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《SparkScala》课程标准
一、课程基本信息
课程名称
SparkScala
课程代码
034421017
课程性质
￡公共必修课￡专业必修课R专业选修课￡公共选修课
专业核心课
（是/否）
否
课程类型
￡理论课（A类）R理论+实践课（B类）￡实践课（C类）
学分
3
学时
48
理论学时
24
实践学时
24
适用专业
（方向）
大数据技术
开设学期
第5学期
先修课程
《大数据平台部署与运维》、《大数据开发实战》
后续课程
《专业综合实训》
对接1+X证书名称
无
证书级别
无
建议使用职业教育
国家规划教材
《Spark大数据技术与应用（第2版）》，肖芳、张良均，人民邮电出版社（2022年9月，第2版）
二、课程性质与任务
（一）课程性质
《SparkScala》课程是大数据技术专业开设的专业限选课。本课程是依据大数据技术专业人才培养目标和相关职业岗位（群）的能力要求而设置的，对本专业所面向的大数据应用开发领域所需要的知识、技能和素质目标的达成起到支撑作用。本课程的前导课程是《大数据平台部署与运维》、《大数据开发实战》，后续课程是《专业综合实训》。
（二）课程任务
本课程主要讲授Spark基本原理与架构、集群安装配置、Scala与Spark编程、Spark核心组件应用等内容。本课程的任务是培养面向大数据技术领域从事数据处理和分析岗位的高素质技术技能人才，使学生能够熟练的应用大数据技术解决企业中的实际生产问题。同时注重学生社会主义核心价值观的养成，提升学生职业道德、行业规范意识和创新意识。
（三）课程设计思路
本课程是以大数据技术专业所涵盖的岗位群进行任务与职业能力分析，对接《大数据工程技术人员国家职业技术技能标准》以及全国职业院校技能大赛大数据应用开发赛项，以任务驱动、就业为导向，根据本专业学生的认知特点，以学生职业能力、素质培养为目标，选取课程教学内容，并为学生可持续发展奠定良好的基础。
三、课程目标与要求
（一）课程目标
1.素质目标
（1）具有良好的工作态度和责任心
（2）具有较强国家通用语言表达能力及良好的沟通能力
（3）具有不断追求知识的持续学习能力、吃苦耐劳的工匠精神
（4）具备团队合作及协调能力?
（5）具备创新精神、适应未来岗位发展的迁移转变能力
2.知识目标
（1）理解Spark基本原理与架构
（2）掌握Spark集群安装和配置
（3）掌握Scala基础语法
（4）掌握SparkRDD编程
（5）掌握SparkSQL处理结构化数据的方法
（6）掌握SparkStreaming实现实时计算
（7）了解SparkGraphX基本使用方法
3.能力目标
（1）能够熟练使用Spark分布式计算框架
（2）具备编写、调试及阅读程序的能力
（3）具备发现问题、分析问题与解决问题的能力
（4）具备大数据处理、分析的能力
（二）课程要求
课程单元
任务名称（含子任务）
要求
Spark概述
任务1Spark基本概念
任务2Spark发展和应用
任务3Spark架构及原理
任务4Spark环境配置
了解Spark概念，掌握Spark分布式环境特点，掌握SparkRDD的概念，了解Spark的运行流程和原理
Scala基础
任务1Scala简介
任务2Scala安装及环境设置
任务3Scala数据类型、函数、表达式的应用
任务4Scalaif判断和for循环
任务5Scala类的定义
任务6Scala集合的应用
掌握Scala环境的安装，掌握Scala语言的应用和编程
Spark编程
任务1创建RDD
任务2RDD基本操作
任务3RDD键值对操作
任务4文件操作
掌握RDD的转化操作和行动操作方法，掌握键值对RDD的操作，掌握文本文件的读取和存储
Spark编程进阶
任务1安装和配置IntelliJIDEA
任务2Scala插件安装与使用
任务3配置Spark运行环境
任务4运行Spark程序的方法
任务5持久化方法
任务6数据分区方法
掌握如何在IDEA中配置Spark编程环境，掌握Spark程序的编写
SparkSQL：结构化数据文件处理
任务1SparkSQL简介
任务2SparkSQL配置
任务3SparkSQL与Shell交互
任务4DataFrame生成与操作方法
掌握SparkSQL使用方法
SparkStreaming：实时计算框架
任务1SparkStreaming运行原理
任务2SparkStreaming使用方法
任务3DStream编程模型基本方法
了解SparkStreaming运行原理，掌握SparkStreaming使用方法
SparkGraphX：图计算框架
任务1图
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