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课程名称:大数据处理与分析:Spark编程实践
课程编码:7337001
课程学分:2学分
课程学时:32学时
适用专业:计算机科学与技术
先修课程:Python或C程序设计、数据库原理、操作系统、高等数学、线性代数、
概率论与数理统计
课程类别:专业选修课
《大数据处理与分析:Spark 编程实践》
课程教学大纲
一、课程简介与目标
本课程为计算机专业选修课程,授课对象为计算机科学与技术、数据科学与
大数据技术、信息安全等相关专业的本科生。当今时代是大数据时代,大数据已
经渗透到当今每一个行业和领域,相较于传统数据,大数据具有体量巨大、模态
繁多、关联复杂等特点,对大数据的处理和分析是从大数据中获取价值的决定性
因素。本课程将介绍大数据处理和分析的基本概念、大数据处理和分析框架Spark
等设计与运行的基本原理、大数据处理和分析环境的搭建和使用方法、基本编程
方法、流式数据处理的基本方法、大数据分析的基本方法,为学生将来进一步在
相关领域深入学习或工作打下良好的理论和实践基础。
1. 课程拟达到的教学目标:该课程的目标是从大数据处理与分析的实践出
发、让学生掌握基于Spark 平台进行大数据处理与分析的基本技能,能够实现对
大规模结构化和非结构化数据的基本处理与分析,进而建构大数据处理与分析的
基础知识体系。
2. 课程思政目标:本门课程在培养学生专业素质和思维能力的同时,通过
将大数据技术和社会需求紧密结合,加深学生对所学知识与社会发展、改善民生、
提升国家竞争力之间关系的认识,引导学生勤于学习、善于学习、乐于钻研、勇
于探索、立志学好科学技术回馈国家、回馈社会。
二、教学基本内容及基本要求
大数据处理与分析:Spark 编程实践课程共32 学时,其中理论授课22 学时、
上机教学10 学时。学时分配如表1 所示。
1
表1 学时分配表
总学时 讲授学时 课内上机
32 22 10
1.课程重点
掌握大数据的基本概念、大数据处理与分析框架基本概念、Spark 的部署和
安装、RDD 编程基础、Spark SQL 的基本概念、DataFrame 的基本概念、Spark
Streaming 的基本概念、DStream 操作、Spark MLlib 基本使用方法;理解大数据
计算模式、流计算概念;能编写基于Spark 的大数据处理与分析程序;能够上机
操作和调试程序。
2.课程难点
RDD 设计与运行原理、大数据处理作业阶段划分的原理和运用、RDD 编程模
型、Spark Streaming 编程。
3. 课堂教学 (22 学时)
表2 各知识单元教学内容、考核要求和学时分配
第一知识单元 大数据处理与分析技术概述
课堂讲授,ppt 电子课件,
学时分配 2 学时 教学方式
板书
教学内容 重点 难点
大数据的技术背景:了解计算机软硬件的发展历程、IT 基础设施
1 发展的历程、互联网、物联网等数据的激增、互联网应用形态的
演化,了解大数据产生的必然性。
2 大数据的基本概念:什么是大数据、大数据的5V 特征。 √
大数据处理与分析关键技术的基础知识:大数据技术的不同层面
3 √
及其功能、大数据的几种经典计算模式。
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