SPARK课程

摘要： 近年来,我国儿童和青少年体质健康水平愈发下降。针对此情况,学校和政府各部门积极进行基础教育改革,近 20 年间颁布了四次体育的课程标准,旨在从宏观层面对中小学体育进行改革,促进体育课程的发展。为此,教师们不断地对以往的教学进行反思,并参考国外的优秀教学模式取长补短。美国的 SPARK 课程在国外受到众多学校、家长以及学生的喜爱,是现今发展规模最大且最完善的课程之一。除此之外,SPARK 课程倡导以人为本,与我国教育发展的时代背景相一致,为 SPARK 课程在中国的发展奠定了基础。

摘要： 运用文献资料法、实验法、问卷调查法等,以引入SPARK课程为载体,结合我国高校体育教学课程,针对我国大学生现存主要问题,以SPARK课程进行具体分析,对我国大学生社会适应能力进行研究.通过实验研究提出以下建议:(1)充分挖掘体育教学主体的积极作用;(2)最大限度发挥课时教学目标的基础性作用;(3)发挥教学内容既满足学生需求又符合教学实际的多样化作用;(4)以团体活动充实体育教学过程的结构性;(5)加大教学物质环境投入的同时做到资源利用最大化;(6)充分发挥探究性活动为主的教学方法;(7)贯彻双边性教学评价理念强调学生评价的重要性;(8)设置与推广适合中国特色的SPARK体育课程.

摘要： 为提高学生的综合素质,该文对Spark课程在体育教学中的应用进行了研究,分析了Spark课程理念与Spark课程在教育产业应用的可行性,从总体工作层面、分解工作层面、社会工作层面,制定体育教学课程总体目标、课程教学分解目标、面向学生的"终身运动目标".同时,采用融入多元化体育教学活动的方式,从Spark课程的娱乐功能角度,基于课程教学基础活动、体能主导活动、技能主导活动方面,对传统体育教学工作进行完善,从而完成对Spark课程应用的研究.

摘要： 运用文献资料法、专家访谈法、问卷调查法等,以引入SPARK课程模式为载体,结合我国高校体育教学课程模式,针对我国高校学生体育课程课上现存主要问题,从SPARK课程模式的创新性、灵活性、多样性、独特性、发展性、终身性等特点进行具体分析,对我国高校体育课程模式进行研究.依据我国高校及学生特点,提出符合自身发展的创新性体育教学模式:一是SPARK课程与我国体育课程相结合;二是高校体育教学课程内容合理配合并因地制宜;三是体育教学以培养学生终身体育意识为主要目标.

摘要： 中小学生体育教育对学生健康成长有着举足轻重的作用,粤北山区地处经济欠发达地区,体育教育水平较为落后.在"以学生发展为中心"的体育课程理念下,本文结合SPARK体育课程优势特点和案例分析,与粤北山区中小学体育教学简要对比得到启示.

摘要： 在国外,SPARK课程理念注重培养学生的身体素质,强调高效的课堂实践,并针对学生的个体差异进行逐一培训.该文在梳理与分析SPARK教育课程发展过程的基础上,论述了SPARK课程理念的优势与特点,指出在高校中普遍采用的"填鸭式"教学不适合当前的体育教学需求.对制约SPARK教育改革的因素进行全面分析,找出制约因素下体育教学观念的局限性,并对中国高校的体育教学改革提出了一些建议,这对高校体育教学改革有一定的理论指导作用.

摘要： 我国的体育课程以"健康第一"为指导思想,旨在促进学生的体能发展,这与美国的SPARK课程理念相似.随着素质教育改革的不断深入,传统的教育理念已经无法适应现代体育教学目标,而将SPARK课程理念与体育教学相融合,有利于丰富教学形式,助力学生体能发展.基于此,文章从SPARK课程的教学特点入手,分析了小学生体能发展的限制因素,探讨了基于SPARK课程模式助力小学生体能发展的策略.

摘要： 我国的体育课程以“健康第一”为指导思想,旨在促进学生的体能发展,这与美国的SPARK课程理念相似。随着素质教育改革的不断深入,传统的教育理念已经无法适应现代体育教学目标,而将SPARK课程理念与体育教学相融合,有利于丰富教学形式,助力学生体能发展。基于此,文章从SPARK课程的教学特点入手,分析了小学生体能发展的限制因素,探讨了基于SPARK课程模式助力小学生体能发展的策略。

摘要： 体育活动给同伴互动和社交技能的提升创造了良好的环境。通过积极的参与游戏,学生们可以学到如何进行小组合作,自己与他人的区别,"胜利"和"失败"会给他们带来怎样的影响,怎样遵循规则及如何解决问题。利用美国SPARK教学模式,分析我国小学生社交技能培养研究的现状,探讨了在体育课中培养小学生社交技能的教学设计步骤与实施策略。

摘要： 在新一轮体育课程改革背景下,如何让体育课程更符合学生的兴趣和期望、如何培养学生良好的终身体育运动习惯应成为体育教学重点研究的内容.对此,文章对美国"SPARK"课程模式的特点和优势进行分析,并提出其在我国体育课程中的应用策略,以为体育课程改革提供参考和借鉴.

摘要： 本发明一种基于Spark平台的Spark Streaming异常温度数据报警方法，结合kafka中间件作为服务器存储队列构建了一个异常温度检测系统及方法。本方法利用传感器收集物联网传来的温度数据，并上传到服务器，在这里数据全部进入kafka队列。Spark Streaming会实时消费kafka队列的数据，将数据读出来并进行实时的分析，并对异常数据发出报警信号。经过Spark Streaming实时计算程序分析，将结果写入Orancle数据库，可以实时获取温度数据，并可以导出来进行离线综合统计分析。

摘要： 本发明一种基于Spark平台的Spark Streaming异常温度数据报警方法，结合kafka中间件作为服务器存储队列构建了一个异常温度检测系统及方法。本方法利用传感器收集物联网传来的温度数据，并上传到服务器，在这里数据全部进入kafka队列。Spark Streaming会实时消费kafka队列的数据，将数据读出来并进行实时的分析，并对异常数据发出报警信号。经过Spark Streaming实时计算程序分析，将结果写入Orancle数据库，可以实时获取温度数据，并可以导出来进行离线综合统计分析。

摘要： 本发明涉及云计算技术领域，公开了一种混合部署下基于Spark代价感知的批处理应用驱逐方法，包含定义Spark计算任务重算代价、估计剩余时间代价以及预测LC应用的资源使用需求；首先，由于本发明只涉及到容器编排平台的修改，兼容已有的Spark应用和所有的LC应用，因此通用性较好；并且由于算法采用触发式平时组件只消耗极少量资源，对于LC、BE应用几乎没有影响；最后，由于可以将重算代价定义成计算代价以及传输代价两部分以及动态感知LC资源使用需求的变化，同时提供了大量的可自定义参数，所以本方法适用于多种场景，通用性较好；本发明适用于混合部署下由于LC应用负载升高产生了内存争用的情况，提高了资源利用率的同时也提高了集群的总吞吐。

摘要： 本发明涉及一种基于Spark调度任务的慢任务分析方法、装置及计算机可读介质。方法包括：将任务阶段划分为多个区段，将每个所述区段划分为多个子过程，预定义每个所述子过程对应的慢查询原因；Spark程序运行多个任务，每个所述任务包括多个所述任务阶段；获取每个所述子过程的执行时长，根据所述子过程的执行时长判断所述子过程是否为异常子过程；以及统计所述多个异常子过程的慢查询原因，将出现次数最多的慢查询原因定义为共性慢查询原因。本发明通过预定义子过程对应的慢查询原因，使程序可以自动分析批量任务的慢查询原因；通过对慢查询原因的次数做排序，可以快速定位到批量任务的慢查询原因。

摘要： 本发明属于强化学习和大数据处理领域，具体涉及一种基于深度强化学习和异构Spark集群的节能调度方法及系统；该方法包括：实时获取Spark集群上真实负载下的在线数据信息，将数据信息输入到训练好的Q网络，Q网络对数据信息进行能耗‑时间目标预测，系统根据能耗‑时间目标预测选择能耗‑时间目标最低的方案进行资源分配；本发明考虑到集群异构导致能耗不同从而带来的资源优先分配问题，在保证满足用户响应时间情况下寻找最低能耗‑时间目标，并根据最低能耗‑时间目标进行资源调度，能针对能耗目标或者多种SLA目标进行优化并尽可能的节能减排，对通过此方法来达到平衡云服务提供商成本和用户之间响应时间有重要意义，具有良好的经济效益。

摘要： 本发明提供了一种基于Spark的地铁站疏散风险分析方法，包括对地铁站疏散失败的历史相关事故进行致因分析处理，确定导致事故发生的风险主要因素，将所述主要因素进行分类，确定疏散风险指标；搭建分布式Spark Streaming框架构建数据仓库，将所述数据仓库中所述疏散风险指标的数据进行处理，建立风险指标库；采用关联规则算法并行关联规则挖掘算法对各个所述疏散风险指标进行强关联规则的挖掘分析，建立并行关联规则挖掘算法的风险分析模型。本发明通过搭建数据仓库完成数据的处理工作，采用并行化的关联规则挖掘算法关联规则算法对风险指标数据进行进一步的分析和挖掘，通过得到的风险分析模型输出风险分析结果，最后根据风险分析结果给出应对措施。

摘要： 本申请实施例提供了一种基于Spark计算指标月度环比的方法和装置，该方法根据企业标识和月份对原始数据去重，得到所述企业标识下非缺失月份的指标数据集；根据所述企业标识和非缺失月份，识别出对应所述企业标识的起止月份；根据所述起止月份，生成所有月份；根据生成的所有月份，结合所述企业标识下非缺失月份的指标数据集，构建出企业标识为key，月份和指标为value的所有月份的指标数据集；根据构建出的指标数据集，计算出企业标识对应的指标月度环比。本申请实施例补充了起止月份中的缺失月份，并将缺失月份的指标设置为0，避免了在计算月度环比时复杂的判断逻辑的同时，也避免了月份缺失导致的计算异常。

摘要： 本发明公开一种基于Spark的分布式数据库存储直连查询分析方法，涉及数据存储技术领域；基于Spark，根据元数据分布并发查询读取分布式数据库存储里的数据，根据查询读取结果解析为Spark可识别的数据字段，组装成Spark的RDD，并将计算处理逻辑传递至分布式数据库存储上用于数据分析，同时基于Spark，根据RDD中的数据组装成键值对，根据键值对支持事务一致性并发写入分布式数据库存储。

摘要： 本发明公开一种优化Spark和机器学习框架整合的方法及装置，其中，该方法包括：使用Spark的数据源接口读取数据和处理数据，生成DataFrame类型的数据；处理后的DataFrame数据，在数据转换模块，转换为Arrow格式的数据；Arrow格式的数据通过Ray框架，传递给TensorFlow、Pytorch等机器学习框架使用；Ray集群调度机器学习框架。本发明将大数据处理和机器学习算法运行在同一套系统；机器学习算法可以直接访问HDFS、MySQL、Elasticsearch等系统的数据，避免昂贵的数据传输成本，降低端到端学习延迟；多套机器学习框架，可以使用同一套框架，无需为每类机器学习算法构建各自的集群；机器学习框架可以有效的隔离GPU、CPU等资源。

摘要： 本申请公开了一种基于Spark框架的Executor分配方法、装置、设备及存储介质，包括：确定Map阶段全部Map任务分别在Spark框架中每个第一空闲节点获取相应数据块的通信代价，以得到每个所述第一空闲节点对应的第一通信代价；按照所述第一通信代价的大小顺序对全部所述第一空闲节点进行排序，并依次在排序后的所述第一空闲节点上分配所述第一空闲节点的最大可用Executor数量个第一Executor；当分配的所述第一Executor总数量为第一所需Executor数量时，停止分配所述第一Executor得到所述Map阶段执行所述Map任务的包含当前已分配的所述第一Executor的第一Executor集合。可见，本申请将Executor分配在靠近输入数据块所在的节点上，能够改善Spark任务调度中的数据本地性，有效降低任务的网络流量和数据访问延迟。