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南臺科技大學106學年度第2學期課程資訊
課程代碼 G0D15G01
課程中文名稱 雲端伺服器建置與管理
課程英文名稱 Construct and Manage Cloud Sever System
學分數 3.0
必選修 選修
開課班級 四技資工四甲,四技資工四乙
任課教師 杜俊育
上課教室(時間)
週四 第2節 (C304)
週四 第3節 (C304)
週四 第4節 (C304)
課程時數 3
實習時數 0
授課語言 1.華語
輔導考證
課程概述 在大數據的時代,“巨量”釋放了資料潛藏的不可估測的價值,同時也帶來了資料儲存及運算效率的問題。本課程透過現正火紅的 Apache Hadoop,來建置並維運一個可靠而可擴充的分散式系統,對資料儲存、資料分析和協同運作提供一個簡單的工具。
先修科目或預備能力 Linux 基本操作
課程學習目標與核心能力之對應
編號中文課程學習目標英文課程學習目標對應系指標
1 了解Hadoop 1 工程知識
2 建立Hadoop 運算叢集 2 資訊能力
3 管理Hadoop 3 實務能力
4 MapReduece 程式開發 6 辨識構思
就業力培養目標
  校指標 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
  專業知識 實務技能 資訊能力 整合創新 外語能力 熱誠抗壓 表達溝通 敬業合群 人文素養 服務關懷
  20% 30% 25% 0% 0% 25% 0% 0% 0% 0%
  系指標 1 3 2 4 9 6 5 7 10 8
  工程知識 實務能力 資訊能力 規劃整合 外語能力 辨識構思 報告溝通 管理合作 社會人文 職業倫理
  20% 30% 25% 0% 0% 25% 0% 0% 0% 0%
中文課程大綱 了解Hadoop
建立Hadoop 運算叢集
管理Hadoop
MapReduece 程式開發
英/日文課程大綱
課程進度表 01. 課程介紹
02. Hadoop 概說與環境準備
03. Hadoop 的基石:分散式檔案系統 - HDFS (一)
04. Hadoop 的基石:分散式檔案系統 - HDFS (二)
05. 分散式資料管理員 - YARN (一)
06. 分散式資料管理員 - YARN (二)
07. 分散式平行處理 - MapReduce (一)
08. 分散式平行處理 - MapReduce (二)
09. 期中測驗
10. 分散式平行處理 - MapReduce (三)
11. 分散式平行處理 - MapReduce (四)
12. Hadoop 的 I/O
13. 分散式鎖服務 - ZooKeeper
14. 分散式資料庫 - HBase
15. 記憶體型計算架構 - Spark
16. 建立 Hadoop 叢集
17. Hadoop 的管理
18. 期末測驗
課程融入SDGs
期考調查
期中考(第9週)考試方式
期末考(第18週)考試方式
其他週考試考試週次與方式
教學方式與評量方式
課程學習目標教學方式評量方式
了解Hadoop
課堂講授  
實作演練  
自我評量平時
作業平時
實作期中
建立Hadoop 運算叢集
課堂講授  
實作演練  
實作平時
實作期中
管理Hadoop
課堂講授  
實作演練  
實作平時
實作期末
MapReduece 程式開發
課堂講授  
實作演練  
實作平時
實作期末
指定用書
書名 Hadoop 從雲端到大數據 - 完整 Ecosystem 全介紹
作者 劉鵬、葉曉江
書局 佳魁數位
年份 2018
國際標準書號(ISBN) 978-986-379-610-7
版本 1
請同學尊重智慧財產權,使用正版教科書,不得非法影印,以免觸犯智慧財產權相關法令
參考書籍 1. 范東來,Hadoop - Big Data 技術詳解與專案實作,博碩文化,2015.09
2. 林大貴,Python + Spark 2.0 + Hadoop 機器學習與大數據分析實戰,博碩文化,2016.09
3. Tom White (林峰正等譯), Hadoop 技術手冊, O'REILLY (碁峰資訊), 2016.09
教學軟體 Hadoop 等
課程規範 學期成績計算:
出席:20%
作業:40%
期中測驗:20%
期末測驗:20%
課堂參與:Bonus