4.2.1 大数据处理的基本思想和架构教学设计-2024-2025学年浙教版（2019）高中信息技术必修一

教学设计 课程基本信息 课题 大数据处理的基本思想与架构 教学目标 1.学生能理解大数据处理的基本思想——分治思想。 2.学生能区分静态数据、 流数据与图数据的应用。 3.学生理解批处理计算平台Hadoop的架构及主要组件的运行原理。 4.学生了解流计算、图计算的应用场景及主流平台。 教学重点： 1. 大数据处理的基本思想。 2. 三类大数据处理应用的区分。 教学难点：Hadoop平台架构及主要构件的运行原理的理解。 教学过程 教学环节 教学活动 设计意图 问题导入 【问题1】 通过回顾大数据的“4V特征”，引出思考：面对如此庞大且多样的数据时，想要在短时间内提取其巨大价值，有什么好办法呢？ 【问题2】 通过“学校道路改造”实例，启发学生对改进方案进行思考。通过讨论不同的方案，探究不同方法背后所依据的思想，并迁移到大数据处理思想的讨论上来，最终得出结论：大数据的处理适合使用许许多多普通计算机来共同完成。 在学生原有认知基础上，开门见山的抛出本节课需要解决的问题。通过身边问题情景的解决，引发对背后逻辑的思考。将知识迁移到大数据处理上，进而得出大数据处理的初步思路。 新知建构 【新知讲解1】 依据上一环节得出的理论，以“统计过去一年微博上发布的十大热词”为例，讨论该理论具体实施的可行性。并对实践中可能遇到的两类问题进行了思考，即：当计算机节点增多时，网络带宽瓶颈问题、节点设备与网络故障对计算结果的影响，进而引发学生对问题的讨论和思考，提出改进措施。 通过总结实践经验，得出了处理大数据问题的基本思想——分治思想。 【活动探究1】 请同学们思考生活中哪些问题的解决使用了分治思想，或者哪些问题适合采用分治思想来解决。 【新知讲解2】 对大数据处理的类型进行讲解。 对什么是静态数据、流数据、图数据进行讲解，并举例说明。 【活动探究2】 请同学们结合生活实践，列举一下自己生活场景中静态数据、流数据以及图数据处理的实例。 【新知讲解3】 从架构和功能的角度，重点讲授静态数据的批处理平台Hadoop的三个重要组件，即分布式文件系统HDFS、分布式数据库HBase、分布式并行计算模型MapReduce，通过图例，说明了HDFS和MapReduce的工作原理。 【新知讲解4】 简单介绍流计算处理与批处理计算的不同，流计算应用的常见平台。介绍了什么是图数据以及图计算的处理平台。 通过知识讲解、讨论、活动探究，帮助学生一步步加深理解，建构新知。 归纳总结 教师对本节课进行归纳总结，内容如下。 回顾、总结、梳理知识要点，提升知识的巩固和提升。 学科网（北京）股份有限公司 $$