近年来，移动计算、物联网、云计算等一系列新兴技术相继兴起与发展，以及它们在社交媒体、协同创造、虚拟服务等新型模式中的广泛运用，使得全球数据量呈现出前所未有的爆发式增长态势，数据复杂性也急剧增加，客观上要求新的分析方法和技术来挖掘数据价值，大数据技术应运而生，并得到迅速发展和应用，大数据是时代发展和技术进步的产物。学习大数据肯定需要学习Hadoop技术，Hadoop大在数据技术体系中的地位至关重要，Hadoop是大数据技术的基础。
本课程采用理论和实践相结合的方式全面介绍Hadoop技术，是学生系统地学习当前广泛使用的大数据Hadoop平台及其主要组件的作用及使用，使学生具备一定的动手及问题分析能力，使用掌握的知识应用到实际的项目实践中，通过本课程的学习，引导学生养成工程师逻辑思维、系统思维的思维方式及习惯，培养学生分析及解决问题的能力。
本课程为各个组件设计若干实验，帮助学生在学习理论知识的同时，提高学生的实践能力，系统地掌握Hadoop主要组件的原理及应用，为其他相关课程的学习提供必要的帮助。
本课程采用闭卷考试形式，平时成绩（包括平时考勤、课堂表现）占总分10%，实验成绩（包括上机实验情况、实验报告、作业、测试）占总分30%，期末考试成绩占总分60%。
Java、Linux、数据库操作等基础知识。
1.了解大数据技术的背景、有哪些大数据技术2.理解Google三篇论文的思想、基本架构3.了解Hadoop的简史、版本差异、发行版本、特点4.了解Hadoop的生态圈5.了解Hadoop的使用场景、典型应用架构
课时
1．Tom White：《Hadoop权威指南:大数据的存储与分析（第4版）》，清华大学出版社，2017年7月。
2．林子雨：《大数据技术原理与应用:概念、存储、处理、分析与应用(第2版)》，人民邮电出版社，2017年1月。