CS5488

大数据算法与技术

本课程旨在使学生掌握通过普通计算机集群管理大规模数据集（大数据）的能力，重点介绍 Hadoop 生态系统的使用。课程涵盖分布式数据并行程序的实现、大规模数据分析系统的内部机制，以及实际大数据解决方案的案例研究。

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完成课程后，学生将能够：

✔️ 识别并解释大规模数据处理问题中的数据并行性；

✔️ 使用课程中介绍的技术实现数据并行算法；

✔️ 描述并解释 Hadoop 框架的内部机制；

✔️ 设计可扩展的解决方案用于解决实际问题，并为设计决策提供合理化说明；

✔️ 通过案例研究分析现实世界中已部署的大数据解决方案。

评估项目	权重	具体描述
📝 Class Project	40%	分析 Hadoop 系统中的实际用例，设计并实现大数据解决方案。
📄 Lab Sheets	10%	熟悉大数据工具并实现数据并行算法。
🖥️ Final Examination	50%	综合评估学生对大数据算法和技术的理解，考试时间为 2 小时，最低通过分数需达到考试总分的 30%。

注意：必须在考试中取得至少 30% 的分数才能通过课程。