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高校大数据实验室建设方案一、建设目标章鱼大数据实验室的建设目的是作为大数据教学实验及科研平台，包括数据挖掘与大数据分析平台。
实验室的设计全面落实“产、学、研、用”一体化的思想和模式,从教学、实践、科研和使用多方面注重专业人才和特色人才的培养。
利用虚拟化教学资源，搭建教学系统和集群平台，将理论学习、实践教学和大数据项目实战融为一体，由难而易、循序渐进，逐步提升学生的学习技能和实践水平，提高“学”的质量和成效。
利用大数据分析主流软件框架,搭建与业界主要用户一致的实验与科研环境，将理论课程中学到的数据挖掘算法运用到实际的数据分析过程中，提升学生的动手操作和项目实践能力.使得学生所学与企业项目人才需求无缝衔接，与教师的科研工作紧密配合。
通过专业的大数据分析计算资源搭建的开放式大数据分析平台，可以充分的融合教师的科研需求,教师可以在开放的平台环境下开展大数据科研工作，提升教师的科研创新能力，充分提高“研”的成效。
二、产品优势⏹交互式学习模式提供体系完整、简单易用的在线教学课堂；以基础知识学习、在线视频教学、习题、线上测试、评估等为主线的一系列方法,确保学生在短时间内掌握大数据虚拟仿真实验、分析部署技能.⏹真机实验训练实验训练体系设计成各模块相对独立的形式，各模块交互式的实验任务、大数据实验机、实际项目上机操作，通过多方位的训练，最终灵活的、渐进式地掌握大数据生态体系.⏹大数据实战及案例分析提供实验数据,包括网站流量数据、租房及二手房数据、电商商品交易数据、搜索引擎访问等多种行业数据，数据内容超过20TB,同时周期更新数据内容。
⏹充分支撑科研工作提供行业数据及案例解剖用于基础研究，提供数据分析方案及流程，提供数据更新接口，可以对行业数据进行分析统计,按需求生成数据报表，为科研工作提供数据支撑.例如某地区经济数据分析、股市数据分析、全国地震数据分析、食品价格行业数据分析等。
三、建设规模按照60台大数据实验机容量进行同时在线使用进行建设为基础，整体系统提供快速扩容升级服务.四、硬件配置采用十六台高性能品牌服务器作为大数据节点进行建设,采用企业级全千兆三层交换机进行网络数据交换.每台节点的配置如下：五、软件平台介绍1、大数据教学管理系统1.1专业管理提供对专业信息的增加、删除、修改、查询功能。
大数据云计算实验室解决方案大数据云计算实验室解决方案是一个全新的计算方法，它可以应用于许多领域，如人工智能、医疗保健、金融、工业等。
本文将从实验室的建设、实验的步骤和实验的应用三个方面来阐述大数据云计算实验室解决方案。
一、实验室的建设1.硬件设施：实验室应该配备高性能的服务器、超级计算机、存储系统、交换机等。
这些设备保证了云计算的高效性和可靠性。
2.软件环境：实验室应该建立稳定、安全、高效的软件环境。
比如Hadoop、Spark等，这些软件可以支持数据的存储和分析。
3.人员配备：实验室应该配备专业的技术人员。
这些人员需要具备云计算、大数据和人工智能等方面的专业知识。
他们将提供技术支持和解决方案。
二、实验步骤1. 数据收集：实验需要收集大量的数据，可以通过爬虫、接口等方式来获取数据。
这些数据可以是结构化或非结构化的数据。
2.数据清晰：由于大数据本身具有海量性、多样性、高密度等特点，数据的清洗是非常必要的，清洗的目的是去除脏数据，提高数据的质量，并为后续数据分析工作做好准备。
3.数据分析：在进行数据分析时，需要使用的是具有分析能力的算法和模型。
为了更好的完成数据分析，需要深入了解数据分析的相关算法和模型。
4.数据可视化：为了更好的展现数据分析的结果，需要使用数据可视化技术。
可视化技术可以将分析结果以可视化的方式展现出来，方便数据分析人员和管理人员更好的理解分析结果。
三、解决方案的应用1.人工智能应用：人工智能应用需要依赖数据分析以及算法模型训练。
大数据云计算实验室可以提供强大的数据分析和计算能力，为人工智能应用提供支持。
2.医疗保健应用：医疗保健领域需要使用大量的医疗数据来做决策和分析，大数据云计算实验室可以提供快速和可靠的医疗数据分析。
3.工业应用：在工业领域，大数据云计算实验室可以帮助企业实现数据分析、数据挖掘和预测分析等相关工作，为企业提供更好的决策支持。
综上，大数据云计算实验室解决方案已经成为企业进行大数据分析和决策的重要手段之一。
智慧教育:高校大数据实验室建设方案第一部分、大数据介绍背景介绍移动互联网、电子商务以及社交媒体的快速发展使得企业需要面临的数据量成指数增长。
根据IDC《数字宇宙》(Digital Universe)研究报告显示,2020年全球新建和复制的信息量已经超过40ZB ,是2012年的12倍;而中国的数据量则会在2020年超过8ZB ,比2012 年增长22倍。
数据量的飞速增长带来了大数据技术和服务市场的繁荣发展。
IDC亚太区(不含日本)最新关于大数据和分析(BDA)领域的市场研究表明，大数据技术和服务市场规模将会从2012年的5.48亿美元増加到2017年的23.8亿美元,未来5年的复合増长率达到34.1%。
该市场涵盖了存储、服务器、网络、软件以及服务市场。
数据量的增长是一种非线性的增长速度。
据IDC分析报道,最近一年来,亚太区出现了越来越广泛的大数据和分析领域的应用案例。
在中国,从互联网企业,到电信、金融、政府这样的传统行业,都开始采用各种大数据和分析技术,开始了自己的大数据实践之旅;应用场景也在逐渐拓展，从结构化数据的分析,发展到半结构化、非结构化数据的分析,尤其是社交媒体信息分析受到用户的更多关注。
用户们开始评估以Hadoop、数据库一体机以及内存计算技术为代表的大数据相关新型技术。
二.大数据简介大数据(big data )是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。
大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息, 而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。
换而言之,如果把大数据比作一种产业,那么这种产业实现盈利的关键,在于提高对数据的"加工能力"，通过"加工”实现数据的"增值"。
第二部分、大数据实验室介绍大数据实验室建设的必要性数据挖掘与大数据分析是以计算机基础为基础,以挖掘算法为核心,紧密面向行业应用的一门综合性学科。
高校实验室云计算大数据建设解决方案目录概述 (4)第一章、云计算与大数据的发展趋势 (4)1.1. 云计算与大数据 (4)1.2. 云计算与大数据的关系 (5)1.2.1. 当大数据遭遇云计算 (5)1.2.2. 云计算环境作为大数据处理平台 (6)1.3. 发展趋势：大数据逐步“云”化 (7)第二章、云计算大数据人才现状分析 (9)2.1. 我国云计算大数据人才紧缺 (9)2.2. 云计算大数据人才培养情况 (10)2.3. 云计算大数据人才培养面临的问题 (10)2.3.1. 高职实验室设备落后，教学资源无法合理分配 (11)2.3.2. 教学资源分散，共享程度低 (11)2.3.3. 对云计算大数据技术认识不够，无法有效运用 (11)第三章、云计算大数据人才培养需求分析 (12)3.1. 云计算大数据岗位需求 (12)3.2. 云计算大数据人才培养策略 (13)3.2.1. 根据就业前景,加大人才培养力度 (13)3.2.2. 德才兼修,开拓新型教学方式 (13)3.2.3. 选择以工作过程为向导的教材 (13)3.3. 云计算大数据带给高职实验室建设的前景 (14)3.3.1. 建立统一信息平台来管理海量教学资源 (14)3.3.2. 云计算降低维护和运营成本 (14)3.3.3. 整合教学资源，加强资源共享，提高教学质量 (15)3.3.4. 促进教师和学生的信息交互，进一步促进教学相长 (15)3.3.5. 借助云计算大数据技术可以提升科研实力 (15)第四章、云计算大数据实验室建设原则 (16)4.1. 方便扩展 (16)4.2. 自身安全 (16)4.3. 业务高可用 (16)4.4. 统一管理与自动化 (17)4.5. 开放接口 (17)4.6. 丰富、清晰的培训教材 (17)4.7. 师资培训新技术交流 (17)4.8. 技术服务保障 (18)第五章、云计算大数据实验室建设目标 (19)5.1. 建设目标 (19)5.1.1. 培养学生云计算大数据职业技能 (19)5.1.2. 提供独立的用户实验环境 (19)5.1.3. 提高系统资源的利用率 (19)5.1.4. 系统具有良好扩展性 (20)5.2. 建设内容 (20)5.2.1. 云计算大数据实验平台部署 (20)5.2.2. 云计算大数据实验环境学习及搭建 (20)第六章、云计算大数据实验室解决方案 (22)6.1. 云计算大数据实验室整体架构 (22)6.2. 云计算大数据实验室物理布局 (23)6.3. 云计算大数据实验平台部署 (24)6.3.1. 实验平台基础设施 (25)6.4. 云计算大数据实验环境学习及搭建 (28)6.4.1. 云计算基本架构安装和部署 (28)6.4.2. 云计算中间件环境部署 (29)6.4.3. 基于分布式文件系统的大数据部署、挖掘和分析 (30)6.4.4. 云计算应用层安装及使用 (31)6.4.5. 云安全加固和防护 (31)第七章、云计算大数据实验室课程体系 (33)第八章、云计算大数据实验室方案优势 (35)8.1. Web 形式开展实验，实现无所不在的网络访问 (35)8.2. 基于资源的负载均衡，实现实验资源弹性分配 (35)8.3. 增量存储技术，实现用户实验环境的独立性和延续性 (36)8.4. 项目驱动式实验设计，培养学生的综合云能力 (36)8.5. 资源的开放性及复用性，可支持科研等其他用途 (36)8.6. 完善的课程体系丰富的教学内容 (36)第九章、云计算大数据实验室校企合作 (38)9.1. 课程与教材服务 (38)9.2. 师资培训服务 (39)9.2.1. 双师型教师培养 (39)9.2.2. 企业讲师计划 (39)9.3. 学生实习就业服务 (39)第十章、云计算大数据实验室配置清单 (41)第十一章、北京某公司信息技术有限公司 (42)概述云计算大数据技术是当今信息技术发展的一个主要方向，云计算大数据技术一经提出就得到人们的追捧，其应用领域也得到了快速的发展，已经在商业、政府、金融、教育等领域得到广泛应用。
我国高职院校需要建设专业的云计算大数据实验室，尤其是要满足当下学生需求的实训系统，是一个比较重要和紧迫的工作。
根据云计算与大数据行业对人才培养的需要，某公司推出了一套面向高职院校的云计算大数据实验室建设解决方案，实验内容的设计来源于社会需求调研以及云计算业界专业人士的建议，实验内容涵盖的技术知识点能够与目前云计算大数据人才的技能需求贴合，实验设计以真实的工作场景为背景，培养学生的综合能力，增强学生对真实工作环境的体验感，适应社会人才发展的需要。
第一章、云计算与大数据的发展趋势1.1.云计算与大数据云计算和大数据是一个硬币的两面，云计算是大数据的IT基础，而大数据是云计算的一个杀手级应用，云计算是大数据成长的驱动力，而另一方面，由于数据越来越多、越来越复杂、越来越实时，这就更加需要云计算去处理，所以二者之间是相辅相成的。
30年前，存储1TB也就是约1000GB数据的成本大约是16亿美元，如今存储到云上只需不到100美元。
但存储下来的数据，如果不以云计算进行挖掘和分析，就只是僵死的数据，没有太大价值。
目前，云计算已经普及并成为IT行业主流技术，其实质是在计算量越来越大、数据越来越多、越来越动态、越来越实时的需求背景下被催生出来的一种基础架构和商业模式。
个人用户将文档、照片、视频、游戏存档记录上传至“云”中永久保存，企业客户根据自身需求，可以搭建自己的“私有云”，或托管、或租用“公有云”上的IT资源与服务，这些都已不是新鲜事。
可以说，云是一棵挂满了大数据的苹果树。
大数据的出现，正在引发全球范围内深刻的技术与商业变革。
在技术上，大数据使从数据当中提取信息的常规方式发生了变化。
在技术领域，以往更多是依靠模型的方法，现在我们可以借用规模庞大的数据，用基于统计的方法，有望使语音识别、机器翻译这些技术领域在大数据时代取得新的进展。
在搜索引擎和在线广告中发挥重要作用的机器学习，被认为是大数据发挥真正价值的领域在海量的数据中统计分析出人的行为、习惯等方式，计算机可以更好地学习模拟人类智能。
随着包括语音、视觉、手势和多点触控等在内的自然用户界面越来越普及，计算系统正在具备与人类相仿的感知能力，其看见、听懂和理解人类用户的能力不断提高。
这种计算系统不断增强的感知能力，与大数据以及机器学习领域的进展相结合，已使得目前的计算系统开始能够理解人类用户的意图和语境。
“这使得计算机能够真正帮助我们，甚至代表我们去工作”。
以往，移动运营商和互联网服务运营商等拥有着大量的用户行为习惯的各种数据，在IT 产业链中具有举足轻重的地位。
而在大数据时代，移动运营商如果不能挖掘出数据的价值，可能彻彻底底被管道化。
运营商和更懂用户需求的第三方开发者互利共赢的模式，已取得一定共识。
1.2.云计算与大数据的关系本质上，云计算与大数据的关系是静与动的关系；云计算强调的是计算，这是动的概念；而数据则是计算的对象，是静的概念。
如果结合实际的应用，前者强调的是计算能力，或者看重的存储能力；但是这样说，并不意味着两个概念就如此泾渭分明。
大数据需要处理大数据的能力（数据获取、清洁、转换、统计等能力），其实就是强大的计算能力；另一方面，云计算的动也是相对而言，比如基础设施即服务中的存储设备提供的主要是数据存储能力，所以可谓是动中有静。
如果数据是财富，那么大数据就是宝藏，而云计算就是挖掘和利用宝藏的利器！1.2.1.当大数据遭遇云计算从技术上看,大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。
大数据必然无法用单台的计算机进行处理,必须采用分布式计算架构。
它的特色在于对海量数据的挖掘,但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。
云计算为什么能盛行呢?在互联网领域应用系统的构建：客户群体是不确定的、系统规模不确定、系统投资不固定、业务应用有很清晰的并行分割特征、数据仓库系统的构建、数据仓库规模可估算、数据仓库的系统投资与业务分析的价值和回报相关、商业智能应用属于整体应用、Saas模式构建数据仓库系统。
大数据管理，分布式进行文件系统，如Hadoop、Mapreduce数据分割与访问执行;同时SQL支持，以Hive+HADOOP为代表的SQL界面支持，在大数据技术上用云计算构建下一代数据仓库成为热门话题。
从系统需求来看，大数据的架构对系统提出了新的挑战：1、集成度更高。
一个标准机箱最大限度完成特定任务。
2、配置更合理、速度更快。
存储、控制器、I/O通道、内存、CPU、网络均衡设计，针对数据仓库访问最优设计，比传统类似平台高出一个数量级以上。
3、整体能耗更低。
同等计算任务，能耗最低。
4、系统更加稳定可靠。
能够消除各种单点故障环节，统一一个部件、器件的品质和标准。
5、管理维护费用低。
数据藏的常规管理全部集成。
6、可规划和预见的系统扩容、升级路线图。
1.2.2.云计算环境作为大数据处理平台1.2.2.1.云计算环境中基本计算单元的分化企业云计算平台上虽然有多个并行计算的CPU，但并没有创造出具有超强数据处理能力的超级CPU，因此云计算平台需要的是有并行运算能力的软件系统。
同时，当所有用户的数据全部放在云端时，虽然存储容量可以很方便地扩充，但面对大量用户同时发起的海量数据处理请求，简单的数据处理逻辑已经无法满足需要。
可以看到，国内有相当多的电商企业，用小型机和Oracle扛了好几年，并请了全国最牛的Oracle的专家不停优化他的Oracle和小型机，初期发展可能很快，但是后来由于数据量激增，业务开始受到严重影响，最典型的例子无疑是京东商城前段时间发生的大规模访问请求宕机事件，因此他们开始逐渐放弃了Oracle或者MS-SQL，并逐渐转向MySQL+X86的分布式架构。
目前的基本计算单元常常是普通的X86服务器，它们组成了一个大的云，而未来的云计算单元里有可能有存储单元、计算单元、协调单元，总体的效率会更高。
1.2.2.2.对系统稳定性的需求在应对大规模访问的时候有一些系统稳定性的追求，来自很多方面，来自网络稳定性、数据库稳定性。
对系统而言，需要把握一个大原则，需要消除任何单点故障。
不光是网络上单点故障，还有来自你呼叫中心里的单点故障，只要有单点故障一定要消除掉。
因为对于电商行业而言，每一秒都是钱，电子商务业务如果宕机一个小时，损失多少是可以算出来的，电商行业需要非常全面的技术系统监控报警系统。
有时候你会发现你如果通过技术系统的监控去推导出你的技术发生问题已经晚了。
1.3.发展趋势：大数据逐步“云”化纵观历史，过去的数据中心无论应用层次还是规模大小，都仅仅是停留在过去有限的基础架构之上，采用的是传统精简指令集计算机和传统大型机，各个基础架构之间都相互孤立，没有形成一个统一的有机整体。
