高校大数据实验室建设解决方案
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高校大数据实验室建设方案模板(完整版本)高校大数据实验室建设方案(本研究方案有完整的逻辑框架,数据内容详实,参考和实用价值高!)目录1概述 (3)1.1建设背景 (3)1.2建设现状 (3)2总体设计 (5)2.1总体架构 (5)2.2分步实施方案 (6)2.2.1一期:实现大数据教学实验入口,建立稳定可靠的大数据实验平台 (6)2.2.2二期:基于大数据领域的深入拓展研究 (7)3详细设计 (9)3.1一期建设内容 (9)3.1.1机房装修建议方案 (9)3.1.2云存储平台 (25)3.1.3大数据实验平台 (29)3.1.4桌面虚拟化 (96)3.1.5教学云盘 (98)3.2二期建设内容 (107)3.2.1深度学习平台 (107)3.2.2数据立方大数据库 (111)3.2.3数据挖掘平台 (117)3.2.4数据可视化 (122)3.2.5物联网智能硬件服务平台 (127)4建设意义 (132)5规格配置 (134)1概述1.1建设背景随着移动互联网、云计算、物联网的快速发展,特别是智能手机端博客、社交网络、位置服务(LBS)等信息发布方式的不断涌现,数据正以前所未有的速度在不断地增长和累积,全球在2010年正式进入ZB 时代,根据IDC监测,人类自有史以来所有数据量大约每18 个月翻一番,意味着人类在最近18个月产生的数据量相当于之前产生的全部数据量,预计到2020 年,全球将总共拥有35ZB的数据量,是2010年的近30倍,大数据时代已经来到。
在海量数据面前,大数据人才无疑是其中最关键环节之一,然而,不论国内外,大数据人才却紧缺相当稀缺,在未来5-10年,我国大数据市场规模年均增速将超过30%,而大数据人才缺口将突破150万,目前大数据人才平均月薪达1.5万,在BAT发布的招聘职位中,大数据人才超过60%。
我校为顺应新形式的发展,着手建立大数据学院,创建大数据实验室、大数据实验平台,开设大数据教学培训,实现我校教学科研一体化流程,将为我校增加学生就业机会和薪资水平,提高师资水平,逐步培养当今互联网时代IT行业的大数据人才起到至关重要的作用。
大数据实验室建设解决方案大数据实验室建设解决方案应包括以下几个方面:1.确定建设目标和需求在建设大数据实验室前,需要明确实验室的定位和目标,根据实际需求进行规划设计。
例如,实验室可能需要进行数据分析、数据挖掘、数据存储、数据备份等操作,需要针对这些需求进行建设方案的制定。
2.确定硬件设施大数据实验室需要具备高质量的硬件设施,包括服务器、存储设备、网络设备、备份设备等。
在选择硬件设备时,需要考虑其可靠性、稳定性、扩展性等因素,并根据实际需求进行配置和选型。
3.确定软件平台和工具大数据实验室需要具备优秀的软件平台和工具,例如 Hadoop、Spark、Kafka、Elasticsearch等。
这些工具可以提供数据处理、数据挖掘、数据分析等功能,能够帮助实验室完成各项任务。
4.设计实验室布局大数据实验室需要合理规划布局,以便于人员工作、设备管理和安全防范。
例如,实验室可以划分为核心区、办公区、测试区、监控室等区域,以便于各项工作的开展和管理。
5.制定安全措施大数据实验室需要具备完善的安全措施,保障数据安全、系统稳定、人员安全等。
例如,实验室需要制定严格的安全管理制度、进行数据加密和备份、安装防火墙和杀毒软件等措施,以确保实验室的安全运行。
6.考虑环保和节能因素大数据实验室需要考虑到环保和节能因素,以符合当今社会可持续发展的要求。
例如,实验室可以选择环保材料和设备、采用节能技术和方案等,以最大程度地降低能耗和减少环境污染。
7.建立运维和管理体系大数据实验室需要建立完善的运维和管理体系,以保证设备运行、系统稳定、数据可靠。
例如,实验室可以建立24小时值班制度、定期巡检制度、定期培训制度等,以提高运维和管理水平,确保实验室的稳定运行。
总之,大数据实验室建设解决方案需要全面考虑目标需求、硬件设施、软件平台和工具、布局设计、安全措施以及环保节能等多个方面的问题。
只有在这些方面得到充分考虑和实现,才能建设出高效稳定可靠的大数据实验室,以满足企业或机构在大数据分析与处理方面的需求。
高职院校大数据教学实训实验室建设方案一、硬件设施1.计算设备:配备高性能的计算服务器和大容量的存储设备,以满足大数据处理的需求。
2.网络设备:构建高速、稳定的网络环境,保障师生在实验室内进行数据传输和访问外部资源。
3.显示设备:配备大屏幕显示器,方便学生上机实践时观察和分析数据。
4.辅助设备:包括打印机、扫描仪等常用办公设备,满足实验室日常教学和管理需求。
二、软件平台1.大数据软件:安装Hadoop、Spark等大数据处理软件,为学生提供实践环境,培养其大数据处理能力。
2.数据分析工具:配备数据可视化、数据挖掘等工具,帮助学生理解和运用数据分析的方法和技巧。
3.开发工具:支持Java、Python等常用编程语言和开发环境,为学生提供编程能力培养的平台。
三、教学方法1.探究式教学:通过提供一定的实际问题,鼓励学生主动学习和探索,培养其独立解决问题的能力。
2.项目驱动教学:以项目为核心,通过多个阶段的实践,锻炼学生的合作、沟通和解决问题的能力。
3.师生互动教学:教师通过课堂讲解和实践指导,与学生进行互动交流,激发学生的学习兴趣和动力。
四、管理体系1.实验室管理:建立实验室使用预约制度,合理安排学生的实验时间,确保实验室资源的合理利用。
2.设备管理:制定设备租借规范和设备维护计划,定期检查设备的使用情况和维修保养情况。
3.数据管理:建立数据安全管理制度,保护学生和实验室的数据安全,确保学生的实验数据的完整性和可用性。
综上所述,高职院校大数据教学实训实验室建设方案应注重硬件设施、软件平台、教学方法和管理体系的综合考虑,从而为学生提供一个良好的实践实验教学平台,培养其大数据处理和分析能力,提高就业竞争力。
高校大数据实验室建设解决方案随着大数据时代的到来,高校也应当紧跟时代步伐,积极参与到大数据的发展和应用中来。
而大数据实验室,既是促进高校在大数据方面探究和创新的平台,也是吸引优秀人才的重要条件之一。
因此,高校大数据实验室的建设至关重要。
本文将从人员配备、设备采购和实验室管理三个方面来提出解决方案。
一、人员配备高端的研究和技术人才是确保大数据实验室建设和发展的基础条件。
一流的人才会带来先进的思想、科技的发展和新的研究课题。
因此,大数据实验室的建设需要解决如下问题:1. 招聘适当人员:针对大数据实验室目前面临的研究难题,以及未来科研发展方向,应该招聘有相关研究经验的博士生、硕士生和一定数量的本科生。
2. 手写(hiring plan)制定:根据实验室人员的目标、规模和发展方向,确定不同层级、不同专业或技能的人员。
这项工作非常重要,同时还要注意新员工和现有员工的结合和衔接。
3. 常规培训:要定期进行各种技能方面的学习和培训,使得所有工作人员对于实验室所实施的实验都能够熟练掌握,还要对于实验室的安全和维护等方面进行培训。
二、设备采购大数据实验室建设需要采购大量的仪器设备,这些仪器设备是实验室建设中重要的组成部分之一,是确保实验室成果准确性和科学性的关键条件之一。
1. 采购方案:目前市场上大量的仪器设备供应商出现,针对实验室要求设备的性能特点、性价比、技术支持、交付时间等方面进行比较和选择,最终采取适合实验室需要并有较好口碑的设备和厂家进行购买和安装。
2. 产品保障:实验室设备的维护和保养需要具备一定的技能和精神,因此,在购买设备之后,要及时咨询设备生产厂商并制定相应的保养计划和培训计划,有时候还需要购买相应的零配件。
3. 更换设备:随着时间的推移,部分设备的性能和质量下降,有时还可能出现设备故障的状况,必要时就需要更换设备,这时候应该找到质量过硬、实用性强的替代产品,并在更换前制定一个较为具体的实施方案。
大数据人工智能一体化实验室建设方案
一、实验室建设的基本思路
1.确定实验室研究方向:大数据人工智能一体化。
2.建设实验室管理制度:确立实验室的职责、权利和义务,明确实验
室的财务、人事管理、安全控制和科研管理等各项规章制度。
3.实验室的设备配置:依据实验室研究方向,合理配置以大数据和人
工智能研究为基础的硬件设备、技术服务和管理软件。
4.组建研究团队:组织团队集结大数据与人工智能相关研究的相关技
术人员,配备合理的科研头衔,并统一实施薪酬和福利政策。
二、实验室建设的具体实施
1.实验室空间:该实验室须拥有有效容量的、健康、安全、安静的实
验空间,以及通讯设备等必要的环境设施,以满足实验室研究和培训需求。
2.硬件设备:实验室研究方向主要为大数据与人工智能,必备硬件设
备包括计算机、服务器、存储设备、电子设备统筹协调,采取企业化管理,建立规范的资产管理制度。
3.技术服务:实验室必备软件包括专业的大数据应用系统、专业的数
据库系统、分析工具等,须采取企业级管理,按照统一规范管理,以确保
安全、稳定性和有效性。
4.人员:实验室必备技术人员。
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。
大数据实验室建设方案一、引言随着互联网和信息技术的发展,大数据已经成为推动社会发展和创新的重要力量。
为了更好地应对大数据时代的挑战和机遇,建设一个高效、创新的大数据实验室变得至关重要。
本文旨在提出一个大数据实验室建设方案,包括实验室基础设施建设、人才培养和项目合作等方面,以实现大数据实验室的长期发展和研究成果的创新输出。
二、实验室基础设施建设1.硬件设施建设大数据实验室的硬件设施是支撑其正常运行和研究工作的基础。
首先,应配置高性能计算机集群和存储设备,以满足大规模数据处理和分析的需求。
其次,应建设数据中心,保证数据的安全存储和快速访问。
此外,实验室还应配备各类服务器、网络设备等基础设施,确保数据的安全传输和稳定性。
2.软件平台建设为了支持实验室的研究工作,应建设强大的软件平台。
首先,需要选择一套成熟的大数据处理框架,如Hadoop、Spark等,以便实现对大规模数据的存储、处理和分析。
其次,还需要建设数据可视化和探索工具,方便研究人员对数据进行可视化展示和深入挖掘。
另外,实验室还应建设开放源码的平台,以便研究人员能够共享和交流研究成果。
三、人才培养1.招聘和培养科研人员大数据实验室的人才队伍是实验室成功运行和研究成果的关键。
首先,应设立专门的人才招聘和选拔机制,吸引具有大数据相关背景和研究经验的优秀人才加盟实验室。
其次,应针对实验室研究方向和需求提供培训和进修机会,提高人才的专业素质和创新能力。
此外,应营造一个良好的研究氛围,鼓励人才间的交流合作,提高团队整体的创新能力和学术水平。
2.学生培养大数据实验室不仅是科研机构,还是高等教育培养人才的场所。
在实验室中应设立研究生培养计划,为有志于从事大数据研究的学生提供优秀的学习和研究环境。
为了培养学生的科研能力,应建立导师制度,指定专门的导师负责指导学生的研究工作。
同时,应提供丰富的实践机会,如参与大数据项目研究、实习和交流等,培养学生动手能力和创新能力。
高校大数据实验室建设方案随着信息技术日新月异的发展,大数据已经成为当今社会的热门话题。
为了充分利用大数据的价值和应用,越来越多的高校纷纷设立大数据实验室。
本文将介绍高校大数据实验室的建设方案,以提供参考和指导。
一、实验室的定位和目标高校大数据实验室应当明确自身的定位和目标。
首先,实验室可以作为学生实践教学的场所,为学生提供实际操作和应用案例的机会,培养他们的数据分析能力和解决实际问题的能力。
其次,实验室也可以成为教师科研和项目合作的平台,促进学术交流和合作,提高高校科研水平。
最后,实验室还可以与行业企业合作,为其提供数据分析和解决方案的服务,促进产学研结合。
二、实验室设备和软件配置高校大数据实验室的建设需要充分考虑实验室所需的设备和软件配置。
首先,需要投入一定数量的计算机和服务器,以满足实验室多个用户同时进行大数据处理的需求。
其次,实验室应当安装必要的数据存储设备,以确保数据的安全性和可用性。
同时,实验室还需要配备数据采集和清洗设备,以确保数据的质量和准确性。
此外,为了提升实验效率,实验室应当配置专业的数据分析软件和开发工具,如Hadoop、Spark、Python等。
三、实验室的组织结构和人员配备高校大数据实验室的建设还需要考虑实验室的组织结构和人员配备。
实验室应当设立实验室主任或负责人,负责协调实验室的日常管理和工作推进。
同时,实验室还应当配备一定数量的技术人员,包括数据分析师、软件开发工程师等,以满足实验室的日常运作和项目需求。
另外,实验室还可以聘请一些专家和学者作为顾问,为实验室的发展提供指导和支持。
四、实验室的研究与应用方向高校大数据实验室的建设应当明确实验室的研究与应用方向。
可以根据实验室所在高校的特色和研究重点确定方向,如金融数据分析、医疗大数据等。
同时,实验室应当积极与行业企业合作,开展与实际应用相关的研究项目,促进理论研究与实践应用的结合。
五、实验室的成果和评估机制高校大数据实验室的建设还需要建立相应的成果和评估机制。
大数据实验室建设方案-本科随着科技的不断发展,大数据已经成为一个重要的研究领域。
一个好的大数据实验室能够为学院的教学和研究提供良好的支撑。
下面,我们将详细介绍大数据实验室建设方案。
一、挑选合适的场地首先,我们需要挑选一个合适的场地来建设大数据实验室。
一般来说,大数据实验室所需的面积比较大,需要有足够的空间来放置服务器、工作站等设备。
此外,还需要注意空气流通、温度控制等方面,以保证设备的正常运行。
如果条件允许,建议选用地下室等较为隔音的场所,以减少设备噪音对周围环境的干扰。
二、采购设备和软件在设备采购方面,我们需要购买足够数量的服务器、工作站、网络设备等硬件设备,同时确保硬件设备和软件之间的兼容性。
此外,还需要购买相应的软件,如数据库、操作系统、数据分析工具等。
在采购过程中,需要注意设备性能的选择,以确保设备可以应对实验室的使用需求。
三、设计实验室结构实验室结构的设计需要考虑实验室的使用需求,设备的布置方式以及操作人员的行动路线。
合理的实验室结构可以提高设备的利用率,降低设备故障率,方便操作人员的维护和管理工作。
在实验室结构设计方面,建议参考相关标准和规范,保证实验室的正常运行和安全性。
四、培训和管理最后,我们需要对实验室操作人员进行培训和管理。
实验室操作人员需要具备一定的IT技术和操作技能,同时需要遵守实验室的相关规定和标准。
在实验室管理方面,需要设立相应的管理制度和流程,确保设备的正常使用和维护。
综上所述,大数据实验室建设方案需要依次进行场地选择、设备采购、实验室结构设计和人员培训等多个环节。
一个良好的大数据实验室不仅可以提高学院的教学和研究质量,同时还可以为学生提供学习和实践平台,促进科学技术的进步和发展。
大数据实训室建设项目解决方案大数据实训室建设方案近年来,中国的大数据产业空间高速增长,成为推动经济发展的新引擎。
随着大数据技术的不断发展,越来越多的企业开始重视大数据的应用,这也促使着大数据人才的需求不断增加。
1.2大数据人才紧缺然而,目前大数据人才仍然相对紧缺,这也成为了制约大数据产业发展的瓶颈之一。
尤其是在高校教育中,大数据人才的培养仍然存在着不少问题。
1.3教学中存在的问题在教学中,传统的理论课程和简单的实验无法满足学生的需求,也不能很好地培养学生的实际操作能力。
此外,现有的实训室设备和教材也存在着滞后和不足的问题。
2.XXX大数据解决方案简介为了解决这些问题,XXX提出了一套完整的大数据解决方案。
该方案旨在通过建设实验室和提供相关服务,全面提升大数据人才的培养和实际操作能力。
3.XXX大数据实训室建设目标XXX大数据实训室的建设目标是培养具备大数据理论和实践能力的高素质人才,为企业和社会培养更多的技术人才。
4.XXX大数据实训室总体设计在实训室的总体设计中,我们旨在建立一套完整的培训体系,包括培养方向、实训室方案设计、实验平台建设原则、实验平台教材大纲、实训室课程目标和学员能力要求等方面。
4.1培养方向及目标我们将实训室的培养方向和目标定位为“面向企业、面向市场、面向实际应用”。
4.2实训室方案设计针对教学中存在的问题,我们设计了一套完整的实训室方案,包括大数据理论课程、实验课程和项目实践等内容,以提高学生的实际操作能力。
4.3大数据实训室建设思路在实训室建设思路中,我们采用了“先进技术、先进设备、先进管理”的理念,以确保实训室的设备和教材始终保持先进和完善。
4.4实验平台建设原则我们建立了一套完整的实验平台建设原则,包括安全可控、易于维护、易于扩展和兼容性强等方面,以确保实验平台的稳定性和可靠性。
4.5实验平台教材大纲我们制定了一份详细的实验平台教材大纲,以帮助学生更好地理解和掌握实验内容。
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。
1.2班级管理
提供对专业下属班级的增加、删除、修改、查询功能。
1.3学生管理
提供对班级内学生的管理,学生内容包含姓名、学号、所属班级、所属专业、联系手机、登录次数等内容。
1.4交流日志查阅
对实验机分享交流的内容进行查询,包含交流IP、相关学员、相关老师、实验机编号、交流内容等内容。
1.5成绩管理
对于学习中心在线学习的学习考核成绩进行管理,包含查询及删除等功能。
1.6学习记录
提供每个学生在学习中心平台内学习课程的学习记录,包含日期、计划、课程、章节、学习IP等。
1.7学习行为报表
对所有学生的课程学习记录进行统计,包含个体统计、班级统计、全体统计等。
1.8课程管理
对学习课程进行查询、修改、删除等操作。
1.9开通课程计划
对于学习开课计划的字段内容包含计划名称、授课讲师、授课时间段、开通状态、允许申请周期,允许申请人数等,功能提供绑定课程计划相关实训平台课程、授课助教、云实验机绑定、实验任务绑定等功能。
1.10课程测验习题管理
提供对课程相关的习题管理,题型包含单选、多选、判断题等类型,对习题进行增、册、改、查操作。
1.11分级权限功能
系统分为总管理员、助教等二级管理角色,总管理员进行管理所有的功能点,助教可以进行班级管理、学生管理、开课计划制作、实验机远程协助等。
1.12学生实训系统
提供学生根据姓名、学号、密码登录系统进行实训操作,学生只需安装浏览即可进行实验任务操作;提供实训课程在线学习功能、实验机在线操作、实验报告提交、实验机界面截图、记录课程学习时长等。
1.13实验机桌面分享
提供实验机桌面分享功能,如学生在学习、操作云实验机的过程中,有问题可以向老师发起协助请求,助教在收到请求时,可以远程访问学生的实验机,并指导如何操作。
2、云实验机及实验任务
1.14云实验机
提供基于Web浏览器的实验机可视化操作,操作终端无需安装其它开发软件即可进行实验操作;云实验机可以根据学生编号、实验任务和环境要求自动创建,无需管理人员参与实验机创建操作过程。
管理平台对云实验机可以进行停止、销毁操作。
1.15云实验机集群管理功能
提供云实验机集群管理,对实验机所属服务器进行新增、删除等操作。
1.16云实验机类型
包含Hadoop实验机、Hive实验机、HBase实验机、R语言实验机、Scala实验机、Spark 实验机、Kafka实验机、Sqoop实验机、Flume实验机、数据可视化实验机等。
1.17实验机运行监控系统
系统提供对实验集群运行的所有实验机进行监控,可以查询编号、所属服务器、创建时间、运行状态、开放端口等内容。
1.18实验任务管理
提供对实验任务内容的管理,包含任务课程、绑定实验机、设定任务成绩总分,排序值等,提供多种实验任务内容,例如Hadoop实验任务、Hive实验任务、HBase实验任务、Flume与kafka实验任务等。
1.19实验报告审阅功能
在实验任务过程中学生上交的任务报告进行审阅评分,提供按照学生、实验任务等字段进行检索功能。
1.20云实验机桌面分享系统
提供实验机桌面基于浏览器的分享功能,允许学生与学生、学生与老师同步操作实验机桌面系统,提供基于浏览器的交流功能。
3、大数据实战平台系统
1.21大数据集群管理系统
基于分布式集群管理系统,提供大数据集群管理系统,功能包含Hadoop、Hive、HBase、Sqoop、Flume、Spark等节点部属及管理,提供实时监控集群的CPU、内存、硬盘等使用率及相关信息,可以对管理节点、计算节点进行启动、停止等操作管理。
1.22大数据作业工作流系统
提供大数据相关作业的上传、部属、流程管理等功能,基于 Web 的任务调度、兼容Hadoop、Spark主流版本、失败任务的、运行状态监控等。
六、大数据课程及行业案例
实验平台提供100个课时的Hadoop、Spark等大数据主流课程,课程与大数据实验机完美结合,学员在教学管理系统学习课程,随时进行实训操作,包含项目设计、数据采集、清洗、建模、技术实现等,快速提升实操技能,最终掌握大数据开发、数据分析与数据挖掘等大数据能力。
部分案例图片:
【电商大数据分析案例】
【电商大数据分析架构】
【房产大数据分析架构】
【房产大数据分析可视化】
【搜索大数据分析架构】
【网站日志大数据分析架构】
课程实验内容包含:
七、行业数据及案例
提供大数据实战案例以及行业数据,提供包含海量网站日志分析案例、租房及二手房
大数据分析案例、电商商品交易大数据挖掘、搜索引擎关键词分析算法案例、汽车销售数据分析案例等案例讲解及实战作业工作流内容。
八、安装配置
1、大数据教学管理系统
2、大数据实战集群及案例。