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》2025班级主页
时间地点：1-16周 星期三 第7节-第8节 学武楼(1号楼) A306
主讲人：厦门大学计算机科学系 林子雨 博士/副教授
(E-mail: ziyulin@xmu.edu.cn, 个人主页：https://dblab.xmu.edu.cn/post/linziyu)
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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：2025年春季学期（2025年2月到6月）
课程学时：16周 ，32学时，2学分
上课时间：星期三 第7节-第8节 两节课
上课教室：厦大翔安校区学武楼（1号楼）A306
上课形式：线下教学，东西部高校联动
成绩计算方式：平时成绩（10%）、线上考核成绩（占40%）、期末考试成绩（占50%）加权求和。
课程助教：厦门大学计算机系2024级硕士研究生杜宝祥同学
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副教授，厦门大学信息学院实验教学中心主任，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、2018年厦门大学高等教育成果特等奖、2018年福建省高等教育教学成果二等奖、2018年国家精品在线开放课程和2022年福建省高等教育教学成果奖特等奖。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400万次，累计访问量超过2500万次。
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（人）
| 发布时间 | 内容 |
| 2025年2月12日 | 班级主页正式发布 |
| 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 | |
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次数 |
日期 |
内容 |
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1 |
2025年2月19日周三下午78届 | 课程介绍 第1章 大数据概述 讲完了大数据发展历程 |
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2 |
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《大数据技术原理与应用（第4版）》教材配套讲义PPT，会发布到班级QQ群。
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、流计算框架Flink、大数据在不同领域的应用等。在线课程荣获“2018年国家精品在线开放课程”和“2020年国家级线上一流本科课程”。
本课程教材是林子雨编著《大数据技术原理与应用（第4版）》（教材官网）。
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副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。2021年1月第3版教材上市销售。《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。截至2021年1月，教材累计销量超过14万册，2020年单年销量超过4万册，被国内300多所高校作为开课教材。
（第3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（第3版）》（官网）是林子雨编著《大数据技术原理与应用（第3版）》教材（官网）的配套实验指导书。《大数据技术原理与应用（第3版）》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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2025春季学期《大数据技术原理与应用》本科生班级的课程助教，厦门大学人工智能系2024级硕士研究生杜宝祥同学。
为学生留下最美的课堂记忆。