Hadoop大数据开发实战教学大纲.pdf

课外实践学时：2。一、课程的性质及任务（一）课程的性质、任务1．课程性质：随着数据库技术的不断进步，关系型数据库已经成为市场的主流。由于MySQL数据库具有稳定、可靠、简单、安全且开源等特点，MySQL数据库已经成为了关系型数据库的佼佼者，得到了越来越多用户的欢迎。

MySQL数据库教学大纲-1文件提供全面的MySQL数据库学习指导，涵盖基础知识到高级应用。档详细介绍了MySQL数据库的基本概念及其实际应用场景，帮助读者深入理解和应用MySQL技术。

本章介绍SQL Server数据库的基本概念，包括SQL Server 2000的新特性和安装升级方法，以及企业管理器和查询分析器的基础使用。

深入解析Hadoop原理和特性，掌握实用技术和集群搭建技巧。

课程内容 HBase案例分析 MapReduce 高阶应用 多语言 MapReduce 编程 Chukwa 集群监控系统 Greenplum 架构解析 Flume 日志收集系统实战 视频教学 课程包含详细的视频教程，助你快速入门Hadoop大数据技术。

从 Hadoop 的文件系统到 MapReduce 的任务分发，再到 Hive 的 SQL 式操作和 HBase 的 NoSQL 特性，《Hadoop 大数据实战手册》这本书把大数据的玩法讲得挺透。作者算是老江湖了，写的不是那种空谈理论的书，里面全是踩坑总结和实战案例，拿来就能用。你要是刚入门大数据或者打算跳槽进这行，这本书真的还蛮值的。 HDFS 的分布式存储搞得挺清楚，安装配置一步步写了，照着来不容易出错。MapReduce 这块，例子也多，像map()和reduce()的函数结构，讲得比较直白，看一眼就知道干啥。 再说Hive，有 SQL 基础的朋友上手快，抽象层做得不错，连表结构都能像

Scala、Hadoop和Spark是当前大数据领域的核心技术，Scala作为多范式语言，结合了面向对象和函数式编程的特点，简洁高效；Hadoop提供高容错性的分布式存储与处理解决方案；Spark则为大数据处理提供了快速通用的计算引擎，支持SQL查询、流处理和机器学习。本教程从Scala创建SparkContext对象开始，详细介绍其在大数据应用中的关键角色和配置调试方法，帮助开发者快速上手。

大数据的必备技能，Hadoop和Spark的组合算是老搭档了。能搞定几亿条交易记录的购物篮，速度还挺快，适合搞电商或广告推荐的同学用着玩。像K 均值、KNN和朴素贝叶斯这些经典算法，不光讲得细，应用场景也举得蛮清楚。你要做个聚类或者分类项目，直接抄作业都行。超大规模的基因组数据也有提到，像 DNA、RNA 测序，内容够硬核。搞科研的、做生信方向的同学，参考价值挺大。马尔可夫链和朴素贝叶斯一起用来做市场预测，思路还蛮新鲜的。可以拿去优化一下自己的推荐逻辑，或者搞点用户行为预测，效果还不错。还有成对文档相似性和推荐算法的实战案例，用Spark跑推荐系统，性能蛮稳，代码也不复杂，像ALS那种协同过滤

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，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。你是否了解“大数据”这一概念？你是否听说过“Hadoop”这个软件？你知道Hadoop的主要用途是什么吗？你认为Hadoop最常用于哪些方面？