课程简介
这门课会讲什么？
章节 | 教学目标 |
一、云计算概述 | 使学生了解云计算的基本概念、了解计算机虚拟化的基本原理、掌握一种虚拟机的安装 |
二、Linux基础 | 使学生掌握linux操作系统的基本使用方法，为搭建hadoop云平台打下基础 |
三、Hadoop云平台搭建 | 使学生了解Hadoop的基本原理、掌握Hadoop集群的安装，掌握hdfs分布式文件系统的基本用法，MapReduce分布式编程框架 |
四、Scala语言基础 | 使学生掌握scala语言的基本编程方法，特别是掌握函数式编程思想及方法，为spark编程打下基础 |
五、Spark应用开发基础 | 使学生了解spark计算框架的基本原理，掌握spark集群的搭建方法，掌握spark进行云计算编程的基本方法，能使用spark进行大数据处理 |
六、大数据机器学习实例 | 使学生了解spark MLib的基本用法，了解大数据机器学习的基本流程，掌握几种常见机器学习方法在spark集群上的实现 |
你将收获什么？
1） 具备搭建企业hadoop私有云平台的能力
2） 具备使用云平台，存储及处理大数据的能力
3） 具备使用linux操作系统的能力
4） 具备使用scala语言的能力
5） 具备使用spark软件，处理大数据的能力。
6） 具体通过大数据分析，解决实际问题的能力
适合什么人学习？
各类高校（含高职）理工类高年级学生； 对云计算及大数据开发感兴趣的人士
课程大纲
课程章节
- 第一章 云计算概述
- 第二章 linux基础
- 第三章 Hadoop云平台搭建
- 第四章 scala语言基础
- 第五章 Spark应用开发基础
- 第六章 大数据机器学习实例
第一章 云计算概述
1.1 云计算概述
1.2 虚拟机的安装与使用
第二章 linux基础
2.1 centos的安装
2.2 linux基础知识
2.3 linux文件管理命令
2.4 Linux文件权限管理
2.5 Linux用户管理
2.6 linux网络设置
2.7 ssh原理
2.8 设置主机间免密登录
2.9 linux客户端
第三章 Hadoop云平台搭建
3.1 Hadoop1.0基本原理
3.2 Hadoop2.0基本原理
3.3 搭建完全分布式hadoop集群
3.4 hadoop集群的管理与使用
第四章 scala语言基础
4.1 scala基础
4.2 scala面向对象
4.3 scala编程实例
第五章 Spark应用开发基础
5.1 spark背景介绍
5.2 spark安装
5.3 RDD基础
5.4 RDD案例
5.5 DataFrame基础
5.6 DataFrame案例
5.7 在idea运行spark项目
5.8 使用submit提交任务
第六章 大数据机器学习实例
6.1 spark mllib简介
6.2 机器学习简介
6.3 决策树模型
