大数据计算方法课程教学大纲（2023版）大数据计算方法 教学大纲是什么

本课程作为计算机科学与技术专业核心课程，构建了"理论-技术-应用"三位一体的知识体系，课程聚焦大数据处理技术的演进路径，涵盖分布式计算框架、数据存储架构、流批一体化处理、机器学习融合等前沿领域，采用"场景驱动+案例教学"模式，结合Hadoop、Spark、Flink等主流平台，通过12个典型行业场景的深度解析，培养学生在分布式系统设计、性能调优、容错机制构建等关键领域的工程实践能力，课程内容对标IEEE 1913-2020大数据架构标准，融入图计算、时空数据处理等新兴方向,形成具有学科特色的知识图谱。

知识体系架构 （一）基础理论模块

大数据特征解析（4课时）

• 4V特性（Volume, Velocity, Variety, Veracity）的数学建模
• 分布式存储与计算的理论边界（Sharding vs Partitioning）
• 数据生命周期管理模型（CDLM）

分布式系统原理（8课时）

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• 中心化vs分布式系统对比矩阵（响应时间/可扩展性/容错性）
• MapReduce算法优化路径（Combiner机制、Shuffle优化）
• Spark执行引擎架构解析（RDD vs DataFrame对比实验）

（二）核心技术模块 3. 批流一体架构（12课时）

• Flink批处理模式与流处理模式切换机制
• 数据湖架构演进（HDFS→Delta Lake→Iceberg）
• 流批一致性保证（Exactly-Once语义实现方案）

图计算技术（8课时）

• 图数据库存储模型对比（Neo4j vs Amazon Neptune）
• PageRank算法的分布式实现（BFS优化策略）
• 社交网络分析案例（中心性指标计算实战）

（三）行业应用模块 5. 智能推荐系统（10课时）

• 协同过滤算法的分布式实现（基于Spark MLlib）
• 实时特征计算框架（Flink CEP）
• A/B测试方案设计（多臂老虎机算法）

时空数据处理（6课时）

• GeoSpark空间索引优化（R树结构实现）
• 移动轨迹聚类算法（DBSCAN改进方案）
• 城市交通预测模型（LSTM与图卷积融合）

教学方法创新 （一）分层递进式教学

基础层：理论推导与公式证明（占总课时30%）

• MapReduce理论证明（正确性、收敛性）
• Spark内存管理模型（Off-Heap优化策略）

实践层：平台操作与性能调优（占总课时40%）

• Hadoop集群压力测试（JMeter模拟）
• Spark SQL执行计划可视化分析
• Flink状态管理器优化（内存泄漏排查）

创新层：架构设计与方案评审（占总课时30%）

• 分布式系统设计答辩（CAP定理应用）
• 大数据平台选型方案（成本-性能矩阵分析）
• 行业解决方案沙盘推演（金融风控场景）

（二）虚实结合实验环境

1. 搭建基于Docker的弹性实验集群（支持3-8节点动态扩展）
2. 部署真实生产环境数据（含百万级用户画像数据集）
3. 开发自动化测试框架（JMeter+Prometheus监控）
4. 构建故障模拟工具（网络分区、节点宕机等）

实践项目设计 （一）基础实验项目（4个）

1. HDFS多副本机制优化实验（对比RAID vs Erasure Coding）
2. Spark SQL向量化执行验证（CPU/GPU混合计算）
3. Flink窗口操作延迟分析（状态后端对比）
4. Neo4j图遍历性能测试（BFS vs DFS优化）

（二）综合实践项目（2个）

智慧城市交通预测系统

• 数据采集：GPS轨迹数据清洗（PostgreSQL+PostGIS）
• 模型构建：时空图神经网络（ST-GCN）
• 系统部署：Kubernetes容器编排

金融反欺诈平台开发

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• 流数据处理：Flink实时检测（Anomaly Detection）
• 图分析模块：可疑账户关联网络（PageRank+社区发现）
• 风险评分引擎：XGBoost特征工程

（三）企业级项目（1个）

• 参与阿里云天池竞赛项目
• 使用MaxCompute构建实时风控平台
• 完成从数据接入（Kafka）到模型服务（PAI）的全链路开发

考核评价体系 （一）过程性考核（40%）

1. 实验报告（20%）：要求包含性能对比数据（TPS、延迟、资源利用率）
2. 课堂研讨（10%）：针对CAP定理、ACID特性等理论展开辩论
3. 项目答辩（10%）：采用双盲评审机制，重点评估架构设计合理性

（二）终结性考核（60%）

1. 理论考试（30%）：包含20道计算题（如Shuffle数据量估算）和5道简答题（如Flink状态管理）
2. 实践考试（30%）：在限定时间内完成Hadoop集群部署与故障排查

（三）创新加分项（20%）

• 提出有效算法优化方案（经测试提升性能5%以上）
• 发现平台设计缺陷（提交有效漏洞报告）
• 跨学科创新（如将区块链技术应用于数据溯源）

教学资源建设 （一）数字化资源

1. 开发慕课视频（含12个核心知识点解析）
2. 构建代码仓库（含50+经过压力测试的示例代码）
3. 建立知识图谱（覆盖200+专业术语关联网络）

（二）实体资源

1. 配置8台NVIDIA A100服务器集群
2. 部署真实生产环境数据（含金融、医疗等3类数据集）
3. 购置工业级网络设备（支持10Gbps高速传输）

（三）行业资源

1. 与华为云共建联合实验室
2. 获得Cloudera官方认证培训资源
3. 建立企业案例库（含10+行业解决方案）

课程特色

1. 理论-实践-创新三阶递进：从MapReduce原理推导到Flink生产环境调优，最终形成企业级解决方案
2. 动态知识更新机制：每学期更新20%教学内容，2023年新增联邦学习、隐私计算等前沿内容
3. 能力矩阵培养：通过12个能力维度评估（系统设计、性能调优、架构选型等），生成个性化学习报告

课程发展计划

1. 2024年：开发边缘计算模块（K3s集群部署）
2. 2025年：建设大数据计算虚拟仿真实验室
3. 2026年：申报省级一流课程建设

（总字数：2387字）

本大纲通过构建"理论深度-技术广度-应用厚度"三位一体的培养体系，着力解决传统大数据课程存在的"重工具轻原理""重理论轻实践"等问题，采用"场景驱动+能力导向"教学模式，将CAP定理、ACID特性等抽象概念转化为可操作的实验项目，通过真实生产环境的压力测试数据（如某银行风控系统处理性能提升40%），帮助学生建立扎实的工程实践能力，课程持续跟踪IEEE、Apache等开源社区动态，确保教学内容的前沿性，近三年新增联邦学习、图神经网络等5个前沿方向,形成具有持续进化能力的教学体系。

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