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“Flink实时大数据处理技术”课程教学大纲
英文名称:Flinkreal-timebigdataprocessingtechnology
课程编号:
学时数:80
其中讲授学时数:64 实验学时数:16
学分数:x
适用专业:数据科学与大数据技术
一、课程的性质和教学目标
《Flink实时大数据处理技术》课程是一门专注于ApacheFlink框架的深入学习和实践的课程。该课程旨在通过系统的教学和实战项目,使学生全面理解和掌握Flink在实时大数据处理方面的技术和应用。
课程性质特点可以概括为以下几个方面:
专业性强:课程内容针对Flink这一开源的流式处理和批处理框架,深入剖析其核心概念、原理和技术细节。
实践性强:课程不仅包含理论知识的讲解,还通过大量的实战项目,让学生亲自动手操作,提升实践能力。
综合性高:课程不仅涵盖Flink的基础知识和应用,还涉及数据仓库、流处理、批处理等多个相关领域的知识和技术。
《Flink实时大数据处理技术》课程的具体教学目标如下:
一、知识目标
理解Flink基本概念:学生能够清晰理解Flink的定义、特点、应用场景以及与其他大数据处理框架的对比。掌握Flink核心技术:学生能够掌握Flink的核心技术,包括流处理、批处理、状态管理、容错机制等。熟悉FlinkAPI:学生能够熟练使用Flink的API进行编程,包括DataStreamAPI、TableAPI等。
二、能力目标
编程能力:学生能够使用Flink进行大数据的实时处理和批处理,编写高效的Flink作业。问题解决能力:学生能够独立分析和解决在Flink应用中遇到的问题,如性能调优、异常处理等。项目实践能力:学生能够参与实际的大数据项目,利用Flink技术解决实际问题。
三、素质目标
团队协作:培养学生的团队协作能力,能够在团队中有效沟通和协作,共同完成大数据项目。创新思维:鼓励学生关注新技术和新趋势,培养创新思维和创新能力,为大数据领域的发展做出贡献。
二、专业能力目标:
一、基础理论与知识掌握
掌握ApacheFlink的核心概念和原理,包括其作为开源的流式处理和批处理框架的特性和优势。理解Flink如何对无界和有界数据流进行有状态计算,并能阐述Flink在大数据实时处理领域的应用场景。熟悉Flink的流处理模型、时间处理机制(如事件时间、处理时间、摄取时间)、窗口处理(如滚动窗口、滑动窗口、会话窗口)等核心概念。
二、编程与操作能力
熟练使用Flink的DataStreamAPI和TableAPI进行编程,包括数据流的创建、转换、聚合、过滤等操作。理解和实践Flink的状态管理机制,能够在程序中创建和使用状态来存储和处理数据流中的信息。熟悉Flink的容错和检查点机制,了解如何确保作业在失败时的数据一致性和可恢复性。
三、项目实战与应用能力
通过实战项目,能够独立完成Flink作业的开发、部署和调优,包括性能优化、资源管理等。能够将Flink应用于实时数据分析、异常检测、日志处理、实时推荐等实际业务场景中,解决实际问题。学会与其他大数据生态系统中的组件(如Kafka、Hadoop、HBase等)进行集成和协作,构建完整的大数据处理和分析平台。
四、问题解决与创新能力
能够独立分析和解决在Flink应用中遇到的问题,如数据倾斜、内存溢出、延迟过高等性能问题。具备对Flink新功能和技术的敏锐度,能够迅速掌握并将其应用于项目中。鼓励创新思维,能够结合业务需求和技术趋势,提出创新性的解决方案和优化建议。
五、团队协作与沟通能力
培养良好的团队协作精神,能够在团队中有效沟通和协作,共同完成大数据项目。学会与其他团队成员、客户或利益相关者进行有效的沟通和协调,确保项目的顺利进行。
课程思政目标:
一、职业道德与责任感
培养学生的诚实守信品质,确保在大数据处理和分析过程中遵守职业道德规范,保护用户隐私和数据安全。增强学生的责任感,使其认识到在大数据处理和分析工作中,任何决策和行动都可能对社会和个人产生深远影响,因此必须谨慎对待。
二、团队协作与沟通能力
培养学生的团队协作精神,通过项目实战和团队合作,让学生学会与他人有效沟通和协作,共同解决问题。提高学生的沟通能力,使其能够清晰表达自己的想法和观点,同时也能够倾听他人的意见和建议,促进团队和谐与进步。
三、创新思维与解决问题能力
激发学生的创新思维,鼓励学生敢于挑战传统观念和方法,提出创新性的解决方案和优化建议。培养学生的解决问题能力,使其在面对大数据处理和分析中的复杂问题时,能够迅速找到问题的根源并提出有效的解决方案。
四、法律意识与合规操作
增强学生的法律意识,使其了解并遵守相关的法律法规和政策规定,确保在大数据处理和分析过程中不侵犯他人的合法权益。培养学生的
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