课程标准

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

[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：