云计算与大数据概论 教学大纲

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1、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是理论性和应用性均较强的课程，通过本课程的学习，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，了解当前主流的云计算平台，了解大数据开发技术，掌握Hadoop平台的应用方式，理解MapReduce、PIG和Hbase，了解云计算与大数据安全的标准和规范。三、学

2、时安排课程内容与学时分配表章节内容学时(理论+上机)第1章云计算与大数据概述2+0第2章云计算技术6+0第3章云计算平台8+0第4章大数据技术4+0第5章Hadoop开发平台8+0第6章MapReduce应用8+0第7章PIG简介8+3第8章Hbase简介8+3第9章大数据和云计算安全6+0合计64四、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的：通过本章学习，掌握云计算和大数据的概念，了解云计算和大数据技术的发展现状，掌握云计算和大数据的特点与优势，了解云计算分类方式，了解当前主流的云计算与大数据供应

3、商。基本要求：掌握云计算和大数据的概念，掌握云计算和大数据的特点与优势重点与难点：云计算和大数据的特点与优势教学方法：讲授、学生收集资料。主要教学内容：1.云计算和大数据的概念。2.云计算与大数据技术发展现状。3.云计算和大数据的特点与优势。4.云计算的分类。5.主流云计算和大数据供应商。6.云计算与大数据的联系第2章云计算技术教学目的：通过本章学习，掌握虚拟化技术的原理和实现方式，包括服务器虚拟化、网络虚拟化、存储虚拟化、应用虚拟化和桌面虚拟化，了解分布式计算的原理与应用。掌握IaaS、PaaS、SaaS三种云

4、计算服务方式的特点和应用范围。基本要求：掌握虚拟化技术的原理与实现方式，掌握三种云计算服务方式。重点与难点：虚拟化技术、分布式计算技术教学方法：讲授、学生收集资料。主要教学内容：1、虚拟化技术原理与实现方式。2、分布式计算的原理。3、IaaS、PaaS、SaaS三种云计算服务方式的特点和应用范围。第3章云计算平台教学目的：通过本章学习，了解当前主流的云计算平台服务商，掌握Google、亚马逊、微软、阿里巴巴、百度和腾讯所提供的云计算服务的原理和内容。基本要求：了解当前主流的云计算平台服务商及其所提供的云计算服务。

5、重点与难点：Google云计算体系，亚马逊云计算架构教学方法：讲授、学生收集资料、实验。主要教学内容：1、主流云计算平台服务商。2、Google云计算体系，GFS文件系统、GoogleAppEngine。3、亚马逊平台存储结构、弹性云EC2、AWS等。4、微软的MicrosoftAzure。5、阿里云服务平台。1、百度开发者云服务。2、腾讯云服务平台。第4章大数据技术教学目的：通过本章学习，了解大数据与数据挖掘技术，掌握大数据应用的总体架构和关键技术，理解大数据高级分析和可视化技术，了解当前主流的大数据服务、开源

6、大数据平台。基本要求：掌握大数据总体架构和关键技术，了解当前主流的大数据服务。重点与难点：大数据应用的总体架构、数据分析和可视化技术。教学方法：讲授、学生收集资料。主要教学内容：1、大数据与数据挖掘技术。2、大数据应用总体架构和关键技术。3、大数据高级分析与可视化技术。4、主流大数据服务。5、开源大数据平台。第5章Hadoop开发平台教学目的：通过本章学习，掌握Hadoop的发展史。掌握Hadoop的作用，跟几个相近的系统进行比较。掌握Hadoop的组成，简单了解core、avro、mapreduce、HDFS、

7、pig、Hbase、ZooKeeper、Hive、Chukwa的作用。基本要求：掌握Hadoop的作用，Hadoop的发展史，及Hadoop的组成。重点与难点：了解Hadoop的作用和优势。掌握Hadoop的基础组成部分。教学方法：讲授、学生收集资料。主要教学内容：1.Hadoop的作用：了解Hadoop在大数据的处理方面的作用和优势。2.Hadoop的发展史：Hadoop的起源和发展历程。3.Hadoop的基本组成部分：了解其子系统的作用。第6章MapReduce应用教学目的：通过本章学习，了解MapReduc

8、e的作用。掌握MapReduce的运行原理。掌握javaMapReduce的使用方法。基本要求：掌握map函数和reduce函数在数据处理中的作用。重点与难点：掌握javaMapReduce的使用方法。教学方法：讲授、学生收集资料。主要教学内容：1、掌握MapReduce的运行原理。2、掌握map函数和reduce函数在数据处理中的作用。3、掌握javaMapReduce