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大数据技术专业《Hadoop技术与应用—第3章 MapReduce原理与编程—MapReduce分布式计算与工匠精神培育》课程思政课堂教学设计
Hadoop技术与应用
教学设计

大数据技术专业《Hadoop技术与应用—第3章 MapReduce原理与编程—MapReduce分布式计算与工匠精神培育》课程思政课堂教学设计

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发布日期:2026-01-26

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适用专业(1)

    高职(1):

  • 大数据技术
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适用课程(1)

  • Hadoop技术与应用
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版权说明及权利通知
课程名称

Hadoop技术与应用

授课对象

大数据技术专业

授课内容

1. MapReduce核心原理(Map阶段、Shuffle阶段、Reduce阶段);

2. 简单MapReduce程序编写与运行(WordCount案例);

3. 程序优化思路(数据倾斜处理、任务并行度调整);

4. 工匠精神在技术开发中的体现。

课时

2.00

课程类型 A.思想政治理论课;B.通识课;C.专业课;D.实践课;
教学目标

知识目标:掌握MapReduce分布式计算流程,能编写简单MapReduce程序。


能力目标:具备初步的MapReduce程序优化意识,能排查简单程序错误。


思政目标培育精益求精、严谨务实的工匠精神,培养迎难而上、攻坚克难的技术担当,强化团队协作意识。

课程思政 融入知识点

重点:MapReduce计算流程,WordCount程序编写与运行。

 

难点:理解Shuffle阶段原理,将工匠精神融入程序编写与优化过程。

融入方式

1. 实操打磨:通过程序编写、调试、优化,锤炼严谨细致的作风;


2. 案例激励:以技术团队攻克MapReduce性能难题案例,传递攻坚克难精神;


3. 团队协作:分组完成程序开发,强化协作意识。

思政元素 迎难而上 攻坚克难 精益求精 团队协作 严谨务实 工匠精神
思政资源
思政案例
教学实施
教学引入
教学展开
教学总结
目标达成检测
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