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《分布式数据仓库》课程教学大纲

一、课程概述

（一）基本说明

中文名称：分布式数据仓库 课程代码：21JS138

总学时/学分：40/2.5 考核方式：考试

适用专业：数据科学与大数据

（二）课程属性

1.课程性质

本课程是数据科学与大数据技术专业核心必修课程。重点讲授数据仓库的基本概念，Hive基础、Hive安装部署方法以及Hive离线数据定义与操作、HiveQL复杂查询、用户自定义函数UDF等内容。通过学习，学生应能够掌握数据仓库的基础知识，可以使用Hive达到独立开发简单项目程序的基本要求。本课程以编程实例为载体，采取学生主动实践的方式学习工程技术，强调在基于实例的反复训练，让学生获取知识、共享知识、应用知识、技术创新和沟通交流、团结协作，注重培养现代职业岗位所需的应用型人才。

课程与课程群的联系

本课程与《数据库原理与应用》、《大数据生态基础与应用》等课程有着密切的关系，通过本课程的学习，使学生掌握基本的专业知识，并为《数据采集和预处理技术》等专业课程的学习，以及《大数据处理技术综合课程设计》等专业集中实训提供了知识储备。为了使学生能够顺利完成本课程的学习，在学习本课程之前，需对相关课程（群）有一定的了解和掌握。

前修课程：《数据库原理与应用》、《大数据生态基础与应用》等，这些课程对本课程学习起着基础铺垫作用。

后续课程：《数据采集和预处理技术》、《大数据处理技术综合课程设计》等，这些课程是本课程的具体应用，为后续课程提供了基础理论支撑。

二、教学设计

（一）课程设置的主要依据

本课程是一门理实融合、教学做一体的理论课程，着眼于满足行业对应用型人才需求，遵循“基础/应用”的导向原则，教学内容与教学组织紧紧围绕应用型的数据科学与大数据技术人才培养目标进行设计、选择和实施，以“必需、够用、适度超前”为度，突出打牢理论基础和实践能力培养。在教学过程中，注重创新精神、实践能力和职业道德的培养，倡导探究性学习，引导学生主动参与教学过程，主动思考、勤于实践、知行合一，逐步培养学生分析解决实际问题、沟通交流与团队协作能力。

课程设计思路

以《大数据生态技术与应用》、《数据库原理与应用》等课程为基础，紧紧围绕数据科学与大数据技术专业应用型人才培养目标，及计算机科学与技术相关专业的人才培养目标，准确把握本课程在所开设的专业课程群中的定位和作用，以能力为本位，强调打牢基本知识和基本理论基础，强化基本技能训练，充分利用信息化教学平台，打破以知识传授为主要特征的传统学科专业课程模式，探索新的、更为科学的教学模式，课程内容既注重本课程与其他专业基础课程的横向联系，又适当补充学科前沿发展动态和最新成果等纵向知识，为掌握后续课程的相关理论知识、技能和培养相应的能力打下坚实基础。同时，充分考虑国家执业资格考试、职业技能鉴定或行业资格考试涉及本课程的有关内容和标准的要求，对学生进行相应的指导和训练。

（三）课程思政

本课程立足在潜移默化的教学过程中，将科学精神、团队意识等内容的思维方法和理念传递给学生。以专业教学内容作为教学点，讲授社会主义核心价值观、传统文化、科学精神态度等内容的具体应用实例作为渗透点，鼓励学生积极思考自身的价值及方向，积极面对生活和学习中的挑战。

三、课程目标

（一）总体目标

通过本课程的学习，能系统地掌握数据仓库的基本概念，Hive基础、Hive安装部署方法以及Hive离线数据定义与操作、HiveQL复杂查询、用户自定义函数UDF等内容，使学生对数据仓库有一个基本的认识。通过上机操作，使学生能够熟练掌握Hive的各种操作，并能够掌握数据仓库项目的构建与实现。

（二）具体目标

1.知识结构目标

掌握数据仓库基础概念、数据仓库设计理念以及数据仓库与数据库的异同。

掌握Hive的基本概念、Hive安装部署以及MySQL安装部署。

掌握Hive基本数据类型以及Hive集合数据类型。

掌握HiveQL数据定义语言，包括创建数据库、删除数据库、创建表、删除表等操作。

掌握HiveQL数据操作语言，包括向表中写入数据、删除数据、导入导出数据等操作。

掌握HiveQL查询语言及使用方法。

掌握HiveQL连接语句及使用方法。

掌握数据迁移工具sqoop的安装与使用。

掌握Hive用户自定义函数UDF与UDAF的定义与应用。

职业能力目标

具有良好的思考和分析问题的能力；

具有较好的信息检索能力；

具有良好的职业道德和团队精神；

具有很好的与人沟通和交流的能力；

培养学生互相帮助，加强团队合作精神。

四、课程目标与毕业要求的对应关系

本课程在人才培养方案中支撑毕业要求1

课程目标

课程目标

毕业要求

指标1-1

指标1-2

指标1-3

指标1-4

知识结构目标

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