《大数据采集与预处理》大数据Hadoop平台的Flume数据采集框架——日志数据采集应用案例-01.docx

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《大数据采集与预处理》课程教案

开课学院

课程名称

授课学期

授课教师

授课班级

总课时

64

模块/项目九任务9《大数据Hadoop平台的Flume数据采集框架——日志数据采集应用案例》教学设计方案

一、教学分析

课题名称

安装Flume

授课方式

线上线下、理实一体

授课学时

2

授课地点

授课时间

教学内容

了解Hadoop核心HDFS、MapReduce、Yarn的工作原理，了解Hadoop生态圈，了解Flume的特点，掌握Flume的安装

学情分析

1.通过前面的学习，学生已经知道如何对网页内容进行数据采集，但此时对数据采集的理解可能会比较狭隘；并外并不出清楚大数据下的数据采集方案。

教学目标

知识目标

了解Hadoop的相关基础知识

了解Flume的特点和原理

掌握Flume的安装和HDFS基本操作

能力目标

能说出Hadoop的HDFS、MapReduce和Yarn的作用及原理

能说出Flume的特点和原理

能够安装Flume

能够使用HDFS的命令行工具进行一系列基本操作

素质目标

课程思政育人目标：

线上线下结合，引导学习方式，培养自主学习能力；

培养学生分析方法、孜孜不倦；

通过小组协作学习，提高学生解决问题能力和培养学生团队合作精神；

在实践教学中培养学生精益求精的工匠精神；

劳动教育目标：

在学生进行数据采集、HDFS操作实践练习过程中培养学生勤俭、奋斗、创新、奉献的劳动精神。

教学重点

HDFS的基本操作，Flume的特点和原理，Flume的安装

教学难点

Flume的特点和原理

二、教学策略

教学资源

教材页、多媒体课件、重庆高等教育智慧教育平台任务模块五、国家职业教育智慧教育平台大数据技术专业教学资源库、理实一体化实训室、

教学方法与手段

通过学情调研，分析学情，根据学生基础情况，设计教学策略；

通过多媒体演示的方法进行讲授，讲授过程中根据学生的掌握情况调整教学策略，进行课堂互动讨论；

通过情境教学法营造情境，进行实践操作演示，耐心地进行学生实践指导；

通过小组协作的方式，提高学生解决问题的能力，培养学生团队合作意识；

通过理论与实践相结合的方式，让学生在实践中加深对理论知识的理解；

采用线上线下混合教学模式，提升教学质量。

教学重点

解决措施

根据学生基础情况自然引入课程内容；

通过多媒体演示、课堂互动讨论等方式提高讲授质量；

通过小组协作的方式，提高学生参与课堂的积极性；

通过细致地进行实践操作演示，让学生理解实践操作步骤；

通过线上线下混合教学模式，丰富教学方式，为学生提供反复学习的机会，并开展线上答疑。

教学难点

解决措施

由于本次课教学难点主要在实践操作方面，所以本次课将从以下三个方面解决本次课教学难点：

通过线上线下混合教学模式，丰富教学方式，为学生提供反复学习的机会，并开展线上答疑；

通过细致地进行实践操作演示，让学生理解实践操作步骤；

通过课堂互动，解除学生疑惑，让学生一步一步解决问题；

三、教学实施

第X次课（2课时）

课前准备

教学内容

教师活动

学生活动

设计意图

备注

教学环境准备

调试好教室的硬件设备和软件环境

准备好教学需要使用的工具

发布教学资料准备任务

准备好教材、课堂记录本、笔等学习用品。

培养学生养成良好的学习习惯、督促学生进入良好的学习状态

教学内容准备

根据学情分析、教学内容和教学环境，研究和准备教学内容、设计和制作教学资源（包括多媒体课件，教学案例等）

预习学习内容

更好地开展课堂教学

激发学生主动学习、提高学生信息整理能力

教学策略准备

根据学情分析、教学内容和教学环境，设计教学策略

学习小组进行课前预习知识讨论、研究本次课学习方法

更加有效地提高教学质量、促进学生对本次课知识的理解和技能的掌握

课中探究

教学内容

教师活动

学生活动

设计意图

课程引入-复习前面学习的内容、引入本次课内容

复习之前的网页数据采集的工具链和方法，引导出大数据环境下数据采集所面临的新挑战

认真听讲、思考回答问题、积极参与课堂讨论

让学生复习上次课学习内容的重点

培养学生积极探索、勇于创新的科学素养

了解Hadoop大数据平台的核心组件

介绍Hadoop的发展历史，讲解HDFS、MapReduce和Yarn的工作原理。

认真听讲、小组讨论、课堂提问

让学生了解Hadoop的历史和作用；

通过小组协作学习，提高学生解决问题能力和培养学生团队合作精神

在实践教学中培养学生精益求精的工匠精神

培养勤俭、奋斗、创新、奉献的劳动精神

Hadoop生态圈学习

讲解Hadoop的生态圈中的核心组件，包括：hive、flume、spark等，了解其分层处理的思想。

耐心地进行学生实践指导，解答每

一位学生在实践操作过程中的问题

认真听讲，认真进行实践练习