大数据技术与应用基础教学大纲

《大数据技术与应用基础》教学大纲学时：60

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一、课程的地位、性质和任务

大数据技术的发展，已被列为国家重大发展战略。而在过去的几年里，无论是聚焦大数据发展的《促进大数据发展行动纲要》，还是《“十三五”规划》中都深刻体现了政府对大数据产业和应用发展的重视。目前国内大数据发展还处于加速期、转型期，数据与传统产业的融合还处于起步阶段，各行业对大数据分析和挖掘的应用还不理想。但随着市场竞争的加剧，各行业对大数据技术研究的热情越来越高，在未来几年，各领域的数据分析都将大规模应用。

本课程在注重大数据时代应用环境前提下，考虑大数据处理分析需求多样复杂的基本情况，从初学者角度出发，以轻量级理论、丰富的实例对比性地介绍大数据常用计算模式的各种系统和工具。考虑到当前大数据发展处于起步并逐步赶超先进的阶段，其应用领域丰富广泛，在教学过程中应注重掌握大数据分析的实践操作。本课程通过丰富简单易上手的实例，让学生能够切实体会和掌握各种类型工具的特点和应用。

二、课程教学基本要求

1. 了解大数据的发展和基本概念，理解并掌握大数据的特征及主要技术层面。

2. 掌握Scrapy环境的搭建，了解网络爬虫获取数据的过程，熟悉爬虫项目的创建。

3. 深刻了解hadoop的基础理论，理解并掌握Hadoop单机及集群环境的部署方法。

4. 掌握HDFS的基本概念和HDFS在hadoop中的作用，理解并识记HDFS的使用，了解HDFS的JAVA API接口及数据流原理；让学生明白Map过程与Reduce过程这两个独立部分各自的原理及合作途径，知道如何独立编写满足自己需求的MapReduce程序。

5. 理解HBase中涉及的基本概念，掌握HBase的简单应用；让学生了解数据仓库的基础概念，熟悉Hive与HDFS、MapReduce直接的关心。

6. 熟悉Spark和RDD的基本概念，熟悉spark接口的使用，解决实战时的步骤及思路。

7. 明白Hadoop和Storm之间的差别，掌握对Storm的使用。理解Apex的工作过程并能简单应用。

8. 了解Druid的基本概念、应用场景以及集群架构，掌握批量数据加载、流数据加载的操作。了解Flink的重要概念和基本架构，掌握Flink简单的使用实例。

9. 理解Elasticsearch的基本架构，掌握Elasticsearch的一些入门操作。了解并基本掌握怎样利用所学的工具对目标实例进行数据分析。

三、课程的内容

1．大数据概述

了解大数据的产生和发展，识记大数据的特征、数据类型和系统，大数据的计算模式和技术层面间的关联。

2．数据获取

识记基本概念，识记各功能应怎样用Scrapy爬虫实现，了解采集目标数据项定义，领会并掌握爬虫运行和数据存储技术。

3．Hadoop基础

领会Hadoop的主要特点，识记Hadoop HDFS、Hadoop MapReduce、Hadoop YARN的原理，了解其生态系统中重要组成的原理，熟悉Hadoop的配置。

4．HDFS基本应用

熟悉HDFS所需的API接口，了解数据流的工作过程，能简单操作HDFS的接口。

5．MapReduce应用开发

了解所需的开发环境eclipse，领会Map过程与Reduce过程的工作原理，了解使用mapreduce解决实际问题时的步骤和思路，识记MapReduce代码的不同功能。

6．分布式数据库HBase

识记HBase的基本概念，熟悉安装HBase集群的步骤，了解HBaseAPI的基本步骤。

7．数据仓库工具Hive

领会Hive的作用，掌握Hive接口的使用，会利用Hive解决实战问题。

8．开源集群计算环境Spark

了解Spark的基本思想，熟悉Spark所需的环境及API等，熟悉Spark实战的完整工作过程，领会其所需的代码。

9．流实时处理系统Storm

识记Storm相关概念，掌握Storm环境的安装配置，了解Storm的基本使用

10．企业级、大数据流处理Apex

识记Apex的基本概念，掌握Apex的环境配置过程，理解常见组件的原理和特点，会简单的应用Apex解决问题。

11．事件流OLAP之Druid

了解Druid的概念及其应用场所，掌握Druid单机环境的安装方法和步骤，并能利用Druid进行加载流数据处理数据查询等。

12．事件数据流引擎Flink

识记Flink的基本概念，明白Flink的基本架构，能够安装Flink的单机和集群环境。

13．分布式文件搜索Elasticsearch

了解Elasticsearch包含重要部分的基本概念，掌握Elasticsearch重要的安装过程，掌握简单的操作。

14．实例电商数据分析

能够通过已经学习了解过的环境和工具等，有条理有步骤的对实例进行数据挖掘、数据处理和数据分析等，进而得出相关的结论。

四、课程的重点、难点

1．大数据概述

重点：大数据的概念和特征。

难点：大数据的计算模式和技术层面间的关联。

2．数据获取

重点：Scrapy环境的搭建。

难点：网络爬虫获取数据的过程。

3．Hadoop基础

重点：Hadoop的基础理论及安装。

难点：Hadoop单机及集群环境的部署方法。4．HDFS基本应用

重点：掌握HDFS的两种使用方法。5．MapReduce应用开发

重点：明白Map过程与Reduce过程的原理。

难点：独立编写满足自己需求的MapReduce程序。6．分布式数据库HBase

重点：HBase所包含的3个重要组件的工作方式。

难点：如何通过HBase shell和HBase API访问HBase。7．数据仓库工具Hive

重点：熟悉简单的Hive命令。

8．开源集群计算环境Spark

重点：理解Spark的工作机制。

难点：解决实战时的步骤及思路。

9．流实时处理系统Storm

重点：Storm的实时处理。

难点：利用Storm的特点对数据进行合适的处理。10．企业级、大数据流处理Apex

重点：Apex的流处理功能。

11．事件流OLAP之Druid

重点：使用Druid进行加载和查询数据。

12．事件数据流引擎Flink

重点：明白Flink的基本架构。

难点：Flink系统中进程间处理信息的原理。

13．分布式文件搜索Elasticsearch

重点：Elasticsearch的基本架构。

14．实例电商数据分析

难点：怎样利用所学的工具对目标实例进行数据分析。

五、课时分配表

六、实验项目及基本要求

实验一通过爬虫获取数据

要求：能安装爬虫所需环境，创建简单的爬虫项目。成功完成爬虫核心实现。实验二Hadoop安装与配置

要求：Hadoop单机和集群模式的配置。

实验三实战HDFS的接口

要求：能自主操作Java和命令行接口。

实验四编写简单的Mapreduce程序

要求：完成MapReduce所需环境的配置，完成Mapreduce应用实例

实验五分布式数据库HBase

要求：安装HBase集群模式，能简单使用HBase shell和Hbase API。

实验六Hive的使用

要求：会进行简单的Hive命令使用，熟悉Hive的复杂语句。

实验七Spark简单编程与聚类实战

要求：了解Spark简单的RDD创建，了解各个实战的编程实现及解决过程。

实验八Storm安装与配置

要求：了解Storm的概念及原理，了解Storm的安装和基本使用。

实验九Spark的使用和配置

要求：掌握Apex的使用，了解Apex的基本配置。

实验十Druid环境配置

要求：了解Druid的概念和使用，理解Druid的作用。

实验十事件数据流引擎Flink的使用

要求：了解Flink的概念和部署过程，理解Flink的使用。

七、考核办法

1．考试采用统一命题，闭卷考试，考试时间为120分钟。

2．本大纲各部分所规定基本要求、知识点及知识点下的知识细目，都属于考核的内容。考试命题覆盖到各部分，并适当突出重点部分，加大重点内容的覆盖密度。

3．不同能力层次要求的分数比例大致为：识记占20%，领会占30%，简单应用占30%，综合应用占20%

4．题的难度可分为易、较易、较难和难四个等级。试卷中不同难度试题的分数比例一般为2:3:3:2

5．试题主要题型有：填空、单项选择、多选、简答、及综合应用等。

八、使用说明

在本课程学习中，应从“了解”、“识记”、“领会”、“简单应用”、“综合应用”五个能力层次去把握：

1. 了解：要求概念的基本掌握，是最基本要求。

2. 识记：要求能够识别和记忆本课程有关知识点的主要内容，并能够做出正确的表达、选择和判断。

3. 领会：在识记的基础上，要求能够领悟和理解本课程中有关知识点的内涵与外延，熟悉其内容要点和它们之间的区别与联系。并能够根据考核的不同要求，做出正确的解释、说明和论述。

4. 简单应用：在领会的基础上，要求能够运用本课程中少量知识点，分析和解决一般的应用问题。

5. 综合应用：在简单应用的基础上，要求能够运用本课程中多个知识点，综合分析和解决复杂的应用问题。

九、教材及参考书

大数据技术与应用基础人民邮电出版社陈志德主编2017.1

《数据库原理及应用》教学大纲.

《数据库原理及应用》教学大纲 课程编号： 课程英文名称：Principle And Application of Database 课程类别：专业基础课程课程性质：必修课 学分： 3.5 总学时：64 理论学时：48 实验学时：16 开课对象：计算机应用与维护（专科） 开课分院、系：电子信息分院，计算机系 一、课程的性质、目的和任务 数据库是当前计算机领域中应用最广泛、发展最迅速的技术，数据库原理与应用课程是计算机相关专业的专业基础课。本课程的任务是培养学生数据库技术的综合应用能力。本课程主要介绍数据库的基本概念、数据模型，SQL语言，关系数据库及关系数据库理论、数据库设计方法，数据库保护以及SQL Server关系数据库系统的应用。通过本课程的学习，使学生掌握数据库的基本理论和数据库的应用技术，为后续课程学习以及今后从事数据库系统的开发打下一定的基础。 二、先修课程及预备知识 先修课程：计算机文化基础、程序设计语言 三、课程内容、基本要求及学时分配 1.数据库系统基本概念（4学时） [1]基本概念 [2]数据库技术及发展 [3]数据库系统的结构 基本要求： ①了解数据库技术的发展情况，理解数据库系统的结构。 ②掌握数据库的基本概念。 2.数据模型与概念模型（4学时） [1]信息的三种世界 [2]概念模型 [3]数据模型 基本要求： ①了解信息的三种世界，深刻理解概念模型和数据模型。 ②掌握概念模型和数据模型的表示方法。 3.关系数据库（4学时） [1]关系模型及其定义 [2]关系代数 基本要求： ①了解关系模型的数据结构，关系模型的完整性约束。 ②掌握关系代数的运算方法。

《数据库系统设计与开发》模拟实习教学大纲

《数据库系统设计与开发》 模拟实习教学大纲 （Database System Design and Development） 制定单位：工学院计算机科学与技术系 制定人：课程组 编写时间：2016年01月06日

第一部分课程概述 一、基本信息 （一）课程代码 课程代码：07110640 （二）课程属性、学分、学时 计算机专业的专业模拟实习、独立实验、2学分、40学时 （三）适用对象 本课程适用的对象为计算机科学与技术专业的本科生 （四）先修课程与知识准备 《C/C++程序设计》，《数据库原理》，《.Net编程》，《软件工程》 二、实验简介 《数据库系统设计与开发》模拟实习以数据库应用系统的设计与开发为主要目标，结合本专业的多门专业课程：《程序设计》、《数据结构》、《数据库原理》、《面向对象程序设计》、《.Net编程》、《软件工程》等开展专业模拟实习。《数据库系统设计与开发》模拟实习将针对一个现有的数据库应用领域，遵照《软件工程》课程中的生命周期法和软件开发规范进行系统分析与设计，按照《数据库原理》中的关系规范化理论进行数据库的模式设计，并结合《.Net编程》所学基于C#语言及.Net集成开发环境进行系统编码与调试，完成一个小型数据库应用系统的开发任务。最后，通过提交实习报告，提高学生科技论文的撰写能力。通过这一完整的实践教学过程，将进一步加强学生实践和动手能力的培养，真正理解和掌握数据库系统设计和开发的方法，提高学习效果，使学生可以学以致用，成为具有专业技能并有一定实际经验的人才。

三、实验项目 实验一：系统需求分析（4学时） （一）实习（实验）类型 综合性实验。 （二）实习（实验）目的和要求 1．理解需求分析在软件工程应用中的重要性 2．熟悉数据库建模的方法 3．掌握如何将客户的实际需求转化为描述性设计语言 （三）实习（实验）内容 为将要开发的系统作出一份明确、详细的需求分析报告。需求分析报告至少应该包含以下几部分： 1．系统的名称； 2．系统概述； 3．系统要实现哪些功能，每个功能的具体描述。 （四）实习（实验）地点 竞秀楼或竞慧楼机房 实验二：系统设计（4学时） （一）实习（实验）类型 综合性实验。 （二）实习（实验）目的和要求 1．掌握SQL Server数据库管理软件的使用，学习CASE工具（Visio或SA2001）的使用，用信息系统开发工具（例如VS2008）设计一个实用的中小型管理信息系统2．掌握系统设计的基本方法，提高解决实际问题、开发信息系统的实践能力 （三）实习（实验）内容 用信息系统开发工具（例如VS2008）设计一个实用的中小型管理信息系统。 1．根据实验时间选择适当规模大小的设计课题 2．根据合理的进度安排，按照软件工程系统开发的流程及方法，进行实验 3．实验过程中，根据选题的具体需求，在开发各环节中撰写相关的技术文档，最后要

大数据的概念、技术及应用

大数据的概念、技术及应用1 概述 1.1 大数据的概念和特点 1.1.1 大数据的基础 1.1.2 大数据如何“与时俱进”？ 1.1.3 大数据发展趋势 人工智能 物联网结合 各个行业的深入 1.2 大数据的技术基础 1.2.1 从数据仓库开始 1.2.2 HADOOP 生态圈 1.2.3 与云计算的关系 1.2.4 数据运维能力提升 1.3 大数据的应用举例 1.3.1 大数据提升客户分析能力 1.3.2 大数据提升产品分析能力 1.3.3 大数据提升管理水平 1.3.4 大数据提升各行业“智慧” 1.4 大数据下的人工智能（AI） 1.4.1 什么是人工智能

1.4.2 人工智能改变哪些行业？ 1.4.3 大数据下的人工智能有何不同？ 1.4.4 人工智能的“颠覆” 1.5 大数据如何精细化管理 1.5.1 量化管理的引出 1.5.2 大数据如何提升“量化”的维度和深度1.5.3 从艺术到技术 1.5.4 自动驾驶到自动管理？ 1.6 电信企业的大数据“商机” 1.6.1 从网络运营到数据运营 1.6.2 提炼“内功” 1.6.3 提升外部管理能力 1.6.4 扩展增值产品运营市场 2 大数据的行业解决方案应用案例 2.1 基础应用范围 2.2 石油行业应用案例 2.3 交通行业应用案例 2.4 旅游行业应用案例 2.5 金融行业应用案例 2.6 电信行业应用案例 2.7 互联网行业应用案例等

3 大数据技术基础 3.1 从数据仓库开始 3.1.1 数据仓库的“集中” 3.1.2 数据仓库的模型标准化3.1.3 大数据的演进 3.2 HADOOP 生态圈 3.2.1 开源社区概述 3.2.2 开源改变了什么？3.2.3 HADOOP 生态圈内容3.2.4 HADOOP 的技术原则3.2.5 HADOOP 的运维3.3 HADOOP 基础 3.3.1 HDFS 的原理 3.3.2 MAP/REDUCE 原理3.3.3 YARN 原理 3.4 HIVE/HBASE 技术 3.4.1 HIVE 的原理 3.4.2 HBASE 的原理 3.4.3 两者的关系 3.5 SPARK 技术 3.5.1 基本原理

数据库应用技术——SQL Server 2008 R2-教学大纲

《SQL Server数据库技术及应用 （2008 R2）》 课程大纲

目录 一、课程的性质与作用 (1) 1.课程的性质 (1) 2.课程的作用 (2) 二、课程目标 (3) 1.能力目标 (3) 2.知识目标 (4) 3.素质目标 (4) 三、课程的教学内容、学时分配及教学形式 (5) 四、课程教学设计指导框架 (6) （一）设计学习情境 (6) 1.学习情境1—教务管理信息系统的数据库开发与维护 (6) 2.学习情境2—图书管理信息系统的数据库开发与维护 (7) 3.学习情境3—企/事业管理信息系统的数据库开发与维护 (8) （二）设计教学单元 (9) 1.学习情境1的单元教学目标与结果形式 (10) 2.学习情境2的单元教学目标与结果形式 (12) 3.学习情境3的单元教学目标与结果形式 (14) 五、课程教学条件 (15) （一）教学团队的基本要求 (15) 1.课程教学团队规模 (15) 2.课程负责人要求 (15) 3.任课教师专业背景及能力要求 (15) 4.兼职教师要求 (15) （二）教学硬件环境基本要求 (15) （三）教学资源基本要求 (16) 1.以案例和项目为载体的主教材 (16) 2.以工作过程为导向的配套教学资源 (16) 3.本课程的省级精品课程网站 (17) 4.推荐参考书 (17) 5.推荐参考网站 (17) 六、其他说明 (18)

（一）学生学习基础要求 (18) （二）校企合作方式 (19) （三）教学模式建议 (19) 1.教学形式 (19) 2.教学方法 (21) 3.教学手段 (21) 4.组织安排 (22) 5.考核评价 (22)

数据库系统概论课程教学大纲.

《数据库系统概论》课程教学大纲 课程英文名称:Theory & Application Of DataBase System 课程编号： 讲授对象:计算机网络工程专业（本科） 先修课程：《离散数学》、《FoxPro》、《数据结构》、《操作系统》 采用教材：《数据库系统概论》萨师煊等，高等教育出版社 总学时：72 授课:64 上机：8 学分：4 一、课程的性质、目标和任务： 《数据库系统原理及应用》是数据管理的最新技术，是计算机科学的重要分支，它为计算机专业、管理专业等众多学科提供利用计算机技术进行数据管理的基本理论知识，是计算机专业、管理专业等学科的专业必修课。 本课程主要介绍数据库的基本理论和应用方法。本课程的任务是通过各个教学环节，运用各种教学手段和方法，使学生在掌握数据模型、数据库管理系统、数据库语言及数据库设计理论等基本理论知识的基础上，逐步具有开发和设计数据库的能力，为进一步开发和设计大型信息系统打下坚实基础。 二、课程教学内容、教学形式和教学要求 1、理论教学大纲内容： 第一章绪论 (一)课程内容 1、数据库系统概述 2 、数据模型 3 、数据库系统结构 4 、数据库管理系统 5 、据库技术的研究领域 (二)学习目的和要求 本章阐述了数据库的基本概念，介绍了数据库管理技术的进展情况、数据库技术产生和发展的背景、数据库系统的组成以及数据库技术的主要研究领域。 学习本章的重点在于将注意力放在基本概念和基本知识的把握方面，从而为以后的学习打好扎实的基础。 第二章关系数据库 (一)课程内容 1 、关系模型 2 、关系数据结构 3 、关系的完整性 4、关系代数 (二)学习目的和要求 1、需要了解的：产系统数据库理论产生和发展的过程，关系数据库产品的发展 沿革；关系演算的概念； 2、需要牢固掌握的：关系模型的三个组成部分及各部分所包括的主要内容；牢 固关系数据结构及其形化定义；关系的三类完整性约束的概念。

林子雨大数据技术原理及应用第四章课后作业答案

大数据技术原理与应用第四章课后作业 黎狸 1.试述在Hadoop体系架构中HBase与其他组成部分的相互关系。 HBase利用Hadoop MapReduce来处理HBase中的海量数据，实现高性能计算；利用Zookeeper作为协同服务，实现稳定服务和失败恢复；使用HDFS作为高可靠的底层存储，利用廉价集群提供海量数据存储能力; Sqoop为HBase的底层数据导入功能，Pig 和Hive为HBase提供了高层语言支持，HBase是BigTable的开源实现。 2.请阐述HBase和BigTable的底层技术的对应关系。 3.请阐述HBase和传统关系数据库的区别。 4.HBase有哪些类型的访问接口？ HBase提供了Native Java API , HBase Shell , Thrift Gateway , REST GateWay , Pig , Hive 等访问接口。 5.请以实例说明HBase数据模型。

6.分别解释HBase中行键、列键和时间戳的概念。 ①行键标识行。行键可以是任意字符串，行键保存为字节数组。 ②列族。HBase的基本的访问控制单元，需在表创建时就定义好。 ③时间戳。每个单元格都保存着同一份数据的多个版本，这些版本采用时间戳进行索 引。 7.请举个实例来阐述HBase的概念视图和物理视图的不同。 8.试述HBase各功能组件及其作用。 ①库函数：链接到每个客户端； ②一个Master主服务器：主服务器Master主要负责表和Region的管理工作； ③③许多个Region服务器：Region服务器是HBase中最核心的模块，负责存储和 维护分配给自己的Region，并响应用户的读写请求

大数据技术与应用基础教学大纲

大数据技术与应用基础》教学大纲 时：60 码： 适用专业： 定： 核： 准： 、课程的地位、性质和任务 大数据技术的发展，已被列为国家重大发展战略。而在过去的几年里，无论是聚焦大数据发展的《促进大数据发展行动纲要》，还是《“十三五”规划》中都深刻体现了政府对大数据产业和应用发展的重视。目前国内大数据发展还处于加速期、转型期，数据与传统产业的融合还处于起步阶段，各行业对大数据分析和挖掘的应用还不理想。但随着市场竞争的加剧，各行业对大数据技术研究的热情越来越高，在未来几年，各领域的数据分析都将大规模应用。 本课程在注重大数据时代应用环境前提下，考虑大数据处理分析需求多样复杂的基本情况，从初学者角度出发，以轻量级理论、丰富的实例对比性地介绍大数据常用计算模式

的各种系统和工具。考虑到当前大数据发展处于起步并逐步赶超先进的阶段，其应用领域 丰富广泛，在教学过程中应注重掌握大数据分析的实践操作。本课程通过丰富简单易上手 的实例，让学生能够切实体会和掌握各种类型工具的特点和应用。 、课程教学基本要求 1 . 了解大数据的发展和基本概念，理解并掌握大数据的特征及主要技术层面。 2 . 掌握Scrapy 环境的搭建，了解网络爬虫获取数据的过程，熟悉爬虫项目的创建。 3 . 深刻了解hadoop的基础理论，理解并掌握Hadoop单机及集群环境的部署方法。 4 . 掌握HDFS的基本概念和HDFS在hadoop中的作用，理解并识记HDFS勺使用，了解 HDFS的JAVA API接口及数据流原理；让学生明白Map过程与Reduce过程这两个独立部分各自的原理及合作途径，知道如何独立编写满足自己需求的Map Reduces序。 5.理解HBase中涉及的基本概念，掌握HBase的简单应用；让学生了解数据仓库的基 础概念，熟悉Hive与HDFS Map Reduced接的关心。 6.熟悉Spark和RDM基本概念，熟悉spark接口的使用，解决实战时的步骤及思路。 7.明白Hadoop和Storm之间的差别，掌握对Storm的使用。理解Apex的工作过程并能简单应用。 8. 了解Druid 的基本概念、应用场景以及集群架构，掌握批量数据加载、流数据加载 的操作。了解Flink 的重要概念和基本架构，掌握Flink 简单的使用实例。

数据库原理及应用教学大纲

数据库原理及应用教学大纲 课程名称：数据库原理及应用I 适用专业：成人教育学生 一、课程性质与教学目的 数据库技术是计算机科学中发展最快的领域之一，也是应用最广的技术之一，它已成为计算机信息系统与应用系统的核心技术和重要基础。 本课程是计算机专业的必修课程。通过本课程的学习，使学生理解数据库系统的基本原理：包括数据库的一些基本概念，各种数据模型的特点，关系数据库基本概念，SQL 语言，关系数据理论，数据库的设计理论。掌握数据库应用系统的设计方法、了解数据库技术的发展动向，以指导今后的应用。 二、本课程的相关课程 数据库系统是信息系统的基础，数据库技术是计算机信息系统和应用系统实现的关键技术。目前它已成为一门科学。 计算机文化基础、高级语言程序设计、操作系统、数据结构与算法等课程为本门课程的先修课程，在不同的方面为本门课程打下相关的知识基础。 学习了本门课程，掌握相关知识和技能，又为进一步进行其他课如软件工程、数据库应用系统开发，信息系统分析与设计等提供了相关的知识基础。 三、本课程的基本内容及要求 （一）基本内容 本课程主要介绍：数据库技术的基础知识、关系数据模型、关系数据库标准语言SQL、DBMS实例及SQL的高级应用、关系数据库理论、数据库系统保护技术(数据库恢复技术、并发控制、数据库的安全性、数据库的完整性)、数据库技术的新发展以及数据库设计等内容。 （二）基本要求 知识方面：1.数据库技术基础知识、关系数据模型 2.关系数据库标准语言SQL语法 3.关系数据理论、关系规范化理论 4.数据库恢复技术、并发控制、数据库的安全性、完整性以及数据库技术的 新发展等内容。 5.数据库设计

数据库系统原理课程教学大纲

《数据库系统原理A》课程教学大纲 课程名称：数据库系统原理A (Database System Theorem A) 课程编号：052057 总学时数：64学时讲课学时：56学时上机学时：8学时 学分：4学分 先修课程：《离散数学》、《数据结构》 教材：《数据库系统概论》（第三版），萨师煊、王珊，高等教育出版社，2000．2 参考书目： 《数据库系统导论》，C.J.Date，孟小峰译，机械工业出版社，2000．10 《Microsoft SQL Server 2000数据库管理》，微软公司，北京希望电子出版社，2001．5 课程内容简介： 数据库系统是数据管理的最新技术，是计算机科学的重要分支。数据库技术是计算机技术中发展最快的领域之一。数据库技术已成为计算机信息系统与应用系统的核心技术和重要技术基础。本课程主要介绍数据库的基本知识、基本原理和基本技术。 一、课程性质、目的和要求 《数据库系统原理A》是计算机科学与技术专业的一门专业课。设置本课程是为了使学生熟悉数据库的基本知识、基本原理和基本应用。要求是以数据库技术的实际应用为目标，掌握数据库的基本知识、基本原理和基本技术。 二、教学内容、要点和课时安排 本课程的教学内容共分8章。 第一章数据库概论

主要内容： 1．数据库系统概述 2．数据模型 3．数据系统结构 基本要求：了解数据管理技术的发展阶段，数据描述的定义，数据模型的概念，数据库的体系结构，数据库管理系统的功能及组成，数据库系统的组成及全局结构。本章的重点和难点是实体之间的联系、数据模型。 第二章关系数据库 主要内容： 1．关系模型概述 2．关系数据结构 3．关系代数 基本要求：了解关系模型的基本概念；深刻理解关系的运算。 本章的重点和难点是关系模型的完整性约束和专门的关系代数运算（选择、投影、连接）。 第三章关系数据库标准语言SQL 主要内容： 1．SQL概述 2．SQL的数据定义 3．SQL的数据查询 4．SQL的数据更新 5．视图 6. 嵌入式SQL 基本要求：SQL语言是关系数据库的标准语言，是本课程的一个重点。 要求掌握的是：SQL定义语句、SQL更新语句、视图的操作、数据控制。 要求熟练掌握的是：SQL单表查询和多表查询语句。 第四章关系系统及其查询优化 主要内容： 1．关系系统 2．查询优化 基本要求：理解关系系统的定义及分类。 熟练掌握关系查询优化的必要性、一般准则及步骤（实例和语法树）。 第五章关系数据理论 主要内容：

大数据技术原理与应用-林子雨版-课后习题答案复习进程

大数据技术原理与应用-林子雨版-课后习 题答案

第一章 1.试述信息技术发展史上的3次信息化浪潮及具体内容。 2.试述数据产生方式经历的几个阶段 答：运营式系统阶段，用户原创内容阶段，感知式系统阶段。 3.试述大数据的4个基本特征 答：数据量大、数据类型繁多、处理速度快和价值密度低。 4.试述大数据时代的“数据爆炸”的特性 答：大数据时代的“数据爆炸”的特性是，人类社会产生的数据一致都以每年50%的速度增长，也就是说，每两年增加一倍。 5.数据研究经历了哪4个阶段？ 答：人类自古以来在科学研究上先后历经了实验、理论、计算、和数据四种范式。 6.试述大数据对思维方式的重要影响 答：大数据时代对思维方式的重要影响是三种思维的转变：全样而非抽样，效率而非精确，相关而非因果。 7.大数据决策与传统的基于数据仓库的决策有什么区别 答：数据仓库具备批量和周期性的数据加载以及数据变化的实时探测、传播和加载能力，能结合历史数据和实时数据实现查询分析和自动规则触发，从而提供对战略决策和战术决策。 大数据决策可以面向类型繁多的、非结构化的海量数据进行决策分析。

8.举例说明大数据的基本应用 9.举例说明大数据的关键技术 答：批处理计算，流计算，图计算，查询分析计算 10.大数据产业包含哪些关键技术。 答：IT基础设施层、数据源层、数据管理层、数据分析层、数据平台层、数据应用层。 11.定义并解释以下术语：云计算、物联网 答：云计算：云计算就是实现了通过网络提供可伸缩的、廉价的分布式计算机能力，用户只需要在具备网络接入条件的地方，就可以随时随地获得所需的各种IT资源。 物联网是物物相连的互联网，是互联网的延伸，它利用局部网络或互联网等通信技术把传感器、控制器、机器、人类和物等通过新的方式连在一起，形成人与物、物与物相连，实现信息化和远程管理控制。

《数据库应用技术》教学大纲

数据库应用技术》教案大纲 适用专业 ： 高职计算机应用技术 学时学分 ： 48 学时， 3 学分 课程类型 ： B 类（理论 +实践）课 课程性质 ： 必修课 课程编号 ： 20302600 执笔人 ： 蔡贵荣 审定人 ： 蔡江云 编撰日期 ： 2009 年 8 月修订 、课程性质和任务 本课程是 B 类（理论 +实践）课， 3 学分，计划 48 学时，其中实践 24 学时，占总学时 50%，是高职计算机应用技术专业学生的职业技能课。 本课程的任务是介绍数据库的基本知识、 SQL Server 数据库管理与开发的基本技能和实际 应用案例。通过本课程的学习，学生应掌握 SQL Server 2005 的实用技术、掌握 T-SQL 编程技 术、掌握数据完整性和数据安全性的技术、掌握数据库常规管理技术，从而使学生能够独立完 成数据库工程的分析和设计，并运用所学到的知识开发实际的数据库工程。 、教案内容和要求 第 1 单元 SQL Server 2005 基础知识 教案内容： 1.1SQL Server 2005 概述 SQL Server 2005 的体系结构 数据库和数据库对象 SQL Server 2005 1.2SQL Server 2005 SQL Server 2005 SQL Server 2005 Microsoft SQL Server 的安装 1.3SQL Server 2005 的配置 注册服务器 配置服务器选项 1.4SQL Server Management Studio 教案要求： 1. 了解 Microsoft SQL Server 2005 2. 了解 Microsoft SQL Server 2005 3. 理解 SQL Server 体系结构的特点和 数据库引擎的作用 4. 理解数据库和组成数据库的各种对象的类型和作用 5. 熟练掌握 SQL Server Management Studio 工具的使用 第 2 单元数据库对象建立与维护 教案内容： 2.1 数据库 数据库的基本概念 数据库的创建 数据库的修改 删除数据库 2.2 表 表的数据类型 创建表 创建约束 向表中添加数据 查看表 修改、删除表 的特点 的安装 版本的特点 的运行环境要求 管理工具的使用 的特点 的安装和配置

数据库原理课程教学大纲

数据库原理课程教学大纲 课程名称：数据库原理/ Database Principles 学时/学分：58学时/3.5学分（其中课内教学48学时，实验上机10学时） 先修课程：C语言、数据结构 适用专业：信息与计算科学 开课院（系、部、室）：数学与计算机科学学院 一、课程的性质与任务 数据库技术是计算机科学技术发展的重要内容，是构成信息系统的重要基础。《数据库原理》是信息与计算科学专业本科生的专业课程。 通过本课程的学习，学生应熟悉数据库的基本概念和基本技术，要求学生熟悉关系数据库的数据模型、掌握关系代数的基本理论，关系数据库设计的基本理论和方法，数据库管理的技术，并能初步从事数据库系统的开发工作，了解数据库应用技术的最新发展动态。 二、课程内容、基本要求与学时分配 （一）绪论6学时 1.引言 （1）了解数据库技术的三个发展阶段； （2）理解数据（Data）、数据库（Database）、数据库管理系统（DBMS）、数据库系统（DBS）、数据库系统管理员（DBA）的概念。 2.数据模型 （1）知道数据的三个范畴； （2）了解数据模型的三个要素； （3）掌握概念模型的实体－联系E-R表示方法； （4）了解层次数据模型的数据结构、操纵与完整性约束、存储结构； （5）了解网状数据模型的数据结构、操纵与完整性约束、存储结构； （6）理解关系数据模型的数据结构、操纵与完整性约束、存储结构； （7）理解各类数据模型的优缺点。 3.数据库系统结构 （1）理解数据库系统的三级模式结构； （2）理解数据库的两级映象功能与数据独立性； （3）了解数据库系统的体系结构：单用户数据库系统、主从式结构的数据库系统、分布式结构的数据库系统、客户／服务器结构的数据库系统。 4.数据库管理系统 （1）了解数据库管理系统的功能与组成； （2）了解数据库管理系统的工作过程； （3）了解数据库管理系统的实现方法。 难点：数据库系统的三级模式结构，两级映象功能与数据独立性。 重点：概念模型的实体－联系（E-R）表示方法，关系数据模型，数据库系统的三级模式结构，两级映象功能与数据独立性。 （二）关系运算 7学时 1.关系数据模型

大数据技术与应用基础_教学大纲

《大数据技术与应用基础》教学大纲 学时：60 代码： 适用专业： 制定： 审核： 批准： 一、课程的地位、性质和任务 大数据技术的发展，已被列为国家重大发展战略。而在过去的几年里，无论是聚焦大数据发展的《促进大数据发展行动纲要》，还是《“十三五”规划》中都深刻体现了政府对大数据产业和应用发展的重视。目前国内大数据发展还处于加速期、转型期，数据与传统产业的融合还处于起步阶段，各行业对大数据分析和挖掘的应用还不理想。但随着市场竞争的加剧，各行业对大数据技术研究的热情越来越高，在未来几年，各领域的数据分析都将大规模应用。 本课程在注重大数据时代应用环境前提下，考虑大数据处理分析需求多样复杂的基本情况，从初学者角度出发，以轻量级理论、丰富的实例对比性地介绍大数据常用计算模式的各种系统和工具。考虑到当前大数据发展处于起步并逐步赶超先进的阶段，其应用领域丰富广泛，在教学过程中应注重掌握大数据分析的实践操作。本课程通过丰富简单易上手的实例，让学生能够切实体会和掌握各种类型工具的特点和应用。 二、课程教学基本要求 1. 了解大数据的发展和基本概念，理解并掌握大数据的特征及主要技术层面。 2. 掌握Scrapy环境的搭建，了解网络爬虫获取数据的过程，熟悉爬虫项目的创建。 3. 深刻了解hadoop的基础理论，理解并掌握Hadoop单机及集群环境的部署方法。 4. 掌握HDFS的基本概念和HDFS在hadoop中的作用，理解并识记HDFS的使用，了解HDFS 的JAVA API接口及数据流原理；让学生明白Map过程与Reduce过程这两个独立部分各自的原理及合作途径，知道如何独立编写满足自己需求的MapReduce程序。 5. 理解HBase中涉及的基本概念，掌握HBase的简单应用；让学生了解数据仓库的基础概念，熟悉Hive与HDFS、MapReduce直接的关心。 6. 熟悉Spark和RDD的基本概念，熟悉spark接口的使用，解决实战时的步骤及思路。

《数据库应用》课程教学大纲

《数据库应用》课程教学大纲 课程类别：专业核心课 适用专业：经济信息管理/工商企业管理/会计/市场营销 适用层次：高起专 适用教育形式：网络教育/成人教育 考核形式：考试 所属学院：经济管理学院 先修课程：无 一、课程简介 本课程是一门专业课程。主要讲述数据处理的方法和相关技术。具体包括数据库的概念、关系的结构、表的形成、表单的制作和数据的分析管理。 二、课程学习目标 数据库应用领域已从数据处理、事务处理、信息管理扩大到计算机辅助设计、人工智能、信息系统等更广阔的应用领域。本课程面向实际应用，研究如何存储、使用和管理数据，有较强的理论性和实用性。本课程旨在介绍数据库系统以及关系数据库系统的基本概念、基础理论以及相关知识，同时，系统讲述数据库设计理论和数据库系统的安全性、完整性、并发控制等相关概念和技术，为学生全面了解数据库技术在管理信息系统中的应用，运用数据库技术从事信息管理，开发、运行和维护管理信息系统打下坚实的基础。 三、课程的主要内容及基本要求 （一）理论学时部分 第一章数据库系统基础 『知识点』 数据库基本概念；数据库技术的产生和发展；数据库管理系统的功能；数据库管理系统的组成；数据库应用系统的体系结构；数据库应用系统的三级数据模式；概念模型与数据模

型。 『重点』 数据库管理系统的功能和组成；数据库应用系统的三级数据模式；概念模型与数据模型。 『难点』 三级数据模式；概念模型与数据模型。 『基本要求』 1、识记：数据库、DBMS、数据模型。 2、领会：DBMS的功能与组成；三级模式结构如何保证数据与程序的独立性；建立数据模型的意义。 3、简单应用：要求学生能正确认识管理需求，并用概念模型表达。 第二章关系数据库 『知识点』 关系数据结构及性质；关系的完整性；关系代数。 『重点』 关系数据结构。 『难点』 关系数据结构；主键约束、外键约束。 『基本要求』 1、识记：关系数据结构的定义和相关基本概念；关系的性质；完整性约束；关系代数运算。 2、领会：关系模型与集合代数的关系；关系操作语言。 3、简单应用：要求学生正确认识关系的候选键、主码、外码、主属性。

(完整版)大数据技术原理与应用林子雨版课后习题答案

第一章 1.试述信息技术发展史上的3次信息化浪潮及具体内容。 2.试述数据产生方式经历的几个阶段 答：运营式系统阶段，用户原创内容阶段，感知式系统阶段。 3.试述大数据的4个基本特征 答：数据量大、数据类型繁多、处理速度快和价值密度低。 4.试述大数据时代的“数据爆炸”的特性 答：大数据时代的“数据爆炸”的特性是，人类社会产生的数据一致都以每年50%的速度增长，也就是说，每两年增加一倍。 5.数据研究经历了哪4个阶段？

答：人类自古以来在科学研究上先后历经了实验、理论、计算、和数据四种范式。 6.试述大数据对思维方式的重要影响 答：大数据时代对思维方式的重要影响是三种思维的转变：全样而非抽样，效率而非精确，相关而非因果。 7.大数据决策与传统的基于数据仓库的决策有什么区别 答：数据仓库具备批量和周期性的数据加载以及数据变化的实时探测、传播和加载能力，能结合历史数据和实时数据实现查询分析和自动规则触发，从而提供对战略决策和战术决策。 大数据决策可以面向类型繁多的、非结构化的海量数据进行决策分析。 8.举例说明大数据的基本应用 答： 9.举例说明大数据的关键技术

答：批处理计算，流计算，图计算，查询分析计算 10.大数据产业包含哪些关键技术。 答：IT基础设施层、数据源层、数据管理层、数据分析层、数据平台层、数据应用层。 11.定义并解释以下术语：云计算、物联网 答：云计算：云计算就是实现了通过网络提供可伸缩的、廉价的分布式计算机能力，用户只需要在具备网络接入条件的地方，就可以随时随地获得所需的各种IT资源。 物联网是物物相连的互联网，是互联网的延伸，它利用局部网络或互联网等通信技术把传感器、控制器、机器、人类和物等通过新的方式连在一起，形成人与物、物与物相连，实现信息化和远程管理控制。 12.详细阐述大数据、云计算和物联网三者之间的区别与联系。

大数据技术与应用专业人才培养方案

附件： 2017年大数据技术与及用人才培养方案 一、培养目标 本专业培养适应生产、建设、服务和管理第一线需要的，德、智、体、美等方面全面发展的，具有大数据行业对应岗位必备的科学文化知识及相关专业知识，以大数据系统运维与管理、数据处理、数据分析、应用系统开发能力为目标，系统掌握大数据技术与应用专业基本理论、大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、软件开发、云计算技术等前沿技术，旨在培养适应新形势下新兴的“互联网+”专业，具有良好职业道德和敬业精神的高素质技能型专门人才。 二、学制及招生对象 （一）学制：三年 （二）招生对象：高中毕业生和中职毕业生 三、人才培养规格 （一）职业面向、预期工作岗位名称 1.主要岗位 本专业大数据基础类岗位：大数据文档编写、大数据采集清洗与转换； 大数据技术类岗位：大数据系统搭建与运维、海量数据库管理、大数据软件开发、大数据可视化、大数据分析； 2.相关岗位 大数据销售服务类岗位：大数据营销、大数据呼叫、大数据售后服务。 3.进阶岗位 大数据技术公司管理岗位和高级技术岗位 （二）起薪标准 4500元/月 （三）人才质量标准 1.知识要求 毕业生应具有大数据技术与应用专业必要的基础理论知识，掌握从事本专业领域实际工作的基本能力和基本技能；具备适应生产、管理、服务一线岗位需要的工作能力，具备良好的职业道德与素养。

①掌握本专业培养目标所要求的基础理论知识、专业知识和技能； ②具备一定的英语知识，能够借助工具书阅读理解本专业所使用的常用计算机英语， 包括技术性文档和资料； ③掌握计算机方面的专业基础知识，能适应信息化建设； ④掌握Linux平台下大数据平台搭建，数据库系统搭建、优化、管理等方面的专业技 能； ⑤掌握大数据技术与应用专业基本的专业技能，能满足大数据岗位的基本素质。 2.能力要求 通过三年的学习，学生应具备从事本专业领域相关工作的能力。 ①熟练操作办公自动化软件； ②具备计算机组装、计算机软硬件故障的判断与定位以及故障排除的能力。 ③具备办公自动化设备维护的能力；具备数据库系统管理维护的能力； ④具备非结构化数据处理能力； ⑤具备数据仓库管理基本能力； ⑥具备OOP程序设计能力； ⑦具备Web应用开发能力； ⑧具备Linux Server、Hadoop项目管理维护的能力； ⑨具备数据挖掘、数据清洗、数据可视化的处理能力。 3.素质要求 ①政治思想素质： 热爱祖国，拥护党的基本路线。遵纪守法，善于独立思考，勇于创新的精神。具备良好的职业道德与素养。 ②文化素质： 具有一定的文化素质修养，诚实守信、礼貌待人、为人谦逊的文明习惯；具有自尊自强、爱岗敬业、勤奋好学、追求进步的品格；具备良好的人际交往与勾通和工作协调能力。 ③业务素质： 掌握大数据技术与应用专业的基础理论知识；掌握计算机组装与维护、办公自动化软件操作、办公自动化设备维护、计算机网络系统维护及管理、关系型/非关系型数据库系统维护及管理、Windows/Linux服务器系统配置管理等方面、各类大数据平台搭建管理维护的专业技能的能力。

大数据技术原理与应用 林子雨版 课后习题答案(精编文档).doc

【最新整理，下载后即可编辑】 第一章 1.试述信息技术发展史上的3次信息化浪潮及具体内容。 2.试述数据产生方式经历的几个阶段 答：运营式系统阶段，用户原创内容阶段，感知式系统阶段。

3.试述大数据的4个基本特征 答：数据量大、数据类型繁多、处理速度快和价值密度低。 4.试述大数据时代的“数据爆炸”的特性 答：大数据时代的“数据爆炸”的特性是，人类社会产生的数据一致都以每年50%的速度增长，也就是说，每两年增加一倍。 5.数据研究经历了哪4个阶段？ 答：人类自古以来在科学研究上先后历经了实验、理论、计算、和数据四种范式。 6.试述大数据对思维方式的重要影响 答：大数据时代对思维方式的重要影响是三种思维的转变：全样而非抽样，效率而非精确，相关而非因果。 7.大数据决策与传统的基于数据仓库的决策有什么区别 答：数据仓库具备批量和周期性的数据加载以及数据变化的实时探测、传播和加载能力，能结合历史数据和实时数据实现查询分析和自动规则触发，从而提供对战略决策和战术决策。 大数据决策可以面向类型繁多的、非结构化的海量数据进行决策分析。

8.举例说明大数据的基本应用 答： 9.举例说明大数据的关键技术 答：批处理计算，流计算，图计算，查询分析计算 10.大数据产业包含哪些关键技术。 答：IT基础设施层、数据源层、数据管理层、数据分析层、数据平台层、数据应用层。

11.定义并解释以下术语：云计算、物联网 答：云计算：云计算就是实现了通过网络提供可伸缩的、廉价的分布式计算机能力，用户只需要在具备网络接入条件的地方，就可以随时随地获得所需的各种IT资源。 物联网是物物相连的互联网，是互联网的延伸，它利用局部网络或互联网等通信技术把传感器、控制器、机器、人类和物等通过新的方式连在一起，形成人与物、物与物相连，实现信息化和远程管理控制。 12.详细阐述大数据、云计算和物联网三者之间的区别与联系。

《NoSQL数据库原理与应用》课程教学大纲(正式版)

NoSQL数据库原理与应用 （含实验） 教学大纲 （2018版） 2018年10月

前言 一、大纲编写依据 NoSQL泛指非关系型的数据库。随着互联网web2.0网站的兴起，传统的关系数据库在应付web2.0网站，特别是超大规模和高并发的SNS类型的web2.0纯动态网站已经显得力不从心，暴露了很多难以克服的问题，而非关系型的数据库则由于其本身的特点得到了非常迅速的发展。NoSQL数据库的产生就是为了解决大规模数据集合多重数据种类带来的挑战，尤其是大数据应用难题。 本课程系统全面地介绍NoSQL数据库系统的基本原理和实现技术，充分反映该领域的最新研究成果。主要内容包括：NoSQL数据库所用的基本原理、结构特点、重要的算法，及部分系统的实际实现技巧等。 二、课程目的 1、知识目标 掌握NoSQL数据库系统的概念、结构、功能；掌握NoSQL数据库系统设计的原理、方法和技术；掌握NoSQL数据库的优化、可靠性、安全性等知识；掌握设计NoSQL数据库系统的方法，为学生后继课程及实践打下基础。 2、能力目标 (1) 实践能力 通过本课程的学习，努力培养学生良好的NoSQL数据库程序设计风格和严密的逻辑思维能力，提高NoSQL数据库程序设计与实现能力、创新思维和创新能力。为后续课程的学习和今后研制、开发各种计算机软件打下坚实的基础。 (2) 创新能力 通过使用NoSQL数据库语言进行数据库程序设计，从编程能力、软件开发能力等方面，使学生具备一定的NoSQL数据库开发的能力。 三、教学方法 1、课堂教学 (1) 讲授 本课程的教学内容以讲授为主，讲授的主要内容有NoSQL数据库的基本概念、基本原理、NoSQL数据库的分类、Hbase的基本原理、Hbase的基本组件、Hbase的管理与编程、MongoDB 基础、MongoDB进阶、其他非关系型数据库技术。根据教学大纲的要求，突出重点和难点。 (2) 教师指导下的学生自学 指导学生自主学习其他非关系型数据库的程序设计技术。教师通过给出一些相关的实例程序帮助学生理解和进行程序设计，并布置相应的上机习题让学生进行练习。 (3) 其它教学方法 采用多媒体辅助教学手段，结合传统教学方法，解决好教学内容多、信息量大与学时少的矛盾；充分利用学校的图书馆的资源优势，查阅与课程相关的资料；通过布置课程设计来

数据库系统原理课程设计教学大纲

《数据库系统原理》课程设计教学大纲 一、课程名称：《数据库系统原理》课程设计 Course Project of Database System 二、课程编码：1300371 三、学时与学分：1周，1学分 四、先修课程：《数据库系统原理》 五、设计目的与要求 课程设计目的: 1.熟悉大型数据库管理系统的结构与组成； 2.熟悉数据库应用系统的设计方法和开发过 程； 3.掌握一种大型数据库管理系统(DM5、ORACLE 或SQL SERVER)的应用技术和开发工具的使 用； 4.熟悉数据库设计工具的使用； 5.熟悉数据库安全的相关知识和技术； 6.熟悉数据库系统的管理和维护。 课程设计要求: 1.在课程设计指导老师的指导下，选定一个数 据库应用系统的题目，完成数据库的设计和 应用系统设计，并提交相应文档。 2.数据库管理系统仅限DM5、Oracle以及MS

SQL Server； 3.开发工具限PowerBuilder、Delphi、C++、 JAVA、.NET平台或其它动态网页开发工具； 4.系统采用客户/服务器（C/S）结构或浏览器 /服务器（B/S）结构实现。 5.系统应严格遵照题目要求进行设计，可在其 基础上进一步细化完善，但不得违背，原则 上不额外增加与要求无关的功能。 6.系统中应适当体现下列技术的应用：存储过 程，触发器，索引。 7.提交系统的源码及文档。 六、适用学科专业 信息类各学科专业 七、实验环境 1.Windows 2000/XP/2003操作系统，Server 版； 2.DM5 for Windows企业版/标准版，Microsoft SQL Server 2000/2005企业版/标准版，或 Oracle 9i/10g； 3.PowerBuilder / Delphi / Visual C++ / Java

大数据技术原理及应用

大数据技术原理及应用 (总10页) -CAL-FENGHAI.-(YICAI)-Company One1 -CAL-本页仅作为文档封面，使用请直接删除

大数据技术原理及应用 大数据处理架构—Hadoop简介 Hadoop项目包括了很多子项目，结构如下图 Common 原名：Core，包含HDFS, MapReduce和其他公共项目，从Hadoop 版本后，HDFS和MapReduce分离出去，其余部分内容构成Hadoop Common。Common为其他子项目提供支持的常用工具，主要包括文件系统、RPC(Remote procedure call) 和串行化库。 Avro Avro是用于数据序列化的系统。它提供了丰富的数据结构类型、快速可压缩的二进制数据格式、存储持久性数据的文件集、远程调用RPC的功能和简单的动态语言集成功能。其中，代码生成器既不需要读写文件数据，也不需要使用或实现RPC协议，它只是一个可选的对静态类型语言的实现。Avro系统依赖于模式（Schema），Avro数据的读和写是在模式之下完成的。这样就可以减少写入数据的开销，提高序列化的速度并缩减其大小。 Avro 可以将数据结构或对象转化成便于存储和传输的格式，节约数据存储空间和网络传输带宽，Hadoop 的其他子项目（如HBase和Hive）的客户端和服务端之间的数据传输。 HDFS HDFS：是一个分布式文件系统，为Hadoop项目两大核心之一，是Google file system（GFS）的开源实现。由于HDFS具有高容错性（fault-tolerant）的特点，所以可以设计部署在低廉（low-cost）的硬件上。它可以通过提供高吞吐率（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集的应

《数据库应用》课程教学大纲

《数据库应用》课程教学大纲 课程名称：数据库应用 一、课程基本情况 （一）学分：3 学时：48 （理论学时：32 实验学时：16 ）（二）课程类别：专业必修课 （三）适用专业：安全防范 （四）开设学期：第三学期 （五）先修课程：高级语言程序设计 （六）教材与参考书目： 教材： 《SQL Server实用教程》，郑阿奇主编，电子工业出版社，2009年，第3版； 参考书目： 《数据库原理及应用（SQL Server）》，李俊山，罗蓉，赵方舟编著，清华大学出版社，2009年，第1版； 《SQL Server数据库技术大全》，郑阿奇编著，清华大学出版社，2009年，第1版 《SQL Server求生秘籍》，（美）亨德森主编，若启，一辉，瞿杰译，人民邮电出版社，2009年，第1版； 二、课程介绍 （一）SQL Server课程是本课程主要任务是讲授SQL server2000的功能和开发编程方法，先介绍系统环境，然后分门别类地介绍数据库和表、数据库的查询和视图、T-SQL语言、索引与数据完整性、存储过程和触发器等。，每一部分均先讲理论知识，后分析实例，实例既有单独的，又有可贯穿整个课程使用的，方便学生了解掌握。 （二）本课程属于数据库应用类课程，重在培养学生的综合实践能力。 （三）通过本课程的学习，要求学生达到以下要求：掌握数据库系统基础知识,了解SQL server 2000体系结构,掌握SQL server 2000各种管理工具及T-SQL 语言的使用。同时培养学生分析问题、解决问题的能力，并为今后进一步大型数据库应用系统开发奠定基础。 （四）本门课程立足改革，按照建构主义的学习理论，提倡以学生为中心，鼓励和引导探索式的学习方法，强化实践。教学过程采用任务驱动式的授课方法，采用多媒体教学方式，围绕实现一个具体的学生成绩管理系统所需要学习的内容，讲授SQL server的功能和开发编程方法。