式存储与计算核心组件。课程首先介绍Hadoop基础架构、发展历程及生态体系，随后深入讲解HDFS分布式文件系统、YARN资源管理器与MapReduce编程模型。通过实验操作，学生掌握Hadoop集群搭建、HDFS文件操作及MapReduce编程技能。课程还涉及HBase、Hive等生态组件，结合电商、日志分析等真实案例，培养学生大数据处理与分析能力，为从事大数据相关工作奠定基础。

本课程本学期安排自主学习36学时，课程学分为2分，同学们须在本学期规定时间内完成课程学习、在线作业、在线期末考试等任务。

【参考教材】

本课程参考教材是杨俊主编，机械工业出版社出版的《Hadoop大数据技术基础与应用》。

【教学团队】

李飞 工程师 课程负责人 负责课程总体建设 邮箱 289948351@qq.com

刘明权 助工 liumingquan 团队成员 负责资料收集。

【时间安排】

结合成人学员学习特点，本课程在一个教学周期内按照采用模块式教学方法，以网络化远程教学为主，学员可结合教材与本网络课程利用碎片时间学习。课程内容安排如下：

第1章 Hadoop技术概述

第2章 Hadoop分布式文件系统（HDFS）

第3章 Hadoop资源管理系统（YARN）

第4章 Hadoop分布式计算框架（MapReduce）

第5章 Zookeeper分布式协调服务

第6章 Hadoop分布式集群搭建与管理

【课程考核】

总成绩=（作业1+作业2+作业3+作业4）*80%+完成度*20%，本课程总成绩达到60分即完成本课程的学习，取得本课程学分。

【寻求帮助】

同学们在学习过程中如有疑问，请在本课程的“话题”栏目发起问题讨论，意见和建议，欢迎加老师QQ 289948351。期待同学们经过努力能够有所收获！