《Hadoop大数据平台构建与应用教程》课程标准（教师指南）（64课时）

《Hadoop大数据技术》课程标准课程代码：适用专业：大数据技术适用层次：三年制高职执笔人：丁永波审核人：编写时间：2025年11月大数据技术教研室目录690一、课程信息 表4课程结构及课程内容学习单元工作任务知识要求能力要求素质要求教学方式/安排理论学时实践学时总学时项目一大数据技术概述与环境准备3361.1大数据技术概述理解大数据概念、特性及Hadoop生态系统能阐述Hadoop核心组件及其关系培养对新技术的兴趣与宏观视野讲授法、案例法2021.2虚拟机与Linux环境配置掌握虚拟机网络配置、Linux基本命令能独立完成虚拟机安装与Linux系统基础配置培养严谨的系统操作习惯演示法、任务驱动法0.51.521.3JDK、SSH等基础环境安装理解JDK、SSH在分布式环境中的作用能熟练完成JDK安装与SSH免密登录配置培养平台安装动手能力演示法、任务驱动法0.51.52项目二Hadoop集群搭建48122.1Hadoop本地模式搭建了解Hadoop三种运行模式能成功运行Hadoop本地模式培养初步的验证能力任务驱动法0.51.522.2-2.3Hadoop伪分布式集群搭建熟悉Hadoop伪分布式架构与配置文件能独立完成伪分布式集群的搭建与验证培养分析配置文件的能力讲授法、任务驱动法1342.4-2.5Hadoop完全分布式集群搭建掌握完全分布式集群的规划与搭建流程能协作完成多节点集群的部署、启动与测试培养团队协作与分布式系统思维演示法、任务驱动法1.52.542.6Hadoop高可用（HA）集群搭建理解HDFS高可用与YARN高可用原理能够基于ZooKeeper搭建Hadoop高可用集群培养生产环境架构思维与容错意识讲授法、任务驱动法132项目三HDFS分布式文件系统操作2683.1HDFS简介与架构深入理解HDFS体系架构、读写流程能阐述HDFS工作原理及各组件职责培养分布式系统架构思维讲授法、图示法1.50.523.2HDFSShell命令行操作熟悉HDFSShell常用命令能使用Shell命令高效管理HDFS文件培养命令行操作能力任务驱动法0223.3HDFSJavaAPI操作熟悉HDFSJavaAPI核心类能使用JavaAPI编程实现HDFS文件操作培养独立编程实践能力讲授法、任务驱动法0.53.54项目四MapReduce分布式计算编程410144.1MapReduce概述及工作原理掌握MapReduce编程模型与核心思想能清晰描述Shuffle过程培养并行计算与分治思维讲授法、动画演示2024.2MapReduce编程组件熟悉Mapper、Reducer、Driver等组件能搭建MapReduce程序基础框架培养程序架构能力讲授法、案例法1124.3-4.5MapReduce经典案例实战掌握倒排索引、数据去重、TopN算法思想能独立编写、调试经典MapReduce程序培养逻辑思维与算法实现能力任务驱动法、案例法1564.6MapReduce进阶（数据倾斜与YARN调度）了解数据倾斜成因及基础解决方案能配置YARN队列并监控应用运行培养性能优化与资源管理意识讲授法、任务驱动法044项目五Zookeeper分布式协调服务1345.1Zookeeper安装与配置熟悉ZooKeeper应用场景与选举机制能独立完成ZooKeeper集群的安装与启动培养分布式协同意识演示法、任务驱动法0.51.525.2ZookeeperShell与API操作熟悉ZooKeeper的常用Shell和JavaAPI命令能使用两种方式操作Znode培养细致严谨的操作习惯任务驱动法0.51.52项目六HBase数据库操作1.54.566.1HBase简介与安装理解HBase数据模型、体系架构能完成HBase的安装与基础配置培养NoSQL数据库的理解讲授法、任务驱动法1126.2HBaseShell与API操作熟悉HBaseShell命令和JavaAPI能使用两种方式对HBase进行增删改查培养面向列式数据库的操作能力任务驱动法0.53.54项目七Hive数据仓库操作37107.1-7.2Hive简介与安装理解Hive架构、数据模型及与Hadoop关系能完成Hive的安装，并配置Metastore培养数据仓库建设思维讲授法、任务驱动法1127.3-7.7HiveDDL与DML操作掌握Hive表（内/外部、分区、桶）的创建与管理能使用HQL进行数据定义、查询、加载和导出培养使用SQL处理大数据的能力任务驱动法、案例法2467.8Hive性能调优入门了解Hive执行引擎、数据存储格式与简单调优能编写更高效的HQL语句培养性能优化意识讲授法、案例法022项目八Sqoop数据迁移操作1348.1Sqoop简介与安装理解Sqoop工作原理能完成Sqoop的安装与验证培养数据迁移的桥梁思维讲授法、任务驱动法0.50.518.2-8.4Sqoop数据导入导出掌握Sqoop在HDFS/Hive与RDBMS间迁移数据能熟练使用Sqoop完成全量与增量数据迁移培养数据集成与ETL能力任务驱动法0.52.53总计244864六、课程实施条件（一）课程重难点及解决办法1.课程重点（1）Hadoop核心组件架构与原理：包括HDFS的存储架构（NameNode、DataNode工作机制）、MapReduce的编程模型和计算流程（Map、Shuffle、Reduce阶段）、YARN的资源管理机制（ResourceManager、NodeManager）。这是理解整个生态系统的基础。（2）Hadoop集群的部署与运维：掌握集群的规划、搭建、启动、停止、监控和日常管理，这是大数据运维岗位的核心技能。（3）HDFS的Shell操作与API应用：熟练使用HDFSShell命令进行文件管理，并理解如何通过编程接口访问HDFS。（4）MapReduce编程模型的应用：能够使用Java或Python编写简单的MapReduce程序，解决实际的批处理问题，如词频统计、数据清洗等。（5）Hive数据仓库工具的使用：理解Hive的架构，熟练掌握HQL进行数据定义和查询，并能将其与HDFS、MapReduce建立联系。2.课程难点（1）抽象原理的理解：“分布式”和“并行计算”思维对初学者而言非常抽象。尤其是MapReduce的Shuffle机制和YARN的资源调度过程，涉及多个节点间的数据交换与协同，学生难以在脑中构建其动态画面。（2）复杂环境的部署与排错：集群部署涉及多台虚拟机、网络配置、SSH免密登录、配置文件修改等，步骤繁琐，任何一个环节出错都会导致失败。集群启动失败、任务运行失败后的日志分析与问题定位是极大挑战。（3）MapReduce编程思想的转变：从传统的单机、过程式编程转向分布式、声明式的“分治”编程模型，学生需要适应将问题分解为Map和Reduce两个阶段的思想，思维转换存在门槛。（4）生态工具的综合应用：将HDFS、Sqoop、Hive、MapReduce等多个工具整合到一个完整的数据处理流程中，学生容易孤立地学习每个工具，难以建立系统性的、pipeline化的整体概念。3.解决办法（1）针对抽象原理可视化与类比教学：使用动画、流程图等可视化工具动态展示Shuffle和YARN调度过程。运用“图书馆与书架”（HDFS）、“车间与生产线”（MapReduce）等生活化类比，帮助理解抽象概念。“先见森林，后见树木”：先通过一个简单的WordCount示例，让学生看到完整的输入、输出和计算效果，再反过来深入剖析其内部执行步骤，降低认知负荷。（2）针对环境部署与排错提供标准化的实验环境与详细的脚本：提供预配置的虚拟机模板和一步到位的自动化部署脚本（如使用Docker或Ansible），让学生能快速搭建起实验环境，将精力集中于核心学习。系统化的排错训练：专门设置“故障排查”实验课，教师人为制造常见错误（如配置错误、权限不足、端口占用），引导学生阅读日志信息、使用诊断命令，逐步定位并解决问题，培养其排错能力和耐心。（3）针对MapReduce编程思想案例驱动，由浅入深：从最简单的WordCount开始，逐步过渡到数据清洗、连接等复杂案例。在编码前，强制学生先进行“笔头设计”，用文字和草图描述数据的输入、Map输出、Reduce输入和最终输出。引入高阶工具进行对比：在学生理解MapReduce的基础上，引入Spark的RDD/DataFrameAPI，通过代码对比，让学生直观感受更先进的编程模型的简洁与高效，从而反过来加深对MapReduce设计初衷与局限性的理解。（4）针对生态工具综合应用：项目式学习：设计一个贯穿课程后半段的综合项目（例如“网站用户行为分析”）。项目要求明确的数据流程：使用Flume采集日志→存入HDFS→使用Hive进行多维分析→使用Sqoop导出结果。通过项目驱动，让学生亲手将各个组件“串联”起来，形成整体认知。绘制数据流图：要求学生在项目报告中绘制系统的数据流图，清晰地标注每个环节使用的技术和数据形态，从宏观上把握整个系统架构。（二）教学方法和教学手段1、教学方法（1）任务驱动教学法将课程核心知识技能点封装为一系列连贯、递进的具体任务，如“搭建三节点Hadoop集群”、“使用MapReduce实现数据清洗”等。学生以完成这些任务为目标，在“做中学”，自主探索与实践，从而构建知识体系，培养解决实际问题的能力。（2）项目引领教学法在课程中后期，引入一个覆盖数据采集、存储、计算与分析的综合性实战项目（如“电商用户行为分析”）。学生通过完成项目全流程，将分散的知识点有机串联，形成系统性解决大数据问题的能力，并同步锻炼团队协作与项目管理素养。（3）案例教学法针对抽象原理与复杂编程模型，精选经典教学案例进行深度剖析。例如，通过彻底拆解“WordCount”（词频统计）程序的执行过程，来直观揭示MapReduce中关键的Shuffle机制，将抽象复杂的分布式计算原理转化为具体、可视的学习内容。（4）分层教学法设计包含“基础、提高、挑战”三个层次的教学任务。确保所有学生掌握核心基础，同时为学有余力的学生提供深度探索的空间，如进行集群性能调优或自定义算法实现。此举旨在尊重学生个体差异，实现因材施教，让每位学生都能获得符合自身水平的成长。2、教学手段（1）虚拟化技术与云平台充分利用VMware等虚拟化软件或大数据实验云平台，为每位学生提供一套独立、可控、可快速恢复的多节点Hadoop集群实验环境。此举一举解决了实体设备限制与环境部署复杂度高的难题，保障实践环节的顺利进行。（2）可视化与动画演示针对HDFS读写、MapReduceShuffle、YARN调度等不可见的内部过程，专门制作或采用高质量的动画与流程图进行动态演示。此手段能有效化解分布式系统的抽象性，将复杂原理转化为直观印象，显著降低学生的认知负担。（3）在线教学平台与即时通讯工具依托超星学习通、Moodle等在线平台发布资源、管理任务并促进讨论；同时利用QQ/微信群实现即时答疑与资源共享。这构建了线上线下混合式教学环境，拓展了教学时空，增强了师生互动。（4）“思维可视化”工具要求学生动手绘制“系统架构图”和“数据处理流程图”来设计和阐述其项目方案。此手段旨在将学生内隐的、关于分布式系统的设计思维外显化，是培养其严谨工程思维和系统架构能力的有效途径。（三）教学评价本课程采用“过程考核与终结考核并重、理论与实践相结合”的多元化考核评价体系，综合评定学生成绩。总成绩为100分，由以下部分构成：1、过程性考核（占总成绩60%）此部分侧重于对学生学习过程、实践能力与团队协作精神的持续评估。（1）平时表现（占15%）•课堂参与（5%）：积极思考并回答课堂提问，参与小组讨论，提出有价值的问题。•出勤与纪律（5%）：遵守课堂纪律，保证出勤率。•课前预习与课后作业（5%）：完成教师布置的预习任务、课后习题或小型调研报告。（2）实验实训（占30%）•实验报告（15%）：针对每次实验任务，提交内容完整、步骤清晰、结果准确的实验报告。重点考核操作规范性、结果分析能力和问题总结能力。•实验操作与成果（15%）：在实验课上的动手能力、遇到问题的解决思路、以及最终提交的实验成果（如成功运行的集群截图、程序运行结果等）。（3）项目实践（占15%）•项目完成度（5%）：是否按计划完成了综合性项目所要求的各项功能。•项目质量（5%）：项目报告的逻辑性、代码的规范性与可读性、技术方案的正确性。•团队协作（5%）：在项目小组中的贡献度、沟通协作能力，可通过组内互评和教师观察进行评定。2、终结性考核（占总成绩40%）此部分侧重于对学生课程核心知识掌握程度和综合应用能力的总结性评价。教材编写与选用教材选自本校教师唐涛、郁云、王震主编、中国人民大学出版社出版的《人工智能基础与应用》，该教材理论知识难度适中，结构严谨，在内容和形式上都有创新。理论知识与实践案例紧密结合，理论知识讲解细致，案例操作检验理论掌握情况，章节总结部分能够很好查漏补缺。教材采用“启发式教学”，充分激发学生的学习兴趣，发挥学生学习的主动性，变常规的被动学习和填鸭式教学为积极主动学习。全书共分9章，分别讲述人工智能初探、人工智能基础支撑、机器学习、深度学习、语音处理、计算机视觉、自然语言处理、智能机器人和AI大模型及其应用。每章按照项目进行实施，课后有习题，供教学参考。（五）课程资源的开发与利用信息化教学资源建设：表5课程信息化教学资源、在线精品课程选用表为确保课程教学目标的有效达成，应对实践性强、技术更新快的特点，本课程教学资源的开发与利用遵循“一体化设计、多元化呈现、动态化更新、充分利用”的原则，构建一个立体化、开放式的教学资源体系。1.核心教学材料库•项目化校本教材/讲义：开发以综合项目为主线、任务为驱动的校本教材或讲义，将理论知识点融入实践操作步骤，突出实用性。•理论与实践教案：编写完整的教学单元设计，明确每个任务或知识点的教学目标、重点难点、教学方法、实施过程及评价标准。•核心原理可视化素材：自主开发或收集整理关于HDFS读写、MapReduceShuffle、YARN调度等核心原理的动画、流程图和示意图，将抽象过程具体化、可视化。2.实践教学资源包•标准化实验环境与脚本：开发预配置的虚拟机镜像或Docker容器镜像，以及一键部署集群的自动化脚本，帮助学生快速搭建实验环境，聚焦于核心技能学习。•阶梯化实验指导书：设计“基础验证型→综合应用型→创新探索型”的系列化实验项目，并配套详细的指导书，满足不同层次学生的学习需求。•经典案例与项目库：收集和开发涵盖不同行业和应用场景的教学案例与综合项目（如日志分析、用户行为分析、推荐系统基础等），并配备完整的需求文档、数据集、参考代码和项目报告模板。3.拓展学习资源库•在线课程与微课视频：录制或遴选关键知识点和操作难点的微课视频（如“集群搭建全流程”、“MapReduce程序调试技巧”），方便学生随时随地复习。•行业标准与前沿技术资料：整理Cloudera、华为等企业的官方文档、技术白皮书以及业界主流技术博客文章，引导学生接触第一手资料，了解技术前沿。表6课程教材选用表序号教材名称纳入规划教材情况出版社主编出版日期1《Hadoop大数据平台构建与应用案例教程》否电子工业出版社丁永波、佟冉、许林2025.03表7课程参考教材选用表序号教材名称纳入规划教材情况