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贵州XXX学院

《基于内存的分布式计算》课程标准

（2023年版）

《基于内存的分布式计算》课程标准

一、课程基本信息

课程编码：070111231课程类型：专业核心课

开设学期：第六学期总学时：72学时

理论学时：36学时实践学时：36学时

适用专业：大数据技术开课学院XXX学院

Java程序设计、MySQL数据

库、分布式文件系统、Hive

先修课程：后续课程：消息订阅与日志

原理与应用、HBase入门与实

践

二、课程定位与任务

（一）课程定位

本课程旨在为学生提供大数据处理和分析的关键技能，重点介绍了Spark框架的内

存计算能力。通过该课程，学生将能够理解和应用Spark的核心概念和技术，为处理和

分析大规模数据集提供高效的解决方案。

（二）课程任务

《基于内存的分布式计算》是高职大数据技术专业中的一门核心课程，课程任务是

教授学生有关Spark框架和分布式计算的相关知识和技能。下面是描述本课程的主要任

务：

1.介绍Spark：课程的开篇会介绍Spark的背景、发展历史以及它在大数据领域的重

要性。学生将了解到为什么Spark是一种强大的大数据处理框架。

2.理解分布式计算概念：课程将引导学生理解分布式计算的核心概念，包括并行计

算、数据分布、任务调度、容错性等方面的知识。学生将了解为什么分布式计算在处理

大规模数据时非常重要。

3.掌握Spark核心组件：学生将深入学习Spark的核心组件，包括弹性分布式数据

集（RDD）、SparkSQL、SparkStreaming等。他们将学会如何使用这些组件进行数据处

理和分析。

4.实践编程技能：课程将着重培养学生的编程技能，特别是使用Scala、Java或Python

等编程语言编写Spark应用程序的能力。学生将学会如何创建Spark应用程序、处理数

据集，以及执行复杂的分布式计算任务。

5.内存计算和性能优化：学生将深入了解Spark的内存计算机制，学习如何将数据

加载到内存中以提高计算性能，并掌握性能优化的技巧和策略。

6.处理大规模数据集：课程将涵盖如何处理大规模数据集，包括数据的加载、转换、

过滤、聚合和存储。学生将学会如何使用Spark处理实际的大数据问题。

7.实际案例研究：课程可能包括一些实际案例研究，让学生应用所学知识来解决真

实世界中的大数据挑战。这有助于学生将理论知识转化为实际应用能力。

8.项目作业：学生通常需要完成一些项目作业，这些作业旨在让他们应用课程中所

学的知识和技能来构建Spark应用程序，解决特定的大数据问题。

9.考核和评估：学生的学习成果通常会通过考试、实验报告、项目成绩和课堂参与

等方式进行评估。

本课程的任务是培养学生在大数据领域中使用Spark进行内存计算和分布式计算的

能力。通过学习这门课程，学生将能够应对大规模数据处理的挑战，并为他们未来的职

业生涯奠定坚实的基础。

三、课程设计思路

《基于内存的分布式计算》课程的设计思路涵盖了多个关键方面。首先，该课程旨

在平衡理论和实践，确保学生获得全面的理解和实际应用能力。学生将从基础概念开始，

逐渐深入学习Spark的核心组件，如RDD、SparkSQL和SparkStreaming。通过实际案

例研究和项目作业，他们将能够将所学知识应用到解决实际大数据问题的能力。

本课程还支持多语言编程，以满足学生的不同需求和背景。性能优化是一个重要的

课程内容，学生将学会如何充分利用内存计算，并调整Spark应用程序的配置以提高性

能。此外，容错性和调试技能也是课程的一部分，学生将了解Spark的容错机制，以及

如何排除应用程序中的错误。

为了跟踪大数据领域的快速演进，本