大数据实训室建设方案 第1篇
参考颜色为黑色,尺寸不小于高2000*宽600*深1000mm,允许±10mm误差;材质为冷轧钢板。
立柱厚度不小于,立柱间距不大于485mm;层数不少于4层。
配置机柜内散热设备和风扇,侧板可拆卸;采用开放式层板设计,侧板可按需拆装,便于管理设备并加速散热。上下位置均设置布线接口。
配备五金旋转锁以保护内部设备的安全,避免他人擅自操作。底部设有接地保护,确保操作安全。电源插座数量不少于1个。
大数据实训室建设方案 第2篇
（1）开放化管理的实训平台
大数据项目实训平台作为一个通用的项目实训管理系统，具有高度的灵活性和可扩展性，能够根据学校或机构的特定需求进行定制，内置大数据、云计算和人工智能等领域的实训实战课程资源。这些资源不仅包括传统的教案、教程、PPT和课件，还涵盖了微课、实训指导书和配套材料等多样化的教学内容。
（2）实训环境全覆盖
实训平台具备强大的镜像管理功能，支持多种格式的镜像文件上传，包括QCOW2、QCOW2C、VDI、VMDK、IMG、TAR等。这意味着无论教师或学生使用哪种虚拟化技术或工具创建的镜像，都可以方便地上传到平台进行管理和使用。此外，平台还兼容多种主流操作系统，如Windows 7、Windows 8、Windows 10、Windows 2008、Windows 2012，以及Linux发行版如CentOS、RedHat和Ubuntu等。
这种广泛的操作系统支持为学生提供了一个全面的实验环境，使他们能够在不同的操作系统上测试实训同一项目。这对于培养学生的实践能力、问题解决能力以及系统兼容性理解至关重要。通过在实际环境中测试项目的兼容性、稳定性和实用性，学生能够更好地理解不同操作系统之间的差异，以及如何在这些差异中优化和调整项目。
（3）部署简单，方便实用
可视化界面集群部署平台具备强大的集群管理能力、高可用特性、灵活的互通性、外网连接能力以及便捷的操作体验，是云计算领域的一款优秀产品。
具有一系列突出的特点：
1.集群管理：该平台可以在集群内管理云主机，这意味着用户可以轻松地部署、监控和维护大规模的云主机集群。
2.高可用特性：提供高可用性是云计算平台的重要特点之一。这意味着即使在硬件故障或网络中断的情况下，平台也能保证服务的连续性和数据的可靠性。
3.物理机与虚拟机互通：即使物理机和平台虚拟机位于不同的网段，它们之间也能实现互通。这种设计使得用户可以在不同的网络环境中灵活地部署和管理资源。
4.外网连接能力：当服务器可以连接到外网时，实验云主机同样可以连接外网。这为用户提供了更大的灵活性和便利性，可以在需要时轻松访问外部资源和服务。
5.拖拽式创建云主机和网段：平台提供拖拽式的操作界面，用户可以通过简单的拖拽动作来创建云主机和网段。这种直观、易用的操作方式大大降低了使用门槛，提高了工作效率。
（4）在线提交实验报告
该平台不仅提供了强大的实训环境管理和资源支持，还集成了完善的实训文档管理和成绩统计功能，以支持实训教学的全流程管理。学生以小组为单位在线提交实训报告，老师可在线评分和填写评语，平台可自动生成成绩统计报表。
（5）支持校外导师共同教育
该实训平台的设计非常先进，不仅考虑到了学校的教学需求，还充分结合了企业的实际经验，为实施学生培养双导师制或企业师资入校制度提供了全方位的支持。具体来说，该平台在以下方面为学校和企业合作提供了便利：
1.企业导师参与教学：平台支持邀请企业导师参与教学，特别是在大数据、云计算等专业技术实训课程方面。企业导师可以通过平台上传项目资料、维护学生名单和小组成员，确保学生能够接触到最新的行业知识和技术。
2.多导师协同管理：在双导师制下，平台允许多位导师同时管理同一个项目。每位导师都可以根据自己的职责和专长，上传项目资料、维护学生名单、管理项目实训虚拟机等，确保项目的顺利进行。
3.在线批阅实训报告：平台支持在线批阅实训报告，企业导师和学校导师都可以方便地在平台上对学生的实训报告进行批改、评分和写评语。这大大提高了批改效率，同时也使学生能够及时获得反馈。
4.项目通知与沟通：平台提供项目通知发布功能，企业导师和学校导师可以通过平台发布项目相关的通知和公告，确保学生及时获取项目信息。同时，平台还支持师生之间的在线沟通和交流，促进师生之间的互动和合作。
5虚拟机管理：针对大数据和云计算等需要特殊环境的实训课程，平台提供了虚拟机管理功能。每位导师都可以根据项目需求为学生分配和管理虚拟机资源，确保学生在一个安全、稳定的环境中进行实训操作。
大数据实训室建设方案 第3篇
1.项目资料和项目指导手册
实训大纲 1 份
项目指导手册 1 份
实训环境 1 份
代码配套实训内容
数据集配套实训内容
项目指导手册不少于 180 页
实训项目详细步骤说明：
(1)环境搭建任务：模块说明；任务场景；配置 hosts IP 映射；配置 ssh 免密；安装 JDK；安装 Zookeeper；安装 Kafka；安装 Hadoop 安装 HBase｡
(2)创建 Kafka 主题模块：模块说明；任务场景；创建主题任务说明；创建主题核心实现｡
(3) 构建工程任务：模块说明；任务场景；下载配置文件；创建项目工程；创建数据生成模块；创建实时流预警模块｡
(4) 关键词预警实时分析任务： 模块说明；任务场景；创建常量类；添加Application 伴生对象； 编写 HBaseConstant 常量类；编写 TimeConstant 常量类； 创建实体类；编写 AnalysisData 实体类；编写 ZkTaskData 实体类；创建工具类；编写 PropertiesUtil 工具类；编写 HBaseUtil 工具类；编写 KafkaUtil工具类；编写 SQLContextSingleton 工具类；编写 ZkWatchUtil 工具类；编写MysqlUtil 工具类； 编写 BaseUtil 工具类； 编写 Application 工具类；导入 配置文件；
(5)项目整体测试运行 ：任务场景；测试程序整体流程说明；启动数据生成模块；启动关键词预警实时分析模块；测试关键词预警实时分析思路；创建下发预警任务测试类；下发预警任务完成整体项目的运行。
大数据实训室建设方案 第4篇
实训大纲 1 份
项目指导手册 1 份
实训环境 1 份
代码配套实训内容
数据集配套实训内容
项目指导手册不少于 100 页
实训项目详细步骤说明：
(1)环境配置：配置 hosts IP 映射､配置 ssh 免密､安装 JDK､安装配置启动Zookeeper 集群､安装配置启动 Hadoop 集群､安装配置启动 HBase 集群､安装配置启动 Spark 集群､安装配置启动 Kafka 集群
(2)构建工程：下载项目中需要的相关配置文件 ､创建项目工程､添加 Maven 依赖､创建生产者模块 ､创建数据模型模块､创建实时流数据分析模块｡
(3)创建 Kafka 主题：创建主题需求说明､创建主题核心实现｡
(4)生成交通数据：数据格式说明､数据种类说明､生成监测点数据需求说明､生成监测点数据测试需求说明､生成监测点数据测试需求实现｡
(5) HBase 数据库建模：HBase 数据库建模配置参数说明､HBase 工具类需求说明｡
(6) 监测点监测数据实时分析：消费者配置文件需求说明､监测点数据解析需求说明､维护 Kafka 消费偏移量需求说明､监测点数据分析工具类需求说明､监测点数据
分析需求说明｡
(7)程序整体执行：确认集群服务是否启动、启动工程、查看运行结果。
大数据实训室建设方案 第5篇
实训室应提供一系列与大数据相关的课程，包括但不限于以下内容：
1．大数据基础：涵盖大数据技术概论、数据科学基础、Hadoop生态系统介绍等内容，奠定学员在大数据领域的理论基础。
2．数据处理技术：教授数据预处理、清洗、转换等技术，以及MapReduce编程模型、Spark核心概念及应用。
3．数据分析与挖掘：深入讲解统计分析方法、机器学习算法、深度学习基础，以及如何利用Python、R等工具进行实际数据分析。
4．大数据应用开发：通过案例分析，引导学员掌握大数据应用系统的设计与开发，包括实时流处理、推荐系统构建等。
5．数据可视化与报告：学习数据可视化原则、工具及技巧，培养学员将复杂数据分析结果转化为直观报告的能力。
大数据实训室建设方案 第6篇
大数据技术的快速更新与变革给专业建设带来了挑战。大数据领域的技术日新月异，新的平台、工具和服务不断涌现，这就要求教育者需要紧跟技术前沿，不断更新教学内容和方法。然而，由于技术更新速度快，教材编写、课程设置等方面往往难以与最新技术保持同步，这给学生学习和教师教学都带来了一定的困难。 缺乏具备大数据实践经验的专业师资队伍。大数据是一个实践性很强的领域，要求教师不仅具备扎实的理论知识，还需要有丰富的实践经验。实验实训条件不足。大数据专业的学生需要进行大量的实验和实训操作，以加深对理论知识的理解和掌握实践技能。然而，目前很多学校缺乏足够的大数据实训设备和环境，难以满足学生的实践需求。与行业企业的合作不够紧密也是专业建设面临的一个问题。大数据技术的应用广泛，涉及多个行业领域。与行业企业的紧密合作有助于学校了解行业需求、获取实践项目和资源，提高专业建设的针对性和实用性。
唯众推出的大数据实验实训教学整体解决方案，是一个全面、系统的解决方案，旨在解决大数据实验实训教学中的痛点问题。该方案涵盖了以下几个方面： 大数据服务器集群：为了提供真实的大数据环境，方案提供了高性能的大数据服务器集群。这些服务器集群具备处理海量数据的能力，能够模拟真实的大数据场景，为学生提供一个稳定、高效的学习环境。 大数据实验实训平台：该平台是一个集数据采集、存储、处理、分析和可视化于一体的综合性平台。它提供了丰富的实验实训工具和功能，支持学生进行各种大数据实验和实训操作，帮助他们掌握大数据处理和分析的核心技能。 实验实训课程体系：唯众教育结合行业需求和实际应用场景，开发了一套完善的实验实训课程体系。该体系包括从基础到进阶的多门课程，内容涵盖大数据基础知识、数据处理和分析技术、数据可视化等多个方面，旨在培养学生的综合能力和实践能力。 行业实战课程系统：为了使学生更好地了解大数据在行业中的应用，方案提供了行业实战课程系统。该系统通过引入真实的行业案例和数据，模拟真实的业务场景，让学生在实践中学习和掌握大数据技术的应用，提升他们的职业素养和竞争力。 行业数据：为了增强学生的实践能力和对行业的了解，方案提供了丰富的行业数据资源。这些数据来自不同的行业和领域，具有真实性和代表性，能够帮助学生深入了解行业数据特点和应用场景，提升他们的数据分析和解决问题的能力。 【硬件系统】大数据实验实训一体机 大数据实验教学一体机是一种专为大数据教育设计的软硬件融合产品，其基于华为机架服务器进行了调优设计，从而提供了卓越的性能和稳定性。这一产品将企业级虚拟化管理系统与实验实训教学信息化平台内置于一体，通过软硬件的紧密结合和调优，显著提升了处理能力。 这一体机的特点包括： **快速、高效、稳定的虚拟集群交付：**能够满足大量学生的实验需求，为他们提供稳定、高效的虚拟集群环境。通过内置的虚拟化管理系统，可以快速部署和配置所需的虚拟集群，从而缩短实验准备时间，提高教学效率。 **支持TB级海量数据处理：**一体机具备处理TB级海量数据的能力，包括数据采集、存储、处理、分析和挖掘等各个环节。这使得学生能够在实际操作中接触到大规模数据处理的全过程，从而更好地理解和掌握大数据技术的实际应用。 **灵活的资源分配：**支持班级、小组或个人所需的计算和课程资源的按需分配。这意味着教师可以根据不同的教学需求和学生规模，灵活地调整资源分配，确保每个学生都能获得足够的实验资源，提高教学效果和学习体验。 **企业级虚拟化管理系统：**内置的虚拟化管理系统具备企业级特性，能够提供高可靠性、高可扩展性和高安全性的虚拟化环境。这有助于确保学生在进行实验实训时能够体验到真实的企业级大数据环境，从而更好地适应未来的职业需求。 **实验实训教学信息化平台：**一体机还集成了实验实训教学信息化平台，为教师提供了一套完整的实验教学管理工具。教师可以通过该平台轻松地管理实验课程、监控学生实验进度、评估实验效果等，从而提高教学质量和管理效率。 【软件系统】大数据实验教学平台 唯众大数据教学云平台是一个开放式的课程平台，除了唯众的课程体系之外，老师可自主开发在线课程，支持Word、PPT、PDF、视频等常见课件直接转换成在线课程，从而让老师很方便的将专业基础课程迁移到平台上，便于构建完整的大数据、云计算、人工智能专业课程体系。平台内置丰富的教学实训资源，将教学与实训完美集合，依托平台打造最前沿的综合一站式实践基地。 唯众大数据教学云平台确实为教育者和学习者提供了一个功能强大且灵活的环境。作为一个开放式的课程平台，它不仅支持唯众自身的课程体系，还鼓励老师自主开发在线课程，这一特点使得平台内容更加多样化和个性化。 以下是关于唯众大数据教学云平台的一些核心功能和优势： 1.自主开发在线课程： 平台允许教师根据自己的教学经验和专业知识，自主设计和开发在线课程。这不仅激发了教师的创新精神和教学热情，还使得课程内容更加贴近实际教学需求。 支持多种常见的课件格式，如Word、PPT、PDF和视频等，这意味着教师可以轻松地将已有的教学资源转化为在线课程，大大提高了内容迁移的效率和便捷性。 2.构建完整的专业课程体系： 通过将专业基础课程迁移到平台上，教师可以构建一个完整的大数据、云计算、人工智能等专业课程体系。这不仅有助于学生系统地学习相关知识，还为教师提供了一个统一的教学管理平台。 3.丰富的教学实训资源： 平台内置了大量的教学实训资源，包括实验案例、数据集、工具软件等，这些资源能够帮助学生将理论知识与实际操作相结合，提升他们的实践能力和解决问题的能力。 通过将教学与实训完美结合，平台为学生提供了一个真实、前沿的学习环境，使他们能够在实践中学习和掌握前沿技术。 4.打造综合一站式实践基地： 依托唯众大数据教学云平台，学校可以建立一个集教学、实训、科研于一体的综合实践基地。这样的基地不仅能够满足学生的日常学习需求，还能够支持教师的科研工作和对外技术服务。 5.先进的技术支持和服务： 平台通常配备有专业的技术支持团队和完善的客户服务体系，确保用户在使用过程中能够得到及时、有效的帮助和支持。 【软件系统】大数据项目实训平台 大数据项目实训平台通过集成虚拟化模版功能，为学生提供了一个高效、便捷的实验实训环境。该平台内置了Hadoop、Spark、TensorFlow、Caffe等主流的大数据、云计算和人工智能学习开发环境，这些环境都是经过优化和配置的，可以确保学生在进行实验实训时能够获得最佳的性能和稳定性。 大数据项目实训平台确实是一个功能强大的工具，它不仅能够满足学校各种形式的实训教学活动需求，如实训周、小学期、综合课程设计等，还能提供小组分工协作的支持，为每个项目小组分配一套虚拟服务器集群，确保实训的顺利进行。平台集成了Hadoop、HDFS、HBase、Hive、Spark等主流的大数据环境，这些环境都是经过优化和配置的，可以确保学生在实训过程中获得最佳的学习体验。 实训室空间设计及建成效果
大数据实训室建设方案 第7篇
进行强弱电系统改造和布线,包括电源线、网络线等。
采用超五类网线、线槽、软管、PVC管等满足项目需求。
使用国标标准插座,电流和电压选择合适。根据实际需求进行施工,保证设备正常使用。
使用合适规格电线和管道,根据实际进行布线,保证设备正常使用。
根据实训室布局规划网络布线。
线缆标注来源和目的地。
装修材料、辅材、人工统包。
实训室文化氛围符合职业教育和安全规程。
张贴科学家头像、标语、警句等。制作实训挂图或挂画。
介绍实训室的教学科研服务、成果、专业方向等。
建设专业特色的文化墙,使用多层装饰面、特殊造型和立体雕刻。
大数据实训室建设方案 第8篇
案例1-1：分布式日志流处理-spark程序入门
案例1-2：分布式日志流处理-redis数据库访问与数据可视化
案例2-1：用户行为分析-HDFS操作&spark实现
案例2-2：用户行为分析-web程序&数据可视化
案例3-1：技术论坛日志分析-MapReduce程序实现
案例3-2：技术论坛日志分析-HBase程序实现
案例3-3：技术论坛日志分析-数据可视化
案例4-1：基于Spark MLlib的电影推荐-数据预处理
案例4-2：基于Spark MLlib的电影推荐-Spark程序
案例4-3：基于Spark MLlib的电影推荐-协同过滤算法
案例4-4：基于Spark MLlib的电影推荐-数据可视化
案例5-1：互联网广告预测和分析案例-数据预处理
案例5-2：互联网广告预测和分析案例-数据分析
案例5-3：互联网广告预测和分析案例-数据可视化
大数据实训室建设方案 第9篇
教学大纲 1 份
教学日历 1 份
课程标准 1 份
作业库：章节配套课后作业
试卷：2 套
课件 PPT 16 章，16 份
第一章 大数据平台概述：产生大数据平台的动力；大数据的产生；Hadoop 简史；Hadoop 生态系统｡
第二章 Hadoop 平台架构：Hadoop 概述；HDFS 体系架构；MapReduce 计算框架； MapReduce 举例｡
第三章 Hadoop 管理与使用：Hadoop 命令行；HDFS 命令行； HDFS 命令行使用 ｡
第四章 Hive 平台架构：Hive 简介； Hive 体系结构； Hive 的运行机制；Hive与数据库的比较｡
第五章 Hive 的管理：Hive 的常用命令；Hive CLI 命令行｡
第六章 ZooKeeper系统架构：ZooKeeper概述；ZooKeeper核心概念；ZooKeeper 系统架构;ZooKeeper 操作流程；ZooKeeper 应用场景｡
第七章 ZooKeeper 管理和使用：ZooKeeper 命令行；对 znode 进行增删改查； 其它指令；ACL 操作｡
第八章 HBase 系统架构： HBase 概述；HBase 的架构｡
第九章 HBase 的管理：HBase 监控检测工具； 快照管理； 导出､导入命令；节点管理； 检测 HBase 系统的状态｡
第十章 Sqoop 架构与使用：Sqoop 简介；Sqoop 架构；Sqoop 的工作原理；Sqoop 的基本使用；导入数据到 HDFS； 导出 HDFS 数据｡
第十一章 Pig 系统架构：Pig 简介； Pig 架构； Pig Latin 数据模型｡
第十二章 Pig 的使用：Pig 的调用方式；Pig Latin 常用语法； Pig Latin 语句的使用｡
第十三章 Flume 系统架构： Flume 简介；Flume 架构； Flume 案例｡
第十四章 Flume 使用：Flume 配置；采集目录到 HDFS；采集文件到 HDFS｡
第十五章 Ambari 介绍：Ambari 概述； Ambari 的基本架构；Ambari 代码架构； Ambari 功能介绍｡
第十六章 Ambari 的使用：Ambari 主页功能；Ambari 控件功能；Hosts 和 Alerts 控件功能；Cluster Admin 控件功能｡
（二）课程级实训库
实训手册 16 份
实训环境 16 份
代码配套实训内容
数据集配套实训内容
实验一：Linux 常用命令的使用
实验二：Hadoop 环境搭建
实验三：Hadoop 管理实验
实验四：Hive 安装与配置
实验五：Hive 管理操作
实验六：ZooKeeper 安装与配置
实验七：ZooKeeper CLI 操作
实验八：HBase 安装与配置64
实验九：HBase Shell 操作
实验十：Sqoop 安装与使用
实验十一：Pig 安装与配置
实验十二：Pig 的使用
实验十三：Flume 安装与配置
实验十四：Flume 的使用
实验十五：Ambari 安装与配置
实验十六：使用 Ambari 维护大数据系统
大数据实训室建设方案 第10篇
在大数据和高科技人才培养的背景下，高校需要面对传统计算机和服务器在科研项目管理、环境构建和成果展示等方面的挑战。为满足师资团队的科研和人才培养需求，科研平台需要具备以下关键要素：
大数据创新科研平台作为一个全环节、一体化的解决方案，确实为高校在大数据领域的教学和科研提供了强有力的支持。该平台不仅覆盖了数据存储、处理和展现的各个环节，还提供了PB级海量数据的存储、查询、分析和挖掘能力，满足了多种应用场景的需求。
大数据创新科研平台在底层硬件资源管理和上层数据服务方面做了深度的整合与优化，通过虚拟化系统将硬件资源虚拟化为统一的资源池，可根据每个课题、每位老师的需求弹性分配虚拟集群。图形化网络爬虫系统为科研项目提供数据，之后用户可通过图形化数据分析及可视化系统实现数据的处理、分析、挖掘和可视化为用户提供了弹性、灵活且高效的数据科研环境。
基于唯众大数据创新科研平台，科研团队可以按照以下八个步骤快速完成大数据科研环境准备到数据可视化和动态任务调度的全过程： 【硬件系统】大数据科研一体机 大数据科研一体机是一种专为大数据科研设计的软硬件融合产品，它将高性能的硬件与先进的大数据软件套件相结合，通过深度调优，实现数据处理能力的显著提升。这一体机的设计和优化都是为了确保大数据科研项目的快速、高效和稳定实施。 【软件系统】大数据创新科研系统 该科研平台提供了一站式、图形化的解决方案，全面覆盖数据分析过程中的各个环节，包括数据采集、清洗、整合、存储、计算、建模、挖掘、展现、协作等，让老师可以在一个统一的平台上完成全流程数据分析任务，极大降低了科研课题研究的成本，缩短课题周期。为数据分析的全流程提供了强有力的支持。同时，本科研平台是行业级高可靠性平台，可达到PB级数据秒级相应的数据处理能力。 【软件系统】行业数据源 为大数据科研提供门类齐全、安全可靠的行业数据资源是确保科研工作能够深入、广泛进行的关键。当涉及到多个领域的数据整合与分析时，一个综合性的数据资源平台显得尤为重要。该平台不仅提供了丰富的数据资源，还确保了数据的安全性和可靠性，为科研人员提供了坚实的数据支撑。
大数据实训室建设方案 第11篇
1． 案例资源要求
题库：300 道，其中单选题 180 道，多选题 60 道，判断题 60 道。
个案例（项目代码 和 版、案例指导书、案例源码、案例评分细则）。
案例指导书：包含实验目标、实验任务、设计思路、实验步骤、运行测试、
1案例实操、案例答案等，共 20 个基础操作指导书。
案例源码：包含项目源码（ 版）和练习代码（ 版）。
项目分类：Python 数据处理（30%）数据分析与可视化（40%）人工智能（30%）
评分细则：Python 程序开发高级实操考试、Python 程序开发高级实操考试
评分细则、实操素材。
案例如下：股票 K 线图。电影数据分析。用户购买行为分析。高校录取分数分析。汽车质量评估。CIFAR 图片分类。厦门别墅数据分析。人人车数据抓取 request版。电动自行车。我国人口统计分析。虚拟身份证批量生成。新冠疫情分析。Scrapy抓取昵图网图片。Tensorflow 实现反向传播算法。球人口数据分析。上证 A 股数据分析。亚马孙股价分析。昆明公交分析。新零售数据分析。泰坦尼克号生存预测
教学视频：Python 高级教学实训资源视频>=200 个。
教学 PPT：Python 高级教学实训资源教学 PPT，总数量：46 个：环境介绍和安装；Numpy 概述与安装；Numpy 数组；数组的索引与切片；基本数学运算；Numpy通用函数；Numpy 字符串处理；项目实训；认识 Pandas 及安装；Series 对象的基本操作；DataFrame 对象的基本操作；Pandas 读写数据；数据索引、排序和排名；项目实训；数据清洗；数据计算；数据分组；数据转换与数据位移；数据合并；项目实训；可视化介绍；Matplotlib 简介；Matplotlib 绘制图表；Seaborn 绘图；可视化分析报告；项目实训；数据分析介绍；数据列表分析；协方差数据分析；数据直方图分析；数据对比分析；项目实训；认识机器学习；认识 Scikil-Learn 及安装；回归模型；分类模型；聚类模型；项目实训；神经网络；深度学习框架 Keras；深度学习的运用；项目实训；认识协同过滤；基于用户的协同过滤；基于项目的协同过滤；项目实训。
．视频源码和软件：Python 高级教学实训资源视频源码，共计 8 章节。
（1）视频源码：NumPy 科学计算库、数据操作模块 Pandas、数据处理、数据可视化、数据分析、机器学习、深度学习、推荐系统
（2）软件安装包：。
Python 高级教学实训资源考务平台注册操作视频 1 个，操作手册 5 个。
考前练习高级题库权限使用期 3 年，学生练习账号 100。
大数据实训室建设方案 第12篇
通过 GPIO 实现 LED 闪烁
通过定时器控制 LED 闪烁
通过 UART 实现与机器人通讯
通过 UART 实现 LED/蜂鸣器控制
ROBOTCAR 车轮旋转
通过编码器测量车轮旋转偏移量
通过 PWM 控制直流电机
ROBOTCAR 车轮选择及速度控制
ROBOTCAR 直线前行
ROBOTCAR 旋转
让 ROBOTCAR 移动
通过 PID 控制方式控制机器人的速度
读取 6 轴加速度传感器的测量值
通过 6 轴传感器实现 ROBOTCAR 姿势识别
通过红外线传感器识别黑白线
实现 ROBOTCAR 在指定线路上移动
通过超声波传感器测量距离
通过超声波传感器实现自主移动
通过电子罗盘传感器测量地磁
轮式移动机器人的直线距离移动
轮式移动机器人的姿势转换
机器人按指定位置移动
应用机器学习方法实现鸢尾花分类
应用深度学习方法实现手写数字识别
应用 CNN 网络实现车牌号分类
应用 CNN 网络实现目标检测
应用 Yolo V5 实现红绿灯等标识识别
大数据实训室建设方案 第13篇
近年来，我国对人工智能技术的发展给予了高度关注，并将其视为推动国家科技进步和产业升级的关键力量。为此，国家层面相继发布了一系列重要政策文件，包括《新一代人工智能发展规划的通知》和《高等学校人工智能创新行动计划》等，旨在加速人工智能科技创新基地与实训基地的建设。这些举措表明，国家正积极构建一个有利于人工智能技术研发和应用的良好生态体系。
与此同时，随着大数据、云计算、物联网等前沿技术的迅速发展，人工智能技术的应用范围正在不断扩大。从智能交通到智能制造，再到智慧医疗等多个领域，人工智能技术的应用正在改变传统行业的面貌。这一发展趋势不仅催生了新的经济增长点，同时也对相关专业人才的需求产生了显著影响，尤其是那些能够将理论知识转化为实际应用的技术型人才更是炙手可热。
本实训室建设方案旨在通过构建高标准的人工智能实训室，提升学生的实践能力和创新能力，培养具备计算机编程技术、Python语言高级开发技术、人工智能数学基础、机器学习算法等知识和技能的高级技术应用型人才。毕业生将能够从事人工智能技术在多个领域中的系统开发和应用，并具备创新意识、团队意识、逻辑推理能力、综合分析能力、实践动手能力和自主学习能力。
大数据实训室建设方案 第14篇
教学大纲 1 份
教学日历 1 份
课程标准 1 份
作业库：章节配套课后作业
试卷：2 套
课件 PPT 14 章，16 份
第一章：认识大数据：什么是大数据、大数据 4V 特征、处理的快速性、数据 1分类、数据自然演化体系结构的问题、大数据采集与预处理简介。
第二章：大数据采集与预处理概述：为什么要进行数据采集、数据采集工具、 为什么要进行数据预处理、数据仓库与 ETL、ETL 工具简介。
第三章：Kettle 数据采集与预处理概述：Kettle 简介、Kettle 安装与启动、 Kettle 相关术语和基本概念、 Kettle Hello World 示例。
第四章：Kettle 文件数据的抽取：数据抽取概述、文件抽取概述、CSV 文件抽取、EXCEL 文件抽取、文本文件抽取。
第五章：Kettle 网页数据的抽取：获取 Web 数据概述、使用 HTTP Client 获取网页数据、使用 Web Services 查询获取网页数据、使用 RSS 输入获取网页数据。
第六章：Kettle 数据库数据的抽取：数据库数据抽取概述、数据库相关步骤概述、数据库表数据抽取、简单表输入输出、插入／更新目标库。
第七章：Kettle 预处理结果输出：Kettle 输出步骤概述、Excel 输出、文本文件输出、表输出、插入／更新、Hadoop 配置与 Hadoop File Output 配置关系、Hadoop Cluster、Kettle 与 Hadoop 版本兼容问题、输出步骤到 HDFS 案例、Sqoop 输出到 HDFS。
第八章：Kettle 预处理脚本：Kettle 脚本步骤、执行 SQL 脚本、JavaScript 脚本、正则表达式。
第九章：Kettle 数据清洗：数据预处理常规过程、Kettle 数据清洗、Kettle 数据清洗步骤：Calculator、数据清洗步骤：字符串替换、数据清洗步骤：拆分字段、数据清洗步骤：拆分字段为多行、数据清洗步骤：值映射、使用参照表进行数据校验、数据清洗步骤：数据校验。
第十章：数据采集利器 Flume：Flume 概述、Flume 基础架构、Flume 核心概念详解、Flume 经典部署方案。
第十一章：Flume Source 使用：Flume Source 概述、Flume 监控网络端口、 Flume 监控单个文件、Flume 监控多个文件、Flume 实时监控、Flume Source 相关优化。
第十二章：Flume Channel 及 Sink 使用：Flume Channel 概述、Flume Memory Channel、Flume Memory Channel 优化、Flume Sink 概述、Flume Sink 相关优化、Flume 采集数据到分布式文件系统。
第十三章：Flume 高级特性及综合案例：Flume 事务、Flume Agent 原理、Flume 多个 Agent 串联案例、Flume 多路复用案例。
第十四章：Flume 企业级开发方案、Flume 负载均衡、Flume 故障转移、Flume 拦截器。
实训手册 16 份
实训环境 16 份
代码配套实训内容
数据集配套实训内容：Kettle 安装与使用、Kettle 文件数据的采集、Kettle对 Web 数据的抽取、Kettle 对数据库数据的抽取、Kettle 自定义转换中的步骤_上、Kettle 自定义转换中的步骤_下、Kettle 输出数据到单机存储系统、Kettle 输出数据到分布式存储系统、Kettle 预处理脚本、Kettle 预处理-拆分字段为多行综合案例、Kettle 预处理-使用参照表进行数据校验综合案例、Flume 安装部署以及官方案例、Flume 使用 Avro 端口连接 2 个 Agent、Flume 监控单个文件以及实时监控多个文件、Flume 多路复用最佳实践、Flume 负载均衡最佳实践。
大数据实训室建设方案 第15篇
1.功能要求
此设备主要用于嵌入式单片机、深度学习及神经网络综合训练，以主流深度学习框架为基础，配备惯性导航、摄像头等多种传感器，可实现模型导航、路径规划、 红绿灯、限速标志等交通标识识别等功能。
运动组件
(1)移动方式：四轮驱动结构｡
(2)导航方式：视觉导航｡
(3)供电方式：锂电池供电，系统层 ｡
(4)控制方式：远程控制与本机 7 寸显示控制｡
机体组件
(1)车身尺寸：350*270*300mm(长宽高)､净重约 ；
(2)电机：4 路直流带霍尔编码器电机；
(3)底盘：全铝合金车体，RCFE 车轮 2 组；
控制组件
(1)主处理器：主处理器 Intel i5 4G SSD 64G ；
(2)主控 muc：AVR ATmega2560，辅助 mcu：AVR ATmega48P；
(3)显示：7 寸 LCD 显示屏｡
(4)通信接口：3 路串口､1 路 IIC 通信､1 路 USB 转串口､7 路超声波传感器控制接口；
(5)20P 专用接口，5V､12V 电源输出，1 路串口，1 路 IIC 接口，5 路 ADC 采样，3 路 PWM 输出，4 路双向 IO 口，方便扩展外部器件；
传感组件
(1)1 路蜂鸣器､4 路 12V 直流电机驱动､4 路 LED 输出､蓝牙通信､电子罗盘､6 轴角加速度传感器､8 路 D/A 信号转换；
(2)双摄像头配置､像素 720P､对角 70 度､水平 55 度､YUY2/10-15 帧/S；
(3)8 路红外循迹传感器；
(4)7 组 16mm 超声波收､发探头；
软件平台
(1)软件系统： ；
(2)软件编程语言：Python；
(3)深度学习框架：paddlepaddle､pytorch｡
教学实践配套：提供教学资料｡
配套赛道
（1）材质：保利布
（2）尺寸大小：4*4 米
（3）包含元素：人行道、限速标志、转弯标志、直行标志等交通标识。
大数据实训室建设方案 第16篇
人工智能及机器人概论与常用算法归类
Ubuntu 下 Linux 操作实验
Ubuntu 下 Python 编程开发实验
机器人操作系统 ROS 简介
ROS 基本架构分析与节点创建
ROS 通信架构分析与节点通信
ROS-Launch 文件功能与创建
地图构建及导航算法简介
智能服务机器人地图构建实验
智能服务机器人自主导航实验
智能服务机器人多点导航实验
Lora 物联网技术原理解析
ROS 下几种摄像头的标定
ROS 结合 OpenCV 示例——人脸识别
ROS 结合 OpenCV 示例——物体跟踪
ROS 下二维码的识别
ROS 与机器学习概述
ROS 下通过 TensorFlow 实现动态物体识别
ROS 下实现语音的识别
ROS 中语音控制节点——实现语音控制小乌龟移动
大数据实训室建设方案 第17篇
课程体系以行业需求为导向，以工程实践为背景，以教学规范为标准，以能力培养为主线，构建了一个多维的知识网络。课程体系涵盖AI的原理、算法解析、编程实践、数据科学、机器学习、深度神经网络等关键领域，共计有40门课程，包括基础课程10门、核心课程20门、实训实战课程10门。
基础课程：包括计算机科学导论、Python编程基础、数据结构与算法等，为学生打下坚实的理论基础。
核心课程：涵盖人工智能数学基础、机器学习、深度学习、自然语言处理等，使学生掌握核心技术和算法。
实训实战课程：通过真实或模拟的项目案例，让学生在实践中探索AI技术的无限可能，提升解决实际问题的能力。
此外，还提供了丰富的教学资源，包括PPT、视频、实验指导书、配套材料等，确保学生能够自主学习和深入掌握课程内容。
大数据实训室建设方案 第18篇
教学大纲 1 份
教学日历 1 份
课程标准 1 份
作业库：章节配套课后作业
试卷：2 套
课件 PPT 8 章，16 份
第一章 大数据流式数据处理简介：流式计算与批量计算简介、流式计算的应
用场景举例、流式大数据的特征、大数据流式计算的关键技术、流式处理框架特征、
的流式数据处理框架。
第二章 Spark Streaming 的基本思想和整体架构：流式数据处理思想、Spark
Streaming 设计思想、Streaming 整体架构、Spark Streaming 架构优势。
第三章 Spark 编程基础：在线计数程序示例、编程模型的基本概念、离散化数据流、基本数据源、基本 DStream 转换操作、复杂 DStream 转换操作、DStream 输出操作。
第四章 Spark 编程进阶：滑动窗口的基本概念、基于滑动窗口的转换操作、 基于滑动窗口的转换操作实例、缓存与持久性、Checkpointing 。
第五章 Kafka 编程：消息系统简介、Kafka 简介、Kafka 术语及架构、Kafka工作流程、生产者基本使用、发送消息的方式、生产者分区器、生产者拦截器、消费者基本使用、订阅主题与分区并消费消息。
第六章 Curator 框架使用：Curator 简介、使用 Curator 创建节点、使用 Curator 删除节点、Curator 其它常用操作。
第七章 整合 Kafka：基于 Receiver 的方式整合 Kafka、基于 Direct 的方式整合 Kafka、自动提交消费偏移量存在的问题、手动维护消费偏移量。
第八章 Spark Streaming 部署与调优:应用调优概述、性能调优、内存调优、 应用程序部署。
实训手册 16 份
实训环境 16 份
代码配套实训内容
数据集配套实训内容：实时单词计数、Spark Streaming 数据源综合实践、Transformation 算子综合实践、Action 算子综合实践、滑动窗口综合实践、热点搜索词实践、缓存与持久性综合实践、生产者综合实践、消费者综合实践、拦截器综合实践、Curator 综合实践、Receive 方式整合 Kafka 综合实践、Direct 方式整合 Kafka 综合实践、手动管理偏移量综合实践（上）、手动管理偏移量综合实践（中）、手动管理偏移量综合实践（下）。
大数据实训室建设方案 第19篇
教学大纲 1 份
教学日历 1 份
课程标准 1 份
作业库:章节配套课后作业
试卷:2 套
课件 PPT 11 章,14 份
(1)爬虫绪论:爬虫是什么、爬虫可以做什么、爬虫开发技术。
(2)python 基础:Python 爬虫介绍、Python 的安装和运行、Python 开发环境、Python 数据结构和控制结构、函数与类。
(3)正则表达式与文件操作: 正则表达式、Python 文件操作。
(4)简单的网页爬虫开发:使用 Python 获取网页源代码、多线程爬虫、爬虫的常见搜索算法、阶段案例。
(5)高性能 HTML 内容解析:HTML 基础、XPath、Beautiful Soup4、阶段案例。
(6)Python 与数据库: MongoDB、Redis、MongoDB 的优化建议、阶段案例。
(7)异步加载与请求头、异步加载、请求头(Headers)、模拟浏览器、阶段案例。
(8)模拟登录与验证码:模拟登录、验证码、阶段案例。
(9)抓包与中间人爬虫:抓包、中间人爬虫。
(10) Scrapy:Scrapy 介绍、Scrapy 使用、阶段案例。
(11)爬虫开发中的法律和道德问题:法律问题、道德协议。
实训手册 18 份
实训环境 18 份
代码配套实训内容
数据集配套实训内容:python 环境安装与使用、猜数游戏、半自动爬虫开发、单线程和多线程、小说网站爬虫开发、利用 HTML 和 XPath 编写简单应用、使用 BeautifulSoup4 提取网页内容、二手房信息爬虫开发、MongoDB 数据库安装与使用、python 字典格式与 json 格式的相互转换、下载网页并保存为本地的 HTML 文件、使用 post 请求登录、爬取电影影评实例、模拟浏览器获取网页数据、识别验证码、selenium 安装与配置和模拟登录、模拟表单提交方式进行登录、Scrapy 爬虫框架安装和使用。
大数据实训室建设方案 第20篇
支持激光雷达地图构建、自主导航等功能；
采用 ROS 开发平台，可最快实现最快 3M/S 自主驾驶；
可实现静态障碍物与动态障碍物自主路径规划；
开放源码、支持无人驾驶（ROS）算法验证、支持二次开发。
车身尺寸：底盘直径 560*350*230mm；
净重：；
主处理器：i5-6200U、4G 内存、 SSD128G 内存；
底盘：SN-RC R2 1/10；
电机：有感直流无刷；
控制形式：阿克曼结构；
电调：额定电流 120A 最大电流 760A、电池节数 2-3S Lipo；
惯性导航：
（1）姿态角： 测量范围(pitch/roll)：±90/±180 度 动态精度： 度 分
辨率： 度；
（2）航向角： 测量范围(yaw)：±180 度 动态精度：2（RMS） 分辨率：
（3）陀螺仪：测量范围(pitch/roll/yaw)：±1000 度/s；
（4）零偏稳定性：50 度/h 非线性度：；
（5）加速度计：三轴测量范围：±2g；
（6）零偏稳定性：5mg 非线性度： 磁力计：三轴测量范围：±12Guass
分辨率：、分线性度： 气压计：高度分辨率：1cm 测量范围：
10~1200mbar；
激光雷达：360 度全方位扫描、10 赫兹自适应扫描频率、激光测距每秒 4000
次、8 米测量距离、Claass1 激光安全标准 测量量程解析度 、A6 核 ARM 64
位处理器；
提供教学课件、实验教材、大赛指导书。
软件平台
（1）软件系统： ；
（2）机器人操作系统：ROS_Kinetic；83
（3）软件编程语言：Python、C/C++；
大数据实训室建设方案 第21篇
教学大纲 1 份
教学日历 1 份
课程标准 1 份
作业库：章节配套课后作业
试卷：2 套
课件 PPT 18 章，22 份
第一章 Docker 引言：容器虚拟化的需求；Docker 及其用途；Docker 发展历史
第二章 Docker 简介：Docker 架构；Docker 的实现需求；Docker 核心技术简介；Namespace；CGroups； UnionFS。
第三章 Docker 安装：安装部署
第四章 使用 Docker 容器部署应用：Docker Hello World；使用 Docker 容器部署应用。
第五章 使用多个 Docker 容器部署应用：分布式应用服务简介；使用多个 Docker容器部署应用。
第六章 使用 Swarm 集群部署应用：Swarm 简介； Docker Machine；搭建 Swarm集群；在 Swarm 集群上部署应用；清理和重启 Swarm 集群；常用 Docker Machine命令。
第七章 使用 Docker 镜像：Docker 镜像；获取镜像；列出镜像列表；过滤镜像；添加镜像标签；查看镜像详细信息；搜寻镜像； 删除和清理镜像；存出和载入镜像；上传镜像。
第八章 操作 Docker 容器；Docker 容器； 创建和运行容器；交互式使用容器；守护态运行容器；运行容器的参数选项；停止和重启容器；进入后台容器；清除和删除容器；导出和导入容器；查看容器；其他容器命令。
第九章 访问 Docker 仓库：Docker 仓库简介；Docker Hub 公共镜像市场；第三方镜像市场；搭建本地私有仓库。
第十章 Docker 数据管理：Docker 数据管理简介；Docker 数据卷；挂载数据；数据卷 Volume 的操作；数据卷容器；利用数据卷容器迁移数据。
第十一章 端口映射与容器互：端口映射简介；随机端口映射；指定端口映射；容器互联简介；自定义容器命名；容器互联方法；公开连接信息和测试连接。
第十二章 使用 Dockerfile 创建镜像：Dockerfile 简介；Dockerfile 指令简介；Dockerfile 配置指令；Dockerfile 操作指令； 编写 Dockerfile；创建镜像；多步骤创建镜像；编写 Dockerfile 最佳实践。
第十三章 使用 Docker 安装操作系统：简介；安装 Alpine；安装 Ubuntu；安装CentOS。
第十四章 为镜像添加 SSH 服务：简介；基于 commit 命令创建；基于 Dockerfile创建。
第十五章 使用 Docker 安装 Web 服务与应用：安装 Apache；安装 Tomcat；安装LAMP。
第十六章 使用 Docker 安装数据库：简介；安装 MySQL；安装 Oracle；安装MongoDB；安装 Cassandra。
第十七章 使用 Docker 安装大数据平台：安装 Hadoop；安装 Spark；安装67Elasticsearch。
第十八章 使用 Docker 进行编程开发：安装 Java；安装 Python。
实训手册 31 份
实训环境 31 份
代码配套实训内容
数据集配套实训内容
实验一：Docker 的安装
实验二：使用 Docker 容器部署应用
实验三：使用多个 Docker 容器部署应用
实验四：使用 docker machine 搭建 Swarm 集群
实验五：在 Swarm 集群上部署应用
实验六：获取､列出､过滤镜像
实验七：添加镜像标签､查看镜像信息､搜寻镜像､删除和清理镜像
实验八：运行容器､使用容器､重启容器
实验九：进入容器后台､删除和清理容器､导入导出容器
实验十：下载和推送镜像
实验十一：创建数据卷､挂载数据､数据卷操作
实验十二：创建､挂载和使用数据卷容器
实验十三：端口映射
实验十四：容器互联
实验十五：编写 Dockerfile 创建镜像
实验十六：编写 Dockerfile 多步骤创建镜像
实验十七：使用 Docker 安装运行 Alpine
实验十八：使用 Docker 安装运行 Ubuntu
实验十九：使用 Docker 安装运行 CentOS
实验二十：为镜像添加 SSH 服务
实验二十一：使用 Docker 安装 Apache
实验二十二：使用 Docker 安装 Tomcat
实验二十三：使用 Docker 安装 LAMP68
实验二十四：使用 Docker 安装 MySQL
实验二十五：使用 Docker 安装 MongoDB
实验二十六：使用 Docker 安装 Cassandra
实验二十七：使用 Docker 安装 Hadoop
实验二十八：使用 Docker 安装 Spark
实验二十九：使用 Docker 安装 Elasticsearch
实验三十：使用 Docker 运行 Java 代码
实验三十一：使用 Docker 运行 Python 代码
大数据实训室建设方案 第22篇
题库 300 道，其中单选题 180 道，多选题 60 道，判断题 60 道。
20 个案例（项目代码 和 版、案例指导书、案例源码、案例评分细则、
案例讲解视频）。
案例指导书：包含实验目标、实验任务、设计思路、实验步骤、运行测试、
案例实操、案例答案等，共 20 个基础操作指导书。
案例源码：包含项目源码（ 版）和练习代码（ 版）
项目分类：数据库系统设计（30%）Web 开发（35%）动态爬虫（35%）
评分细则：Python 程序开发中级实操考试、Python 程序开发中级实操考试
评分细则、实操素材
案例如下： MySQL 数据库操作。 MongoDB 数据库操作。Redis 数据库操作。selenium 京东爬虫。多线程豆瓣爬虫。Django 登录注册。Scrapy 爬取股票信息。成语填填乐。分布式爬取当当图书。个人存款计算器。护肤品首页。折扣服装商城。爬取诗词名句网。selenium 链家爬虫。基于 MySQL 的商品数据查询。基于 MongoDB的腾讯招聘数据存储。使用 Redis 实现任务队列。使用 Django 开发留言板。使用Django 开发明星库。使用 Django 开发个人博客。
教学视频：Python 中级教学实训资源视频，7 章节，视频总数量：166 个，
包括：关系型数据库（39 个）；非关系型数据库（20 个）； Django 框架（60 个）；
模拟用户操作（15 个）；爬虫框架（16 个）；分布式爬虫（11 个）；反爬虫（5
个）。
教学 PPT：Python 中级教学实训资源教学 PPT，总数量：43 个，包括：数据库基本概念；MySQL 数据库简介及安装；MySQL 数据库基础；MySQL 数据库管理；
MySQL 数据库操作；Python 与 MySQL 交互；项目实战-基于 MySQLdb 的学生信息管理；非关系型数据库；MongoDB 数据库；MongoDB 数据库操作；MongoDB 与 Python交互；项目实战-基于 pymongo 的学生信息管理系统；Redis 数据库；Redis 基本命令；Redis 数据结构；Redis 与 Python 交互；项目实战-Python redis 模拟用户注册登录；Django 基本知识；Django 框架准备；Django 模型；Django 模板；Django
表单；Django 视图；Django 路由；Django Admin 管理工具；Django 中间件；DjangoCookie 与 Session；RESTful 接口介绍；学生信息管理系统；爬虫与 Selenium；安装 Selenium；使用 Selenium 及操作元素；多线程爬虫；项目实战-用 Selenium 爬取电商网站数据；Scrapy 框架介绍；Scrapy 框架的使用；爬虫数据持久化；Scrapy中间件；项目实战-用 Scrapy 抓取股票信息；Scrapy-redis 框架介绍；Scrapy-redis
框架的使用；项目实战-分布式爬取当当图书；爬虫与反爬虫。
视频源码和软件 Python 中级教学实训资源视频源码，7 章节，软件数量 5个，源码数量： 43 个，软件安装包
（1）视频源码：关系型数据库 code（3 个）；非关系型数据库 code（5 个）；
Django 框架 code（4 个）；模拟用户操作 code（19 个）；爬虫框架 code（6 个）；
分布式爬虫 code（2 个）；反爬虫 code（4 个）
（2）软件安装包：
navicat150_premium_cs_x64
Chromedriver、
2．考务平台
Python 中级教学实训资源考务平台注册操作手册和操作视频 1 套。
考前练习中级题库权限使用期 3 年，学生练习账号 100。
大数据实训室建设方案 第23篇
(1) 本实验平台采取B/S架构,兼容主流X86操作系统。
(2) 实现用户生命周期管理,进行服务器集群部署和负载平衡。
(3) 支持虚拟机调度,包括过滤器、随机调度等方式,实现大数据群集和任务管理。
(4) 系统无单点故障,可持续7*24小时不间断运行。
(5) 与服务器虚拟化、桌面虚拟化系统无缝集成,实现资源共享。
(6) 采用CPU和I/O资源互补策略,将CPU密集型和I/O密集型虚拟机尽可能部署到同一物理服务器,以最大化利用服务器资源。
（1) 为确保虚拟机正常使用,平台所创建的固定IP资源分配给虚拟机。
(2) 平台建立的虚拟网络防火墙规则在设定后3秒内立即生效,以保证虚拟机网络正常使用。
(3) 支持多种网络模式,不同用户创建的虚拟机在网络上实现逻辑隔离,相互不产生影响。
(4) 管理平台具有SDN(软件定义网络)功能,平台内部采用虚拟网络,网络设备控制面与数据面分离,实现网络流量的灵活控制
(1) 支持虚拟机生命周期管理,包括查询、创建、删除、VNC登录。
(2) 支持使用系统镜像文件自动部署虚拟机。用户只需在启动虚拟机时挂载相应镜像,即可使用该操作系统。
（1）支持分级管理制度，提供对数据中心各种资源的管理，保证平台的可靠性､ 高效性和安全性｡
（2）支持提供不同角色的多用户管理功能，分别具有相应的对平台的管理和使用
权利｡
（1）类型：2U 高性能机架式定制一体化专用设备｡
（2）处理器：≥2*Intel Xeon Gold 5218R ( 20 核)｡
（3）内存：≥512GB DDR4 3200MHz｡
（4）硬盘：≥4* SSD｡ （5）RAID 卡：H750 8G 缓存阵列卡｡
平台采用 B/S 架构,基于灵活可扩展的技术架构搭建,无需安装其他插件;系统基于 Linux 系统部署,多工作节点分布式部署模式。
使用 Java 17 开发,Gradle 作为编译构建工具。
平台兼容主流浏览器内核,包括 Chrome、Firefox、Webkit;采用 umi+semi+redux 的 React 框架进行项目开发,使用 fiber 算法,性能更优。
平台涵盖云计算、大数据、人工智能、区块链、移动开发、Web 前端、软件测试、UI 设计等多个软件专业方向的课程内容(具体方向以项目实际需求为准),包含理论课程和实验课程。
平台定义了管理员、教师、学生三种角色,不同角色拥有不同的操作权限和资源下载权限。
管理端可管理学院组织架构、人员,以及课程管理、考试管理等,支持通过 excel 模板批量导入用户信息和导出用户信息。
教师端可学习课程、创建课程、下载资源、导出成绩、监控实验、自动阅卷、在线批改实验报告、统计分析学生学习情况等。
大数据实训室建设方案 第24篇
大数据实训室建设方案 第25篇
教学大纲 1 份
教学日历 1 份
课程标准 1+ 份
作业库:章节配套课后作业
试卷:2 套
课件 PPT 13 章,17 份
第一章 Hadoop 知识背景:大数据面临的挑战、Hadoop 技术概述、Hadoop 应用。
第二章 Hadoop 体系结构: 生态系统、 YARN 体系结构、Zookeeper 简介。
第三章 HDFS 文件系统原理:HDFS 的必要性、 HDFS 的基本概念、HDFS 的体系结构、HDFS 的可靠性、NameNode Federation。
第四章 HDFS 文件系统的读写:HDFS 的透明性、HDFS 负载均衡策略、HDFS 的读写过程。
第五章 HDFS 命令行:HDFS 帮助相关命令、HDFS 查看相关命令、HDFS 文件及目录相关命令 、HDFS 统计相关命令、HDFS 快照命令。
第六章 HDFS Web 界面:HDFS 总览界面、HDFS 文件信息界面、NameNode 信息界面、DataNode 信息界面。
第七章 HDFS Java API:HDFS Java API 简介、使用 FileSystem 读取 HDFS 数据、创建 HDFS 目录、 删除数据、文件系统查询、编写 PutMerge 程序。
第八章 MapReduce 的计算模式:为什么需要 MapReduce、MapReduce 示例、MapReduce 计算模型、 MapReduce 的执行流程。
第九章 MapReduce 的实现机制: 框架、 架构、YARN 作业执行流程、YARN 的优势。
第十章 MapReduce 相关的类:Mapper 类、Reducer 类、MapReduce 驱动、InputFormat 类、InputSplit 类、RecordReader 类、OutputFormat 类、RecordWriter 类。
第十一章 编写 MapReduce 基础程序:单词计数程序、平均成绩程序、Combiner 的概念、数据去重程序、求最大值程序、Partitioner 的概念、数据排序程序。
第十二章 编写 MapReduce 应用程序:倒排索引程序、单表关联程序、多表关联程序、输入类实验、输出类实验、TopN。
第十三章 MapReduce 程序的运行机制:MRAppMaster 内部组件、MRAppMaster 作业运行模式、MR 作业生命周期、ContainerAllocator 概述、推测执行机制、作业恢复。
实训手册 18 份
实训环境 18 份
代码配套实训内容
数据集配套实训内容:Hadoop 集群安装、Zookeeper 集群安装、Hadoop HA 集群安装、Hadoop 初体验、HDFS 命令行使用、HDFS Java API 基本操作实验、PutMerge52 程序实验、单词计数程序实验、平均成绩程序实验、Combiner(数据合并程序)实验、求最大值程序实验、Partitioner(数据排序程序)实验、倒排索引程序实验、单表关联程序实验、多表关联程序实验、输入类程序实验、输出类程序实验、TopN 程序实验。
大数据实训室建设方案 第26篇
教学大纲 1 份
教学日历 1 份
课程标准 1 份
作业库：章节配套课后作业
试卷：2 套
课件 PPT 16 章，16 份
第一章 大数据概念：什么是大数据、大数据的产生、数据分析的新理念、大数据技术概述、大数据应用实例。
第二章 大数据采集：大数据采集概念、系统日志采集方法、网络数据采集方法。
第三章 大数据预处理：大数据预处理概述、数据清洗方法、数据集成与转换方法、数据削减和离散化、ETL 工具 Kettle 。
第四章 大数据处理系统：分布式系统概述、大数据处理系统、 Google 大数据处理系统、Hadoop 大数据处理系统。
第五章 大数据文件系统 HDFS：HDFS 的基本原理、HDFS 整体架构、HDFS 数据访问机制、HDFS 操作。
第六章 NoSQL 数据库 HBase：NoSQL 概述、HBase 数据模型、HBase 命令行 。
第七章 数据仓库 Hive：数据仓库概述、Hive 的体系架构、Hive 的工作流程、Hive 的数据类型、HiveQL：数据定义与操作、 HiveQL：查询、Hive 模式设计。
第八章 大数据批处理 Hadoop MapReduce：批处理概述、MapReduce 概述、Hadoop MapReduce 的工作流程、实例分析：单词计数、Hadoop MapReduce 编程实战。
第九章 大数据快速处理 Spark：Spark 简介、RDD 基本概念、RDD 的工作原理、RDD 操作、Spark 编程实践。
第十章 大数据实时流计算 Spark Streaming：流计算简介、Storm 流计算框架、Spark Streaming 简介、Spark Streaming 编程、Storm 对比 Spark Streaming。
第十一章 分布式图计算框架 Spark GraphX：分布式图计算、Spark Graphx 简介、 Graphx 实现、Graphx 实例。
第十二章 大数据随机查询 Spark SQL：Spark SQL 简介、基础数据模型 DataFrame、Spark SQL 数据源、Spark SQL CLI 介绍、在 Pyspark 中使用 Spark SQL、 在 Java 中连接 Spark SQL 。
第十三章 大数据挖掘概述：什么是数据挖掘、聚类分析、分类算法、预测算法、关联分析。
第十四章 大数据挖掘系统 Spark MLlib：Spark MLlib 简介、K-means 聚类算法、线性回归算法、决策树分类算法、FP-Growth 关联分析算法、协同过滤推荐算法。
第十五章 大数据可视化：数据可视化简介、数据到视觉通道的映射、基本图表、大数据可视化简介。
第十六章 Python 大数据可视化：Python 数据可视化工具、 Matplotlib 可视化库、 Seaborn 可视化模块。
实训手册 17 份
实训环境 17 份
代码配套实训内容
数据集配套实训内容：Kettle 数据抽取与存储、HDFS 命令行实验、HDFS Java58API 基本操作实验、列式数据库 HBase 使用 、HiveQL 命令行的使用 、使用 JDBC程序操作 Hive 数据库、批处理模式 MapReduce 应用、内存处理模式 Spark 应用、流式处理模式 Spark Streaming 应用、图处理模式 Spark Graph 应用 、大数据随机查询 Spark SQL 使用、聚类算法实验、分类算法实验、关联算法实验、协同过滤算法实验、使用 Matplotlib 绘制条形图、使用 Seaborn 库绘制图表。