【大数据实训】联想实训平台介绍

大数据实验实训平台白皮书2018-10-1目录一、平台建设背景 (3)1.1.面临主要问题 (3)1.2.平台建设的必要性 (3)1.3.平台建设原则 (4)二、设计理念 (5)三、平台架构 (5)四、平台功能 (6)4.1.大数据教学资源建设 (6)4.2.大数据实验实训平台建设 (7)4.3.基础支撑平台建设 (14)五、平台优势 (15)一、平台建设背景1.1.面临主要问题由于涉及大数据领域的教学发展时间并不是很长，所以目前学院在教学过程中，主要面临以下几个方面的问题：1.师资队伍建设IT新技术更新迅速，有限的教师资源很难在有限的时间内系统的指导大批学生，设计性和探究性实验难以开展。

另外，教师教学任务繁重，新技术开发课程周期长，内部讲师培养周期长，这样在课程的储备上明显不足。

2.教学实验环境大数据相关实验一般是一人操作多台机器，传统机房是一人一台操作，传统的机房实验室，已经无法满足大数据相关实验操作的要求。

传统机房的现有服务器资源，也大多无法满足大数据实验的高计算、高性能要求。

快速更新的技术，导致现在教学实验环境无法快速适应大数据相关实验教学的要求。

3.课程体系建设由于涉及新的知识体系内容，无参考标准体系，教师在编制大数据相关实验课程方面缺乏积累，教学内容开发缓慢。

大数据相关实验需要大量的真实行业数据，无法通过模拟进行教学。

所以教学内容缺失主要是：缺乏真实数据；缺乏行业案例。

模拟数据的教学无法让学生体会到大数据的真实应用，造成学生动手能力难以提升。

1.2.平台建设的必要性综合目前学院建设所面临的问题，对教师和学生在教学过程中产生很大的影响，教师面临着任务重、备课难、实验课难开展、发论文没思路等困扰，而学生又面临着听不懂、不会做、不会用、学不会的烦恼。

所以如何实现大数据时代的标准教学、如何评估学生综合能力、如何解决师资缺乏、如何保障科研成果、学生就业如何满足企业需求是学科建设中必须要解决的问题。

一、实训背景随着信息技术的飞速发展，大数据已成为国家战略资源。

为了培养具备大数据技术能力的人才，我国高校纷纷开设大数据相关课程。

本实训旨在通过实际操作，使学生掌握大数据平台的搭建与配置，为今后从事大数据相关工作打下坚实基础。

二、实训目标1. 熟悉大数据平台的基本概念、架构及常用技术。

2. 掌握Hadoop、Hive、HBase等大数据组件的安装与配置。

3. 熟悉大数据平台的集群部署与维护。

4. 提高动手实践能力，培养团队合作精神。

三、实训环境1. 操作系统：CentOS 72. 虚拟机软件：VMware Workstation3. 大数据组件：Hadoop 3.1.0、Hive 3.1.2、HBase 2.2.4四、实训内容1. 创建虚拟机与操作系统的安装（1）使用VMware Workstation创建虚拟机，并安装CentOS 7操作系统。

（2）配置虚拟机网络，实现虚拟机与主机之间的网络互通。

2. 集群主节点JDK和Hadoop的安装与配置（1）修改主机名，便于区分不同节点。

（2）进入hosts文件，配置IP地址及对应的主机名。

（3）配置本机网卡配置文件，确保网络连通性。

（4）测试网络连接是否正常。

（5）安装JDK 8，为Hadoop提供运行环境。

（6）安装Hadoop 3.1.0，并配置Hadoop环境变量。

（7）初始化Hadoop集群，确保集群正常运行。

3. 集群从节点JDK和Hadoop的实现（1）将集群主节点的配置文件分发到其他子节点上。

（2）在从节点上安装JDK 8和Hadoop 3.1.0。

（3）修改从节点的hosts文件，确保集群内节点之间可以相互通信。

4. Hive和HBase的搭建与配置（1）安装Hive 3.1.2和HBase 2.2.4。

（2）配置Hive环境变量，并启动Hive服务。

（3）配置HBase环境变量，并启动HBase服务。

5. 大数据平台的集群部署与维护（1）测试Hadoop集群的MapReduce、YARN等组件是否正常运行。

实习报告一、实习背景与目的在大数据时代背景下，我国众多企业纷纷投身于大数据技术的研发与应用，以期提高自身竞争力。

作为一名计算机专业的学生，我对大数据技术充满浓厚兴趣，希望能将其应用于实际工作中。

为此，我选择了某知名大数据平台公司进行为期三个月的实习，以期提升自己的专业技能和实践经验。

本次实习的主要目的是：1. 了解大数据平台的基本架构及其运作机制；2. 学习并掌握大数据处理、分析等相关技术；3. 培养实际操作能力，提高团队协作和沟通能力；4. 拓宽视野，紧跟行业发展趋势。

二、实习内容与过程1. 实习岗位与职责实习期间，我担任了大数据平台开发工程师的角色，主要负责大数据平台的搭建、维护及优化工作。

此外，我还参与了项目需求的讨论和分析，与团队成员共同完成项目开发。

2. 实习内容（1）大数据平台搭建在导师的指导下，我学会了使用Hadoop、Spark等大数据处理框架，并根据实际需求，搭建了适用于项目的大数据平台。

在搭建过程中，我深入了解了这些框架的原理和运作机制，为后续的实际应用打下了基础。

（2）数据处理与分析通过实习，我学会了使用Hive、HBase等工具进行数据处理和存储。

在实际项目中，我参与了数据的采集、清洗、转换和存储等工作，并利用Python、R等编程语言进行数据挖掘和分析。

在此过程中，我对大数据处理流程有了更深刻的认识。

（3）平台优化与调试在项目运行过程中，我发现了一些性能瓶颈。

为了解决这些问题，我查阅了大量资料，并请教了导师和同事。

通过不断的调试和优化，我成功提高了平台的运行效率，确保了项目的顺利进行。

（4）团队协作与沟通实习期间，我与团队成员保持了良好的沟通，共同解决了一系列技术难题。

在项目需求讨论和分析阶段，我积极参与，提出了自己的建议。

通过与团队成员的协作，我学会了如何高效地完成项目任务。

三、实习收获与体会1. 技术提升通过实习，我掌握了大数据平台的搭建、数据处理与分析等相关技术，为今后的职业发展奠定了基础。

一、实训背景与目的随着信息技术的飞速发展，大数据已成为推动社会进步的重要力量。

为了提高学生对大数据技术的理解和应用能力，我们开展了为期一个月的大数据技术应用实训。

本次实训旨在让学生了解大数据的基本概念、技术架构、应用场景，并通过实际操作，培养学生的数据分析、处理和解决问题的能力。

二、实训内容与过程1. 大数据基本概念与架构实训初期，我们首先介绍了大数据的基本概念，包括大数据的定义、特点、价值等。

随后，详细讲解了大数据技术架构，包括数据采集、存储、处理、分析等环节。

通过学习，学生了解了Hadoop、Spark等主流大数据技术框架。

2. 数据采集与存储在数据采集与存储方面，我们重点学习了Hadoop生态系统中的HDFS（Hadoop Distributed File System）和HBase。

通过实际操作，学生掌握了如何使用Hadoop分布式文件系统进行海量数据的存储，以及如何使用HBase进行非关系型数据的存储。

3. 数据处理与分析数据处理与分析是大数据技术中的核心环节。

实训中，我们学习了Spark SQL、Spark Streaming等数据处理工具，并通过实际案例，让学生了解了如何对海量数据进行清洗、转换、聚合等操作。

此外，我们还学习了使用Python、R等编程语言进行数据分析，并通过Jupyter Notebook等工具展示分析结果。

4. 大数据应用案例为了让学生更好地理解大数据技术的应用场景，我们选取了以下几个案例进行讲解和实训：电商推荐系统：通过分析用户行为数据，实现个性化推荐。

智能交通系统：利用大数据技术分析交通流量，优化交通信号灯控制。

金融风控：通过对交易数据的分析，识别和防范金融风险。

医疗大数据：利用大数据技术分析医疗数据，提高疾病诊断和治疗效果。

5. 实训项目实施在实训过程中，我们以小组为单位，共同完成了以下项目：构建一个基于Hadoop的日志分析系统：该系统可以实时收集和分析网站日志，为网站运营提供数据支持。

公开项目1. 进入AI 实训平台公开项目页，选择要复制公开项目后，进入公开项目详情页，单击【Fork】后，复制生成为我的项目，并在此基础上进行编辑和学习。

2. 如果 Fork时的项目是作者的私有环境，在不修改项目环境的情况下不影响使用，如果有修改，运行项目时环境可能会出错。

我的项目创建项目提供WebIDE VScode/Jupyter在线开发、脚本任务开发、以及部署服务。

删除项目项目不再需要使用可以删除。

如果有运行中的项目或部署服务，请先停止任务，停止成功后，选择删除项目。

设为公开项目AI 实训平台提供给一些优秀算法工程师公开数据权限。

包含：公开的项目和公开的数据集。

操作步骤1. 在项目列表或项目详情页，项目的启动状态为"停止"时，单击【公开】，弹出二次确认框，设置部署信息。

2. 部署信息为选填操作，如设置，请参考新建部署服务。

3. 用户单击【确认】后，提交公开后，生成公开项目链接，项目状态为“公开”。

4. 公开后的项目，不能继续更新项目。

如需编辑，需下架公开项目，单击【私有】并提交后，可继续编辑更新项目。

在线开发WebIDE 在线开发WebIDE提供的在线集成开发环境。

在该环境中能够完成代码浏览、编辑、运行、调试等一系列开发工作。

支持语法高亮、代码自动补全、函数跳转等常见的编码和调试功能。

在安装机器学习平台的 Python SDK 和命令行工具（预置镜像默认安装）后还能完成分布式训练任务的提交、部署在线服务等操作，让用户得到犹如在本地开发的体验。

相关概念持久化存储空间数据集挂载Tensorboard 可视化SSH 登录监控分析资源/日志/训练指标测试端口协同开发操作步骤1. 进入AI 实训平台>项目页，单击【创建项目】后，进入项目设置页。

参数名称参数说明项目名称填写项目的名称。

必填。

支持1~40长度字，可见字符。

我的项目下名称唯一，不含已删除。

配图可以上传图片格式图片。

联想LeapAI开发平台白皮书一、了解联想LeapAI平台1.leapAI平台定义LeapAI是一个同时具备硬件开放平台和软件开放平台的综合性平台。

专属面向开发者及软/硬件服务商，为有开发能力的用户提供一个工业App开发的完整解决方案，特别是降低软件开发人员在硬件开发领域的门槛。

系统采用分布式微服务架构，能够为工业App提供安全、稳定、高效的运行支撑。

灵活的前端框架和丰富的API能力组件，为工业App的开发提供了强有力的手段。

通过LeapAI，开发者可以将工业应用快速上云，并对现有解决方案进行能力扩展，轻松应对工业应用的复杂场景和需求的不断变化。

2.平台架构3.产品规格4.名词解释a)LeapAI 智能API网关用户可以调用LeapAI 智能API 网关进行业务配置，无需自行搭建API网关部署所需要的设备。

根据LeapAI平台提供的帮助文档，用户可快速搭建所需API 网关服务。

b)统一消息队列UCQ消息队列中间件是分布式系统中重要的组件，主要解决应用耦合，异步消息，流量削峰等问题。

实现高性能，高可用，可伸缩和最终一致性架构。

LeapAI平台统一使用的消息队列是Kafka。

c)FlexBroker/API Broker除了提供直接对接厂商API功能，LeapAI平台还提供灵活的代理功能直接调用多个API，以简化开发流程，提高开发效率。

d)HyperHub API访问控制引擎通过HyperHub API控制API的访问权限。

5.产品优势a)一站式开发体验极大提高了工作效率LeapAI平台给开发者提供工业PaaS微服务的调用、组合、封装及来自第三方和开源社区的应用服务及多种开发工具，以便支持开发人员快速实现应用的开发与部署，并在平台上得到发布。

b)分布式微服务架构轻松应对大数据量高并发需求LeapAI平台采用行业最佳实践的Sping Cloud分布式微服务框架，c)对接工业领域成熟解决方案，实现能力扩展对接行业领先厂商的解决方案和能力组件，大大提高特定行业特定场景的APP开发效率。

联想大数据企业级分析平台介绍联想大数据企业级分析平台（LEAP）L enovo E nterprise A nalytics P latform产品说明书联想大数据事业部2016年10目录1背景 (4)1.1背景概述 (4)1.2平台价值 (4)1.3联想承建优势 (5)1.3.1大数据产品优势 (6)1.3.2大数据研发优势 (6)1.3.3业务咨询优势 (7)1.3.4服务支持优势 (7)1.3.5全球部署优势 (7)2LEAP总体架构 (9)2.1LEAP定位 (9)2.2LEAP全景图 (9)2.3功能架构 (10)2.4技术架构 (11)2.5采用产品情况概述 (13)3大数据软件说明 (15)3.1数据采集 (15)3.1.1数据采集 (15)3.1.2数据采集管理 (16)3.1.3分布式架构支持 (19)3.2数据计算与存储 (20)3.2.1统一资源调度管理 (21)3.2.2海量数据集中存储 (21)3.2.3高效数据处理 (22)3.2.4平台高可用性 (26)3.3数据能力开放 (28)3.3.1标准服务调用接口管理 (28)3.3.2数据在线挖掘工具 (28)3.3.3多租户管理 (28)3.4数据分析应用套件 (30)3.4.1可视化查询分析 (30)3.4.2数据快速查询 (31)3.5数据资产管理 (31)3.5.1元数据管理 (32)3.5.2数据模型管理 (34)3.5.3数据标准与质量管理 (35)3.5.4数据生命周期管理 (37)3.6系统运维管控 (41)3.6.1集群管理 (42)3.6.2监控告警 (44)3.6.3用户管理 (47)4网络部署及系统兼容性 (50)4.1网络部署 (50)4.2大数据平台兼容能力 (50)4.3硬件环境要求 (51)4.4软件环境要求 (51)1 背景1.1 背景概述全球范围内，运用大数据技术推动经济发展、完善社会治理、提升政府服务和监管能力正成为趋势，相关发达国家相继制定实施大数据战略性文件，大力推动大数据发展和应用。

大数据实训报告一、引言。

随着信息化时代的到来，大数据技术已经成为各行各业的热门话题。

大数据的概念并不陌生，它是指规模巨大、类型繁多的数据集合，这些数据集合难以通过传统的数据处理工具进行捕捉、管理和处理。

因此，大数据技术应运而生，成为了解决大规模数据处理问题的有效工具。

二、大数据实训概述。

本次大数据实训的主要目的是通过实际操作，让学员们深入了解大数据技术的应用和处理方法。

在实训过程中，我们将学习大数据处理平台的搭建、数据的采集与清洗、数据分析与挖掘等内容，以便更好地应用大数据技术解决实际问题。

三、大数据实训内容。

1. 大数据处理平台的搭建。

在本次实训中，我们将学习如何搭建大数据处理平台，包括Hadoop、Spark等开源大数据框架的安装和配置。

通过实际操作，学员们将掌握大数据处理平台的基本原理和运行机制。

2. 数据的采集与清洗。

大数据处理的第一步是数据的采集与清洗。

在本次实训中，我们将学习如何使用Flume、Kafka等工具进行数据的采集，并通过MapReduce等技术对数据进行清洗和预处理，以确保数据的质量和完整性。

3. 数据分析与挖掘。

数据分析与挖掘是大数据处理的重要环节。

在本次实训中，我们将学习如何使用Hive、HBase等工具进行数据的分析和挖掘，包括数据的统计分析、关联分析、聚类分析等内容，以发现数据中隐藏的规律和价值。

四、大数据实训成果。

通过本次大数据实训，学员们将掌握大数据处理的基本技能和方法，具备搭建大数据处理平台、进行数据采集与清洗、进行数据分析与挖掘的能力。

同时，学员们将通过实际操作，深入了解大数据技术的应用场景和发展趋势，为将来的工作和研究打下坚实的基础。

五、结语。

大数据技术是未来信息化发展的重要方向，掌握大数据处理技术已经成为各行业从业人员的基本要求。

通过本次大数据实训，我们相信学员们将能够更好地应用大数据技术解决实际问题，为信息化时代的发展贡献自己的力量。

希望大家在未来的学习和工作中能够不断提升自己的技能，为大数据技术的发展做出更大的贡献。

大数据一体化教学实训平台简介大数据一体化教学实训平台是由泰迪科技自主研发，旨在为高校大数据相关专业提供一体化教学实训环境及课程资源。

本平台共包含9大模块：云资源管理平台、教学管理平台、大数据分析平台、Python数据挖掘建模平台、R语言数据挖掘建模平台、大数据开发实训平台、Python编程实训平台、R语言编程实训平台、大数据整合平台。

以教学管理平台、云资源管理平台为支撑，以优质的课程、项目案例资源为核心，并以自主研发的数据挖掘建模平台为实训工具，把课程、软件、硬件内容统一结合，满足高校大数据教学与实训的一体化平台。

大数据一体化教学实训平台架构（总）大数据一体化教学实训平台架构（理学方向）大数据一体化教学实训平台架构（工学方向）大数据一体化教学实训平台特点•B/S架构：可直接通过客户机的浏览器对服务器端的一体化教学实训平台进行访问。

•模块丰富：提供软硬件管理、教学管理、实验实训等系列模块，满足不同的教学与实训场景使用。

•拓展性强：教师自主开设新课程、添加各种课程资源与活动，满足用户的个性化需求。

•单点登录：用户只需一次登录即可访问所有的教学与实训平台，解决了登录繁琐、操作不便等问题。

•资源一体：提供教学大纲、教学视频、教学PPT、课后习题、实验指导书、实验数据、实验代码、实验环境等一系列的教学实训资源，全方位解决实际教学与实训过程中所遇到的问题。

•教学一体：分别提供“教”与“学”的软件环境，教学与实训模块深度融合，真正实现一体化。

•软硬件一体：硬件环境采用云柜的方式进行搭建，内部集成机柜、服务器（部署一体化教学实训平台）、供配电、UPS、变频空调、应急通风等，整个云柜架构和谐统一、方便安装与维护。

云资源管理平台简介云资源管理平台主要对实验室云虚拟化资源进行管理及维护，负责对实验室所有软件系统进行管理与监控，将云存储资源、服务器资源和网络资源整合，然后通过虚拟化搭建私有云平台，在私有云平台上搭建教学管理平台与一系列的大数据实训平台。

大数据hadoop实训报告摘要：本文旨在报告完成的一次Hadoop实训活动的过程，总结使用Hadoop的运行特点，以及对大数据分析运行的经验总结。

本次实训中，学习者使用Hadoop与Hive进行数据清洗，数据建模以及分析，熟练掌握了Hadoop技术的应用，并获得了一定的数据分析和处理能力。

关键词：Hadoop；据分析；据清洗； Hive1.言近年来，随着物联网、云计算及大数据技术的飞速发展，大数据已经成为当今经济发展的最重要的基础设施，大数据的处理和分析已经不可忽视。

Hadoop平台是当今大数据平台的主流，拥有众多企业用户，并且在很多行业取得了重大成绩，如金融、医疗等。

本文就Hadoop作为一种新兴联想大数据技术，介绍了一次Hadoop实训活动的流程及结果，同时从中总结出了运行Hadoop平台的经验和能力。

2.法本次实训是在一起Hadoop项目实施中，安排的一次实训活动。

该项目的目的是将现有的数据进行清洗，重新建模，实现大数据分析及挖掘。

实训活动的内容包括：（1）Hadoop的安装及配置：学习者安装并完成了Hadoop的配置，学会了在Linux环境下，利用Hadoop的众多命令来构建系统环境。

（2）Hive的使用：学习者在了解了Hive的功能与作用之后，学会了应用Hive将原始数据集清洗，以及实现数据建模，分析等功能。

（3）大数据分析：学习者运用Hadoop，实现了数据的分析，熟练掌握了批处理、流式处理等技术，实现了实际环境中的大数据分析。

3.果实训结果显示，学习者可以熟练运用Hadoop及Hive进行大数据的清洗、建模及分析。

使用Hadoop进行数据处理时，学习者发现，自主开发编写mapreduce程序，运行结果比使用hive运行更快；说明在构建系统环境时，合理运用技术可以大大提升Hadoop的运行效率。

4.结论本次实训活动比较成功的完成了Hadoop及Hive的安装、使用及数据分析挖掘的任务，使学习者在实战中积累了一定的数据分析及处理能力，同时总结出运行Hadoop平台的经验，提升了学习者的应用能力。

一、实训背景随着我国经济的快速发展，经济学作为一门重要的社会科学，其理论与实践相结合的重要性日益凸显。

为了提高学生的经济学素养，增强实践能力，我校开展了经济学智能实训活动。

本次实训旨在通过模拟实际经济场景，让学生运用所学知识分析问题、解决问题，从而提高学生的经济学应用能力。

二、实训目的1. 帮助学生掌握经济学基本理论和方法，提高经济学素养；2. 培养学生运用经济学知识分析实际问题的能力；3. 提高学生的团队协作和沟通能力；4. 增强学生的创新意识和实践能力。

三、实训内容1. 实训平台介绍：本次实训采用智能经济学实训平台，该平台以大数据、云计算、人工智能等技术为基础，为学生提供模拟真实经济场景的实训环境。

2. 实训项目：实训项目包括宏观经济政策分析、微观经济决策、金融市场模拟、国际贸易模拟等。

3. 实训流程：（1）分组：将学生分为若干小组，每组4-6人，每组设组长一名。

（2）分配任务：根据实训项目，将任务分配给各小组，如宏观经济政策分析、微观经济决策等。

（3）模拟操作：各小组在平台上进行模拟操作，运用所学知识分析问题、解决问题。

（4）讨论与交流：各小组在完成任务后，进行组内讨论和交流，分享心得体会。

（5）成果展示：各小组展示实训成果，包括政策建议、分析报告等。

四、实训成果1. 学生对经济学基本理论和方法有了更深入的理解；2. 学生的经济学应用能力得到提高，能够运用所学知识分析实际问题；3. 学生的团队协作和沟通能力得到锻炼；4. 学生的创新意识和实践能力得到增强。

五、实训总结1. 本次实训活动取得了圆满成功，达到了预期目的；2. 学生在实训过程中积极参与，认真完成各项任务，表现出了较高的学习热情和团队精神；3. 实训平台功能完善，为学生提供了良好的实训环境；4. 教师在实训过程中给予学生充分指导，提高了实训效果。

六、建议与展望1. 今后可以进一步丰富实训内容，增加实训项目，提高实训的实用性和趣味性；2. 加强实训平台建设，提高平台的稳定性和可扩展性；3. 鼓励学生将所学知识运用到实际生活中，提高经济学素养；4. 加强师资队伍建设，提高教师的实训指导能力。