华南农业大学《分布与并行计算》2026秋课程
分布式系统核心技术与并行计算实践学习平台
一个分布式系统是若干独立计算机的集合，对用户而言如同单机。本课程覆盖通信、数据划分、一致性、共识、事务与 MapReduce 等核心能力。
课程知识图谱
交互式知识图谱可视化，展示分布与并行计算课程的核心概念、核心技术和架构模式之间的关系。
知识图谱
可视化学习路径
课程资料
下载PDF课件
核心技术学习
系统学习分布式核心技术，包含视频教程、类图分析、代码示例和课后练习。代码示例和课后练习，考试时会采用相关题目。
视频教程
5分钟学习核心技术
代码示例
Java及Python代码示例
课后练习
选择题及应用范围
分布与并行计算及云
深入学习分布与并行计算模式、ORM框架、MVC/MVVM架构以及阿里云平台服务，掌握现代软件架构设计理念。
架构模式
分层、MVC、MVVM等
云平台服务
阿里云ECS、RDS等
ORM框架
Hibernate、MyBatis
4+1视图
多视图架构描述
课程实验
7个实验项目，从基础核心技术到综合应用，通过实践掌握分布与并行计算核心知识。
基础实验
6个核心技术实验
综合实验
完整系统设计
实验室
院楼532
检查时间
9:00-11:00
课程信息
课程名称
分布与并行计算
适用专业
计算机、大数据
课程学时
48学时（32/16,2学分）
授课教师
林毅申
学习建议
建议按照以下顺序进行学习：
- 知识图谱概览：先通过知识图谱了解整体课程结构和各概念间的关系
- 核心技术学习：按通信→数据→一致性→共识→事务→批处理的顺序掌握关键机制
- 分布式架构：理解软件/系统结构、存储计算案例与云原生/边缘形态
- 课程实验：通过 7 个实验，从 RPC 到 MapReduce 与阿里云实践
- 实践练习：通过课后练习巩固理论知识
- 综合应用：将分区、复制、批处理结合，完成小型分布式系统实验
每个模块都包含丰富的学习资源，建议按顺序完成学习，确保知识体系的完整性。