课程大纲：HBase大数据技术 - 数据管理

前言（第1周）

第1部分：HBase基础知识（第2-4周）

  • 主题:
    1. HBase架构与组件
    2. 表设计与数据模型
    3. Region与RegionServer
  • 学习目标:
    • 理解HBase的数据模型和存储方式
    • 学习表的设计原则和最佳实践
  • 教学方法:
    • 讲座: HBase体系结构讲解
    • 实践活动: 创建和管理简单表
  • 资源:

第2部分：数据操作与查询（第5-7周）

  • 主题:
    1. CRUD操作
    2. 查询优化
    3. 列族与列式存储
  • 学习目标:
    • 学会使用HBase进行基本数据操作
    • 掌握CQL查询语言
  • 教学方法:
    • 讲座: SQL to HBase查询转换
    • 实践活动: 编写和执行查询
  • 资源:

第3部分：分布式系统原理（第8周）

  • 主题:
    • ZooKeeper集成
    • 分布式数据一致性
  • 学习目标:
    • 理解HBase如何利用分布式系统
    • 配置和管理ZooKeeper
  • 教学方法:
    • 讲座: 分布式系统基础
    • 小组讨论: 分布式系统挑战
  • 资源:

第4部分：性能调优与扩展（第9-10周）

  • 主题:
    1. 性能监控与调优
    2. 扩展与集群管理
  • 学习目标:
    • 学习如何提升HBase性能
    • 操练集群管理和监控工具
  • 教学方法:
    • 讲座: 性能优化策略
    • 实践活动: 调整配置和模拟扩展
  • 资源:

评估与复习（第11周）

  • 主题:
    • 项目演示
    • 期末小测验
    • 课程回顾
  • 学习目标:
    • 应用所学知识解决实际问题
    • 回顾并巩固关键概念
  • 资源:
    • 自我评估题库
    • 项目案例分析

通过这个课程大纲，学生将逐步掌握HBase的核心概念，理论知识与实践经验相结合，提升他们在大数据技术领域的理解和应用能力。