《Hadoop分布式系统实践》教学大纲（本科）.docx

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1、Hadoop分布式系统实践教学大纲课程英文名Practice of Hadoop distributed system课程代码学分1总学时1周课程类别集中实践环节先修课程Hadoop分布式系统课程性质任选适用专业信息与计算科学、数学与应用数学开课学院理学院执笔人审定人制定时间2022年5月注：课程性质是指必修/限选/任选。一、课程地位与目标（一）课程地位Hadoop分布式系统实践是学生学习完 Hadoop分布式系统课程后，进一步学习 Hadoop系统具体操作和应用的一门实践性课程。对学生掌握大数据相关技术的动手实践能力培 养有很重要的作用。（二）课程目标1 .熟悉Hadoop系统的安装、配置、

2、管理和基础操作；2 .掌握在Hadoop系统上进行MapReduce任务的设计、开发和管理。二、课程目标与相关毕业要求的对应关系课程目标课程目标对毕业要求的支撑程度（H、M、L）毕业要求4毕业要求6毕、也要求10课程目标1HMM课程目标2HHM注：L支撑强度分别填写H、M或L （其中H表示支撑程度高、M为中等、L为低）。三、设计选题及任务要求序号参考选题任务与要求1电影网站用户性别预测1.掌握数据预处理方法2.掌握分类算法3.掌握评价标准设计与实现四、课程设计的主要进程与时间安排序号主要进程教学内容时间分配1问题分析对问题进行分析研究第1天2认识KNN算法KNN算法原理、流程和实现第2天3数据

3、预处理数据获取、变换、清洗第3天4实现用户性别分类实现思路与具体实现第4天5评价分类结果的准确性平均标准设计与分析实现第5天注：进程安排的最少时间为0.5天。五、课程考核与成绩评定考核类别考查考核形式考勤，项目成绩评定考勤20%,项目完成80%成绩登记方式五级制六、推荐教材与主要参考书(一)推荐教材：1 .Hadoop大数据开发基础，余明辉，张良均，人民邮电出版社，2018.2o2 .Hadoop大数据开发案例教程与项目实战，时允田，林雪纲，人民邮电出版社，2017.5,第1 版。(-)主要参考书：1 .Hadoop权威指南:大数据的存储与分析，Tom White著，王海等译，清华大学出版社，2017.7, 第4版2 .MapReduce设计模式,Donald Miner, Adam Shook W,徐钊,赵重庆译，人民邮电出版社，2014.9