分布式系统导论教学大纲
《分布式计算技术》教学大纲
《分布式计算技术》教学大纲《分布式计算技术》教学大纲课程编号：编写人：阳小华开课学期：2开课单位：计算机科学与技术学院课程中文名称分布式计算技术课程英文名称Distributed Computing T echnology 主讲教师：阳小华总学时：36 其中：理论 24 时实验： 12 时学分：2课程性质：非学位课考核方式：考查先修课程：《程序设计》、《数据结构》、《操作系统》、《计算机网络》一、课程教学目的（说明本课程与专业培养目标、研究方向、培养要求）与要求（限300字）：分布式计算是近年来日趋重要的一种新的计算方式，是基于因特网的应用和服务的技术基础。
在Web和其它基于因特网的系统空前重要的今天，分布式计算是计算机应用及其相关专业学生必须掌握的核心技术。
本课程旨在传授分布式系统的设计原理和实践知识，要求学生掌握分布式系统的基础知识，了解中间件的基本概念和技术，了解基本的分布式算法，能够评价已有的系统，并具备设计、开发分布式应用系统的能力。
二、课程内容简介（限200字）：分布式系统特征、实例与面临的挑战；体系结构模型与基础模型；网络和网络互联；进程间通信、外部数据表示和编码、客户－服务器通信、组通信；分布式对象间的通信、远程过程调用、事件和通知；操作系统支持；分布式文件系统；命名服务和域名系统、目录服务和发现服务；时钟、事件和进程状态、同步物理时钟、逻辑时间和逻辑时钟、全局状态三、教学进度章节内容授课或实验授课或实验教师学时安排（一）Characterization of Distributed Systems授课阳小华（2学时）（二）System Models授课阳小华（4学时）（三）Networking and Internetworking授课阳小华（1学时）（四）Interprocess Communication授课阳小华（4学时）（五）Distributed Objectsand Remote Invocation授课阳小华（6学时）（六）Operating System Support授课阳小华（1学时）（七）Distributed File Systems授课阳小华（1学时）（八）Name Services授课阳小华（1学时）（九）Time and Global State授课阳小华（4学时）实验一开发环境的安装与整合实验阳小华、罗江琴（2学时）实验二RMI程序编制与调试实验阳小华、罗江琴（2学时）实验三IP组播：组通信的实现实验阳小华、罗江琴（2学时）实验四 Jini分布式事件规范：共享白板应用或者MSN Messager java模拟客户端程序的编制实验阳小华、罗江琴（6学时）四、所用教材（正式出版教材要求注明教材名称、作者姓名、出版社、出版时间）及主要参考书：[1] George Coulouris 等，分布式系统概念与设计（英文版，第三版），机械工业出版社，2004.1[2] 王柏等，《分布计算环境》，北京邮电大学出版社，北京，2000。
《分布式计算机系统》课程大纲.
《分布式计算机系统》课程大纲
课程名称（中文）：分布式计算机系统
课程名称（英文）：Distributed Operating Systems
课程编码：Y0703033C
开课单位：电气信息学院
授课对象：硕士研究生
任课教师：贺鹏
学时：32 学分：2 学期：2
考核方式：撰写论文
先修课程：操作系统，计算机网络
课程简介：
一、教学目的与基本要求：
本课程是硕士研究生的学位课程，要求研究生对分布式计算机系统的工作原理和实现途径有较完整的了解，理解并掌握分布式系统中通信、同步、进程、线程、处理机、文件系统和存储器共享中的各种关键技术和算法，对当前的最新技术有一定了解。
二、课程内容与学时分配
1、课程主要内容：
1)分布式系统概论
2)分布式系统的通信
3)同步与互斥
4)进程和处理机
5)任务分配与负荷均衡
6)文件系统
7)共享存储器
8)DEC分布式操作系统实例分析
2、课程具体安排：（按教学章节编写，重点章节下划线）
三、教材及主要参考文献（顺序为：文献名，作者，出版时间，出版单位）：教材：
分布式系统:原理与范例. (美)Andrew S. Tanenbaum编著. 2002. 清华大学出版社参考书：
１、分布式系统设计. (美) Jie Wu著. 2001. 机械工业出版社
２、分布式操作系统. (美)Doreen L.Galli著. 2002. 人民邮电出版社
３、分布式多处理机控制系统. 袁赣南,李金编著. 1998. 哈尔滨工业大学出版社４、分布式并行处理技术导论. 彭德纯著. 1996. 武汉大学出版社
撰写人：贺鹏
学位分委员会签字：
学院主管研究生教学院长签字：。
《分布式计算系统》课程教学大纲
《分布式计算系统》课程教学大纲课程编号：081351362课程名称：分布式计算系统英文名称：Distributed Computing System课程类型：专业课课程要求：选修学时/学分：48/3（讲课学时：24 实验学时：24）适用专业：软件工程一、课程性质与任务“分布式计算系统”是大数据科学与技术方向的专业选修课。
课程以主流的分布式计算系统Hadoop为背景，讲授Hadoop集群安装与配置，分布式文件的存储与管理，作业调度，Hadoop开发，MapReduce编程模型与程序设计。
对培养学生理解分布式计算系统在大数据科学与应用中的作用，基于分布式计算系统解决工程问题具有重要作用。
课程的任务是使学生能够熟练掌握分布式系统的基本概念、体系结构、分布式系统设计原理与方法，能够基于分布式系统解决大数据领域复杂工程问题，具备Hadoop的开发能力，能够分析、设计、实现满足特定需求的分布式系统。
二、课程与其他课程的联系先修课程：Java语言程序设计、Linux操作系统。
后继课程：分布式计算系统开发实践、大数据综合实践。
先修课程Linux操作系统是分布式计算的基础平台，Java语言是分布式系统的重要开发工具，先修课程是本课程学习的基础；分布式计算系统的原理在后续课程起重要的支撑作用。
三、课程教学目标1．了解分布式系统的定义、分类和主要特征，分布式系统与计算机网络的区别，了解主流的分布式系统开发平台Hadoop及其生态环境，掌握Hadoop的核心技术，具备解决大数据领域复杂工程问题的基本知识和能力。
（支撑毕业能力要求1）2．能够安装和配置Hadoop环境；理解HDFS的数据存储原理，掌握基于Java的HDFS文件操作；理解MapReduce编程模型、配置和优化方法，掌握MapReduce的基本开发方法，具备Hadoop的开发能力，能够分析、设计、实现满足特定需求的分布式系统，增强学生的创新意识。
（支撑毕业能力要求2、3）3. 结合实际应用设置实验项目，按照软件工程的要求进行项目的分析、设计、开发和测试，培养学生的分布式系统的工程实践能力。
《分布式计算架构与应用》课程教学大纲
《分布式计算架构与应用》课程教学大纲分布式计算架构与应用课程教学大纲课程信息- 课程名称：分布式计算架构与应用- 课程代码：DCA001- 学分：3- 先修课程：计算机原理、操作系统、数据结构与算法- 授课语言：中文- 授课方式：课堂讲授、实践操作与练课程教学目标本课程旨在使学生掌握分布式计算架构的基本概念、原理以及应用实践，并具备分布式计算系统的设计与实现能力。
通过本课程的研究，学生将能够：1. 理解分布式计算的定义、特点以及发展趋势。
2. 掌握分布式计算的基本架构和模型，包括集中式、对等式和混合式架构。
3. 熟悉分布式计算的常见技术，如远程过程调用（RPC）、消息队列（Message Queue）、分布式文件系统等。
4. 理解分布式计算的挑战与解决方案，如网络延迟、数据一致性、故障容错等。
5. 能够分析和设计分布式计算系统，包括系统架构、通信模型、数据存储与处理等方面。
6. 具备分布式计算系统的实现与应用能力，并能够参与实际项目的开发与调试。
课程内容与安排第1周：分布式计算导论- 分布式计算的定义、基本概念与特点- 分布式计算的发展历程与应用领域- 分布式计算的优势与挑战第2周：分布式计算架构与模型- 集中式架构、对等式架构和混合式架构- 分布式计算模型：Client/Server、Master/Slave、Peer-to-Peer 等第3周：远程过程调用（RPC）- 远程过程调用的基本原理与实现- 常见的RPC框架：gRPC、Apache Thrift等- 实验：使用RPC实现简单的分布式计算任务第4周：消息队列（Message Queue）- 消息队列的概念与应用场景- 基于消息队列的分布式计算模式- 开源消息队列系统的使用：RabbitMQ、Apache Kafka等第5周：分布式文件系统- 分布式文件系统的基本概念与架构- 常见的分布式文件系统：Hadoop HDFS、Ceph等- 实验：构建分布式文件系统集群并进行文件读写操作第6周：数据一致性与分布式事务- 数据一致性的概念与分类- 分布式事务的基本原理与实现方式- CAP定理与ACID特性的权衡第7周：故障容错与负载均衡- 分布式系统中的故障类型与处理策略- 负载均衡的原理与算法- 实验：使用负载均衡算法优化分布式计算任务的执行效率第8周：分布式计算的安全与隐私- 分布式计算中的安全问题与威胁- 隐私保护与数据加密在分布式计算中的应用- 实验：设计安全的分布式计算系统并进行数据保护实践课程评估方式- 平时作业：30%- 期中考试：20%- 期末项目：30%- 课堂参与度：20%参考教材- 《分布式系统原理与范型》（马润聪等著）- 《分布式计算系统》（姜承尧等著）- 《分布式系统：原理与范型》（袁春风等著）以上为本课程《分布式计算架构与应用》的教学大纲，请同学们按照教学进度进行学习和实践，祝您学有所获！。
分布式系统重点教学提纲
1．分布式系统是若干独立的计算机的集合，而对用户来说就像单个相关的系统。
2．分布式系统的目标：可访问性，透明性，开放性，可扩展性。
3．集群计算系统和网格计算系统的概念和区别：集群系统中底层的硬件机器是相似的，上面运行的操作系统也是相同的，通过高速的局域网连接。
网格系统是一些计算机系统的联邦，每个系统属于不同的管理域，它的硬件，软件和网络拓扑结构也不同。
4．从逻辑层次说明分布式系统的类型，各自的特点是什么？集中式和非集中式集中式即传统的客户服务器模式。
服务器实现软件组件的大部分功能，而客户端可以用简单的通讯访问服务器。
非集中式结构中每个机器的作用的平等的。
混合模式5．客户服务器模式分为那几层，结合图2.4，说明这三层结构。
举例说明为什么出现这三层，好处是什么?分为用户接口层，处理层，数据层。
用户接口层含有和用户直接交互有关的程序，通常在客户端实现，从起初的字符界面到现在的图形化界面，这个接口层越来越复杂。
处理层位于用户接口层和数据层之间，通常包含应用程序的核心功能，它通常不是通用的，不同的系统的处理层不同。
数据层包含应用程序对实际数据的操作。
它要保证数据的完整性和实时性，通常用数据库来实现。
现在常用的数据库是关系数据库和关系-对象数据库。
例如互联网搜索引擎的实现。
它含有用户界面，用户可以输入搜索的关键字，然后得到一个网站页面的列表，这是用户接口层。
后台是一个巨大的网页页面的数据库，可以采用预取和索引技术，这是数据层。
而中间的处理层是核心，它接受客户的搜索请求，把请求转变为一条或多条数据库查询语言，然后把查询结果按照某种算法排序，并且形成html页面，发送给客户端。
这样分层的好处是实现了分布式的透明性。
客户不需要了解中间复杂的计算，他要做的只是输入关键字，然后就等待查询结果。
数据层也是标准的数据库，不需要考虑如何处理查询结果。
6．什么是瘦客户端，什么是胖客户端？它们各自的好处是什么？瘦客户端是处理层和数据层的大部分是放在服务器一端。
《分布式计算》教学大纲
《分布式计算》教学大纲一、课程的性质、目的与任务并行与分布式计算是当今计算机科学与技术最为活跃的领域之一，以网络为基础的分布式计算是成本低，应用范围广，具有广阔发展前景的一个重要方向，而分布式算法是深入开展分布式计算的核心基础。
《分布式计算》是计算机科学与技术专业和软件工程专业本科生的专业选修课程。
本课程的教学任务和目标是针对以计算机网络为背景的大规模信息处理与计算机应用问题，介绍分布式计算中最基本的分布式算法设计的理论基础、核心思想、基本概念、基本原理、基本方法、基本技术以及一些重要的基础算法，帮助学生掌握分布式算法领域最基本的知识，使他们能够运用这些知识解决分布式计算领域内一些简单问题的分布式算法设计问题，能够对分布式算法的正确性和复杂性进行分析。
通过本课程的学习，要求学生达到:1．通过规范地完成若干“分布式算法设计基础”课程的实验，进一步巩固所学的相关书本知识，在知识、能力、素质上得到进一步的提高；2．有能力阅读分布式计算领域的一些科技文献，独立开展一些分布式算法设计、分析与应用方面的工作，为未来从事分布式计算领域的工作奠定必要的分布式算法设计基础。
二、课程教学基本内容与要求第一章导论：分布式系统（一）基本教学内容1.1 分布式系统的定义1.2 体系结构和语言1.3 分布式算法（二）基本要求教学目的：掌握计算机分布式系统的基本概念、理解计算机体系结构和语言，了解分布式算法。
教学重点：重点讲解分布式系统的定义、体系结构。
教学难点：分布式算法。
第二章模型（一）基本教学内容2.1 转移系统和算法2.2 转移系统性质的证明2.3 事件的因果序和逻辑时钟2.4 附加假设，复杂度（二）基本要求教学目的：掌握模型的基本概念、转移系统性质，理解事件的因果序和逻辑时钟，了解附加假设，复杂度。
教学重点：转移系统和算法、事件的因果序和逻辑时钟。
教学难点：转移系统性质的证明。
第三章通信协议（一）基本教学内容3.1 平衡滑动窗口协议3.2 基于计时器的协议（二）基本要求教学目的：理解平衡滑动窗口协议，了解基于计时器的协议机制。
hadoop教学大纲
hadoop教学大纲Hadoop教学大纲Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于处理大规模数据集的存储和分析。
它提供了一种可靠性和可扩展性的解决方案，使得处理海量数据变得更加容易和高效。
在当今数据驱动的世界中，了解和掌握Hadoop技术已经成为许多IT专业人士的必备技能。
因此，设计一份全面而有深度的Hadoop教学大纲至关重要。
第一部分：Hadoop基础在这一部分，我们将介绍Hadoop的基本概念和架构。
我们将深入了解Hadoop的核心组件，包括Hadoop分布式文件系统（HDFS）和Hadoop分布式计算框架（MapReduce）。
我们将学习如何安装和配置Hadoop集群，并了解Hadoop的工作原理和数据处理流程。
第二部分：Hadoop生态系统Hadoop作为一个生态系统，还包括许多与之相关的工具和技术。
在这一部分，我们将介绍一些常用的Hadoop生态系统组件，如Hive、Pig、HBase和Sqoop 等。
我们将学习如何使用这些工具来进行数据存储、数据处理和数据分析。
此外，我们还将介绍一些其他与Hadoop集成的技术，如Apache Spark和Apache Kafka等。
第三部分：Hadoop应用开发在这一部分，我们将学习如何使用Hadoop进行应用开发。
我们将介绍Hadoop的编程模型和API，如Hadoop Streaming、Hadoop Pipes和Hadoop Java API等。
我们将学习如何编写MapReduce程序来处理大规模数据，并了解如何优化和调试这些程序。
此外，我们还将介绍一些Hadoop应用开发的最佳实践和常见问题的解决方案。
第四部分：Hadoop集群管理和性能调优在这一部分，我们将学习如何管理和维护Hadoop集群，并进行性能调优。
我们将介绍一些常用的Hadoop集群管理工具，如Apache Ambari和Cloudera Manager等。
我们将学习如何监控和调整Hadoop集群的性能，并了解如何解决常见的性能问题。
《分布式计算技术》教学大纲
《分布式计算技术》教学大纲分布式计算技术教学大纲一、课程介绍1.课程名称：分布式计算技术2.课程学时：36学时（理论课程24学时，实践课程12学时）3.先修课程：计算机网络，操作系统4.课程性质：专业必修课二、课程目标本课程旨在使学生理解分布式计算的基本概念和设计原则，掌握分布式计算系统的实现、调度和性能优化等技术。
通过课程的学习，学生将具备分布式系统设计与实现的能力，为他们未来从事分布式系统开发和管理工作打下基础。
三、教学内容与教学进度1.理论课程（24学时）1.1分布式计算概述（2学时）-分布式计算的定义与特点-分布式计算的重要性和应用领域1.2分布式计算模型（4学时）-客户-服务器模型-对等网络模型-云计算模型1.3分布式系统通信与协议（4学时）-网络通信协议-远程过程调用（RPC）机制-消息队列和发布-订阅模式1.4分布式计算系统设计与实现（6学时）-分布式系统体系结构-数据一致性和数据复制策略-任务调度算法与负载均衡1.5分布式文件系统（4学时）-分布式文件系统的概念与特点-分布式文件系统的设计和实现1.6分布式数据库系统（4学时）-分布式数据库系统的概念与架构-数据分片和数据冗余策略-分布式事务管理2.实践课程（12学时）2.1分布式计算框架的实践（6学时）- Hadoop框架介绍与部署- MapReduce编程模型- Hadoop集群的搭建与管理2.2分布式数据库系统的实践（6学时）-MySQL集群的搭建与配置-分布式数据库事务管理-数据库性能优化与测试四、教学方法1.理论课程：采用讲授、案例分析和讨论相结合的教学方法，鼓励学生参与课堂讨论和提问，激发学生的思考和主动学习。
2.实践课程：组织学生进行实践操作，通过实践课程加深对理论知识的理解和应用能力的培养。
五、考核方式1.平时成绩：包括课堂表现、作业完成情况、小组讨论等（占比30%）。
2.期末考试：对学生对整个课程知识的掌握情况进行测试（占比70%）。
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以下的教学大纲是一个完整的教学内容，包括分布式概念与系统的大部分所需要了解的基础知识。
在每次授课的过程中，将选择其中原理性的部分作为重点授课内容，对于实例内容则可以根据当前研究的发展，学生的兴趣，以及课程的侧重点不同进行选择。
第1章：分布式系统概述
第2章：分布式编程基本模型与方法
2.1 实现远程过程调用
2.2 多线程编程
2.3 远程对象
2.4 无同步大规模分布式编程方法MapReduce和Dryad
第3章：分布式环境下的一致性协议
3.1 顺序一致性Sequential Consistency
3.2 放松的一致性Relaxed Consistency
3.3 分布式环境下的时钟与一致性之间的关系timestamps and version vectors
3.4 最终一致性
第4章：分布式环境的容错方法
4.1 分布式环境下的出错类型
4.2 故障恢复与日志
4.3 两阶段提交two-phase commit
4.4 Paxos以及副本状态机replicated state machine
第5章：分布式环境安全问题概述
5.1 安全协议概述
5.2 非可信服务
5.3 拜占庭将军问题
第6章：对等计算系统
6.1 数据查找
6.2 内容发布网络(CDN)
第7章：实际的分布式系统
7.1 分布式文件系统
7.2 匿名路由
7.3 分布式环境下的锁服务，Chubby。