裴浩

摘 要：文中分析了大數(shù)據(jù)的現(xiàn)狀和高職計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)專業(yè)的培養(yǎng)目標(biāo)，基于大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等技術(shù)，提出對(duì)專業(yè)課程體系的改革，并給出改革思路和核心課程Hadoop的實(shí)施。使得學(xué)生不僅能具備高級(jí)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)、管理能力，熟悉使用云平臺(tái)管理軟件，實(shí)施Hadoop平臺(tái)的構(gòu)建和管理，還具備一定的大數(shù)據(jù)應(yīng)用開發(fā)能力，成為具有大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用能力的高級(jí)技能型人才。

關(guān)鍵詞：計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)專業(yè)；大數(shù)據(jù)；云計(jì)算；Hadoop

中圖分類號(hào)：G642.0；TP393 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：2095-1302（2016）12-0-02

0 引 言

隨著云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)以及“互聯(lián)網(wǎng)+”技術(shù)的興起，數(shù)據(jù)正以前所未有的速度在不斷增長(zhǎng)和累積，互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)正在實(shí)時(shí)影響人們的工作、生活乃至社會(huì)發(fā)展。2012年 3月，美國(guó)奧巴馬政府公布“大數(shù)據(jù)研發(fā)計(jì)劃”，旨在提高和改進(jìn)人們從海量、復(fù)雜的數(shù)據(jù)中獲取知識(shí)的能力，發(fā)展收集、儲(chǔ)存、保留、管理、分析和共享海量數(shù)據(jù)所需要的核心技術(shù)。2014年大數(shù)據(jù)高速發(fā)展，中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)三巨頭BAT（百度、阿里、騰訊）紛紛建立大數(shù)據(jù)研究院、大數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)室等，提供大數(shù)據(jù)專業(yè)服務(wù)，一批大數(shù)據(jù)專業(yè)分析公司應(yīng)運(yùn)而生。我國(guó)的開放、共享和智能的大數(shù)據(jù)時(shí)代已經(jīng)來臨，同時(shí)對(duì)專業(yè)人才的需求也日益增長(zhǎng)。

大數(shù)據(jù)的發(fā)展與計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)密切相關(guān)，因此適時(shí)調(diào)整高職計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)專業(yè)方向的培養(yǎng)目標(biāo)，可以更好的適應(yīng)大數(shù)據(jù)發(fā)展要求。大數(shù)據(jù)背景下計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)專業(yè)學(xué)生的目標(biāo)是培養(yǎng)具有計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)、大數(shù)據(jù)及云計(jì)算的專業(yè)知識(shí)，實(shí)踐能力強(qiáng)、職業(yè)道德素養(yǎng)高，具備云平臺(tái)的管理能力和網(wǎng)絡(luò)軟件開發(fā)能力，能夠從事網(wǎng)絡(luò)工程設(shè)計(jì)實(shí)施、網(wǎng)絡(luò)高級(jí)管理維護(hù)、網(wǎng)絡(luò)開發(fā)、云平臺(tái)組建及管理以及大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、計(jì)算及分析等崗位的高級(jí)技能型人才[1]。

1 大數(shù)據(jù)與云計(jì)算

根據(jù)維基百科的定義，大數(shù)據(jù)[2，3]是指無(wú)法在可承受的時(shí)間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進(jìn)行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合。大數(shù)據(jù)主要具有4V特征[2]，即數(shù)據(jù)體量巨大（Volume）、數(shù)據(jù)種類繁多（Variety）、流動(dòng)速度快（Velocity）、價(jià)值密度低（Value）。

從技術(shù)角度上看，大數(shù)據(jù)必然無(wú)法用單臺(tái)計(jì)算機(jī)處理，必須依托云計(jì)算的分布式處理、分布式數(shù)據(jù)庫(kù)和云存儲(chǔ)、虛擬化技術(shù)。目前應(yīng)用最為廣泛的大數(shù)據(jù)分布式處理平臺(tái)就是Hadoop，Hadoop是由Apache基金會(huì)所開發(fā)的分布式系統(tǒng)基礎(chǔ)架構(gòu)，能夠?qū)Υ罅繑?shù)據(jù)進(jìn)行分布式存儲(chǔ)、分析和處理的云計(jì)算平臺(tái)，已經(jīng)在網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)領(lǐng)域得到了廣泛運(yùn)用。例如Yahoo使用4 000個(gè)節(jié)點(diǎn)的Hadoop集群來支持廣告系統(tǒng)和Web搜索的研究；Facebook使用1 000個(gè)節(jié)點(diǎn)的集群運(yùn)行Hadoop，存儲(chǔ)日志數(shù)據(jù)，支持其上的數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)；百度用Hadoop處理每周200 TB的數(shù)據(jù)，進(jìn)行搜索日志分析和網(wǎng)頁(yè)數(shù)據(jù)挖掘工作；淘寶的Hadoop系統(tǒng)用于存儲(chǔ)并處理電子商務(wù)交易的相關(guān)數(shù)據(jù)。

2 課程體系改革研究

2.1 課程體系現(xiàn)狀

目前，高職院校計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)專業(yè)類課程大多圍繞計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)工程和計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)開發(fā)兩條主線，主要課程包括網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)、路由器及交換機(jī)配置與管理、Windows網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器配置與管理以及動(dòng)態(tài)網(wǎng)站開發(fā)相關(guān)技術(shù)等。這些課程內(nèi)容傳統(tǒng)，課程內(nèi)容嚴(yán)重同質(zhì)化，教學(xué)內(nèi)容已不能滿足大數(shù)據(jù)時(shí)代人才培養(yǎng)的要求，這些將直接影響學(xué)生的理論實(shí)踐能力和就業(yè)機(jī)會(huì)。

大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)+、物聯(lián)網(wǎng)及云計(jì)算技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用給高職計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)專業(yè)人才培養(yǎng)帶來了新的要求與挑戰(zhàn)，與市場(chǎng)需求存在脫節(jié)現(xiàn)象。計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)專業(yè)應(yīng)緊跟大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等先進(jìn)技術(shù)的步伐，不斷進(jìn)行專業(yè)課程的創(chuàng)新性研究，重視實(shí)踐類課程和教材的研發(fā)，適時(shí)調(diào)整人才培養(yǎng)目標(biāo)和專業(yè)教學(xué)計(jì)劃，以期滿足工作崗位的實(shí)際要求。

2.2 研究思路

計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)專業(yè)經(jīng)過多年的發(fā)展，其課程體系比較成熟，形成了各自的特色教學(xué)。因此，本文的研究?jī)?nèi)容是對(duì)原有課程體系的補(bǔ)充和完善。

2.2.1 有針對(duì)性的進(jìn)一步優(yōu)化傳統(tǒng)的專業(yè)職業(yè)技能課程

傳統(tǒng)的專業(yè)職業(yè)技能課程已經(jīng)比較成熟，經(jīng)過了實(shí)踐的考驗(yàn)，也已得到了學(xué)生的認(rèn)可。盡管如此，還要有針對(duì)性的進(jìn)一步優(yōu)化，使得課程體系的理實(shí)比達(dá)到更優(yōu)，提升課程教學(xué)實(shí)施的效果。

2.2.2 采用增加模式，補(bǔ)充完善課程體系

基于大數(shù)據(jù)和云計(jì)算技術(shù)研發(fā)新的職業(yè)技能課程，充實(shí)現(xiàn)有的課程體系。大數(shù)據(jù)和云計(jì)算緊密相聯(lián)，因此要增加云計(jì)算和大數(shù)據(jù)的理論和實(shí)踐課程。在研發(fā)課程的過程中，以崗位需求為導(dǎo)向，以培養(yǎng)技能型人才為目標(biāo)，合理安排理論教學(xué)內(nèi)容和課時(shí)，著重開發(fā)實(shí)踐教學(xué)案例和內(nèi)容，明顯區(qū)別于本科課程教學(xué)設(shè)置。

2.2.3 課程體系相互作用，相互促進(jìn)

網(wǎng)絡(luò)技術(shù)是大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)的基礎(chǔ)。因此計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)傳統(tǒng)課程也是新研發(fā)課程的基礎(chǔ)。新研發(fā)課程既是傳統(tǒng)課程的有效實(shí)踐，又是對(duì)傳統(tǒng)課程的有效擴(kuò)展和提升。

2.3 具體內(nèi)容

由于大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)是基于網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)，因此，計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)專業(yè)人才培養(yǎng)具有先決條件。根據(jù)以上研究思路，具體方案主要包括強(qiáng)化現(xiàn)有課程體系，增加基礎(chǔ)理論課程、完善知識(shí)體系，增加實(shí)踐課程、鍛煉崗位能力三個(gè)部分。

2.3.1 強(qiáng)化現(xiàn)有課程體系

針對(duì)現(xiàn)階段存在的問題，學(xué)校應(yīng)強(qiáng)化現(xiàn)有課程體系，使學(xué)生具有扎實(shí)的網(wǎng)絡(luò)管理能力和一定的網(wǎng)絡(luò)開發(fā)能力。現(xiàn)有的課程體系使學(xué)生具備了相關(guān)能力。熟悉ISO/OSI互聯(lián)網(wǎng)模型，并掌握常見的互聯(lián)網(wǎng)協(xié)議如TCP/IP、ARP、OSPF、SSL、DNS、DHCP及HTTP等。能夠配置管理Windows和Linux服務(wù)器，熟悉使用常見的網(wǎng)絡(luò)命令，具備遠(yuǎn)程網(wǎng)絡(luò)控制學(xué)習(xí)能力。掌握程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言Java，具備Windows和Linux下的程序開發(fā)能力，包括編寫shell程序。能夠配置交換機(jī)和路由器，具備組建局域網(wǎng)的能力。熟悉信息安全、系統(tǒng)安全及網(wǎng)絡(luò)安全攻防技術(shù)。

2.3.2 增加基礎(chǔ)理論課程，完善知識(shí)體系

針對(duì)人才需求，增加大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等基礎(chǔ)理論課程，完善知識(shí)體系。雖然大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等課程教學(xué)的最終目的是培養(yǎng)實(shí)踐技能，但基礎(chǔ)理論仍非常重要，主要包括熟悉大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)概念和常見技術(shù)架構(gòu)；熟悉云計(jì)算原理和架構(gòu)，并了解虛擬化技術(shù)如KVM；熟悉分布式系統(tǒng)和分布式計(jì)算原理；了解大數(shù)據(jù)、云計(jì)算的最新應(yīng)用。

2.3.3 增加實(shí)踐課程，鍛煉崗位能力

在課程體系設(shè)置中，實(shí)踐課程比例應(yīng)超過理論課程。增加大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等實(shí)踐課程，鍛煉學(xué)生的崗位能力。主要包括主流云平臺(tái)管理軟件的使用，如華為FusionSphere、VMWARE等；分布式系統(tǒng)管理、分布式并行計(jì)算以及Map/Reduce編程；Hadoop集群、HBase分布式數(shù)據(jù)庫(kù)的構(gòu)建與管理；Hadoop、HBase等案例實(shí)踐與應(yīng)用。

通過以上方法，使得計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)專業(yè)學(xué)生在原有專業(yè)基礎(chǔ)上，掌握大數(shù)據(jù)和云計(jì)算的原理，具備云平臺(tái)的管理能力，并能基于Hadoop等云計(jì)算平臺(tái)實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)程序，對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算分析。

2.4 Hadoop課程實(shí)施

通過以上分析可知，增加的課程內(nèi)容主要是大數(shù)據(jù)、云計(jì)算相關(guān)課程，最終采用Hadoop云計(jì)算平臺(tái)相關(guān)技術(shù)實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、計(jì)算與分析。通過理論教學(xué)，使得學(xué)生深入了解掌握大數(shù)據(jù)技術(shù)、云計(jì)算原理及Hadoop架構(gòu)。通過實(shí)踐教學(xué)，使得學(xué)生能夠掌握Hadoop集群的配置與管理，并且能夠基于Hadoop實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)程序設(shè)計(jì)，使得學(xué)生具備基本的大數(shù)據(jù)處理能力。因此Hadoop課程是核心課程。

2.4.1 Hadoop原理

Hadoop是把大數(shù)據(jù)集分發(fā)到計(jì)算集群中各個(gè)節(jié)點(diǎn)上共同處理以實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)的快速處理。用戶無(wú)需了解分布式底層細(xì)節(jié)就可開發(fā)分布式程序，充分利用集群的威力進(jìn)行高速運(yùn)算和存儲(chǔ)。Hadoop最核心的設(shè)計(jì)是HDFS文件系統(tǒng)和MapReduce編程模型。HDFS為海量數(shù)據(jù)提供存儲(chǔ)，而MapReduce則為海量數(shù)據(jù)提供了計(jì)算。如圖1所示，Hadoop運(yùn)行的基本過程如下[4，5]：

（1）客戶端可以將文件上傳至HDFS文件系統(tǒng)，NameNode則會(huì)根據(jù)文件大小和Block大小配置將文件的物理屬性分成若干個(gè)Block文件塊，并分布式存儲(chǔ)至DataNode數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)，同時(shí)將塊存儲(chǔ)信息保存至NameNode節(jié)點(diǎn)，以方便文件進(jìn)行資源管理。

（2）文件上傳完成后，客戶端提交具體Job任務(wù)至Hadoop集群，各DataNode節(jié)點(diǎn)根據(jù)任務(wù)要求可以讀取相應(yīng)的文件Split，并完成Map和Reduce計(jì)算任務(wù)，將結(jié)果作為輸出文件傳輸至HDFS文件系統(tǒng)。

（3）在任務(wù)執(zhí)行過程中，可以通過JobTracker、TaskTracker及ResourceManager監(jiān)控任務(wù)的執(zhí)行情況和資源消耗信息等。

2.4.2 Hadoop教學(xué)平臺(tái)配置與部署

Hadoop教學(xué)平臺(tái)需配置、部署一些部件?；诂F(xiàn)有實(shí)驗(yàn)室的計(jì)算機(jī)和網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器系統(tǒng)采用Linux Ubuntu，構(gòu)建Hadoop集群網(wǎng)絡(luò)?；贑loudera Hadoop開源框架實(shí)現(xiàn)Hadoop教學(xué)平臺(tái)。

2.4.3 Hadoop分布式文件存儲(chǔ)及大數(shù)據(jù)處理實(shí)現(xiàn)

Hadoop分布式文件存儲(chǔ)及大數(shù)據(jù)處理實(shí)現(xiàn)包括：HDFS文件系統(tǒng)的使用；HBase的使用；MapReducer程序?qū)崿F(xiàn)；大數(shù)據(jù)案例分析與實(shí)現(xiàn)。

3 結(jié) 語(yǔ)

本文分析了大數(shù)據(jù)背景下高職計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)專業(yè)的培養(yǎng)目標(biāo)和課程體系的改革思路，在優(yōu)化計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)專業(yè)傳統(tǒng)課程的基礎(chǔ)上，增加大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等相關(guān)課程，并以Hadoop課程的具體教學(xué)實(shí)施來培養(yǎng)學(xué)生的實(shí)踐能力，使得學(xué)生能夠緊跟大數(shù)據(jù)、云計(jì)算的技術(shù)步伐，滿足工作崗位的要求。

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