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Spark大数据技术与应用-教学大纲.doc.pdf
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2022-10-30
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《Spark 大数据技术与应用》教学大
纲
课程名称:Spark 大数据技术与应用
课程类别:必修
适用专业:大数据技术类相关专业
总学时:64 学时
总学分:4.0 学分
一、课程的性质
本课程是为大数据技术类相关专业学生开设的课程。大数据技术蓬勃发展,基于开源技 术
的 Hadoop 在行业中应用广泛。但是 Hadoop 本身还存在诸多缺陷,最主要的缺陷是其 MapReduce
计算模型延迟过高,无法胜任实时、快速计算的需求。 Spark 的诞生弥补了 MapReduce 的缺陷。
Spark 继承了 MapReduce 分布式计算的优点并改进了 MapReduce 明显 的缺陷。 Spark 拥有
Hadoop MapReduce 所具有的优点,但不同于 MapReduce, Spark 的中间 输出结果可以保存在内存
中,从而大大减少了读写 HDFS 的次数,因此 Spark 能更好地适用 于数据挖掘与机器学习中需要
迭代的算法。目前,Spark 在企业中的运用越来越广泛,学习 Spark 分布式计算框架已然是进入大
数据行业所必不可少的一步。
二、课程的任务
通过本课程的学习,使学生对 Spark 分布式计算框架有一个全面的理解,课程内容主要 包
括了 Spark 基本原理与架构、集群安装配置、Scala 与 Spark 编程、Spark 代表组件,完整 项目案
例等精选内容。涉及的知识点简要精到,实践操作性强。
三、教学内容及学时安排
序
号
章节名称 主要内容 教学目标 学时
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春哥111
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