PySpark大数据技术与应用 教案 第1章 PySpark数据分析概述

第1章PySpark大数据分析概述教案课程名称：PySpark大数据分析与应用课程类别：必修适用专业：大数据技术类相关专业总学时：64学时（其中理论32学时，实验32学时）总学分：4.0学分本章学时：6学时材料清单《PySpark大数据分析与应用》教材。配套PPT。引导性提问。探究性问题。拓展性问题。教学目标与基本要求教学目标（1）理解大数据的核心概念，掌握大数据分析的基本流程。（2）了解大数据分析在不同应用场景中的实际作用。（3）学习并介绍大数据技术体系的关键组成部分。（4）深入了解Spark大数据技术框架，包括其特点和运行架构。（5）掌握SparkRDD的概念和应用。（6）熟悉Spark生态圈内的各种工具和组件。（7）学习使用PySpark进行大数据分析的方法。基本要求学习并理解大数据的概念和重要性，了解大数据分析的流程和应用场景。学习并掌握Spark大数据技术框架的基本知识和特点，了解Spark的运行架构和流程。了解开源大数据各类框架。学习并熟悉SparkRDD的概念和操作，了解Spark生态圈中的各个组件和工具。学习并学会使用PySpark进行大数据分析，能够应用所学知识解决实际问题。问题引导性提问引导性提问需要教师根据教材内容和学生实际水平，提出问题，启发引导学生去解决问题，提问，从而达到理解、掌握知识，发展各种能力和提高思想觉悟的目的。什么是大数据？它在当今时代的重要性是什么？大数据分析的流程包括哪些步骤？有哪些常见的应用场景？说说开源大数据技术体系。Spark大数据技术框架有哪些特点？它的运行架构和流程是怎样的？探究性问题探究性问题需要教师深入钻研教材的基础上精心设计，提问的角度或者在引导性提问的基础上，从重点、难点问题切入，进行插入式提问。或者是对引导式提问中尚未涉及但在课文中又是重要的问题加以设问。如何利用大数据分析来帮助企业做出更好的决策？请举例说明。SparkRDD是什么？它与传统的数据处理方法相比有哪些优势？PySpark在大数据分析中的应用有哪些？请举例说明。拓展性问题拓展性问题需要教师深刻理解教材的意义，学生的学习动态后，根据学生学习层次，提出切实可行的关乎实际的可操作问题。亦可以提供拓展资料供学生研习探讨，完成拓展性问题。除了Spark，还有哪些常用的大数据处理框架？它们之间有什么区别和优劣？大数据技术在人工智能领域中有哪些应用？请举例说明。什么是Spark生态圈？企业如何运用Spark构建大数据架构？主要知识点、重点与难点主要知识点大数据的概念。大数据分析的概念。大数据分析的流程。大数据分析应用场景。大数据技术体系。Spark技术框架简介、特点、架构及运行流程。RDD产生背景、概念与特点、基本操作PySpark简介及各功能子模块。重点大数据分析的概念、流程与应用场景。Spark技术框架简介、特点、架构及运行流程。RDD概念与特点、基本操作。PySpark简介及各功能子模块。难点（1）Spark技术框架简介、特点、架构及运行流程。（2）RDD概念与特点、基本操作。（3）PySpark简介及各功能子模块。教学过程设计理论教学过程大数据概念。大数据分析概念。大数据分析流程。大数据分析应用场景。大数据分析技术体系。Spark简介。Spark特点。Spark运行架构与流程。SparkRDD。Spark生态圈。PySpark简介。PySpark子模块。实验教学过程关于本章的RDD操作，请在学完第二章后自行完成。教材与参考资料教材戴刚，张良均．《PySpark大数据分析与应用》[M]．北京：人民邮电出版社．2024．参考资料[1] 肖芳，张良均．Spark大数据技术与应用（第2版）（微课版）[M]．北京：人民邮电出版社．2022．[2] 王哲，张良均．Hadoop与大数据挖掘（第2版）[M]．北京：机械工业出版社．2022．[3] 曾文权，张良均．Python数据分