本班级是“高校大数据课程公共服务平台”的九大工程中的“6号子工程”
全力打造全国高校大数据教学示范班级
厦门大学计算机系本科生专业选修课
《大数据技术原理与应用》2018班级主页
时间地点：每周二晚上9、10节 两节课 厦大学生公寓301教室
主讲人：厦门大学计算机科学系 林子雨 博士/助理教授
(E-mail: ziyulin@xmu.edu.cn, 个人主页：http://www.cs.xmu.edu.cn/linziyu)
期末考试确定在2018年6月5日（第15周）周二晚上7点到9点（在上课教室）
毕业生提前考试安排在5月21日（第13周）周一晚上7点到9点海韵教学楼206
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（图 授课现场）
（图 期末考试现场）
课程名称：《大数据技术原理与应用》
课程性质：厦门大学计算机系本科生专业选修课
面向对象：面向厦门大学计算机相关专业本科生同学开放，欢迎并建议计算机相关专业本科生同学选修
课程难度：入门级，零基础（课程采用林子雨编著的入门级精品教材，丰富的教材配套资源帮助学生实现“零基础”学习大数据）
授课教师：林子雨
开课学期：2018年春季学期（2月到6月）
课程学时：每周2节，共16周，32学时，2学分
上课时间：每周二晚上9、10节 两节课
上课教室：厦大学生公寓301教室
课程助教：厦门大学计算机系2017级硕士研究生曾杨斌同学（E-mail: 3923808@qq.com）
班级主页：https://dblab.xmu.edu.cn/post/10145/
林子雨，男，1978年出生，博士（毕业于北京大学），现为厦门大学计算机科学系助理教授（讲师），曾任厦门大学信息科学与技术学院院长助理、晋江市发展和改革局副局长。中国计算机学会数据库专业委员会委员，中国计算机学会信息系统专业委员会委员。国内高校首个“数字教师”提出者和建设者，厦门大学数据库实验室负责人，厦门大学云计算与大数据研究中心主要建设者和骨干成员，2013年度和2017年度厦门大学教学类奖教金获得者，荣获2017年福建省精品在线开放课程、2017年福建省本科优秀特色教材和2017年厦门大学高等教育成果二等奖。主要研究方向为数据库、数据仓库、数据挖掘、大数据、云计算和物联网，并以第一作者身份在《软件学报》《计算机学报》和《计算机研究与发展》等国家重点期刊以及国际学术会议上发表多篇学术论文。作为项目负责人主持的科研项目包括1项国家自然科学青年基金项目(No.61303004)、1项福建省自然科学青年基金项目(No.2013J05099)和1项中央高校基本科研业务费项目(No.2011121049)，主持的教改课题包括1项2016年福建省教改课题和1项2016年教育部产学协作育人项目，同时，作为课题负责人完成了国家发改委城市信息化重大课题、国家物联网重大应用示范工程区域试点泉州市工作方案、2015泉州市互联网经济调研等课题。中国高校首个“数字教师”提出者和建设者，2009年至今，“数字教师”大平台累计向网络免费发布超过500万字高价值的研究和教学资料，累计网络访问量超过500万次。打造了中国高校大数据教学知名品牌，编著出版了中国高校第一本系统介绍大数据知识的专业教材《大数据技术原理与应用》，并成为京东、当当网等网店畅销书籍；建设了国内高校首个大数据课程公共服务平台，为教师教学和学生学习大数据课程提供全方位、一站式服务，年访问量超过100万次。
林子雨主讲厦门大学研究生课程《大数据处理技术》是“中国高校大数据课程公共服务平台”重点打造的示范班级，全程严格执行“林子雨精品大数据公开课六大质量标准”，旨在努力打造高校大数据教学实践标杆。
示范班级全程践行O2O教学理念，提供线上线下完整教学服务，学生在获得良好现场教学体验的同时，可以通过班级网站获得全方位课程指导和服务。示范班级标准元素包括：班级主页、标准教室、精心备课、精彩讲解、优雅形象、标准音质、完整服务、班级活动、班级合影等。
班级学生名单
| 发布时间 | 内容 |
| 2018年1月7日 | 班级主页正式发布 |
| 2018年2月27日 | 认真备课，迎接第1次课 |
| 2018年4月27日 | 期末考试确定在6月5日周二晚上7点到9点 |
| 2018年5月8日 | 毕业生提前考试安排在5月21日（第13周）周一晚上7点到9点海韵教学楼206 |
| 2018年5月10日 | 期末复习说明发布，点击这里下载期末考试复习说明 |
| 2018年5月15日 | 期末大作业已经发布，请点击这里访问大数据案例，并在自己电脑上完成该案例所有操作，把操作过程截图（证明是自己亲手做的实验），写一个WORD文件的实验报告，在6月4日下午5点之前发送到林子雨老师邮箱ziyulin@xmu.edu.cn。 |
| 章（或节） | 主要内容 | 学时安排 |
| 第1章 大数据概述 | 介绍大数据的基本概念和应用领域，并阐述大数据、云计算和物联网的相互关系 | 4 |
| 第2章 分布式计算框架Hadoop | 介绍大数据处理架构Hadoop | 4 |
| 第3章 分布式文件系统HDFS | 分布式文件系统HDFS的基本原理和使用方法 | 4 |
| 第4章 分布式数据库HBase | 分布式数据库HBase的基本原理和使用方法 | 4 |
| 第5章 NoSQL数据库 | NoSQL数据库的概念和基本原理 | 2 |
| 第6章 云数据库 | 云数据库的概念和基本原理 | 2 |
| 第7章 MapReduce | 分布式并行编程模型MapReduce原理和使用方法 | 4 |
| 第8章 Hadoop | Hadoop架构再探讨 | 2 |
| 第9章 Spark | Spark原理与基础编程 | 4 |
| 第10章 推荐系统 | 大数据在互联网领域的典型应用：推荐系统 | 2 |
| 合计 | 32 | |
| 次数 | 日期 | 内容 |
| 1 | 2018年2月27日周二晚上9、10节 | 课程介绍，第1章大数据概述，大数据概念、发展历程、影响、应用和关键技术 |
| 2 | 2018年3月6日周二晚上9、10节 | 第1章 大数据概述，云计算、大数据、物联网之间的相互关系 |
| 3 | 2018年3月13日周二晚上9、10节 | 第2章 大数据处理架构Hadoop，2.1 概述，2.2Hadoop项目结构 2.3 Hadoop的安装和使用 |
| 4 | 2018年3月20日周二晚上9、10节 | 第2章 大数据处理架构Hadoop 2.3 Hadoop的安装和使用 2.4 Hadoop集群的部署与使用 |
| 5 | 2018年3月27日周二晚上9、10节 | 第3章 分布式文件系统HDFS 3.1 分布式文件系统 3.2 HDFS简介 3.3 HDFS相关概念 |
| 6 | 2018年4月3日周二晚上9、10节 | 第3章 分布式文件系统 3.4 HDFS体系结构3.5 HDFS存储原理3.6 HDFS数据读写过程 |
| 7 | 2018年4月10日周二晚上9、10节 | 第4章 分布式数据库HBase
4.1 概述
4.2 HBase访问接口
4.3 HBase数据模型
3.7 HDFS编程实践（第2节课上机实践）
|
| 8 | 2018年4月17日周二晚上9、10节 | 第4章 分布式数据库HBase
4.4 HBase的实现原理
4.5 HBase运行机制
|
| 9 | 2018年4月24日周二晚上9、10节 | 第4章 分布式数据库HBase
4.6 HBase应用方案 |
| 10 | 2018年5月1日周二晚上9、10节 | 五一节放假冲掉 |
| 11 | 2018年5月8日周二晚上9、10节 | 第7章 MapReduce
讲完全部理论并留下20分钟上机实践 |
| 12 | 2018年5月15日周二晚上9、10节 | 第9章 Spark
9.1 Spark概述 |
| 13 | 2018年5月22日周二晚上9、10节 | 第9章 Spark
9.5 Spark的部署和应用方式 |
| 14 | 2018年5月29日周二晚上9、10节 | 第8章 Hadoop再探讨 |
| 15 | 2018年6月5日周二晚上9、10节 | 期末考试 |
《大数据技术原理与应用（第2版）》教材配套讲义PPT（2017年2月版本PPT），请点击这里下载。
在上课过程中，讲义PPT会不断进行更新，2018年春季学期上课过程中，如果PPT有更新，老师会每次上课后，都发布到这里供大家下载。如果没有发布最新版，请下载上面的《大数据技术原理与应用（第2版）》教材配套讲义PPT（2017年2月版本PPT）。
| 章节 | PPT格式 | PDF格式 |
| 第0章-课程介绍 | 下载 | 下载 |
| 第1章-大数据概述 | 下载 | 下载 |
课后作业的形式是，同学下载作业说明，然后按照作业要求进行上机实践，并撰写电子版上机实验报告（WORD文档），并在指定日期之前发送给本班助教同学。上机报告的格式模板，已经包含在作业说明中，请单独拷贝出来放在一个新的WORD文档中，做成上机实验报告。
上机实验报告里面的具体内容，没有固定的格式，只要能够把自己上机操作的过程描述清楚，并放上一些运行过程和结果的截图，让老师能够看到确实完成了各个实验步骤，并且成功实现了实验预期效果。作业提交日期以本网页为准。
| 章节 | 作业名称 | 作业下载 | 作业提交时间 |
林子雨主讲的全套大数据课程视频（观看），课程内容涵盖大数据、云计算和物联网概念及其相互关系、大数据处理架构Hadoop、分布式文件系统HDFS、分布式数据库HBase、NoSQL数据库、云数据库、分布式并行编程模型MapReduce、图计算、流计算、基于内存的大数据处理框架Spark、基于Hadoop的数据仓库Hive、大数据在不同领域的应用等。课程视频包含两个版本：（1）网易云课堂版本（朴素版）（观看）。2016年3月28日在网易云课堂正式上线以来，一直稳居热门课程榜单前列，深受广大网友欢迎，国内多家知名大数据企业、慕课网站和培训机构采用本课程视频。截至2018年1月1日，网易云课堂学习人数突破5万人，收获评价中99%为五星级最高评价，被众多网友称为“国内难得的经典课程”。（2）中国大学MOOC版本（精美版）（观看）。2017年11月6日在中国大学MOOC上线，截至2018年2月26日，中国大学MOOC学习人数突破3万人。
为了更好促进国内高校大数据课程教学，厦门大学计算机科学系助理教授林子雨博士编写了入门级大数据教材《大数据技术原理与应用》（官网），荣获“2017年福建省本科优秀特色教材”。该教材由人民邮电出版社出版发行，2015年8月第1版正式在当当、京东、淘宝、亚马逊等各大网店上架销售，并成为畅销书籍。2017年1月第2版教材正式在各大网店销售。《大数据技术原理与应用》是国内高校第一本系统介绍大数据知识的专业教材，也是第一本适合用于本科和研究生教学的入门级教材。
（第2版教材及其配套实验指导书）
《大数据基础编程、实验和案例教程》（官网）是林子雨编著《大数据技术原理与应用》教材（官网）的配套实验指导书。《大数据技术原理与应用》侧重于大数据知识框架和理论介绍，而本教程侧重于介绍大数据软件的安装、使用和基础编程方法，并提供了大量实验和案例。由于大数据软件都是开源软件，安装过程一般比较复杂，也很耗费时间。为了尽量减少读者搭建大数据实验环境时的障碍，笔者在本教程中详细写出了各种大数据软件的详细安装过程，可以确保读者顺利完成大数据实验环境搭建。
“大数据课程学生服务站”为学生学习大数据课程提供课程教材、讲义PPT、技术资料、进阶学习指南等全方位、一站式服务，帮助学生形成知识体系、开展基本编程实践、明确进阶学习方向，提高学习效率，提升学习效果。（欢迎点击这里访问“大数据课程学生服务站”）
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2018春季学期《大数据技术原理与应用》本科生班级的课程助教，厦门大学计算机系2017级硕士研究生曾杨斌同学（E-mail: 3923808@qq.com）。
为学生留下最美的课堂记忆。
