厦门大学 大数据技术原理与应
〖课程介绍〗:入门级大数据课程，适合初学者，完备的课程在线服务体系，可以帮助初学者实现“零基础”学习大数据课程。课程采用厦门大学林子雨老师编著的国内高校第一本系统性介绍大数据知识专业教材《大数据技术原理与应用》。课程紧紧围绕“构建知识体系、阐明基本原理、引导初级实践、了解相关应用”的指导思想，对大数据知识体系进行系统梳理，做到“有序组织、去粗取精、由浅入深、渐次展开”。课程由国内高校知名大数据教师厦门大学林子雨助理教授主讲。
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〖课程目录〗:
第0讲课程介绍
课程及其配套在线资源介绍+ Z( `+ f, E0 E, z) R- b
本讲配套讲义PPT-第0讲 课程介绍, s4 n6 }) G- }* k3 B0 S- I
第1讲 大数据概述# A9 }0 q) z. Z7 b
第1讲大数据概述章节单元测验
1.1 大数据时代
1.2 大数据概念和影响# {( G$ o3 A9 m; f& e* g7 W+ J0 o
1.3 大数据的应用, Y) e8 u" \8 X9 ]- O7 ^
1.4 大数据的关键技术- I+ Z) _; K3 O4 X
1.5 大数据与云计算、物联网' Q. }, Ha) I6 C; P9 K& Y
本讲配套讲义PPT-第1讲-大数据概述
第2讲 大数据处理架构Hadoop
大数据处理架构Hadoop单元测验
2.1 概述7 i. w) f0 m; v+ }, q! S3 A
2.2 Hadoop项目结构
2.3 Hadoop的安装与使用
2.4Hadoop集群的部署和使用# ?& W$ `. A! O5 O
本讲配套讲义PPT-第2讲-大数据处理架构Hadoop
本讲实验答疑-第2讲-大数据处理架构Hadoop6 k3 O+ r, t- M%
第3讲 分布式文件系统HDFS
分布式文件系统HDFS单元测验
3.1 分布式文件系统HDFS简介
3.2 HDFS相关概念
3.3 HDFS体系结构1 j7 G) ^_+ c- y! c% b
3.4 HDFS存储原理: y" R$ ~1 O# D! W7 E9 }# j. Z
3.5 HDFS数据读写过程8 ^" r5 [/ [) g7 T4 k1 x" f0 k
3.6 HDFS编程实践5 B$ z+ y4 N: q7 ]% T
本讲配套讲义PPT-第3讲-分布式文件系统HDFS
分布式文件系统HDFS单元作业. W1 g, [. d2 S/ P# p
第4讲分布式数据库HBase
分布式数据库HBase单元测验* @, u# K& a/ l# I/ Z
4.1 HBase简介
4.2 HBase数据模型
4.3 HBase的实现原理3 z1 e! ~0 P3 g. s) s6 QD! [
4.4 HBase运行机制: j5 B, x& A& L9 _
4.5 HBase应用方案
4.6 HBase安装配置和常用Shell命令
4.7HBase常用Java API及应用实例6 j* y3 |* R; `2 z- M
本讲配套讲义PPT-第4讲-分布式数据库HBase
分布式数据库HBase单元作业* A4 p. Z- G! m
第5讲NoSQL数据库
NoSQL数据库单元测验
5.1 NoSQL概述% `5 o/ i# y1 E( X+ @. L
5.2 NoSQL与关系数据库的比较4 I) ~$ q* s% r- l6 v2 r# h7 `% H; _
5.3 NoSQL的四大类型/ J) X2 X' F+ t
5.4 NoSQL的三大基石; b9 n9 R2 p. F. Y7 R5 y
5.5 从NoSQL到NewSQL数据库
5.6 文档数据库MongoDB
本讲配套讲义PPT-第5讲-NoSQL数据库
第6讲云数据库" e$ ]% ny; f5 D# h; h- e) [& u
云数据库单元测验
6.1 云数据库概述
6.2 云数据库产品
6.3 云数据库系统架构
6.4 Amazon AWS和云数据库* f6 i( J) V" z- g2 O8 j9 c- u& A
6.5 微软云数据库SQL Azure. E) X9 I* \) h/ B* {- I
6.6 云数据库实践
本讲配套讲义PPT-第6讲-云数据库4 l: [' c; G1 Z4 I* y- i
第7讲 MapReduce
MapReduce单元测验
7.1 MapReduce概述
7.2 MapReduce的体系结构, }+ ?2 t$ y- ~) K; q: z
7.3 MapReduce工作流程, T" w. w* o& k% F
7.4 Shuffle过程原理
7.5 MapReduce应用程序执行过程
7.6 实例分析：WordCount3 X; a7 f7 F1 c9 c; E% `
7.7 MapReduce的具体应用
7.8 MapReduce编程实践/ Q, a; ^+ e+ F. \( ^) C
本讲配套讲义PPT-第7讲-MapReduce
第8讲数据仓库Hive
数据仓库Hive单元测验
8.1 数据仓库概念
8.2 Hive简介
8.3 SQL转换成MapReduce作业的原理3 `6 o* v! r5 u5 J& ~3 a0 b
8.4 Impala
8.5 Hive编程实践
本讲配套讲义PPT-第8讲-数据仓库Hive" a+ i/ G' V' h/ m" {
第9讲Hadoop再探讨5 M* B! k2 O7 `* }6 d- F, Y
Hadoop再探讨单元测验6 |9 w( X/ M' Y1 o. z
9.1 Hadoop的优化与发展( Y- \( S; h6 r+ q( Z$ \8 Y
9.2 HDFS2.0的新特性4 H. t/
9.3 新一代资源管理调度框架YARN
9.4 Hadoop生态系统中具有代表性的功能组件) ]& o7 ~9 p6 ~2 b9 ?7 F* L
本讲配套讲义PPT-第9讲-Hadoop再探讨" Q, t% Q# i6 w
第10讲Spark
Spark单元测验
10.1 Spark概述" Z: u; R7 _1 N/ O$ k9 h
10.2 Spark生态系统
10.3 Spark运行架构
10.4 Spark SQL8 f" S8 R9 B+ Z2 X
10.5 Spark的部署和应用方式% H\/ k7 B" I. ~2 l
10.6 Spark编程实践
本讲配套讲义PPT-第10讲-Spark* T2 t! w) R) r. K- l, ^
第11讲流计算+ O7 D: V# j5 `$ Hq
流计算单元测验1 u/ U% tw' ~* @! |, F2 M
11.1 流计算概述; Q: K2 G. S4 P1 a1 Y6 A* d7 v, Z
11.2 流计算处理流程+ G3 }% N4 F3 f0 Z, G) ~# Q
11.3 流计算的应用
11.4 开源流计算框架Storm
11.5 Spark Streaming、Samza以及三种流计算框架的比较
11.6 Storm编程实践0 y' }2 n' w: G4 X
本讲配套讲义PPT-第11讲-流计算7 f8 T- ^! |8 A5 w
第12讲图计算
图计算单元测验/ j& E9 @! J! L, k7 G
12.1 图计算简介
12.2 Pregel简介
12.3 Pregel图计算模型
12.4 Pregel的C++ API
12.5 Pregel的体系结构3 ?7 S" T, p6 w/ y8 [/ A
12.6 Pregel的应用实例——单源最短路径) H8 e" b* J; _
12.7 Hama的安装和使用
本讲配套讲义PPT-第12讲-图计算
第13讲大数据在不同领域的应用
大数据在不同领域的应用单元测验
13.1 大数据应用概览
13.2 推荐系统
13.3 大数据在智能医疗和智能物流领域运用
本讲配套讲义PPT-第13讲-大数据在不同领域的应用
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