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大数据课程培训总结
发布日期:2016-09-08
        

 

现如今大数据、云计算、移动互联网处于高速发展阶段,互联网每天都会产生大量的数据,这些海量的数据资源对我们生活产生了影响,对企业的经营决策进行指导。在这种形势下,大数据已经被视为一种财富、一种资产、一种可以被衡量和计算的价值,大数据将成为不可或缺的战略资源。新技术的发展必然导致大批专业人才的稀缺,大数据课程将逐渐发展成为计算机科学与技术专业的重要核心课程,也将成为其他专业学生的重要选修课程。鉴于此,为了提高自身素质和教学水平,本人参加了厦门海韵博雅信息科技有限公司举办“全国高校大数据课程教师培训交流班”,培训交流班由厦门大学云计算与大数据研究中心创始成员、中国高校大数据课程公共服务平台建设者、厦门大学计算机科学系助理教授林子雨博士担任主讲教师,主要培训内容包括如下几方面:

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1. 高校开设大数据课程指南。主要介绍了大数据时代到来对就业市场和高校人才培养的影响、大数据课程教师需要具备的大数据知识储备、大数据课程与云计算课程相互关系、中国高校大数据课程公共服务平台各种免费教学资源使用方法介绍以及大数据课程授课方法详解

2.大数据综述。概括介绍了大数据概念、发展、影响与应用、大数据关键技术、大数据计算模式、大数据与云计算、物联网的相互关系、大数据产业化应用案例、大数据实验云平台构建方法及实验云平台使用方法。

3. 分布式处理架构Hadoop。主要介绍Hadoop的版本演进以及Hadoop在企业集群中的部署,并且进行现场实战,课堂现场在笔记本电脑上安装虚拟机、Linux操作系统、Hadoop系统并测试实例程序。

4. 计算机集群结。讲解分布式文件系统的结构、分布式文件系统的设计需求、HDFS相关概念(块、数据节点、名称节点)、HDFS体系结构、HDFS存储原理,最后课堂现场在笔记本电脑上实现HDFS编程实践。

5. 分布式数据库HBase.主要讲解了HBase与传统关系数据库的对比分析、HBase访问接口、HBase数据模型、 HBase实现原理、HBase安装与简单编程实践

6. NoSQL数据库。主要讲解   NoSQL兴起的原因、NoSQL与关系数据库的比较NoSQL的四大类型、NoSQL的三大基石、从NoSQLNewSQL数据库、文档数据库MongoDB,并进行了MongoDB的安装和使用

7. 分布式并行处理框架MapReduce。讲解了MapReduce工作流程概述、MapReduce各个执行阶段、    Shuffle过程详解,并进行了MapReduce初级编程实践。

此次培训课程,内容充实,理论与实践兼顾。通过此次培训,基本掌握了大数据课程知识体系、授课方法、实验环境搭建、基础编程、大数据实训实验室建设、中国高校大数据课程公共服务平台资源使用指南等方面的内容,使自己快速建立了对大数据课程的整体性认识,为将来能够开出大数据以及云计算等新技术课程打下了坚实基础。

 

 

                           计算中心

                            李桂芝

                                                    2016年9月1日


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