《大数据技术与应用》课程标准

《大数据技术与应用》课程标准

一、课程基本信息

课程代码课程性质必修

适用专业工业大数据开设学期第一学期

课程类别B类(理论+实践)课程类型专业平台课程

学分4总学时52

学时分配理论学时：28；实践学时：28

实施场所工业互联网实训室授课方式面授

执笔人张海波

审核人张海波

制订时间2021年8月

二、课程概述

(-)课程定位

本课程以基础性、实用性和可实践性为原则，以hadoophive的基本概念为

起点，由浅入深、循序渐进地学习活动方式hdfsmapreducehivesql的基本概念

和方法。该课程贯彻学院“以就业为导向、学生为中心、产教结合为手段”的办

学定位，坚持“校企合作、工学结合”的专业人才培养模式，”以行动为导向基

于项目系统化”的教学理念，在经过项目化课程的学习后，不仅让学生全面系统

地了解Hadoophive所包含的核心知识，并且使学生具有开发、维护和管理

hadoop项目的技术支持能力，同时了解数据仓库，具备初步的项目沟通、项目分

析等能力，从而能担当售前售后工作。

本课程是工业大数据技术专业专业核心课程之一，是培养工业大数据术人员

的支撑课程。通过课程学习，使学生具备工业大数据技术专业相关岗位的专业技

能和职业素养，并掌握一定的理论知识为就业后的可持续发展奠定基础。

(-)先修后续课程

本课程先导课程《java程序设计》、《mysql程序设计》等课程，为《工业大数

据处理》打下基础。

(三)本课程与中职、本科、培训班同类课程的区别。

层次区别

本科比本科更注重技术的应用。

中职在技术方面，比中职更深。

培训班在知识点方面，比培训班更广。

三、课程目标

(-)总体目标：

通过本课程的学习，使学生掌握Hadoophive的环境配置、开发工具的使用。

Hadoophdfsyarn基础知识、mapreduce程序开发和hivesql语句的使用。

(-)素质目标：

1、具有强烈的事业心和高度的责任感。

2、具有良好的职业规范能力和较强的创新精神。

3、具有较高的信息素养，即信息的收集、整理、创造能力。

4、具有较强的团队意识，学会与人沟通、协作的工作能力。

5、具有迅速将受新事物、探索新问题的能力0

6、具有严谨的工作作风和一丝不苟的工作态度。

7、具有自我学习、自我提高的能力。

(三)知识目标：

1、掌握hadoophive的环境搭建；

2、掌握开发工具jetbrains的使用;

3、掌握hadoop基石出知识hdfsyarnMapReduce；

4、掌握HDFS常用Shell命令；

5、掌握Hive常用DDL操作；

6、掌握Hive常用DML操作；

7、掌握Hive数据查询详解；

8、掌握hive自定义函数开发；

9、掌握MapReduce开发；

（四）能力目标：

1、具有hadoophive的运行环境搭建能力；

2、具有MapReduce的开发能力；

3、具有hive数据仓库的开发能力；

4、具有hadoop的基本维护能力；

5、具备初步的项目沟通、项目分析等能力。

四、课程内容

序号项目（模块）工作任务学时

1了解分布式文件存储系统HD卜S、分

hadoop概述布式计算框架MapReduce、集群资2/8

源管理器YARN基础知识

2掌握Hadoop单机伪集群环境搭建

Hadoop环境搭建1/4

3Hive概述了解Hive简介及核心概念0.5/4

4掌握Linux环境下Hive的安装部

hive环境搭建0.5/4

署―

5HQL开发掌握HQLDDLDMLSELECT开发。3/12

6HQL自定义函数开发掌握UDFUADFUTDF的开发2/4

7

MapReduce开发掌握MapReduce的开发4/4

五、课程考核

综合素质考核占课程总成绩的比例40%过程性考核占课程总成绩的比例60%

考核形式内容要求分;

课堂点名考勤无迟到早退现象，专心学习5

过程性考核

课堂表现知识思路清晰，回答完整，按项目小组评定20

项目作业能力内容完整，符合要求10

实训操作能力熟练操作仿真软件，完成实训操作25

综合素质考核期末考试考试符合标准40

六、课程实施条件

1、在工业互联网实训中心进行教学和实训，东方国信工程师参与课程的开

发与设计，能将真实的企业案例纳入教学内容。

2、专职教师必须是教学一线骨干教师，具有丰富的通信技术类课程的教学

经验，教学特色突出，专业技能水半高，要求获得相关的计算机职业资格证

书。

九、课程资源

(-)教材编写情况

1、目前选用教材活页教材。

2、依据本课程标准编写教材，教材应充分体现项目引导、任务驱动的课程

设计