發(fā)布時間：2021-04-05 00:16

　　隨著信息技術的不斷進步,網(wǎng)絡課程越來越受到人們的青睞。因其具有靈活性、開放性及普遍性等特點,一經(jīng)問世便吸引了眾多學習者,可以說網(wǎng)絡課程的出現(xiàn)打破了傳統(tǒng)教學的模式。但隨著越來越多的人投入到網(wǎng)絡課程的學習中,其寬進嚴出、結(jié)課率低、教學指導不足的問題也逐漸顯現(xiàn)出來。究其背后原因,往往是因為網(wǎng)絡課程無法做到個性化、差異化教學,無法激發(fā)學習者學習的主觀能動性,從而導致了學習效果不理想的問題�？v觀現(xiàn)有網(wǎng)絡教學平臺,目前對于知識點的重要程度往往來自于專家學者的教學經(jīng)驗,通過簡單的知識圖譜構(gòu)建,以目錄結(jié)構(gòu)、思維導圖等方式呈現(xiàn)給學習者。但這樣基于經(jīng)驗而生成的一成不變的知識點排序,已無法滿足網(wǎng)絡課程學習者的需求,學習者無法根據(jù)自身情況,在海量的知識中迅速掌握當前學習內(nèi)容的重要程度,從而降低了學習者的學習效率,減少了學習興趣。為了最大限度上激發(fā)學習者的主觀能性,減少學習者與網(wǎng)站間的交互障礙,降低交互成本,將離散的知識點進行科學有效的、個性化的排序,本文提出了“知識點打分”這個概念,引用了PageRank算法對這一概念的實現(xiàn)進行了探究。文章首先論述了當前我國網(wǎng)絡教學課程、Hadoop平臺、PageRank算法... 

【文章來源】：沈陽師范大學遼寧省

【文章頁數(shù)】：48 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

HDFS體系結(jié)構(gòu)

發(fā)布到每一個集群的每一臺機器上，通過作業(yè)調(diào)度，使任務并發(fā)執(zhí)行同時處理數(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)行約簡功能。映射功能是：通過一系列計算方法遍歷成對的鍵值，以創(chuàng)建新的鍵值對并傳遞它們。歸約函數(shù)將在單個鍵下找到用于特定過程計算的值，并最終獲得配對的值結(jié)果。MapReduce的任務處理流程如圖3-3所示，MapReduce的任務處理流程圖展示了MapReduce程序首先將輸入的數(shù)據(jù)劃分到不同的Map上、再將Map的計算結(jié)果作為Reduce的輸入值進行計算，最后進行處理結(jié)果的輸出[37]。圖3-3MapReduce的任務處理流程在整個分布式數(shù)據(jù)計算體系結(jié)構(gòu)中，作為一個操作性高、容錯率高的軟件框架，開發(fā)者可以基于MapReduce將任務發(fā)布到每一個集群上，每一個集群由成千上萬臺商用機組成，命令每一個集群的每一個節(jié)點根據(jù)任務執(zhí)行數(shù)據(jù)計算操作，以此方式確保了Hadoop對海量數(shù)據(jù)的存儲、加載、轉(zhuǎn)換、清洗及計算工作。在分布式計算體系中，每一個被MapReduce初始化的任務成為一個Job，每個Job又可分成兩個階段：Map階段和Reduce階段。這兩個階段分別對應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：一是部署位置不同，JobTracker作用類似于管理節(jié)點，部署在單獨運行的節(jié)點上，而TaskTracker部署在每個集群從節(jié)點上；二是管理范圍不同，作為MapReduce的框架中心，JobTracker需要根據(jù)設定時間定時與集群發(fā)生“心跳”通信，用以監(jiān)督任務在集群上的運行狀態(tài)。而TaskTracker只監(jiān)視本機任務的執(zhí)行

各模塊關系圖

【參考文獻】：
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