云计算和大数据处理教学模式分析

周勇

摘 要：现阶段我国社会经济发展进程向前推进的速度是较为稳定的，并且现阶段我国所处的时代是一个知识经济的时代，以Internet为代表的计算机技术发展和在各个领域中得到应用的速度是比较快的，现阶段我国社会各个行业中的相关企业有待初六的数据呈现出海量性、高速二增长性以及多样性等大数据层面上的特性，从而就给以往使用到的单机环境之下的数据存储以及计算模式带来了极为严峻的挑战。近些年以来，因为云计算技术具有的高性能以及易拓展等特性受到了社会各个领域相关人士的广泛关注。怎样才能够在对云计算特性加以一定程度的应用的基础上，使得各个行业中有待处理的大数据呈现出一种高效的分布式存储、计算以及分析已经逐渐的演变为现阶段计算机领域中最为重要的一个问题。

关键词：云计算；大数据；教学

一、前言

為了能够使得各个行业中的相关企业提出的云计算和大数据处理方面的人才要求得到满足，以往在高等院校中开设的云计算和大数据处理专业培养出来的专业人才的数量是难以满足各个行业中的相关企业提出的要求的，所以逐渐的开始在职业学院中开设云计算和大数据处理专业，希望能够在提升专业人才数量的基础上使得各个行业中的相关企业提出的云计算和大数据处理人才方面的需求得到满足，笔者依据实际工作经验首先提出了云计算和大数据处理相关工作进行的过程中需要使用到的较为关键的技术，并以此为基础提出了以Hadoop开源平台MaReduce、Spark等变成模型为基础的课程教学模式，希望能够在今后相关的工作人员开展云计算和大数据处理教学工作的时候起到一定程度的借鉴性作用，以便于能够在我国社会经济发展进程向前推进的过程中起到一定程度的促进性作用。

二、分析云计算和大数据处理相关工作进行的过程中需要使用到的关键性技术

云计算是构建在传统的分布式计算、效用计算以及虚拟化技术等相关的技术的研究基础之上的，依据用户提出的特殊要求，为其提供按照实际需求制定的数据存储和高性能计算服务的一种崭新的计算模式。依据服务在不同的场景中应用，现阶段的云计算主要是可以划分为基础架构即服务、平台即服务以及软件即服务三种服务模式的。

三、课程体系具体构成结构设置

在实验课程教授方式这个层面上，是将理论课程的知识体系作为基础的，能够为学生通过云计算和大数据处理关键技术的仿真模拟训练，以便于能够以此为基础使得学生的知识点掌握能力以及实际应用的能力得到一定程度的提升。实验课程开展的过程中一般情况之下是将班级作为单位的，在实验教学相关工作进行的过程中将同一个班级中的学生划分为若干个的小组，在实验的过程中其实每一个小组都是独立的开展计算集群的构建工作的，并独立的完成相关程序设计和研发工作。在对各个行业中的相关企业留存下来的有待处理的大数据背景展全面的分析的基础之上，逐渐的将本课程涉及到的知识运用到实际的案例当中，以便于能够使得学生能够较为深刻的认识到云计算和大数据处理的在实际应用的过程中能够起到的作用以及展现出咯爱的特点，与此同时也是能够使得学生的实际操作能力和研发能力而得到一定程度的提升的。

四、对现阶段职业学院云计算和大数据处理课程教学相关工作进行的过程中需要讲述到的重点内容进行分析

云计算和大数据教学相关工作进行的过程中主要讲授的是Hadoop、Storm以及Spark等大数据处理技术，在讲述的过程中是将Hadoop生态系统以及体系具体构成结构作为基础的，向学生阐述Hadoop环境的构建以及使用的方法，HDFS分布形式文件系统以及数据划分的方法，重点分析的是MapReduce以键值为基础的并行编程模型、运行时所处的环境以及程序设计相关工作进行的过程中需要使用道德反方。此外，在将分布并是实时计算和迭代计算案例作为驱动的基础上，中线对Storm以及Spark编程模型原理、体系具体构成结构以及开发环境的构建等知识进行分析。在实验课程教学相关工作进行的过程中，应当在和各个行业中的相关企业提出的实际需求进行一定程度的相互融合的基础上，着重的培养学生在HDFS以及HBase等大数据分布形式存储环境中使用Storm等编程模型的实际开发和应用分析能力，并且应当在实践的过程中逐步的构建出来完善的评价机制，以便于能够使得教师对学生的各项能力形成一个明确的了解，从而就能够依据每一个学生的实际情况对其做有针对性的就业指导了

五、结语

综上所述，现阶段我国范围之内的职业学院开设的云计算和大数据处理课程涉及到的主要内容是虚拟化和分布式集群系统理论知识，重点向学生阐述的是Hadoop开源框架之下的HDFS等大数据处理工作进行的过程中需要使用到的关键技术，并在对案例驱动这种方法加以一定程度的应用的基础上来组织实验教学工作，以便于能够使得职业学院中开设的云计算和大数据处理课程教学相关工作的整体性质量得到一定程度的提升，从而就能够使得毕业生满足各个行业中的相关企业提出的实际要求。