高校大数据专业教学科研平台建设方案详细
- 格式：docx
- 大小：5.47 MB
- 文档页数：47
文档推荐
-
城市大数据平台建设方案页数:10
-
智慧健康大数据平台建设方案页数:4
-
智慧金融大数据平台数据治理与建设方案页数:91
-
企业大数据平台建设方案页数:52
-
大数据平台项目方案页数:11
-
大数据平台建设方案教案资料页数:16
下载文档原格式
合集下载
智慧课堂智慧教学大数据智能分析平台建设方案
应用场景模块
平台应用与推广
05
通过分析学生的学习行为数据，如阅读教材、参与讨论、完成作业等，为每个学生推荐适合的学习资源，提高学习效果。
根据学生的兴趣、能力和学习进度，规划个性化的学习路径，帮助学生高效地安排学习计划。
学生学习行为数据分析
个性化学习路径规划
在线教育资源推荐
教师教学质量评估
通过分析教师的教学行为和学生的学习效果，对教师的教学质量进行客观评估，帮助教师改进教学方法和提高教学质量。
通过大数据智能分析平台的应用，可以提高教育教学的针对性和有效性，从而提高教育质量。
提高教育质量
提升教师工作效率
培养创新人才
推动教育信息化发展
该平台可以自动化和智能化地管理教学环节，从而降低教师的工作负担，提高工作效率。
通过多样化的教学模式，可以培养学生的自主学习和创新能力，有助于创新人才的培养。
该平台的建设可以推动教育信息化的发展，促进教育教学与现代技术的深度融合。
模型设计
利用经过预处理的数据对模型进行训练，通过不断优化模型参数，提高模型准确率与泛化能力，为结果呈现与应用提供可靠依据。
模型训练
结果呈现
通过可视化技术将分析结果以图表、报告等形式进行展示，便于用户直观理解数据分析结果，为决策提供支持。
智慧课堂应用
基于分析结果，为教师提供针对性的教学辅助工具与建议，帮助学生更好地学习与发展，提高整体教学质量。
可视化图表
以图表、图形化方式呈现数据分析结果，帮助用户直观理解数据，快速发现问题和趋势。
数据分析模块
机器学习模型
利用机器学习算法，对大量数据进行训练，实现自动化预测和分类。
模型训练模块
深度学习模型
应用深度学习技术，对复杂数据模式进行高精度建模，提高预测准确性和效率。
高校大数据专业教学科研平台建设方案
专业文档
格式可编辑WORD．专业文档
格式可编辑WORD．专业文档
格式可编辑WORD．专业文档
格式可编辑WORD．专业文档
格式可编辑WORD．专业文档
格式可编辑WORD．专业文档
格式可编辑WORD．专业文档
格式可编辑WORD．专业文档
格式可编辑WORD．专业文档
格式可编辑WORD．专业文档
专业文档
格式可编辑WORD．专业文档
格式可编辑WORD．专业文档
格式可编辑WORD．专业文档
格式可编辑WORD．专业文档
格式可编辑WORD．专业文档
格式可编辑WORD．专业文档
格式可编辑WORD．专业文档
格式可编辑WORD．专业文档
格式可编辑WORD．专业文档
格式可编辑WORD．专业文档
专业文档
格式可编辑WORD．专业文档
格式可编辑WORD．专业文档
格式可编辑WORD．专业文档
格式可编辑WORD．专业文档
格式可编辑WORD．专业文档
格式可编辑WORD．专业文档
格式可编辑WORD．专业文档
格式可编辑WORD．专业文档
格式可编辑WORD．专业文档
格式可编辑WORD．专业文档
专业文档
格式可编辑WORD．专业文档
格式可编辑WORD．专业文档
格式可编辑WORD．专业文档
格式可编辑WORD．专业文档
格式可编辑WORD．专业文档
格式可编辑WORD．专业文档
格式可编辑WORD．。
智慧教室智慧教学大数据智能分析平台建设方案
2023
智慧教室智慧教学大数据智能分析平台建设方案
CATALOGUE
目录
背景介绍大数据智能分析平台建设方案技术实现方案应用场景及效果方案实施与保障措施
背景介绍
01
智慧教学的定义
智慧教学是一种借助信息技术和智能化设备，实现个性化和智能化教学的新型教学模式。它能够有效地提高教学质量和效率，帮助学生更好地掌握知识和技能。
智慧教室的定义
未来智慧教室的发展趋势将更加注重智能化、个性化和远程化。其中，智能化方面将更多地引入人工智能、物联网等技术，为学生提供更加智能化的学习支持；个性化方面将更加关注每个学生的学习需求和特点，为其提供定制化的学习方案；远程化方面将进一步扩展在线教育资源，为学生提供更加灵活的学习方式。
智慧教室的发展趋势
智慧教学的特点
智慧教学的特点在于其具有智能化、个性化、交互性和远程化等优势。它可以借助人工智能技术对学生的学习行为进行分析，为每个学生提供定制化的学习方案，同时支持教师和学生之间的实时交互，为远程教育提供更好的平台。
智慧教学的定义与特点
智慧教室是一种借助物联网、大数据、人工智能等技术，将传统教室升级为智能化教学环境的新型教室。它可以有效地提高教学质量和效率，同时提升学生的学习体验和成果。
利用大数据和人工智能技术，实现对数据的快速、准确、自动化的分析，为教学和管理提供科学依据。
为学校教师和学生提供全面的培训，包括平台使用、数据分析、教学技能等方面的培训。
人员培训
成立专门的项目组，负责智慧教室大数据智能分析平台的建设和管理工作，确保项目的顺利实施和有效运行。
组织管理
人员培训与组织管理
智能预警
技术实现方案
03
1
大数据存储与处理技术
智慧校园大数据平台建设技术方案
智慧校园大数据平台建设技术方案xx年xx月xx日•引言•大数据平台架构设计•数据采集与预处理技术•数据存储与查询技术•数据分析与挖掘技术•大数据安全与隐私保护•智慧校园大数据平台建设实施方案•结论与展望目录01引言信息化建设的不断深入，促进了智慧校园建设的发展国家对智慧校园建设的政策支持与引导提高校园管理效率、提升教学质量的需要背景与意义建设目标与任务建设任务开发数据分析与可视化工具，辅助决策与教学优化整合校园安防、资产等管理系统，提高管理效率建设目标：实现智慧化、信息化、高效化的校园管理搭建大数据平台，整合校园内各部门数据资源建设智慧课堂、智能实验室等设施，提升教学质量010203040506大数据平台建设方案通过数据接口对接、数据填报等方式，采集校园内各部门数据数据采集数据存储数据处理数据应用采用分布式存储技术，实现海量数据的存储与备份利用数据挖掘、机器学习等技术，对数据进行处理与清洗开发数据可视化、报表生成等应用，辅助决策与优化02大数据平台架构设计以数据仓库为核心，通过ETL（数据提取、转换、加载）等技术手段将数据从各个业务系统整合到数据仓库中，再通过报表、OLAP等手段将数据展现给用户。
分布式架构采用分布式存储和计算技术，如Hadoop、Spark等，对海量数据进行处理和分析，提高数据处理效率和可靠性。
星型架构总体架构设计VS数据整合通过ETL等手段将分散在各个业务系统中的数据进行整合，建立统一的数据中心。
数据清洗对数据进行清洗、去重、格式转换等操作，保证数据质量和准确性。
数据分类按照数据属性、特征等对数据进行分类、分主题等操作，方便数据管理和使用。
数据层设计采用分布式存储技术，如HDFS、Cassandra等，对海量数据进行存储和管理。
数据存储采用分布式计算技术，如MapReduce、Spark 等，对海量数据进行计算和处理。
数据计算通过数据加密、权限控制等手段保障数据的安全性和隐私性。
基于大数据的智慧课堂(智慧教室)智慧教学信息化平台建设方案
环境控制
2
实现课室环境的智能控制
实现自动考勤
4
3 实现课室互动教学、
常态录播等
1
基础环境
实现统一管理多媒体课室所有的设备，减
少维护工作量
Part 2
智慧教室大数据整体解决方案
智慧课室解决方案
智慧课室以课室为平台，利用ZigBee、云计算、物联网等技术将教室教学有关的设施智能集成，在
后台统一集中管理，减少人力成本，提升教学的便利性、易用性，我们不是简单的将设备叠合在一起， 而是要完全的融合，主要从四个维度进行了变革
常态录播精品
化
单机双画面 PPT信号
课堂分析智能化
内置深度学习算法 行为检测准确 画面切换快速
教学过程数据化
学生人数统计 师生互动次数 学生回答次数 课件讲解次数
安装部署简单化
支持对摄像机POE供 电
支持对拾音器供电
互动录播系统
主机高度集成
内置MCU 支持1对3互动模式 录播+导播+互动
教学设备关机
占用教学时间 学生的学习效果不佳 教学质量无法有效评估
如何进行教学创新
互动式教学业务开展
• 自动考勤 • 随堂测 • 双向评价
更灵活教学资源支撑
• 云录播 • MOOC平台
跨系统的整合能力
• 云桌面 • 大数据
理念：智慧课室——生态链
大系统平台 实现资产管理、教务数据、视频监控、 远程教学、教学评估、视频点播等系 统
建设核心
4个系统
精品录播系 统
常态4K版录播系 统
互动录播系 统
AI+课堂系统
6种应用
课堂考勤
智慧教学科研大数据平台建设方案
智慧教学科研大数据平台解决方案目录1. 概述 (4)1.1.背景 (4)1.2.建设目标 (4)1.3.建设的步骤和方法 (4)2. 教学科研大数据平台概要 (5)2.1.架构设计 (5)2.2.教学科研大数据平台优势 (7)2.2.1. 应用优势 (7)2.2.2. 未来发展优势 (9)3. 教学科研大数据平台设计 (9)3.1.大数据资源池 (10)3.1.1. cProc云计算 (10)3.1.1.1. cProc云计算概述 (10)3.1.1.2. 数据立方 (11)3.1.1.3. 混合存储策略 (16)3.1.1.4. 云计算核心技术 (16)3.1.1.4.1. 数据处理集群的可靠性与负载均衡技术 (16)3.1.1.4.2. 计算与存储集群的可靠性与负载均衡 (20)3.1.1.4.3. 计算与存储集群的负载均衡处理 (22)3.1.1.4.4. 分布式文件系统的可靠性设计 (24)3.1.1.4.5. 分布式数据立方可靠性设计 (24)3.1.1.4.6. 分布式并行计算可靠性设计 (26)3.1.1.4.7. 查询统计计算可靠性鱼负载均衡设计 (26)3.1.1.4.8. 数据分析与数据挖掘 (28)3.1.1.4.9. cProc云计算优势 (36)3.1.2. cStor云存储 (37)3.1.2.1. cStor云存储介绍 (37)3.1.2.2. cStor云存储架构 (39)3.1.2.3. Stor云存储关键技术 (44)3.1.2.4. 数据安全诊断技术 (45)3.1.2.5. cStor云存储优势 (46)3.2.大数据教学基础平台 (47)3.2.1. Hadoop架构 (47)3.2.2. Hadoop关键技术 (48)3.2.3. Hadoop优势 (52)3.2.4. Hadoop教学 (52)3.3.教学科研私有云 (54)3.3.1. Minicloud迷你云 (54)3.3.1.1. Minicloud迷你云介绍 (54)3.3.1.2. Minicloud迷你云特点 (55)3.3.1.3. Minicloud迷你云优势 (55)3.3.2. 网盘 (58)3.3.2.1. 网盘系统设计 (58)3.3.2.2. 文件同步管理系统 (60)3.3.2.3. 文件分析系统 (65)3.3.2.4. 网盘优势 (66)4. 产品配置 (68)1.概述1.1. 背景随着教学资源的飞速增长，海量数据的存储已经成为高校研究的一个新难题。
高校大数据分析专业教学科研平台建设方案
高校大数据分析专业教学科研平台建设方案背景随着大数据时代的到来，大数据分析已经成为各行各业中非常重要的领域。
为了培养具备大数据分析能力的专业人才，高校需要建设一套完善的教学科研平台。
本方案旨在为高校提供一种有效的建设方案，以支持大数据分析专业的教学和科研。
目标本方案的目标是建设一个综合的高校大数据分析专业教学科研平台，以提供以下功能和服务：- 学生能够通过平台获取到实际操作的机会，深入了解大数据分析的基本理论和实践技术。
- 教师能够在平台上创建和管理课程，授课并进行学生评估。
- 科研人员能够使用平台上的工具和数据集进行科研项目，并与其他研究人员进行合作。
建设步骤为了实现上述目标，我们建议按照以下步骤来建设高校大数据分析专业教学科研平台：1. 平台需求分析- 研究学校的教学科研需求，了解师生对平台功能和服务的期望。
- 收集其他高校已有的大数据分析平台的经验和教训，以获得建设方向和指导。
2. 平台规划和设计- 根据需求分析的结果，制定平台的整体规划和设计方案。
- 包括平台的基本功能模块、用户界面设计、数据存储和处理等方面的规划。
3. 平台开发与集成- 根据设计方案，进行平台的开发和系统集成。
- 开发包括前后端的功能实现，数据库搭建和数据接口开发等。
- 集成包括将已有的教学科研资源和工具整合到平台中，提供一体化的使用体验。
4. 平台测试与优化- 在平台开发完成后，进行系统测试，包括功能测试、性能测试、安全测试等方面。
- 根据测试结果，进行平台的优化和改进，确保平台的稳定性和用户体验。
5. 平台推广与应用- 在平台测试通过后，组织相关的培训和推广活动，让师生熟悉和适应平台的使用。
- 鼓励教师和学生在平台上开展教学和科研项目，促进平台的应用和发展。
预期效果通过建设高校大数据分析专业教学科研平台，预期将实现以下效果：- 提供一个便捷的研究和实践环境，帮助学生提升大数据分析能力。
- 增强教师的教学效果，提供更多的教学资源和工具。
高校大数据专业教学科研平台建设方案
提高高校科研水平，增强竞争力
添加标题
添加标题
促进产学研合作，推动技术创新
添加标题
添加标题
推动大数据技术在各行业的应用
促进科研创新：通 过大数据技术，提 高科研效率和创新 能力
推动学科发展：大数 据专业教学科研平台 建设有助于学科的交 叉融合与发展
培养高素质人才：通过 大数据专业教学科研平 台，培养具备大数据分 析能力的高素质人才
平台架构与功能：介绍高校大数据专 业教学科研平台的数据挖掘与可视化 功能模块的架构和功能，包括数据预 处理、数据挖掘和可视化等环节
添加标题
添加标题
添加标题
添加标题
可视化技术：介绍数据可视化的基本 概念、方法和工具，包括图表、图形、 图像等可视化形式，以及可视化在数 据分析中的作用
实际应用案例：介绍数据挖掘和可视化 技术在高校大数据专业教学科研平台中 的实际应用案例，包括数据挖掘在学科 发展、教学质量评价等方面的应用
实施步骤：明确目标、制定方案、组织资源、实施计划 时间表：短期计划、中期计划、长期计划 资源保障：人力、物力、财力等方面的保障措施 风险评估与应对策略：对可能出现的问题和风险进行预测和评估，并制定相应的应对策略
汇报人：小无名
平台架构：确保平台的稳定性和安全性 平台功能：提供数据采集、存储、处理和分析等功能 平台管理与维护：对平台进行定期检查、维护和升级 平台安全性：采用多种安全措施，确保数据的安全性和隐私性
课程设置：根 据大数据行业 需求，设置核 心课程、选修 课程和实践课
程
教学方法：采 用案例教学、 项目实践、翻 转课堂等多种 教学方法，提
高教学效果
实践教学：加 强实验室建设， 提供实践机会，
提高学生的实 践能力和创新
智慧课堂智慧教学大数据智能分析平台建设方案
智慧课堂智慧教学大数据智能分析平台建设方案汇报人：日期:目录CATALOGUE•引言•建设目标与需求分析•平台架构与系统设计•关键技术与实现方法•功能模块与特色优势•实施方案与计划•效益预测与风险评估•结论与展望01 CATALOGUE引言随着信息技术和教育的快速发展，传统的课堂教学模式已经难以满足现代教育的需求。
智慧课堂、智慧教学、大数据智能分析等新兴技术的应用，为教育行业带来了革命性的变革。
为了提高教学质量、优化教学资源、培养创新型人才，建设智慧课堂智慧教学大数据智能分析平台势在必行。
背景介绍本项目旨在利用先进的大数据技术，构建一个集成了智慧课堂、智慧教学、大数据智能分析等功能于一体的综合性平台。
通过该平台，教师可以实现个性化教学、学生可以获得精准的学习资源，同时学校可以更好地管理和评估教学质量。
项目将覆盖全校师生，为他们提供便捷、高效、智能的教学服务，以促进学校整体教学水平的提升。
项目概述02CATALOGUE建设目标与需求分析建设目标01实现教学大数据的全面采集、存储、分析和可视化，为教学质量提升和决策提供支持。
02构建智慧课堂环境，促进师生互动、个性化教学和学生学习效果的优化。
03提高教育信息化水平，推动教育教学改革，实现教育现代化。
1需求分析对接不同类型的教学资源，如课程、题库、素材等，并能够进行个性化推荐和共享。
支持多种教学模式，如在线直播、录播、混合式教学等，满足不同师生的教学需求。
提供学生学情分析、教师教学效果评估等数据报表，辅助学校进行教学质量管理和决策。
具备数据安全保障和隐私保护措施，确保师生个人信息安全。
•平台定位：为学校提供智慧教学大数据智能分析服务的综合性平台。
功能要求数据采集：通过接口对接和人工录入等方式，采集教学过程中的各类数据。
数据存储：采用分布式存储架构，实现海量数据的存储和管理。
运用机器学习和大数据分析技术，对采集的数据进行深入分析，为教学质量提升提供数据支持。
教学质量监测与大数据决策分析平台建设方案
教学质量监测与大数据决策分析平台建设方案（一）首页视窗个性化首页应支持不同的角色呈现不同的信息内容，建立各类人员统一的诊改个性化门户页面。
要求包含个人功能快捷按钮，个人相关数据统计，当前待办、待审事项，个人关心数据展示，关注指标，预警指标，未达标指标等，实时关注诊改“8”字螺旋运行情况。
要求不同用户角色可显示不同的仪表盘信息，首页中支持用户设置个性化仪表盘，仪表盘能够将用户关注的数据以图表形式展示。
（二）数据大屏给校领导和管理员提供运行监控数据大屏，用户可以通过大屏窗产口，掌握全校诊改工作的整体情况，了解诊改各环节的进度，查看各品层面的数据情况，对异常情况及时督促管理，促使相关人员及时采取要措施改进工作。
数据大屏应支持按8字形质量改进螺旋运行路径展求示各环节的诊改数据，并可点击数据链接查看详情。
数据大屏支持学校层、专业层、课程层、教师层、学生层五个层面诊改的数据分开查看和全部查看。
（三）目标标准建立学校指标库，打造目标链及标准链是诊断改进工作推进的起点，系统应支持将目标的建立设置成独立的模板，便于管理和分类；该模块应建立五个层面的指标库，并将指标细化至可量化的观测点，再针对观测点设定目标值和标准值，通过观测点的量化分析可以展现指标的达成度；系统应设计可量化的指标数据采集方式，实现数据自动采集。
目标与标准明确、具体、可计算、可预警。
指标库应分通用指标库和个性化指标库；通用指标库下可创建多个个性化指标库，实现同一个任务下发时，支持不同的诊改对象进行个性化目标制定，使目标制定更灵活、更合理。
应支持五个层面的指标库分别进行维度划分，实现多维度目标标准，进行多维度诊改。
1.通用指标库管理：要求通用指标库可以同步给所有的个性化指标库，个性化指标库也可单独继承通用指标库（同步和继承都是清空个性化指标库的数据，用通用指标库的数据进行覆盖）。
指标库在建立之前要确定指标库的层面和维度信息，并支持批量导入指标。
支持填报、算法、SQL和接口等4种采集方式，能够展现指标数据自动采集率。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
高校大数据专业教学科研平台建设方案一、项目建设的意义及目的芝诺数据自主研发的高校大数据教学科研平台以校企联合培养模式为手段，通过校企合作联合培养机制，让企业、行业深度参与人才培养过程，逐步实现校企共同制定培养目标、共同建设课程体系和教学内容、共同实施培养过程、共同把控培养质量，全面提升学生的应用实践能力。
该平台以应用型人才培养为目标定位，在以解决现实问题为目的的前提下，使培养的学生有更宽广和跨学科的知识视野，注重知识的实用性，有创新精神和综合运用知识的能力。
注重培养学生具有在创新中应用、在应用中创新的能力，让学生真正学会大数据行业各个岗位真正的职业技能。
二、功能模块和建设思路芝诺大数据教学科研平台构建总体分为三大部分，一是平台硬件，二是教学与实验支撑系统（包括：芝诺数据综合分析ZDM平台、芝诺数据教学实训平台），三是产品服务体系。
具体如下：教学与实验支撑系统由芝诺数据综合分析ZDM平台和芝诺数据教学实训平台构成，教学与实验支撑系统部署在大数据教学科研一体机中。
二、项目建设的目标及内容1、项目建设目标1）平台的建设能让高校大数据专业与实际应用相结合，提高学生的学习、实践和创新创业能力，能够培养实用性人才所需的专业能力，提升教学效果与就业率，为“大数据时代”的创新人才培养做出贡献。
2）平台的建设将支撑大数据去冗降噪、大数据融合、大数据可视化等关键技术研究，能够服务于学校的教学和科研，有助于大数据方向发展和自主创新，有利于创新团队培育和高水平研究成果积累，有利于提升教师的教学和科研水平，推动教学和科研团队建设。
3）平台的建设搭建可以发挥学校的行业优势，体现学校办学特色，推进与国内外高校、科研机构和企业间的产学研合作，开展项目合作研究和人才培养，促进科研成果转化，促进产学研协同创新。
4）平台的建设有利于促进学科交叉与融合。
2、项目建设内容1）模块一：平台相关硬件建设本模块主要包含：大数据教学科研一体机技术参数：作为一个可供大量学生完成大数据实训的集成环境，该平台同步提供了配套的培训服务，对于教学组件的安装、配置、教材、实验手册等具体应用提供一站式服务，有助于高校更好地满足课程设计、课程上机实验、实习实训、科研训练等多方面需求，并在一定程度上缓解大数据师资不足的问题。
对于各大高校而言，即使没有任何大数据实验基础，该平台也能助其轻松开展大数据的教学、实验与科研。
2）模块二：教学与实践支撑系统芝诺大数据教学科研平台由芝诺数据综合分析ZDM平台及芝诺数据教学实训平台联合搭建。
通过典型的算法展示、算法实现结合大数据分析的应用场景与案例对学生进行数据分析方面的综合训练，从而实现专业实验教学的由点及面、理论到应用、涵盖原理验证/综合应用/自主设计及创新的多层次实践教学体系。
（1）芝诺数据综合分析ZDM平台芝诺数据综合分析ZDM平台是全面基于 Apache Hadoop 及ApacheSpark 计算框架的高性能大数据分析平台，提供一站式大数据开发环境和工具，包括数据存储、分布式计算、分析挖掘及数据可视化的整套支持。
用户可以在大数据综合分析处理平台上采集、存储、分析、挖掘海量数据及其内在价值。
ZDM平台包含的Hadoop生态组件：①平台构成：i. Zeno Container分布式实时数据库：支持结构化、半结构化和非结构化数据的存储；采用分布式存储，支持海量数据存储，支持高并发的快速查询。
ii. Zeno Monitor 服务器监控套件：服务器监控是利用Ganglia和Nagios对集群机器进行资源监控，包括CPU内存，硬盘，网络资源等进行实时监控，方便用户实时掌握集群机器资源的利用情况。
通过典型的算法展示、算法实现结合大数据分析的应用场景与案例对学生进行数据分析方面的综合训练，从而实现专业实验教学的由点及面、理论到应用、涵盖原理验证/综合应用/自主设计及创新的多层次实验体系，以满足不同学校的实践需求。
iii. Zeno Mining 数据挖掘套件：支持多种数据挖掘工具相结合，支持Mahout，MLlib自带的并行化的高性能机器学习算法库；同时也致辞基于R自定义的编程算法；也有强大的主流数据统计个绘图语言R以及Web图形化开发界面R-Studio。
iv. Zeno Analysis 数据分析套件：使用Sqoop和Flume支持数据迁移和采集；采用多计算框架模型，可满足不同数据的计算要求。
及支持Hadoop离线大数据的计算，也支持Stream实时流式处理，还支持Spak内存快速计算；支持多语言的数据分析工作，支持SQL、Java、Python、Scala等。
v. Zeno Coop协作管理引擎：基于Zookeeper的协调服务机制，采用Yarn的管理模式，支持同时运行多个计算框架，可同时部署Hadoop、Storm、Spark等计算框架。
ZDM平台工作流：②平台优点：I 安装方便友好的图形化安装界面，使用户可在1小时内，零基础搭建基于Hadoop/Spark的大数据存储、分析、监控及可视化平台。
确保安装100%成功。
Ⅱ功能完备提供一站式大数据开发环境和工具，解决从数据源采集/清洗/存储/分析/挖掘/机器学习到数据流处理/可视化/集群监控等问题。
Stream分布式实时流处理引擎提供强大的流计算能力，可支持复杂的实时处理逻辑，满足企业实时告警、风险控制、在线统计和挖掘等应用需求Ⅲ性能保障计算速度比传统关系型数据库快50-100倍。
例如，一个集群包括13个Spark节点，每个256G内存的服务器，1个计算任务30秒以内处理200M数据，处理过程包括数据入库、逻辑计算、结果展现。
同时，系统可线性扩充存储容量或提高处理性能，只需要简单地向集群中增加机器，无需停机。
Ⅳ使用方便图形化的数据分析和挖掘界面，令使用者不用理会Hadoop底层技术，只需专注于自身业务逻辑。
③基于Hadoop的ZDM分布式存储与计算的优点Ⅰ高可扩展性Hadoop是一个高度可扩展的存储平台，可以存储和分发横跨数百个并行操作的廉价的服务器数据集群。
不同于传统的关系型数据库系统不能扩展到处理大量的数据，Hadoop是能给企业提供涉及成百上千TB的数据节点上运行的应用程序。
Ⅱ成本效益Hadoop还为企业用户提供了极具成本效益的存储解决方案。
传统关系型数据库管理系统并不符合海量数据的处理器，不符合企业的成本效益。
许多公司过去不得不假设哪些数据最优价值，根据这些有价值的数据设定分类，如果保存所有的数据，那么成本就会过高。
Hadoop的架构则不同，其被设计为一个向外扩展的架构，可以经济的存储所有公司的数据供以后使用，节省的费用是非常惊人的。
Ⅲ灵活性更好Hadoop能够使企业访问新的数据源，并可以分析不同类型的数据，从这些数据中产生价值，这意味着企业可以利用Hadoop的灵活性从社交媒体、电子邮件或点击流量等数据源获得宝贵的商业价值。
Ⅳ处理速度更快Hadoop拥有独特的存储方式，用于数据处理的工具通常在与数据相同的服务器上，从而导致能够更快的处理器数据。
如果处理大量的非结构化数据，Hadoop能够在几分钟内处理TB级的数据，而不是像以前都需要以小时为单位。
Ⅴ容错能力更强Hadoop的一个关键优势就是它的容错能力，Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务重新分配。
当数据被发送到一个单独的节点，该数据也被复制到集群的其它节点上，这意味着在故障情况下，存在另外的副本可供使用。
④ ZDM平台安装界面截图：ⅠZDM平台登陆界面用户名密码登陆后，可以看到如下的首页。
Ⅱ系统管理界面在系统管理界面中，“用户管理”和“角色管理”中，可以定义角色（管理员、操作员等）、添加用户、修改用户密码等。
此外，在“资源管理”页面中，可以为每一个用户指定允许安装的组件或者模块。
Ⅲ组件安装界面在“组件安装”界面中，具有以下功能：基础信息配置（主机名映射）、Hadoop组件安装、Spark组件安装、数据挖掘工具安装、集群监控及HUE安装。
以下逐一进行介绍。
ⅰ基础信息配置基础信息配置，也即主机名映射，在初次安装Hadoop集群前需要配置各服务器的IP地址与主机名的映射。
点击“配置”按钮后，系统会在后台完成以下配置。
修改各服务器的主机名，完成映射。
完成各服务器之间的SSH互信。
完成各服务器java JDK环境配置。
ⅱ Hadoop基础组件在Hadoop基础组件页面，可以点击各个Hadoop基础组件的图标，完成相应组件的安装及配置。
说明：由于组件之间有相互依赖关系，因此，如果某个组件的前序依赖组件没有安装，系统会提示用户安装前序依赖组件。
ⅲ Spark基础组件安装在Spark基础组件页面，可以点击Spark基础组件的图标，完成Spark集群（包括，Spark SQL，Spark Streaming，MlLib，GraphX）的安装及配置。
ⅳ数据挖掘工具安装在数据挖掘工具安装页面，可以点击各个数据挖掘工具的图标，完成相应工具的安装及配置。
ⅴ集群监控及HUE在集群监控及HUE安装页面，可以点击相应的图标，完成Ganglia及HUE的安装及配置。
Ⅳ基础应用模块在上述Hadoop集群及相关的组件安装配置完成后，在基础应用模块，可以是用Rstudio，以及查看Ganglia、HDFS、YARN的监控页面。
ⅰ Rstudio登陆后可以看到如下Rstudio的页面。
（用户名：hadoop，密码：hadoop）ⅱ Ganglia监控页面ⅲ HDFS监控页面ⅳ YARN监控页面Ⅴ定制应用模块该模块使用系统自带的数据，展示了大数据可视化的三个应用效果。
ⅰ静态报表展示ⅱ多维报表展示ⅲ动态实时报表展示（2）大数据教学实训平台芝诺数据教学实训平台包括大数据系统和大数据应用 2 个方向共计60 个实验项目，能够为大数据教学及科研提供一个完整的、一体化的实验教学环境，打造出全方位的专业大数据实训室。
每个项目实验材料包括：A 实验数据B 实验指导C 实验原理D 实验环境E 实验考核等内容。
该平台集学员实训学习与教师教学管理于一体，因此，对于学员和教师这两类不同的角色，可以通过不同的账号登陆，进入平台的相应界面。
学员登录实训平台后，可以选择相应的实验课程，并按照实验指南完成大数据处理与分析实操案例的教学实训，并提交实验报告。
教师登陆管理平台后，可以通过对班级与学员学习情况进行管理，统计各个班级总体学习进度、每门课程学习进度、查看学生实验报告并批阅评分等。
以下就分别对学生与教师这两类不同角色登陆平台后的界面操作进行说明。
大数据实训管理平台登陆链接如下：http://192.168.0.121:8081/TPF①大数据实训管理平台--学生登陆Ⅰ学生登陆后的课程界面学生登陆后可以看到如下图所示的“我的课程”界面。