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《实战HADOOP》课程教学改革与探索

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王科

摘要：《实战HADOOP》课程从Hadoop的缘起开始，由浅入深，结合理论和实践，全方位地介绍Hadoop这一高性能处理海量数据集的理想工具。课程强调动手、强调实战，系统地讲授Hadoop的核心技术和扩展技术，包括：HDFS、MapReduce、HBase、Hive、flume、kafka和ZooKeeper等。该文分析提出在课程相关的教学设计与实施方案进行研究和探索。

关键词：hadoop教学;教学改革;spark;教学任务设计

中图分类号：TP319? ? ? ? 文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2020）16-0147-02

1 引言

随着互联网普及和移动互联网的突飞猛进，人们已然进入信息爆炸时代，人们已不再为如何获取信息而苦恼，但如何对已获取的信息进行有效处理，即在现有数据资源上进行“数据深加工”，进一步从中挖掘出有价值的内容却困扰着无数人。在此背景下，数据科学人才也顺势成为当今社会最受欢迎的群体之一，而HADOOP作为应用最为普遍[1]。

我校于2012年在网络工程专业下设了“大数据与云计算方向”，2014年在“信息管理与信息系统”专业下设了“大数据与商务智能”方向，于2018年申报了数据科学与大数据技术专业，随着专业的开设，《实战HADOOP》也成了大三学生一门重点课程，学分为6个学分。本文将对《实战HADOOP》这门课程相关的教学设计与实施方案进行研究和探索。

2 面向就业的课程内容设计

本课程的前导课程包括：《专业综合实战1》《JAVA语言基础》。

本课程的后序课程包括：《大数据应用》《spark》《专业综合实践2》。

其中《专业综合实战1》是完成HADOOP环境自动化搭建，即：通过Linux的学习，参照HADOOP环境搭建，完成一键式搭建HADOOP的安装程序制作，该程序为后续环境出问题后提供极大的保障，在安装程序制作过程中学生能提前接触了解HADOOP的框架结构。

《专业综合实战2》是将之前学习的《实战HADOOP》《spark》《服务器后台开发》通过一个实际的大数据处理项目串起来，最终完成从数据采集、预处理、存储、分析挖掘、可视化的全流程实践。

3 教学方法与教学手段

3.1 教学方法

问题导向法：该方法主要向学生抛出相关问题，引导学生对该问题的思考和解决，能够增强学生解决实际问题的能力。

项目驱动法：该方法主要是通过项目来驱动教学，给学生布置一个具体的小型项目让学生分组完成，通过项目将所学知识融会贯通，增强学生的应用实践能力[2].

以赛促学法：该方法主要在教学班级内的各小组展开，旨在通过该方法在教学班级内营造你追我赶的学习竞赛氛围，让学生通过小组比拼学习其他小组及同学的长处，对自己进行合理的定位，反思自己及本组的不足，明确今后努力改善的方向。

3.2教学手段

讨论课：旨在通过讨论课在教学班级内部营造浓厚的学习讨论氛围，让学生争相发言、踊跃讨论，敢于提出自己的问题或者疑惑，与其他同学、教师一起进行知识探讨。在课程中，将针对部分教学难点极有可能存在理解误区的知识引入讨论环节，强化学生对该知识点的深入理解和巩固。

课前测验：该教学手段旨在让学生对于上课所学内容及时复习巩固，消化所学知识。在课程中每次上课前十五分钟进行课前测驗，了解学生对于上次所学内容的掌握程度，便于教师对教学实际效果的评估。

4 结语

文章阐述了数据科学与大数据技术专业中《实战HADOOP》课程的重要性，以及该课程对应的前导课程、后续课程。给出了教学过程中环境搭建问题的解决方案，详细说明了Hadoop课程具体的实施方案、教学任务设计，完善了本专业的教学体系。

参考文献：

[1] 曾翰颖.慕课时代下重构计算机基础教育[J].计算机教育，2015（3）：98-101.

[2] 梁洁.《高职计算机应用基础》微课的混合学习模式与应用研究[D].广州：华南师范大学，2015.

[3] 鲍爱华，陈卫卫.云计算课程内容体系的建设与实践[J].计算机工程与科学，2014，36（A2）：66.

[4] 陈玺.Hadoop 生态体系安全框架综述[J].信息安全研究，2016，2（8）：88-89.

【通联编辑：朱宝贵】

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