大数据技术 - Spark 课程大纲

第1周：课程介绍与基础知识

• 主题: 大数据技术概览
  • 学习目标: 理解大数据的基本概念、重要性以及Spark在其中的角色
  • 阅读资源: 《大数据时代》 (可选)
  • 教学方法: 讲座 + 互动讨论
• 实践: 安装并配置Spark环境

第2周：Spark基础

• 主题: Spark架构与API
  • 学习目标: 了解Spark的RDD、DataFrame和Spark SQL
  • 阅读资源: Spark官方文档
  • 活动: 编写简单的Spark程序

第3周：数据处理与转换

• 主题: 数据清洗与预处理
  • 学习目标: 学习使用Spark进行数据清洗、转换和加载
  • 资源: Apache Spark SQL教程
  • 活动: 数据清洗和格式转换练习

第4周：分布式计算

• 主题: Spark的分布式计算原理
  • 学习目标: 掌握Spark的分片、并行计算和内存管理
  • 资源: Distributed Computing with Spark
  • 方法: 讲座 + 小组讨论

第5周：Spark Streaming与实时分析

• 主题: Spark Streaming和流处理
  • 学习目标: 学习Spark Streaming的使用和实时数据分析
  • 资源: Spark Streaming官方文档
  • 活动: 实战项目：实时天气数据处理

第6周：机器学习与Spark MLlib

• 主题: Spark MLlib简介
  • 学习目标: 理解Spark MLlib在机器学习中的应用
  • 资源: MLlib官方文档
  • 活动: 使用Spark MLlib实现简单的预测模型

第7周：Spark on YARN与集群部署

• 主题: Spark在YARN上的部署
  • 学习目标: 部署Spark到Hadoop YARN集群
  • 资源: YARN官方文档
  • 活动: 集群部署和性能优化实践

评估与反馈

• 作业: 每周实践项目提交
• 小测验: 每个主题后的小型知识测试
• 项目: 最终的Spark应用项目展示与演示
• 期末考试: 总结整个课程的概念和技能

通过这个课程，学生将逐步掌握Spark的大数据处理能力，并能够将其应用于实际问题中。每个阶段都会确保理论与实践相结合，以提升理解和应用能力。