基于云計算與大數據處理課程教學模式探究

魏建英

摘 要：隨著我國信息化產業規模的逐漸擴大，對于云計算的依賴性正在增強，為相關問題的有效處理帶來了重要的保障作用。與此同時，受到大數據時代的影響，對于計算機課程教學模式的構建提出了更高的要求，需要技術人員結合專業性人才的培養需求，加強對云計算及大數據處理內容的深入理解。基于云計算與大數據處理課程教學模式的建立，也需要對可靠的課程體系結構有更多的了解，明確其中的教學重點，增強課程教學模式的適用性。因此，該文將對基于云計算與大數據處理課程教學模式進行必要地探究，以便為這種良好教學模式應用范圍的擴大提供有效的參考信息。

關鍵詞：云計算 大數據 課程 教學模式 參考信息

中圖分類號：TP311 文獻標識碼：A 文章編號：1674-098X（2016）12（c）-0213-02

計算機網絡服務功能的不斷完善及相關信息技術的整合使用，為海量數據的有效處理提供了重要的技術支持，促使增長速度快、復雜多樣性的大數據能夠得到充分的利用，緩解計算機數據存儲壓力。實現這樣的發展目標，需要加強對云計算技術的運用，結合其易擴展性、按需服務等優勢，增強分布式存儲模式的實際應用效果。與此同時，為了滿足高素質云計算及大數據處理專業性人才的培養需求，應注重對基于云計算與大數據處理課程教學模式的改建，確保各種編程模型設置的合理性。

1 云計算與大數據處理關鍵技術分析

結合云計算技術的發展歷程，可知其建立于虛擬化技術、分布式計算、網絡計算等技術的基礎上，能夠根據用戶的多樣化需求，提高性能可靠的數據存儲及高效率計算的服務模式。在云計算技術使用的過程中，可以根據不同的應用場景，提供各種服務。現階段的云計算主要包括：軟件即服務、基礎架構服務及平臺即服務。在不同的服務模式下，可以通過對用戶特定需求的分析，提供相應的服務。

云計算技術向用戶提供服務的過程中，充分考慮了按需服務的要求，并在處理大數據的過程中具有良好的計算能力、可擴展存儲功能等。通過對當前數據密集型分布式存儲及計算模型的分析，可知其中的GFS分布式文件系統、各種信類型的分布式計算模型、性能可靠的分布式數據庫等，在實際的應用中取得了良好的作用效果，為云計算及大數據處理關鍵技術應用范圍的擴大打下了堅實的基礎。與此同時，根據這些計算模型的實際需要，Apache公司在良好的Hadoop平臺支持下，對開源代碼的編寫及運行進行了一系列的測試，為HDFS分布式文件系統、HBase分布式數據庫系統及相關的分布式編程框架的構建創造了有利的條件，為這些系統及框架未來應用范圍的擴大提供了可靠的保障。除此之外，為了使云計算及大數據處理關鍵技術使用中的實時計算性能可以得到不斷的優化，技術人員提出了Spark及Storm計算框架，并在相關領域的應用中取得了重要的成果。在開源實現的基礎上，合理運用基礎模塊Hadoop Common、資源管理模塊及其它的智能模塊，有利于保持實際操作的高效性，實現數據挖掘庫的實時操作，也為機器學習模式的形成提供了重要的技術支持。未來發展中適用于云計算環境下大數據處理生態系統的構建，有利于滿足更多的業務需求。

2 基于云計算與大數據處理課程體系結構的有效設置

在構建基于云計算與大數據處理課程體系的過程中，需要注重實驗課程及理論課程的相互融合，促使學生能夠在理論基礎上提高自身的實踐能力，加強對云計算與大數據處理技術的深入理解。結合當前高校開設的基于云計算與大數據處理課程內容的發展現狀，可知其中包含了虛擬化技術、分布式集群技術等重要技術的基本概念，也對大數據處理系統的體系結構及對應的程序設計方法進行了重點說明，促使學生們能夠對基于云計算與大數據處理課程內容有更多的了解。通過對這類課程的設置，主要培養的是學生在云計算環境下運用Hadoop相關技術的程序設計及良好的開發能力，促使學生能夠在云計算環境下擁有基于數據驅動的邏輯性思維，逐漸形成完整的基于云計算與大數據處理課程知識框架體系，實現對計算機應用型人才的有效培養。

實現對基于云計算與大數據處理課程體系結構的設置，需要從這些方面入手：（1）構建完善的理論課程體系，在此基礎上開設實驗課程，并通過對各種資源的有效利用，注重實驗教學過程中學生在云計算與大數據處理關鍵技術方面的仿真模擬訓練，加強學生實踐能力的鍛煉；（2）在實驗課程開設的過程中，應將所有的學生分為不同的小組，并要求不同的小組在實驗的過程中可以獨立進行仿真訓練中的計算集群搭建，強化學生程序設計理念的同時提高他們的綜合研發能力；（3）將當前行業背景下的大數據及課程內容融入到教學案例中，確保學生能夠對云計算及大數據計處理的特點及各種功能有深入的了解，逐漸提高他們的程序設計能力。

基于云計算與大數據處理課程體系結構設置的過程中，也需要保持教學組織的良好性。具體表現在：（1）注重案例教學方式的合理運用，逐漸擴大多媒體及計算機網絡的應用范圍，豐富教學內容；（2）結合當前形勢下行業云計算及大數據處理技術的應用狀況，注重教學過程中的有效引導，促使學生們能夠對基于云計算與大數據處理課程的適用性有著全面的認識，提高學生學習積極主動性的基礎上，保持課堂教學的高效性。

3 基于云計算與大數據處理課程教學重點分析

通過對基于云計算與大數據課程教學體系架構的深入分析，可知明確這門課程開設中的教學重點，有利于提高教學質量，滿足學生的各種需求。具體表現在：（1）對云計算與大數據處理基礎知識進行了說明，并對這些技術的特點、分類、應用范圍等進行了闡述。通過對主流大數據處理流程的引入，對這些技術未來的發展趨勢進行了預測；（2）對分布式集群基礎技術及虛擬化技術進行了重點講解，促使學生們能夠對虛擬化軟件的特點、概念，集群文件系統的特點等有更多的了解；（3）課程安排中對經典的分布式計算MPI技術的特點、架構等方面的講解提出了更高的要求，需要學生在未來學習中能夠具備分布式環境下的程序設計能力，靈活運用MPI分布式計算知識解決實際的問題。與此同時，基于云計算與大數據處理課程中重點講授了Hadoop、Storm和Spark大數據處理相關技術。通過對技術使用中的應用環境、具體的使用方法等內容的闡述，促使學生能夠對MapReduce基于鍵值對的并行編程模型及相關的程序設計方法等有更多的了解。除此之外，將分布式實時計算及迭代計算作為重要的教學案例，對相關程序的設計進行了講授。在實驗課程開設的過程中，主要考慮的是行業大數據處理過程中的應用需求，對學生在分布式存儲環境下靈活運用各種編程模型的能力進行了重點考慮。

4 結語

加強對云計算與大數據處理關鍵技術的深入理解，注重課程體系結構設置，明確其中的教學重點，有利于增強基于云計算與大數據處理課程教學模式的適用性，為我國高素質計算機專業性人才培養目標的實現提供可靠的保障，促進學生的全面發展。因此，未來開設云計算與大數據處理專業課程的過程中，應結合各自關鍵技術的適用范圍及學生的實際需求，有效地設置合理科學的教學模式，實現開源框架下各種大數據技術的合理使用。

參考文獻

[1] 徐苑苑.云計算環境下的開放課程應用研究[D].華東師范大學，2013.

[2] 王玥.云課程平臺聚合社會化媒體的網絡教學研究[D].南京郵電大學，2014.

[3] 張燕南.大數據的教育領域應用之研究[D].華東師范大學，2016.

[4] 趙萌.基于云計算的移動學習模式研究與應用[D].河南大學，2012.