《大数据技术基础》教案 第11课数据处理与分析(三).docx
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1、课题数据处理与分析(三)课时2 课时(90 min )教学目标知识技能目标:(1 ) 了解Spark的概念和主要组件。(2 )理解Spark的运行架构和工作流程。思政育人目标:自觉履行国家科技自立自强的使命担当,面向世界科技前沿和国家重大需求,大胆创 新,追求卓越,勇攀科技高峰。教学重难点教学重点:Spark的运行架构和工作流程教学难点:使用Spark Java API编与简单的应用程序教学方法案例分析法、问答法、讨论法、讲授法教学用具电脑、投影仪、多媒体课件、教材教学设计第11课:考勤(2 min )可题导入(5 min )一传授新知(23 min )一课堂讨论(15 min )第2节课:问
2、题导入(5 min )一传授新知(20 min )一课堂互动(15 min )一课堂小结 (3 min )一作业布直(2 min )教学过程主要教学内容及步骤设计意图第一节课考勤(2 min ) 【教师】使用APP 【学生】按照老师要求签到培养学生的组织 纪律性,掌握学生 的出勤情况问题导入(5 min) 【教师】提出以下活动:基十内存的大数据处理引擎Spark有什么优点? 【学生】聆听、思考、举手回答通过问题导入的 方法,引导学生主 动思考,激发学生 的学习兴趣传授新知(23 min )【教师】通过学生的回答引入要讲的知识,介绍Spark的相关知识一什么是Spark数据是用来记录客观事物或事
3、件的符号,具体来说,是对客观 事物或事件的性质、状态及相互关系等信息进行记录的物理符号。 它是可识别的、抽象的符号(详见教材)通过教师的讲解 和演示,互动以及 案例,使学生了解 Spark的相关知识+【教师】提出问题:什么是Spark ?【学生】思考、举手回答小【教师】对学生的回答进行总结Spark是一个针对超大数据集合的、低延迟的集群分布式计算系 统,它同时支持批处理和流计算。其最初由加州大学伯克利分校的 AMP Lab研发,现已成为Apache软件基金会的顶级项目之一。Spark 不仅提供了可扩展、局容错、局性能的分布式数据处理,还提供了 内存级的数据处理。(详见教材)A【教师】利用多媒体
4、辅助讲解Spark的主要组件Spark由4个主要组件组成 包括提供交互式数据查询的Spark SQL,实时计算的Spark Streaming、机器学习的MLIib和图处理 的 GraphXo(1) Spark SQL提供了类SQL的结构化数据交互式操作。它 由Shark ( Hive on Spark )演化而来,Shark严重依赖于Hive , 并对Hive进行了改造。(详见教材) 【教师】提出以下学习任务:阅读提示部分,进一步了解Spark组成。【学生】自主学习,理解,总结二、Spark与Hadoop对比分析 【教师】利用多媒体辅助讲解Spark与Hadoop对比分析Spark与Hado
5、op主要在抽象层次上有所不同。Hadoop被 创建为处理大量现有数据的引擎,它具有较低的抽象级别,允许 执行复杂的操作,但可能导致学习和管理困难。Spark更容易, 更快捷,具有许多方便的高级工具和功能,可以简化工作。Spark 在Hadoop之上运行,并且拥有许多优秀的库,如Spark SQL、 MLlib等,它的出现促使Hadoop生态圈发生演变,以便更好地 为大数据分析服务。(详见教材)【教师】提出以下问题:根据Spark生态系统图片,说一说Spark与Hadoop对比分析 【学生】自主学习,理解,总结小【教师】对学生的回答进行总结Hadoop与Spark都是并行计算,且都是用MapRe
6、duce原理模型 进彳丁计算。与Hadoop开发语言不同的是,Spark是由Scala语言编 写而成。Scala是一种函数式编写语言,是运行在JVM( Java虚拟机) 上的高级静态语言。(详见教材)三、Spark的运行架构和工作流程【教师】利用多媒体辅助讲解与Spark的运行架构相关的重 要概念(1 ) RDD :弹性分布式数据集(resilient distributed dataset)的 简称,是分布式内存的一个抽象概念,它提供了一种局度受限的共 享内存模型。(2 ) DAG :有向无环图(directed acyclic graph )的简称,反映 RDD之间的依赖关系。(详见教材)
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