课程大纲：Hadoop大数据技术

第1周：课程介绍与预备知识

学习目标：

1. 了解Hadoop生态系统及其在大数据领域的角色
2. 熟悉大数据的基本概念和技术背景

• 主题：大数据与Hadoop简介
• 阅读资源：《Hadoop权威指南》第一章，Hadoop官网
• 教学方法：讲座、讨论
• 评估：基础知识问答

第2周：Hadoop架构与组件

学习目标：

1. 掌握Hadoop框架的核心组件（HDFS和MapReduce）
2. 理解分布式存储和计算原理

• 主题：HDFS（Hadoop Distributed File System）与MapReduce
• 阅读资源：《Hadoop实战》第二章
• 教学方法：讲座、小组讨论、简单实践
• 评估：HDFS文件系统操作小测验

第3周：Hadoop安装与配置

学习目标：

1. 安装Hadoop并配置环境
2. 学习使用Hadoop命令行工具

• 主题：Hadoop的安装与基本配置
• 阅读资源：官方文档中关于安装部分
• 教学方法：实践指导，分组作业
• 评估：配置报告与基本命令操作测试

第4周：Hadoop生态系统扩展

学习目标：

1. 介绍Hadoop生态（Hive, HBase, Pig等）
2. 使用Hive进行SQL查询

• 主题：Hadoop生态系统组件介绍
• 阅读资源：《Hive实战》
• 教学方法：讲座、案例分析
• 评估：Hive SQL查询作业

第5周：MapReduce编程与优化

学习目标：

1. 编写MapReduce程序
2. 理解性能优化策略

• 主题：MapReduce编程与性能优化
• 阅读资源：《MapReduce设计模式》
• 教学方法：讲座、编程练习
• 评估：MapReduce程序提交及优化报告

第6周：Hadoop大数据处理项目

学习目标：

1. 应用Hadoop解决实际问题
2. 团队协作，数据分析

• 主题：项目实战 - 分析日志数据
• 教学方法：分组项目、团队讨论
• 评估：项目报告与演示

第7周：总结与未来展望

学习目标：

1. 回顾课程内容，强化关键概念
2. 展望大数据发展趋势

• 主题：课程回顾与未来技术趋势
• 教学方法：讲座、讨论
• 评估：个人学习反思报告

通过这个课程，学生将不仅掌握Hadoop的基础知识，还能应用到实际项目中，提升数据分析能力。同时，通过不同形式的评估，确保学生对所学内容有深入理解和实践运用。