职称:副教授
单位:计算机科学与技术
部门:数据科学与大数据
职位:教研室主任
主讲教师:黄运波
教师团队:共1位
| 学校: | 齐鲁理工学院 |
| 开课院系: | 计算机与信息工程学院(济南) |
| 专业大类: | 数据科学与大数据 |
| 开课专业: | 数据科学与大数据、计算机科学与技术、物联网 |
| 课程英文名称: | Principle and application of big data |
| 学分: | 2.5 |
| 课时: | 40 |
最近几年,我们经常可以在各种场合听到“大数据”这个词汇,那么大数据是什么,它是如何产生的,与我们的生活究竟有什么关系,它可以改变我们的生活方式吗?大数据有哪些关键技术,在哪些领域发挥作用?希望通过这次课程的学习。可以解答大家心中的疑惑。本课程系统介绍了大数据相关知识,共有8章 该教学平台详细地论述了大数据的基本概念、大数据处理架构Hadoop、分布式文件系统HDFS、分布式数据库HBase、分布式并行编程模型MapReduce、流计算以及大数据在互联网、生物医学和物流等各个领域的应用。 在Hadoop、HDFS、HBase和MapReduce等重要章节,安排了入门级的实践操作,让学生更好地学习和掌握大数据关键技术 在Hadoop、HDFS、HBase和MapReduce等重要章节,安排了入门级的实践操作,让学生更好地学习和掌握大数据关键技术 本项目每门课程包括课程大纲、课程介绍、教师团队、视频、试题库、考核方案、PPT、教案、在线学习资源、案例库、动画、讨论等。

通过这门课程的学习,学生应形成对大数据知识体系及其应用领域的轮廓性认识,培养学生创新能力,协作能力,解决实际问题的能力,在大数据领域“深耕细作”奠定基础、指明方向
本课程是入门级大数据精品课程,适合初学者,完备的课程在线服务体系,可以帮助初学者实现“零基础”学习大数据。课程指导思想是“构建知识体系、阐明基本原理、引导初级实践、了解相关应用”。主讲教师李歆老师在一线教授大数据相关课程多年,拥有丰富的教学经验,多次获得省级、校级教学技能竞赛相关奖项,团队其他成员均是大数据相关课程的资深教师,学生按照课程体系安排,学习完该课程后,对大数据的概念、4V特征、大数据的应用领域以及大数据关键的支撑技术都会有系统、全面的了解。

(1)纸质教材:《大数据技术原理与应用(第2版)》
(2)实验指导书:《大数据基础编程、实验和案例教程》,
参考书目《大数据技术基础》中国工信出版集团、人民邮电出版社
教学设计与方法、教学活动与评价:
| 课程章节 | | 文件类型 | | 修改时间 | | 大小 | | 备注 | |
| 1.1 课程标准 |
文档
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2024-09-09 | 19.89KB | ||
| 1.2 教学日历 |
文档
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2024-09-09 | 143.50KB | ||
| 1.3 教案 |
文档
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2024-09-09 | 93.25KB | ||
| 2.1 大数据概述 |
视频
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2024-09-09 | 57.64MB | ||
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文档
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2024-09-09 | 8.65MB | |||
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附件
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| 2.2 大数据的4V特征和关键技术 |
视频
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2024-09-09 | 59.18MB | ||
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图片
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| 2.3 大数据与云计算、物联网的关系 |
视频
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2024-09-09 | 50.22MB | ||
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文档
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2024-09-09 | 12.81MB | |||
| 2.4 直播录屏 |
视频
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视频
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2024-09-09 | 24.69MB | |||
| 2.5 章节测试 |
作业
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| 3.1 平台搭建(VM+UbuntuKylin16.04+Hadoop伪分布式+Hbase伪分布式) |
视频
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2024-11-13 | 36.86MB | ||
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视频
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2024-11-13 | 69.40MB | |||
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视频
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视频
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视频
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| 3.2 Hadoop简介 |
视频
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2024-09-09 | 60.06MB | ||
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视频
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| 3.3 Hadoop的版本 |
视频
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| 3.4 Hadoop项目结构 |
视频
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文档
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| 3.5 Hadoop安装与配置 |
视频
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| 3.6 Hadoop伪分布式集群搭建 |
视频
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附件
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| 3.7 章节测试 |
作业
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| 4.1 分布式文件系统HDFS简介 |
视频
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2024-09-09 | 30.68MB | ||
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文档
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2024-09-09 | 1.41MB | |||
| 4.1.1 HDFS的基本操作实验 |
视频
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视频
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| 4.2 HDFS的基本概念 |
视频
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2024-09-09 | 37.85MB | ||
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视频
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2024-09-09 | 64.87MB | |||
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文档
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| 4.3 HDFS的体系结构 |
视频
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2024-09-09 | 34.88MB | ||
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视频
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视频
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文档
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| 4.4 HDFS的存储策略 |
视频
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2024-09-09 | 46.89MB | ||
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文档
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2024-09-09 | 1.98MB | |||
| 4.5 HDFS的数据读写过程 |
视频
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2024-09-09 | 236.27MB | ||
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视频
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2024-09-09 | 36.52MB | |||
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文档
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2024-09-09 | 1.19MB | |||
| 4.6 第2关:HDFS-JAVA接口之上传文件 |
视频
.mp4
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2024-09-09 | 329.79MB | ||
| 4.7 章节测试 |
作业
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2024-09-09 | -- | ||
| 5.1 HBASE简介 |
视频
.mp4
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2024-09-09 | 154.50MB | ||
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视频
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2024-09-09 | 42.49MB | |||
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文档
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2024-09-09 | 3.81MB | |||
| 5.2 HBASE数据模型 |
视频
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2024-09-09 | 210.56MB | ||
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视频
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2024-09-09 | 166.21MB | |||
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视频
.mp4
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2024-09-09 | 47.30MB | |||
| 5.3 HBASE的实现原理 |
视频
.mp4
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2024-09-09 | 55.80MB | ||
| 5.4 HBASE运行机制 |
视频
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2024-09-09 | 53.33MB | ||
| 5.5 HBASE的应用方案。 |
视频
.mp4
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2024-09-09 | 62.30MB | ||
| 6.1 分布式并行编程方式 |
视频
.mp4
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2024-09-09 | 64.52MB | ||
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视频
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2024-09-09 | 48.71MB | |||
| 6.2 MapReduce模型 |
视频
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2024-09-09 | 29.97MB | ||
| 6.3 MapReduce体系结构 |
视频
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2024-09-09 | 16.75MB | ||
| 6.4 MapReduce的工作流程 |
视频
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2024-09-09 | 31.97MB | ||
| 6.5 shuffle操作的过程原理 |
视频
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2024-09-09 | 48.68MB | ||
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文档
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2024-09-09 | 722.87KB | |||
| 7.1 Spark简介 |
视频
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2024-09-09 | 37.91MB | ||
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视频
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2024-09-09 | 27.03MB | |||
| 7.2 Spark与Hadoop的对比 |
视频
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2024-09-09 | 38.63MB | ||
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视频
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2024-09-09 | 305.43MB | |||
| 7.3 Spark运行架构基本概念和架构设计 |
视频
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2024-09-09 | 40.61MB | ||
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视频
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2024-09-09 | 109.76MB | |||
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文档
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2024-09-09 | 2.61MB | |||
| 7.4 Spark运行基本流程 |
视频
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2024-09-09 | 25.49MB | ||
| 7.5 RDD设计与运行原理 |
视频
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2024-09-09 | 129.32MB | ||
| 7.6 Spark应用实例 |
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| 8.1 流计算概念及框架 |
视频
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2024-09-09 | 39.63MB | ||
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视频
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文档
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2024-09-09 | 43.16KB | |||
| 8.2 流计算处理流程及应用 |
视频
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2024-09-09 | 48.71MB | ||
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文档
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2024-09-09 | 80.56KB | |||
| 9.1 大数据的应用领域 |
附件
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附件
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附件
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| 9.3 章节测试 |
作业
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2024-09-09 | -- | ||
| 10.1 区块链 |
附件
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| 10.3.1 交通大数据案例 |
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2024-09-09 | -- | ||
| 11.1 主题讨论 |
视频
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2024-09-09 | 305.43MB |