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基于Hadoop的大数据工程实践多层次教学设计 被引量:6

Multi-level Teaching Design of Big Data Engineering Practice Based on Hadoop
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摘要 面对众多的大数据技术与研究领域,需要设计合理的学习路径和线索。通过在教学过程中划分多层次(基础层、提高层、综合层),让学生可以有针对性地由浅入深学习,掌握诸如安装维护、基本操作、应用开发、平台调优、架构设计等不同层面的知识。针对大数据工程实践中的常用技术方向,设计了不同层次的实践教学内容,并以工程中常用技术HDFS知识点为例进行阐述。在课程实施过程中该设计内容满足教学需要,使学生能够更加清晰地了解大数据技术在实际中所面对的不同业务需求。 In many technologies and research fields of big data,a reasonable learning path should be designed.Also,through the division of multiple levels in the teaching process,namely foundation layer,improvement layer and comprehensive layer,students can learn from the simple to the deep knowledge and master different levels of content such as installation and maintenance,basic operation,application development,platform optimization,architecture design,etc.In view of the common technology direction in big data engineering practice,this paper designs different levels of practical teaching content,and elaborates the knowledge points HDFS,a common technology in engineering,as an example.In the course of implementation,the design content meets the teaching needs so that students can grasp the different business needs of big data technology in practice more clearly.
作者 崔晓龙 张敏 郭茜 王小妹 张德政 CUI Xiaolong;ZHANG Min;GUO Xi;WANG Xiaomei;ZHANG Dezheng(School of Computer and Communication Engineering,University of Science and Technology Beijing,Beijing 100083,China;Beijing Key Laboratory of Materials Science Knowledge Engineering,University of Science and Technology Beijing,Beijing 100083,China)
出处 《实验室研究与探索》 CAS 北大核心 2021年第1期157-161,共5页 Research and Exploration In Laboratory
基金 国家自然科学基金项目(61602031) 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(FRF-BD-19-012A) 北京科技大学重大教改项目(JG2019ZD02)。
关键词 大数据 多层次 HADOOP 课程设计 big data multiple levels Hadoop course design
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