發(fā)布時(shí)間：2021-04-05 00:16

　　隨著信息技術(shù)的不斷進(jìn)步,網(wǎng)絡(luò)課程越來(lái)越受到人們的青睞。因其具有靈活性、開(kāi)放性及普遍性等特點(diǎn),一經(jīng)問(wèn)世便吸引了眾多學(xué)習(xí)者,可以說(shuō)網(wǎng)絡(luò)課程的出現(xiàn)打破了傳統(tǒng)教學(xué)的模式。但隨著越來(lái)越多的人投入到網(wǎng)絡(luò)課程的學(xué)習(xí)中,其寬進(jìn)嚴(yán)出、結(jié)課率低、教學(xué)指導(dǎo)不足的問(wèn)題也逐漸顯現(xiàn)出來(lái)。究其背后原因,往往是因?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)課程無(wú)法做到個(gè)性化、差異化教學(xué),無(wú)法激發(fā)學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)的主觀能動(dòng)性,從而導(dǎo)致了學(xué)習(xí)效果不理想的問(wèn)題�？v觀現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)教學(xué)平臺(tái),目前對(duì)于知識(shí)點(diǎn)的重要程度往往來(lái)自于專家學(xué)者的教學(xué)經(jīng)驗(yàn),通過(guò)簡(jiǎn)單的知識(shí)圖譜構(gòu)建,以目錄結(jié)構(gòu)、思維導(dǎo)圖等方式呈現(xiàn)給學(xué)習(xí)者。但這樣基于經(jīng)驗(yàn)而生成的一成不變的知識(shí)點(diǎn)排序,已無(wú)法滿足網(wǎng)絡(luò)課程學(xué)習(xí)者的需求,學(xué)習(xí)者無(wú)法根據(jù)自身情況,在海量的知識(shí)中迅速掌握當(dāng)前學(xué)習(xí)內(nèi)容的重要程度,從而降低了學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)效率,減少了學(xué)習(xí)興趣。為了最大限度上激發(fā)學(xué)習(xí)者的主觀能性,減少學(xué)習(xí)者與網(wǎng)站間的交互障礙,降低交互成本,將離散的知識(shí)點(diǎn)進(jìn)行科學(xué)有效的、個(gè)性化的排序,本文提出了“知識(shí)點(diǎn)打分”這個(gè)概念,引用了PageRank算法對(duì)這一概念的實(shí)現(xiàn)進(jìn)行了探究。文章首先論述了當(dāng)前我國(guó)網(wǎng)絡(luò)教學(xué)課程、Hadoop平臺(tái)、PageRank算法... 

【文章來(lái)源】：沈陽(yáng)師范大學(xué)遼寧省

【文章頁(yè)數(shù)】：48 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

HDFS體系結(jié)構(gòu)

發(fā)布到每一個(gè)集群的每一臺(tái)機(jī)器上，通過(guò)作業(yè)調(diào)度，使任務(wù)并發(fā)執(zhí)行同時(shí)處理數(shù)據(jù)文件，并返回結(jié)果[36]。MapReduce的操作是先執(zhí)行Map功能，然后再執(zhí)行約簡(jiǎn)功能。映射功能是：通過(guò)一系列計(jì)算方法遍歷成對(duì)的鍵值，以創(chuàng)建新的鍵值對(duì)并傳遞它們。歸約函數(shù)將在單個(gè)鍵下找到用于特定過(guò)程計(jì)算的值，并最終獲得配對(duì)的值結(jié)果。MapReduce的任務(wù)處理流程如圖3-3所示，MapReduce的任務(wù)處理流程圖展示了MapReduce程序首先將輸入的數(shù)據(jù)劃分到不同的Map上、再將Map的計(jì)算結(jié)果作為Reduce的輸入值進(jìn)行計(jì)算，最后進(jìn)行處理結(jié)果的輸出[37]。圖3-3MapReduce的任務(wù)處理流程在整個(gè)分布式數(shù)據(jù)計(jì)算體系結(jié)構(gòu)中，作為一個(gè)操作性高、容錯(cuò)率高的軟件框架，開(kāi)發(fā)者可以基于MapReduce將任務(wù)發(fā)布到每一個(gè)集群上，每一個(gè)集群由成千上萬(wàn)臺(tái)商用機(jī)組成，命令每一個(gè)集群的每一個(gè)節(jié)點(diǎn)根據(jù)任務(wù)執(zhí)行數(shù)據(jù)計(jì)算操作，以此方式確保了Hadoop對(duì)海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、加載、轉(zhuǎn)換、清洗及計(jì)算工作。在分布式計(jì)算體系中，每一個(gè)被MapReduce初始化的任務(wù)成為一個(gè)Job，每個(gè)Job又可分成兩個(gè)階段：Map階段和Reduce階段。這兩個(gè)階段分別對(duì)應(yīng)Map函數(shù)和Reduce函數(shù)。MapReduce框架由JobTracker和TaskTracker共同組成，其主要區(qū)別在于以下兩點(diǎn)：一是部署位置不同，JobTracker作用類似于管理節(jié)點(diǎn)，部署在單獨(dú)運(yùn)行的節(jié)點(diǎn)上，而TaskTracker部署在每個(gè)集群從節(jié)點(diǎn)上；二是管理范圍不同，作為MapReduce的框架中心，JobTracker需要根據(jù)設(shè)定時(shí)間定時(shí)與集群發(fā)生“心跳”通信，用以監(jiān)督任務(wù)在集群上的運(yùn)行狀態(tài)。而TaskTracker只監(jiān)視本機(jī)任務(wù)的執(zhí)行

各模塊關(guān)系圖

【參考文獻(xiàn)】：
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碩士論文
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