课程标准 课程名称： Hive数据仓库工具 课程编码： 03062327 适用对象： 大数据工程 开课单位： 人工智能学院 编 制 人： 何永亚 校 对 人： 苏秀芝 审 核 人： 蒋清明 二〇 二五 年二月编制 目 录 [15] 一、课程定位3 [16] （一）课程性质3 [16] （二）相关课程3 [15] 二、课程设计思路3 [15] 三、课程目标4 [16] 1、素质目标4 [16] 2、知识目标4 [16] 3、能力目标5 [15] 四、课程内容与目标实现5 [15] 五、教学实施保障7 [16] （一）主讲教师及教学团队要求7 [16] （二）校内校外教学条件7 [16] （三）教学资源7 [16] （四）教学方法8 [15] 六、课程考核与成绩评定8 [16] （一）考核类型8 [16] （二）成绩构成与评定8 [2] 一、课程定位 [3] （一）课程性质 《Hive数据仓库工具》是面向所有大数据工程专业学生开设的一门专业必修课；课程性质为专业核心课，共64学时，4学分，考核方式为考试。 通过本课程的学习，可以让学生更好的理解Hive的开开发环境搭建；熟悉掌握数据定义、数据、查询、分区、分桶等知识；增强学生规范化意识，提升团队合作、沟通交流、语言表达等能力。 [3] （二）相关课程 先导课程：《Hadoop大数据技术》《JAVA程序设计》、《mySQL数据库》 [2] 二、课程设计思路 本课程遵循职业本科和高等职业教育规律，以大数据技术与应用实际工作岗位需求为导向选取课程内容，课程目标是培养学生具备“大数据分析”应用项目所需系统环境的搭建与测试综合职业能力；坚持开放性设计原则，建立基于Hadoop的生态环境，以“工作任务”为载体的“项目化”课程结构；课程教学实施教、学、做一体，坚持理论为实践服务的教学原则，通过模拟企业“大数据分析”环境进行组织，锻炼学生的实践操作能力。 整个课程总体设计思路是，打破以知识传授为主要特征的传统学科课程模式，转变为以工作任务为中心组织课程内容，以培养学生的创新精神与职业实践能力为重点，以终身教育和可持续发展为目标，坚持以学生的就业能力和可持续发展能力为根木的课程理念。课程设计的核心是课程内容的设计、教学模式的设计、实施方案的设计与评价体系的设计。本课程遵循“以职业行动获得知识”的认知规律，以岗位工作综合能力培养为核心，对职业岗位的工作内容、工作过程、工作环境等内容加以分析提炼，并按照循序渐进的教育规律进行深度加工，对应构建课程教学，使学生获得知识的过程始终与具体的职业实践相对应。 [2] 三、课程目标 [3] 1、素质目标 使学生形成正确的世界观、人生观、价值观，培养学生不怕困难与挫折，勇往直前的优秀品质。 使学生能够善于与他人沟通合作，具有良好的团队协作精神，诚实守信，团结互助，培养学生的集体主义精神。 使学生培养工匠精神。 [3] 2、知识目标 熟悉掌握Hive开发环境的安装部署 熟悉数据定义、操作、查询等知识。 熟悉离线分析的基本步骤与开发方法。 [3] 3、能力目标 （1）能熟练搭建Hive开发环境 （2）能使用Hive进行大数据分析的能力。 （3）考取大数据相关证书 [2] 四、课程内容与目标实现 序号 | 专题名称 | 学习目标 | 主要教学内容 | 重点与难点 | 教学资源 | 教学条件、手段与方法 | 建议学时 1 | 项目1 linux环境搭建与准备 | 掌握rocky linux8的安装；掌握rocky linux8中常用的Linux命令，掌握linux常用设置； | （1）学习大数据相关知识，熟悉大数据的定义，大数据的基本特征及大数据处理与分析的相关技术、工具或产品等。（2）掌握VMware的应用及作用（3）掌握rocky linux8的安装、配置（4）掌握rocky linux8中常用命令的使用（5）掌握rocky linux8中网络相关配置（6）掌握x-shell、Filezilla等工具的使用 | rocky linux8的安装步骤 | 学习通《Hive数据仓库工具》在线课程 | 使用多媒体讲解、操作演示 | 2+2 2 | 项目2 Hadoop安装与配置 | 训练学生正确熟练的安装配置Hadoop。 | （1）Hadoop伪分布安装与配置（2）Hadoop完全分布式环境搭建准备（3）搭建完全分布式Hadoop集群 | Hadoop安装与配置方法 | 1.学习通《Hive数据仓库工具》在线课程 | 使用多媒体讲解、操作演示 | 4+4 3 | 项目3 Hive的安装部署 | 训练学生做好hive组件的安装与配置以及开发环境的搭建 | Hive概述Hive原理及架构Hive的安装部署Hiveserver2服务部署使用Datagrip图形化客户端进行远程访问 | Hive安装配置的方法 | 1.学习通《Hive数据仓库工具》在线课程 | 使用多媒体讲解、操作演示 | 4+4 4 | 项目4 DDL数据定义 | 使学生掌握hive对数据库、数据表的操作 | Hive对数据库的操作Hive对数据表的操作 | 数据库、数据表的操作 | 1.学习通《Hive数据仓库工具》在线课程 | 使用多媒体讲解、操作演示 | 2+2 5 | 项目5 DML数据操作 | 使学生了解并掌握Hive数据导入、导出、备份与恢复的相关操作 | 数据导入数据导出数据备份与恢复 | Hive数据导入、导出、备份与恢复的相关操作 | 1.学习通《Hive数据仓库工具》在线课程 | 使用多媒体讲解、操作演示 | 2+2 6 | 项目6 查询操作 | 使学生了解并掌握hive查询操作的方法 | 基础语法基本查询Hive表连接相关操作 | 查询的基本操作 | 1.学习通《Hive数据仓库工具》在线课程 | 使用多媒体讲解、操作演示 | 2+2 7 | 项目7 分区表和分桶表 | 使学生了解并掌握分区表和分桶表的使用方法 | 分区分桶 | 分区、分桶的操作 | 1.学习通《Hive数据仓库工具》在线课程 | 使用多媒体讲解、操作演示 | 2+2 8 | 项目8 函数的使用 | 训练学生掌握hive函数的相关使用 | 函数简介内置函数 | 内置函数的用法 | 1.学习通《Hive数据仓库工具》在线课程 | 使用多媒体讲解、操作演示 | 2+2 9 | 项目9 hive sql综合训练 | 通过训练使学生全面掌握hive sql的用法 | 环境准备简单查询汇总分析复杂查询多表查询 | 查询的常用方法 | 1.学习通《Hive数据仓库工具》在线课程 | 使用多媒体讲解、操作演示 | 4+4 10 | 项目（任务）10 教育大数据分析平台 | 通过一个综合实例，让学生掌握hive离线分析的一般步骤和方法 | 项目概述Sqoop安装配置实现数据仓库分层数据采集数据分析数据可视化 | 离线分析的一般步骤和方法 | 1.学习通《Hive数据仓库工具》在线课程 | 使用多媒体讲解、操作演示 | 6+6 10 | 项目16 期末考核 | 无 | 教师提供期末考核方案，根据实际教学情况提供一至三个开发任务，提供评分标准，编码素材。 | 考核学生在本课程中的各个环节的知识和技能的掌握情况。 | 1.学习通《Hive数据仓库工具》在线课程 | 理论/实验 | 2+2 [2] 五、教学实施保障 [3] （一）主讲教师及教学团队要求 主讲教师要求：计算机及相关专业硕士研究生学历或本科学历具有讲师以上职称，具有大数据课教学及相关经验3年以上，充分了掌握Hadoop生态圈常用组件的搭建和使用，重点掌握hive的安装配置，hive sql的使用相关知识并能熟练应用；根据授课状况合理调整授课进度。 教学团队要求：专业背景呈现大数据、计算机等学科，结构合理，老、中、青年龄结构合理，讲师以上职称。 [3] （二）校内外教学条件 多媒体教室。 实训学习需要电脑安装相应的教学软件，并且网络覆盖。 利用学习通在线课程。 [3] （三）教学资源 [8] 1.教材：西安电子科技大学出版社 2023年8月出版 《基于新信息技术的Hive数据仓库工具》 2.网络教学资源： [3] https://mooc1.chaoxing.com/course/248445237.html [3] （四）教学方法 本课程采用讲授法、实践法、案例分析法、讨论法、比较分析法等。 [2] 六、课程考核与成绩评定 [3] （一）考核方式 考试，机试开卷。 [3] 成绩构成与评定 本课程成绩采用百分制，具体构成如下表所示： 平时成绩 | 期末成绩 | 总评成绩 出勤与课堂表现 | 作业与实践 | 机试（开卷） | 20% | 20% | | 40% | 60% | 100%