《大数据与云计算导论》是山东科技大学计算机科学与工程学院的一门重要课程,涵盖了大数据处理技术和云计算的基础理论、核心技术及应用实践。这门课程帮助学生理解和掌握这两项引领信息技术发展的关键技术。学生将学习如何通过分布式计算框架如Hadoop进行大数据处理,理解MapReduce编程模型以及HDFS分布式文件系统的工作原理。此外,还会涉及NoSQL数据库,如HBase和MongoDB,以及流处理技术如Apache Kafka和Spark Streaming。课程还详细讲解亚马逊AWS、微软Azure和谷歌Cloud等主流云服务提供商的服务,以及虚拟化技术如VMware和Kubernetes容器编排。同时,会关注OpenStack这样的开源云计算平台,了解其架构和组件。课程内容包括理论知识的详细讲解、实际大数据处理项目的应用、云计算平台的实操操作,提升学生的动手能力和解决实际问题的能力。通过本课程的学习,学生不仅能掌握大数据和云计算的基本概念和技术,还能了解这两个领域的最新发展动态,为未来在IT行业中的职业生涯打下坚实基础。
山东科技大学-计算机科学与工程学院-大数据与云计算导论
相关推荐
山东科技大学计算机科学与工程学院计算机组成原理
一些卷子和总结
算法与数据结构
18
2024-07-13
山东科技大学SCI论文发表与引用分析 (2009)
基于网络版ISI Web of Science数据库,以地址和出版年为检索条件,对山东科技大学自更名以来的SCI论文发表和引用情况进行了统计分析。研究涵盖了论文发表年份、作者、来源出版物和学科类别等方面的详细分析,并针对提升山东科技大学科技论文SCI收录和引用率提出了优化建议。
统计分析
17
2024-04-30
武汉大学数学与计算机科学学院-数学实验-MATLAB符号运算
第三讲 符号运算
本课件涵盖MATLAB符号运算的多个方面,包括:
函数操作:简化、微分、积分、Taylor展开
方程求解:代数方程、微分方程
线性代数:行列式、矩阵求逆、特征值、特征向量
可变精度计算
Matlab
11
2024-05-19
计算机科学经典教材下载
包括:1.《计算机体系结构:量化方法》第六版 2.《计算机网络:自顶向下方法》第八版 3.《计算机系统:程序员的视角》第三版 4.《计算机视觉:算法与应用》 5.《算法导论》第三版 6.《算法导论》第四版 7.《托马斯微积分:早期超越》第十四版 8.《托马斯微积分:国际单位制版》第十四版 9.《托马斯微积分》第十四版 10.《托马斯微积分》第十一版。购买即享超值资源下载!
算法与数据结构
16
2024-07-24
计算机科学-数据结构-图论-PPT
数据结构图论是计算机科学中研究图的数据结构和算法的重要领域。图由顶点和边组成,是计算机科学、信息科学、物理科学等领域广泛应用的数学结构。图的定义为G=(V,E),其中V是顶点的集合,E是连接顶点的边的集合。图可以分为无向图和有向图两种,每种图都有其特定的应用场景和存储结构。图论的遍历算法包括深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS),分别用于不同的应用需求。图论的发展前景广阔,将在大数据和人工智能的背景下发挥重要作用。
算法与数据结构
19
2024-07-31
山东大学计算机学院2024.1数据可视化回顾
随着2024年开始,山东大学计算机学院的数据可视化展示回顾了最新进展。
统计分析
9
2024-10-12
计算机科学中的数据结构
数据结构是计算机科学中至关重要的基础概念,研究如何有效组织和存储数据,直接影响到算法效率和代码编写。链表和数组用于实现栈操作,栈是一种后进先出的数据结构。删除循环链表中的前趋结点需要遍历链表并重新连接节点。二维动态数组转置矩阵的构造利用了C++的指针动态分配。选票统计算法使用单链表存储选票并通过数组计数每位候选人的得票数。删除文件中的空行和注释通过逐行处理并记录行数、长度。算术表达式求值和排序算法比较展示了不同算法的执行效率。字符串子串查找通过自定义函数实现在源串中定位子串。计算机猜扑克牌游戏展示了二分查找策略在实际游戏中的应用。
Access
9
2024-10-14
SQL Server视图与关系图的实操指南(新疆师范大学计算机科学与技术学院任务)
在SQL Server中,视图和关系图是数据库管理和开发中至关重要的概念。视图是数据库中的虚拟表,通过SQL查询结果展示数据,能简化复杂查询并增强数据安全性。关系图以图形方式展示数据库实体及其关系,通过数据库关系图工具直观设计和管理数据库结构,有助于理解数据流和优化数据库。新疆师范大学计算机科学与技术学院的作业要求学生设计并创建视图,实践视图的使用,并理解调整关系图以优化查询性能。这些实践将帮助学生在实际工作中处理大型数据库问题。
SQLServer
7
2024-08-25
电子科技大学数据科学与大数据分析全面学习指南
本资源详细介绍电子科技大学数据科学与大数据分析的重要内容,包括数据挖掘、数据预处理和知识发现的流程及其挑战。数据挖掘主要通过提升存储和计算能力,从海量数据中挖掘有价值的模式和知识。数据预处理则包括数据清理、数据集成、数据变换和数据归约等关键步骤,以便更好地支持数据挖掘工作。此外,我们还介绍了数据描述、数据相似度度量以及数据归约的技术,帮助读者理解和应用大数据分析中的关键概念。
数据挖掘
15
2024-07-17