高校大数据实验室建设解决方案.docx
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高校大数据实验室建设解决方案
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、科研和利用多方面注重专业人材和特色人材的培育。
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，慢慢提升学生的学习技术和实践水平，
提高“学”的质量和成效。
利用大数据分析主流软件框架，搭建与业界要紧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进程中，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材需求无缝衔接，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，能够充分的融合教师的科研需求，教师能够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式，确保学生在短时刻内把握大数据虚拟仿真实验、分析部署技术。
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，通过量方位的训练，最终灵活的、渐进式地把握大数据生态体系。
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。
例如某地域经济数据分析、股市数据分析、全国地震数据分析、食物价钱行业数据分析等。
三、建设规模
依照60台大数据实验机容量进行同时在线利用进行建设为基础，整体系统提供快速扩容升级效劳。
四、硬件配置
采纳十六台高性能品牌效劳器作为大数据节点进行建设，采纳企业级全千兆三层互换机进行网络数据互换。
每台节点的配置如下：
处理器
每节点支持2个英特尔®至强®处理器E5-2650CPU
高速缓存
15MB
QPI总线速率
s
内存
提供12个内存插槽，标配192G内存，
支持高级内存纠错，内存镜像，内存热备等高级功能
磁盘
标配4块3TBSATA硬盘
标配2块120GSSD硬盘
300G10000转SAS系统盘
网络控制器
集成1个高性能千兆以太网控制器（双口），支持虚拟化加速，网络加速，负载均衡，冗余等高级功能
电源
标配大功率高效白金级电源，1+1冗余
虚拟化技术
支持VMwarevSphere、Docker、OpenStack等
五、软件平台介绍
1、大数据教学治理系统
1.1专业治理
提供对专业信息的增加、删除、修改、查询功能。
1.2班级治理
提供对专业下属班级的增加、删除、修改、查询功能。
1.3学生治理
提供对班级内学生的治理，学生内容包括姓名、学号、所属班级、所属专业、联系电话、登录次数等内容。
1.4交流日记查阅
对实验机分享交流的内容进行查询，包括交流IP、相关学员、相关教师、实验机编号、交流内容等内容。
1.5成绩治理
关于学习中心在线学习的学习考核成绩进行治理，包括查询及删除等功能。
1.6学习记录
提供每一个学生在学习中心平台内学习课程的学习记录，包括日期、打算、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，包括个体统计、班级统计、全部统计等。
1.8课程治理
对学习课程进行查询、修改、删除等操作。
1.9开通课程打算
关于学习开课打算的字段内容包括打算名称、讲课讲师、讲课时刻段、开通状态、许诺申请周期，许诺申请人数等，功能提供绑定课程打算相关实训平台课程、讲课助教、云实验机绑定、实验任务绑定等功能。
1.10课程考试习题治理
提供对课程相关的习题治理，题型包括单项选择、多项选择、判定题等类型，对习题进行增、册、改、查操作。
1.11分级权限功能
系统分为总治理员、助教等二级治理角色，总治理员进行治理所有的功能点，助教能够进行班级治理、学生治理、开课打算制作、实验机远程协助等。
1.12学生实训系统
提供学生依照姓名、学号、密码登录系统进行实训操作，学生只需安装阅读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、操作云实验机的进程中，有问题能够向教师发起协助请求，助教在收到请求时，能够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
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2.1云实验机
提供基于Web阅读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；云实验性能够依照学生编号、实验任务和环境要求自动创建，无需治理人员参与实验机创建操作进程。
治理平台对云实验性能够进行停止、销毁操作。
2.2云实验机集群治理功能
提供云实验机集群治理，对实验机所属效劳器进行新增、删除等操作。
2.3云实验机类型
包括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。
2.4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，能够查询编号、所属效劳器、创建时刻、运行状态、开放端口等内容。
2.5实验任务治理
提供对实验任务内容的治理，包括任务课程、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。
2.6实验报告审阅功能
在实验任务进程中学生上交的任务报告进行审阅评分，提供依照学生、实验任务等字段进行检索功能。
2.7云实验机桌面分享系统
提供实验机桌面基于阅读器的分享功能，许诺学生与学生、学生与教师同步操作实验机桌面系统，提供基于阅读器的交流功能。
3、大数据实战平台系统
3
3.1大数据集群治理系统
基于散布式集群治理系统，提供大数据集群治理系统，功能包括Hadoop、Hive、HBase、Sqoop、Flume、Spark等节点部属及治理，提供实时监控集群的CPU、内存、硬盘等利用率及相关信息，能够对治理节点、计算节点进行启动、停止等操作治理。
3.2大数据作业工作流系统
提供大数据有关作业的上传、部属、流程治理等功能，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，学员在教学治理系统学习课程，随时进行实训操作，包括项目设计、数据搜集、清洗、建模、技术实现等，快速提升实操技术，最终把握大数据开发、数据分析与数据挖掘等大数据能力。
部份案例图片：
【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】
【网站日记大数据分析架构】
课程实验内容包括：
课程名称
课时
课程内容介绍
Hadoop基础
10
讲解Hadoop生态系统，包括操作与开发；详细讲解HDFS和Map-Reduce的功能及作用；了解MapReduce原理、运行流程、压缩数据处理、作业调度、计算器等环节。
HDFS程序开发
6
讲解Hadoop文件系统HDFSJAVAAPI的使用。
掌握如何使用HDFSJavaAPI，读写文件、读写目录、以及对文件进行压缩处理等。
MapReduce开发
6
本课程针对HadoopMapReduce开发进行讲解。
课程以案例为基础，重点介绍MapReduce程序结构，以及如何使用MapReduce进行数据统计，去重，排序，Map端Join，Reduce端Join等关联操作，掌握MapReduce处理过程。
Hive数据仓库
24
Hive是基于Hadoop构建的数据仓库分析系统，通过学习掌握Hive的函数、Hive数据的加载、Hive的DDL操作、自定义函数（UDF）等内容，达到使用Hive进行查询、汇总、分析数据的能力。
分布式数据库HBase
6
HBase是Hadoop生态系统中的重要一员，主要用于海量结构化数据存储；通过学习对HBase表设计、表操作、数据操作、JavaAPI等内容，掌握对HBase系统的开发及使用。
数据迁移工具Sqoop
4
Sqoop是关系型数据库和Hadoop生态系统之间进行数据转换的主要工具；通过学习将mysql中的数据导入到hdfs中、将数据导入到HBase中、定义导入导出任务等，掌握对数据迁移的能力。
分布式日志框架Flume
4
Flume对海量日志进行采集、聚合和传输的主流大数据工具；课程内容包含Flume应用场景、FlumeNG、FlumeOG、Flume的核心组件、Flume的架构、Flume的source、sink配置说明等。
Kafka流式数据采集
4
Kafka是分布式的消息队列，广泛应用于实时数据处理。
学习内容包含Kafka的体系结构、安装模式及安装部署、Topic、Producer、Consumer、发布订阅消息以及KafkaJAVA开发等。
Spark
6
Spark是一款高性能的分布式计算框架，比MapReduce计算快百倍；本课程内容全面涵盖了Spark生态系统、Spark与Hadoop对比、开发环境搭建、RDD、编程模型、Web监控等内容。
SparkStreaming
4
SparkStreaming是用户结合流式、批处理和交互式查询应用的实时计算框架；本课程内容详细讲解原理与特点、适用场景、Dstream操作、容错、性能优化和内存优化等。
SparkSQL
4
SparkSQL的出现，使得SQL-on-Hadoop的性能相对于Hive有了显著的提高。
达到Spark兼容Hive的功能。
本课程详细讲解特点、运行架构、数据源、数据缓存、DataFrame等。
实战案例
搜索引擎日志
数据统计分析
6
讲解Hadoop系统架构设计以及项目分析流程；通过对用户搜索记录数据的清洗，分析指标内容，得出关键词排行榜、用户停留时间最高页面等。
实战案例
电子商务平台
大数据分析
6
讲解Spark系统架构设计以及项目分析流程；本课程主要讲解搭建电商的数据处理平台、数据统计、分析及可视化技术的应用开发流程。
七、行业数据及案例
提供大数据实战案例和行业数据，提供包括海量网站日记分析案例、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。
数据名称
数据描述
更新
地区房产数据
包含二手房在售数据、出租房屋数据、经纪人评价数据等。
每周
全国汽车数据
包含国内不同种类汽车详细配置信息、汽车使用评论数据、汽车销售数据以及二手车数据等。
可用于汽车行业市场行情分析。
每月
法律咨询数据
包含国内所有法律咨询服务机构数据、机构评论数据、有关法律咨询话题的数据。
可用于法律咨询行业市场行情分析，社会治安情况分析。
每周
疾病问答数据
包含国内不同种类疾病问题数据、医生回复数据、有关疾病常识等话题的数据。
每月
股票基金交易数据
包含国内、港股、美股等国内外股票行情及交易数据、按照时间段提供详细数据；也包含证券投资基金、保险基金、信托投资基金等行情数据。
每日
天气、气象数据
包含全国各个地区气象数据（气温、降水量、风、气压等）、气象观测产品数据。
可用于气象业务、天气预报、气候预测以及气象服务。
每日
人脸图像数据
包含国内多种年龄段的人脸图像数据。
用于脸部特征分析、人脸识别、人脸检测等，每个人提供多个角度的图片。
每月
电商评价数据
包含上百万条国内知名电商平台产品评价数据。
可用于用户购买产品意愿分析、个性化推荐和精准营销，进行商业舆情监控和产品的市场行情分析。
每周
北京生鲜食品价格数据
每日
包含历年北京市蔬菜、水果、肉禽蛋、水产等生鲜食品的最低价、最高价以及平均价以及最新价格。
利用大数据可进行生鲜食品行业分析。
搜索引擎访问日志数据
包含用户搜索记录数据。
通过对用户搜索记录的分析，可以分析用户行为特征，构建广告点击模型。
每周
海量网站访问日志数据
包含海量用户访问网站的日志数据。
通过对日志的分析，我们可以知道获取网站每类页面的PV值（PageView，页面访问量）、独立IP数，哪个网页最有价值等。
每周
八、安装配置
1、大数据教学治理系统
2、大数据实战集群及案例
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