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《Hadoop大数据技术》课程理论教学大纲
《Hadoop大数据技术》课程教学大纲一、课程基本情况课程代码：1041139083课程名称（中/英文）：Hadoop大数据技术/Hadoop Big Data Technology课程类别：专业必修课学分：3.5总学时：56理论学时：32实验/实践学时：24适用专业：数据科学与大数据技术适用对象：本科先修课程：JA V A程序设计、Linux基础教学环境：课堂、多媒体、实验机房二、课程简介《Hadoop大数据技术》课程是数据科学与大数据技术专业的专业必修课程。
《Hadoop大数据技术》主要学习当前广泛使用的大数据Hadoop平台及其主要组件的作用及使用。
通过学习Hadoop 平台框架，学会手动搭建Hadoop环境，掌握Hadoop平台上存储及计算的原理、结构、工作流程，掌握基础的MapReduce编程，掌握Hadoop生态圈常用组件的作用、结构、配置和工作流程，并具备大数据的动手及问题分析能力，使用掌握的知识应用到实际的项目实践中。
课程由理论及实践两部分组成，课程理论部分的内容以介绍Hadoop平台主要组件的作用、结构、工作流程为主，对Hadoop 平台组件的作用及其工作原理有比较深入的了解；课程同时为各组件设计有若干实验，使学生在学习理论知识的同时，提高实践动手能力，做到在Hadoop的大数据平台上进行大数据项目开发。
三、课程教学目标2.课程教学目标及其与毕业要求指标点、主要教学内容的对应关系四、教学内容（一）初识Hadoop大数据技术1.主要内容：掌握大数据的基本概念、大数据简史、大数据的类型和特征、大数据对于企业带来的挑战。
了解对于大数据问题，传统方法、Google的解决方案、Hadoop框架下的解决方案，重点了解Google的三篇论文。
掌握Hadoop核心构成、Hadoop生态系统的主要组件、Hadoop发行版本的差异及如何选择；了解Hadoop典型应用场景；了解本课程内容涉及到的Java语言基础；了解本课程实验涉及到的Linux基础。
《Hadoop大数据处理实战》教学课件 第六章(Hadoop大数据处理实战)
此外，由于Map任务的输入数据要求是键值对的形式，所以需要对输入分 片进行格式化，即将输入分片处理成<key1,value1>形式的数据，然后再传递给 Map任务。
MapReduce的Shuffle过程
MapReduce的工作流程
1．Map端的Shuffle过程
（1）map()函数的输出并不会立即写入磁盘，MapReduce会为每个Map任务分配一个环形内存缓冲区（buffer in memory），用于存储map()函数的输出。
（2）在将环形内存缓冲区中的数据写入磁盘之前，需要对数据进行分区、排序和合并（可选）操作。 ① 分区操作的主要目的是将数据均匀地分配给Reduce任务，以实现MapReduce的负载均衡，从而避免单个
MapReduce具有良好的可扩展性，这意味着当集群计算资源不足时，可以通过动态增加节点的方式 实现弹性计算。
3 （3）高容错性。
如果集群中的某计算节点出现故障，使得作业执行失败，MapReduce可自动将作业分配到可用 的计算节点上重新执行。
MapReduce概述
MapReduce也存在以下局限性：
01
MapReduce概述
MapReduce概述
MapReduce是Hadoop系统中最重要的计算引擎，它不仅直 接支持交互式应用、基于程序的应用，还是Hive等组件的基础。
MapReduce概述 6.1.1 分布式并行计算
1．分布式计算
使用Hadoop进行大数据处理的基本流程
使用Hadoop进行大数据处理的基本流程使用Hadoop进行大数据处理的基本流程：一、准备工作1. 安装Hadoop：根据操作系统的不同，选择对应版本的Hadoop，并按照官方文档进行安装。
2. 配置Hadoop集群：配置主节点和从节点，设置主节点的IP地址和端口号，将从节点加入到集群中。
3. 配置Hadoop环境变量：将Hadoop的bin目录添加到系统的环境变量中，方便在任何位置使用Hadoop命令。
二、数据准备1. 数据上传：将待处理的大数据文件上传到Hadoop集群的分布式文件系统(HDFS)中，可以使用Hadoop提供的命令行工具或者Hadoop客户端进行上传。
2. 数据分割：如果大数据文件过大，可以考虑对数据进行分割，使每个数据块的大小适合Hadoop的处理能力。
三、MapReduce编程1. Map阶段：a. 编写Map函数：根据具体需求，编写Map函数来处理输入数据文件，并输出键值对(key-value)。
b. 配置Map任务：设置Map的输入格式、Map类、Map输出的键值对类型等。
2. Reduce阶段：a. 编写Reduce函数：根据具体需求，编写Reduce函数来对Map输出的键值对进行处理，并输出结果。
b. 配置Reduce任务：设置Reduce的输入格式、Reduce类、Reduce输出的键值对类型等。
四、作业提交和执行1. 配置作业：a. 创建作业：使用Hadoop提供的工具或API，创建一个新的作业。
b. 设置输入和输出路径：指定作业的输入数据路径和输出数据路径。
2. 提交作业：将作业提交到Hadoop集群中进行执行。
3. 监控作业：通过Hadoop提供的命令行工具或者Web界面来监控作业的运行状态和进度。
五、结果获取1. 下载结果：当作业运行完成后，可以通过Hadoop的命令行工具或者Hadoop 客户端从HDFS中下载结果文件。
2. 结果整理：针对输出结果，可以进行进一步的处理和分析，以满足具体的需求。
《Hadoop大数据技术》课程实验教学大纲
《Hadoop大数据技术》实验教学大纲一、课程基本情况课程代码：1041139课程名称：Hadoop大数据技术/Hadoop Big Data Technology课程类别：专业必修课总学分：3.5总学时：56实验/实践学时：24适用专业：数据科学与大数据技术适用对象：本科先修课程：JA V A程序设计、Linux基础二、课程简介《Hadoop大数据技术》课程是数据科学与大数据技术专业的专业必修课程，是数据科学与大数据技术的交叉学科，具有极强的实践性和应用性。
《Hadoop大数据技术》实验课程是理论课的延伸，它的主要任务是使学生对Hadoop平台组件的作用及其工作原理有更深入的了解，提高实践动手能力，并为Hadoop大数据平台搭建、基本操作和大数据项目开发提供技能训练，是提高学生独立操作能力、分析问题和解决问题能力的一个重要环节。
三、实验项目及学时安排四、实验内容实验一Hadoop环境搭建实验实验目的：1.掌握Hadoop伪分布式模式环境搭建的方法；2.熟练掌握Linux命令（vi、tar、环境变量修改等）的使用。
实验设备：1.操作系统：Ubuntu16.042.Hadoop版本：2.7.3或以上版本实验主要内容及步骤：1.实验内容在Ubuntu系统下进行Hadoop伪分布式模式环境搭建。
2.实验步骤（1）根据内容要求完成Hadoop伪分布式模式环境搭建的逻辑设计。
（2）根据设计要求，完成实验准备工作：关闭防火墙、安装JDK、配置SSH免密登录、Hadoop 安装包获取与解压。
（3）根据实验要求，修改Hadoop配置文件，格式化NAMENODE。
（4）启动/停止Hadoop，完成实验测试，验证设计的合理性。
（5）撰写实验报告，整理实验数据，记录完备的实验过程和实验结果。
实验二（1）Shell命令访问HDFS实验实验目的：1.理解HDFS在Hadoop体系结构中的角色；2.熟练使用常用的Shell命令访问HDFS。
《Hadoop大数据技术与应用》教学大纲
《Hadoop大数据技术与应用》课程教学大纲
【课程名称】HadoOP大数据技术与应用
【课程类型】专业必修课
【授课对象】大数据技术与应用、云计算技术与应用专业、人工智能技术专业高职，二年级学生【学时学分】周学时4,64学时，6学分
【课程概况】
《Hadoop大数据技术与应用》课程是大数据技术与应用、云计算技术与应用专业必修课，是计算机基础理论与应用实践相结合的课程，也是大数据专业的高核心课程，它担负着系统、全面地理解大数据，提高大数据应用技能的重任。
本课程的先修课为《大数据技术概论》、《编程基础》、《1inux操作系统》、《数据库设计与实现》等课程，要求学生掌握HadOOP生态系统的框架组件，操作方法。
［课程目标］
通过本课程的学习，让学生接触并了解HadOOP生态系统各组件的原理和使用方法，使学生具有Had。
P相关技术，具备大数据开发的基本技能，并具有较强的分析问题和解决问题的能力，为将来从事大数据相关领域的工作打下坚实的基础。
【课程内容及学时分布】
【使用教材及教学参考书】
使用教材：《Hadoop生态系统及开发》，邓永生、刘铭皓等主编，西安电子
科技大学出版社,2023年
大纲执笔人：
大纲审定人：
年月日。
《Hadoop大数据开发实战》教学教案(全)
《Hadoop大数据开发实战》教学教案（第一部分）一、教学目标1. 理解Hadoop的基本概念和架构2. 掌握Hadoop的安装和配置3. 掌握Hadoop的核心组件及其作用4. 能够搭建简单的Hadoop集群并进行基本的操作二、教学内容1. Hadoop简介1.1 Hadoop的定义1.2 Hadoop的发展历程1.3 Hadoop的应用场景2. Hadoop架构2.1 Hadoop的组成部分2.2 Hadoop的分布式文件系统HDFS2.3 Hadoop的计算框架MapReduce3. Hadoop的安装和配置3.1 Hadoop的版本选择3.2 Hadoop的安装步骤3.3 Hadoop的配置文件解读4. Hadoop的核心组件4.1 NameNode和DataNode4.2 JobTracker和TaskTracker4.3 HDFS和MapReduce的运行原理三、教学方法1. 讲授法：讲解Hadoop的基本概念、架构和组件2. 实践法：引导学生动手实践，安装和配置Hadoop，了解其运行原理3. 讨论法：鼓励学生提问、发表观点，共同探讨Hadoop的应用场景和优缺点四、教学准备1. 教师准备：熟悉Hadoop的安装和配置，了解其运行原理2. 学生准备：具备一定的Linux操作基础，了解Java编程五、教学评价1. 课堂参与度：学生提问、回答问题的积极性2. 实践操作：学生动手实践的能力，如能够独立完成Hadoop的安装和配置3. 课后作业：学生完成课后练习的情况，如编写简单的MapReduce程序4. 综合评价：结合学生的课堂表现、实践操作和课后作业，综合评价学生的学习效果《Hadoop大数据开发实战》教学教案（第二部分）六、教学目标1. 掌握Hadoop生态系统中的常用组件2. 理解Hadoop数据存储和处理的高级特性3. 学会使用Hadoop进行大数据处理和分析4. 能够运用Hadoop解决实际的大数据问题七、教学内容1. Hadoop生态系统组件7.1 YARN的概念和架构7.2 HBase的概念和架构7.3 Hive的概念和架构7.4 Sqoop的概念和架构7.5 Flink的概念和架构（可选）2. Hadoop高级特性8.1 HDFS的高可用性8.2 HDFS的存储策略8.3 MapReduce的高级特性8.4 YARN的资源管理3. 大数据处理和分析9.1 Hadoop在数据处理中的应用案例9.2 Hadoop在数据分析中的应用案例9.3 Hadoop在机器学习中的应用案例4. Hadoop解决实际问题10.1 Hadoop在日志分析中的应用10.2 Hadoop在网络爬虫中的应用10.3 Hadoop在图像处理中的应用八、教学方法1. 讲授法：讲解Hadoop生态系统组件的原理和应用2. 实践法：引导学生动手实践，使用Hadoop进行数据处理和分析3. 案例教学法：分析实际应用案例，让学生了解Hadoop在不同领域的应用九、教学准备1. 教师准备：熟悉Hadoop生态系统组件的原理和应用，具备实际操作经验2. 学生准备：掌握Hadoop的基本操作，了解Hadoop的核心组件十、教学评价1. 课堂参与度：学生提问、回答问题的积极性2. 实践操作：学生动手实践的能力，如能够独立完成数据处理和分析任务3. 案例分析：学生分析实际应用案例的能力，如能够理解Hadoop在不同领域的应用4. 课后作业：学生完成课后练习的情况，如编写复杂的MapReduce程序或使用Hadoop生态系统组件进行数据处理5. 综合评价：结合学生的课堂表现、实践操作、案例分析和课后作业，综合评价学生的学习效果重点和难点解析一、Hadoop的基本概念和架构二、Hadoop的安装和配置三、Hadoop的核心组件四、Hadoop生态系统组件五、Hadoop数据存储和处理的高级特性六、大数据处理和分析七、Hadoop解决实际问题本教案涵盖了Hadoop的基本概念、安装配置、核心组件、生态系统组件、数据存储和处理的高级特性，以及大数据处理和分析的实际应用。
最全大数据Hadoop基础教程下载
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在这个大数据时代，网络充斥了我们生活的每一个角落，所以我们更应该紧跟时代的步伐，了解大数据，了解Hadoop是什么？有哪些基础课程？下面由千锋教育为您带来详细地讲解：
Hadoop是什么？
Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。
用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。
充分利用集群的威力进行高速运算和存储。
Hadoop实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System)，简称HDFS。
HDFS有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的硬件上;而且它提供高吞吐量来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集的应用程序。
HDFS放宽了POSIX的要求，可以以流的形式访问文件系统中的数据。
而Hadoop的框架最核心的设计就是:HDFS和MapReduce。
HDFS为海量的数据提供了存储，则MapReduce为海量的数据提供了计算。
千锋教育的Hadoop基础课程有哪些？
(1)Hadoop起源与安装
(2)MapReduce快速入门
(3)Hadoop分布式文件系统
(4)Hadoop文件I/O详解
(5)MapReduce工作原理
(6)MapReduce编程开发
(7)Hive数据仓库工具
(8)开源数据库HBase
(9)Sqoop与Oozie
千锋教育为您准备的课程福利大餐，做好准备迎接了吗？这里有精心编制的课程，有引领时代的精英教师，坐等为每一位学员量身定做，欢迎来访！。
Hadoop平台搭建与应用(第2版)(微课版)项目1 认识大数据
Hadoop平台搭建与应用教案靠、高性能、分布式和面向列的动态模式数据库。
⑤ ZooKeeper（分布式协作服务）：其用于解决分布式环境下的数据管理问题，主要是统一命名、同步状态、管理集群、同步配置等。
⑥ Sqoop（数据同步工具）：Sqoop是SQL-to-Hadoop的缩写，主要用于在传统数据库和Hadoop之间传输数据。
⑦ Pig（基于Hadoop的数据流系统）：Pig的设计动机是提供一种基于MapReduce 的Ad-Hoc（计算在query时发生）数据分析工具。
⑧ Flume（日志收集工具）：Flume是Cloudera开源的日志收集系统，具有分布式、高可靠、高容错、易于定制和扩展的特点。
⑨ Oozie（作业流调度系统）：Oozie是一个基于工作流引擎的服务器，可以运行Hadoop的MapReduce和Pig任务。
⑩ Spark（大数据处理通用引擎）：Spark提供了分布式的内存抽象，其最大的特点就是快，是Hadoop MapReduce处理速度的100倍。
YARN（另一种资源协调者）：YARN是一种新的Hadoop资源管理器，它是一个通用资源管理系统，可为上层应用提供统一的资源管理和调度，它的引入为集群在利用率、资源统一管理和数据共享等方面带来了巨大好处。
Kafka（高吞吐量的分布式发布订阅消息系统）：Kafka可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据。
任务1.1 认知大数据，完成系统环境搭建（1）安装CentOS系统（确保CentOS系统版本在7及以上，以便配合后续Docker 安装）。
①在VMware中设置CentOS 7镜像，进入后选择第一项安装CentOS 7，如图1-8所示。
②在新打开页面中设置时间(DATE&TIME)，分配磁盘(INSTALLATION DESTINATION)和网络设置(NETWORK&HOST NAME)等，如图1-9所示。
③单击“INSTALLATION DESTINATION”链接，在打开的界面中选择“I will configure partitioning”选项，然后单击“Done”按钮，跳转到分配磁盘页面即可进行磁盘分配，如图1-10所示。
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Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。
Hadoop 以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理。
Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。
Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。
Hadoop 还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据。
此外，Hadoop 依赖于社区服务，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。
Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。
用户可以轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。
它主要有以下几个优点：
1、高可靠性。
Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。
2、高扩展性。
Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的，这些集簇可以方
便地扩展到数以千计的节点中。
3、高效性。
Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动态平衡，因此处理
速度非常快。
4、高容错性。
Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务重新分配。
5、低成本。
与一体机、商用数据仓库以及QlikView、Yonghong Z-Suite等数据集市相比，
hadoop是开源的，项目的软件成本因此会大大降低。
6、Hadoop带有用Java语言编写的框架，因此运行在 Linux 生产平台上是非常理想的。
7、Hadoop 上的应用程序也可以使用其他语言编写，比如 C++。
hadoop大数据处理的意义
Hadoop得以在大数据处理应用中广泛应用得益于其自身在数据提取、变形和加载(ETL)方面上的天然优势。
Hadoop的分布式架构，将大数据处理引擎尽可能的靠近存储，对例如像ETL这样的批处理操作相对合适，因为类似这样操作的批处理结果可以直接走向存储。
Hadoop的MapReduce功能实现了将单个任务打碎，并将碎片任务(Map)发送到多个节点上，之后再以单个数据集的形式加载(Reduce)到数据仓库里。
课程目录：
01_尚学堂_肖斌_hadoop_hdfs1分布式文件系统01 02_尚学堂_肖斌_hadoop_hdfs1分布式文件系统02 03_尚学堂_肖斌_hadoop_hdfs1分布式文件系统03 04_尚学堂_肖斌_hadoop_hdfs1分布式文件系统04 05_尚学堂_肖斌_hadoop_hdfs1分布式文件系统05 06_尚学堂_肖斌_hadoop_hdfs1分布式文件系统06 07_尚学堂_肖斌_hadoop_hdfs1分布式文件系统07 08_尚学堂_肖斌_hadoop_hdfs1分布式文件系统08_io 09_尚学堂_肖斌_hadoop_hdfs1分布式文件系统09_io 10_尚学堂_肖斌_hadoop_hdfs1分布式文件系统10 11_尚学堂_肖斌_hadoop_hdfs1分布式文件系统11 12_尚学堂_肖斌_hadoop_hdfs1分布式文件系统12 13_尚学堂_肖斌_hadoop_hdfs1分布式文件系统13
14_尚学堂_肖斌_mr分布式计算框架_理论1 15_尚学堂_肖斌_mr分布式计算框架_理论2 16_尚学堂_肖斌_mr分布式计算框架_理论3 17_尚学堂_肖斌_mr分布式计算框架_理论4 18_尚学堂_肖斌_mr分布式计算框架_理论5 19_尚学堂_肖斌_mr分布式计算框架_理论6 20_尚学堂_肖斌_mr分布式计算框架_install01 21_尚学堂_肖斌_mr分布式计算框架_install02 22_尚学堂_肖斌_mr分布式计算框架_wc01
23_尚学堂_肖斌_mr分布式计算框架_wc02
24_尚学堂_肖斌_mr分布式计算框架_wc03
25_尚学堂_肖斌_mr分布式计算框架_wc04
26_尚学堂_肖斌_mr_qq推荐好友01
27_尚学堂_肖斌_mr_qq推荐好友02
28_尚学堂_肖斌_mr_精准广告推送01
29_尚学堂_肖斌_mr_精准广告推送02
30_尚学堂_肖斌_mr_精准广告推送03
31_尚学堂_肖斌_mr_精准广告推送04
32_尚学堂_肖斌_hadoop2.x_介绍01
33_尚学堂_肖斌_hadoop2.x_介绍02
34_尚学堂_肖斌_hadoop2.x_ha介绍01
35_尚学堂_肖斌_hadoop2.x_ha介绍02
36_尚学堂_肖斌_hadoop2.x_ha介绍03
37_尚学堂_肖斌_hadoop2.x_ha介绍04
38_尚学堂_肖斌_hadoop_hadoop2.5.2的安装部署01
39_尚学堂_肖斌_hadoop_hadoop2.5.2的安装部署02
40_尚学堂_肖斌_hadoop_hadoop2.5.2的安装部署03
41_尚学堂_肖斌_hadoop_hadoop2.5.2的安装部署04
42_尚学堂_肖斌_hadoop_hadoop2.5.2的安装部署05
43_尚学堂_肖斌_hadoop_hadoop2.5.2的安装部署06
44_尚学堂_肖斌_hadoop2.x_温度排序，分区，分组，自定义封装类01 45_尚学堂_肖斌_hadoop2.x_温度排序，分区，分组，自定义封装类02 46_尚学堂_肖斌_hadoop2.x_温度排序，分区，分组，自定义封装类03 47_尚学堂_肖斌_hadoop2.x_温度排序，分区，分组，自定义封装类04 48_尚学堂_肖斌_hadoop2.x_温度排序，分区，分组，自定义封装类05 49_尚学堂_肖斌_hadoop2.x_温度排序，分区，分组，自定义封装类06 50_尚学堂_肖斌_hadoop2.x_广告推送用户轨迹01
51_尚学堂_肖斌_hadoop2.x_广告推送用户轨迹02
52_尚学堂_肖斌_hadoop2.x_广告推送用户轨迹03
53_尚学堂_肖斌_hadoop2.x_广告推送用户轨迹04
54_尚学堂_肖斌_hadoop2.x_广告推送用户轨迹05
55_尚学堂_肖斌_hadoop2.x_广告推送用户轨迹06
56_尚学堂_肖斌_hive_介绍和安装01
57_尚学堂_肖斌_hive_介绍和安装02
58_尚学堂_肖斌_hive_介绍和安装03
59_尚学堂_肖斌_hive_介绍和安装04
60_尚学堂_肖斌_hive_ddl数据定义语言01
61_尚学堂_肖斌_hive_ddl数据定义语言02
62_尚学堂_肖斌_hive_ddl数据定义语言03
63_尚学堂_肖斌_hive_ddl数据定义语言04
64_尚学堂_肖斌_hive_dml数据操作语言_select01 65_尚学堂_肖斌_hive_dml数据操作语言_select02 66_尚学堂_肖斌_hive_dml数据操作语言_select03 67_尚学堂_肖斌_hive_dml数据操作语言_select04 68_尚学堂_肖斌_hive_server2服务器01
69_尚学堂_肖斌_hive_server2服务器02
70_尚学堂_肖斌_hive_server2服务器03
71_尚学堂_肖斌_hive_server2服务器04
72_尚学堂_肖斌_hadoop_轨迹分析01
73_尚学堂_肖斌_hadoop_轨迹分析02
74_尚学堂_肖斌_hadoop_轨迹分析03
75_尚学堂_肖斌_hadoop_轨迹分析04
76尚学堂_肖斌_mr分布式计算框架_理论01
77尚学堂_肖斌_mr分布式计算框架_理论02
【最新hadoop学习资源请到尚学堂】【专业JA V A培训机构,真正零首付入学】。