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《云计算与大数据 》课程教学大纲
开课单位 ：计算机科学与技术教研室
课程类别 ：专业基础课
总 学 时：48 讲授学时 ： 40 实验学时 ：8 学分：
开课学期 ： 第五学期 先修课程 ：操作系统 、数据库原理 、面向
对象程序设计 教学方式 ： 理论讲授加实验 考核方式 ：考试
使用教材及主要参考书 ：
建议使用教材 ：陶皖主编 ，《云计算与大数据 》 西安电子科技大学出版社
推荐参考资料 ：（ 1）《云计算 （第三版 ）》刘鹏主编 ，电子工业出版社 ，
（2）《大数据搜索与挖掘 》张华平著 ，科学出版
社，
（3 ）《云计算与大数据技术 》 王鹏等编著 .人民
邮电出版社 . 月
一、课程的性质和任务
云计算和大数据正在引发全球范围内深刻的技术和商业变革 , 已经成为 IT 行业
主流技术 。云计算通过分布式操作系统 、虚拟化 、并行计算 、弹性计算 、效用计算等关键技术 ，为大数据提供了基础物理平台 ，大数据是落地的云 ，技术涵盖了从数据的海量存储 、处理到应用多方面的技术 ，包括数据采集 、海量数据存储 、非关系
型数据管理 、数据挖掘 、数据可视化以及智能分析技术如模式识别 、自然语言理
解、应用知识库等 。 本课程为物联网工程专业开设的一门专业基础课 ，主要学****云
计算和大数据处理的相关原理和技术 ，结合核 、医应用 ，与实际工程应用相结合 ，
构建相应的云计算和大数据分析与应用平台 。
二、教学基本要求
本课程采取研讨式教学模式 ，教师主讲技术体系和结构原理 ，技术细节分为理
.学****帮手 .
.专业整理 .
论、实践、应用等专题 ，由学生自主选择专题进行自主钻研 ，阅读文献 ，搭建软件平台并实际运行 ，上台讲解 ，提交论文和实验报告 ，充分培养学生的自主学****和动手能力 。 通过本课程学****使学生掌握大数据的采集 、传输、处理和应用的技术 ，了解 Hadoop 分布式系统基础架构 ，掌握 HDFS 和 MapReduce 技术 。 了解 HBase、 Hive 、Zookeeper 、Avro 、Pig 等相关大数据技术 ，与实际工程应用相结合 ，构建相应的云计算平台 。教学应当结合实际实验条件 ，培养学生实践动手能力 ，了解大数据技术发展现状 ，促进大数据相关教学改革 。
三、学时分配
章节
讲授
教学环节
第1章绪论
4
第 2 章 大数据环境下的
4
云计算架构
第 3 章 大数据关键技术
4
与应用
第 4章云存储
4
第 5 章 云服务与云安全
4
第 6 章 云计算应用
4
第 7 章 虚拟化技术
4
第 8 章 Hadoop 和
4
Spark 平台
第 9 章 分布式文件系统
4
及并行计算框架
第 10 章 分布式数据存
4
储与大数据挖掘
实验
（上****题课 讨论课 其它 合计机）
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
综合上机实验
8
8
.学****帮手 .
.专业整理 .
小计
40
8
48
四、教学内容及要求
第1章绪论 4学时
一、教学目的要求
了解云计算的来历与发展
了解云计算的概念及特征
掌握云计算的应用及与其他计算服务模式的区别
了解大数据的提出及发展
了解大数据的概念和特征
了解大数据的作用与挑战
掌握大数据和云计算的关系二、教学基本内容
云计算的来历与发展 ，云计算的概念及特征 ，云计算的应用及与其他计算服务模
式的区别 ，大数据的提出及发展 ，大数据的概念和特征 ，大数据的作用与挑战 ，大
数据和云计算的关系
三、教学重点难点
云计算的应用及与其他计算服务模式的区别 ，大数据和云计算的关系
第 2 章 大数据环境下的云计算架构 4 学时一、教学目的要求
了解大数据环境的技术特征
掌握云计算的架构及标准化