"深入理解Spark大数据技术与应用"

《Spark大数据技术与应用》课程是专业基础课，旨在培养学生掌握Spark大数据计算框架的基本原理和使用，以及培养学生具备大数据思维与动手能力。通过本课程的学习，学生将了解大数据处理框架Spark的使用，为大数据分析与应用提供强有力的工具，掌握大数据项目开发中大数据计算框架发挥的重要作用。 课程结构分为以下几个部分： 第一章：Spark简介与运行原理。介绍了Spark的发展历程、与Hadoop的区别与联系、应用场景，以及Spark的生态系统，包括Spark Core、Spark Streaming、Spark SQL与DataFrame、GraphX等。探讨了Spark的构架与原理，包括Spark的架构设计、作业运行流程和核心原理。 第二章：Spark编程基础。学习Spark的基本概念和操作，包括创建Spark应用程序、Spark RDD编程、Spark DataFrame操作等。通过实际操作，学生将深入了解Spark的编程模型和API使用。 第三章：Spark SQL与数据处理。深入研究Spark SQL的功能和用法，学习如何使用Spark进行数据查询、分析和处理。探讨Spark在数据处理领域的应用，培养学生利用Spark进行数据处理和分析的能力。 第四章：Spark Streaming与实时数据处理。介绍Spark Streaming的原理和实现，学习如何使用Spark进行实时数据处理和流式计算。通过实际案例，学生将了解如何构建实时数据处理系统，并掌握实时数据处理的技能。 第五章：基于Spark的大数据分析与应用。结合实际案例和项目，学生将运用所学知识和技能，开展大数据分析与应用项目。通过实践，学生将加深对Spark的理解，提升大数据处理与分析能力。 通过以上内容的学习和实践，学生将掌握Spark大数据计算框架的基本原理和使用方法，具备大数据处理与分析的能力，为将来从事大数据行业工作打下坚实基础。欢迎下载《Spark大数据技术与应用教学大纲.pdf》，开启大数据技术与应用的学习之旅！