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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

章鱼大数据实验室得建设目得就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。实验室得设计全面落实“产、学、研、用”一体化得思想与模式,从教学、实践、科研与使用多方面注重专业人才与特色人才得培养.

利用虚拟化教学资源,搭建教学系统与集群平台，将理论学习、实践教学与大数据项目实战融为一体，由难而易、循序渐进,逐步提升学生得学习技能与实践水平，

提高“学”得质量与成效。利用大数据分析主流软件框架,搭建与业界主要用户一致得实验与科研环境,将理论课程中学到得数据挖掘算法运用到实际得数据分析过程中，提升学生得动手操作与项目实践能力。使得学生所学与企业项目人才需求无缝衔接,与教师得科研工作紧密配合。

通过专业得大数据分析计算资源搭建得开放式大数据分析平台，可以充分得融合教师得科研需求,教师可以在开放得平台环境下开展大数据科研工作,提升教师得科研创新能力,充分提高“研”得成效。

二、产品优势

?交互式学习模式

提供体系完整、简单易用得在线教学课堂;以基础知识学习、在线视频教学、习题、线上测试、评估等为主线得一系列方法,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得形式，各模块交互式得实验任务、大数据实验机、实际项目上机操作，通过多方位得训练,最终灵活得、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。

每台节点得配置如下：

五、软件平台介绍

1、大数据教学管理系统

1.1专业管理

?提供对专业信息得增加、删除、修改、查询功能。

1.2班级管理

?提供对专业下属班级得增加、删除、修改、查询功能。

1.3学生管理

?提供对班级内学生得管理，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

?对实验机分享交流得内容进行查询,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得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得学习记录,包含日期、计划、课程、章节、学习IP等。

1.7学习行为报表

对所有学生得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

对于学习开课计划得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

提供对课程相关得习题管理,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得功能点,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、操作云实验机得过程中，有问题可以向老师发起协助请求,助教在收到请求时,可以远程访问学生得实验机,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浏览器得实验机可视化操作,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、实验任务与环境要求自动创建，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得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得管理,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得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得分享功能,允许学生与学生、学生与老师同步操作实验机桌面系统,提供基于浏览器得交流功能。

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、ＨBas ｅ、Sqｏop、Flume、Spａｒｋ等节点部属及管理,提供实时监控集群得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得上传、部属、流程管理等功能,基于Web得任务调度、兼容Ｈado ｏp、Spark主流版本、失败任务得、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个课时得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:

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与M

ａｐ—Reduce得功能及作用；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。

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

软件学院大数据实验室建设方案-2017

xxxx大数据实验室建设方案 1

目录 1建设目标 (3) 2配置方案 (3) 2.1已有资源 (3) 2.2扩容资源需求 (4) 2.3物理服务器扩容配置 (4) 2.4磁盘阵列扩容配置 (5) 2.5FC SAN网络扩容配置 (6) 2.6IP网络扩容配置 (6) 2.7扩容配置清单 (7) 3部署方案 (8) 3.1系统架构 (8) 3.2IP网络部署 (9) 3.3Hadoop集群部署 (9) 3.4部署计划 (10) 4Hadoop教学培训方案 (11) 4.1Hadoop教学优势 (11) 4.2课程以及考核安排 (11) 4.2.1相关教材 (11) 4.2.2课程大纲 (13) 4.2.3考核安排 (16) 4.2.4证书认证 (16)

1建设目标 xxxx软件学院已经建设了云实验平台，在该平台上实现了编程教学实验、数据库实验以及网盘应用系统；该平台技术上采用服务器虚拟化技术通过云管理平台实现了实验环境的快速部署；虚拟化平台基于磁盘阵列集中存储，采用FC SAN 网络架构。现规划建设一个Hadoop 大数据实验室，使用已经建设好的平台，通过扩展资源池的方式部署，利用现有服务器虚拟化平台虚拟出大量虚拟机用于构建Hadoop 集群，主要用于学生实验以及科研用途。假定建设目标和规模如下：建设目标：建设成校级实验室，满足学生做大数据实验和教师大数据科研。建设规模：系统支持100个左右的虚机同时运行，性能满足学生大数据实验需求。扩展性需求：系统需具备良好扩展能力，可以方便扩展系统容量和性能，以满足更多实验和科研需求。 2配置方案本章节对构建大数据实验室所需要的硬件资源进行配置，从大数据实验资源需求出发来分析构建大数据实验室需要对现有物理服务器、磁盘阵列、FC交换机、IP网络交换机的资源做哪些扩容。 2.1 已有资源云实验平台已经部署了10多台2路物理服务器，通过1台FC交换机与1台磁盘阵列连接；现有物理计算资源可以支撑同时运行200个虚机（1个LCPU、

大数据工程实验室申报书

大数据工程实验室申请书 1．工程实验室拟突破的技术方向大数据工程实验室拟突破的技术方向为：R语言与Hadoop分布式计算平台交互技术。 R语言是一种自由免费软件编程语言与操作环境，主要用于统计分析、绘图、数据挖掘。R本来是由来自新西兰奥克兰大学的Ross Ihaka和Robert Gentleman开发（也因此称为R），现在由“R开发核心团队”负责开发。R的源代码可自由下载使用，可在多种平台下运行，包括UNIX,Linux,Windows和MacOS。R主要是以命令行操作为主，同时支持GUI的图形用户界面。R内建多种统计学及数字分析功能，R比其他统计学或数学专用的编程语言有更强的物件导向功能。R的另一强项是绘图功能，制图具有印刷的素质，也可加入数学符号。虽然R主要用于统计分析或者开发统计相关的软体，但也有人用作矩阵计算。其分析速度可媲美GNU Octave甚至商业软件MATLAB。CRAN 为Comprehensive R Archive Network的简称，它除了收藏了R的执行档下载版、源代码和说明文件，也收录了各种用户撰写的软件包。全球有超过一百个CRAN镜像站，上万个第三方的软件包。R的行业应用非常广泛，例如：统计分析，应用数学，计量经济，金融分析，财经分析，人文科学，数据挖掘，人工智能，生物信息学，生物制药，全球地理科学，数据可视化。 Hadoop是一个分布式系统基础架构，由Apache基金会开发。用

户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力高速运算和存储。Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。HDFS有着高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的硬件上。而且它提供高传输率来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集的应用程序。HDFS 放宽了可移植操作系统接口的要求，这样可以以流的形式访问文件系统中的数据。自2006年，Hadoop以MapReduce和HDFS独立发展开始，到今年2013年不过7年时间，Hadoop的家族已经孵化出多个Apache的顶级项目。特别是最近1-2年，发展速度越来越快，并且融入了很多新技术（YARN, Hcatalog, Oozie, Cassandra）。 Hadoop家族的强大之处，在于对大数据的处理，让原来的不可能（TB,PB数据量计算）成为了可能。R语言的强大之处，在于统计分析，在没有Hadoop之前，我们对于大数据的处理，要取样本，假设检验，做回归，长久以来R语言都是统计学家专属的工具。所以，hadoop重点是全量数据分析，而R语言重点是样本数据分析。两种技术放在一起，恰好是取长补短。以计算机开发人员的思路，所有事情都用Hadoop去做，没有数据建模和证明，“预测的结果”一定是有问题的；以统计人员的思路，所有的事情都用R去做，以抽样方式，得到的“预测的结果”也一定是有问题的。所以R语言与Hadoop的结合，是产界业的必然的导向，也是产界业和学术界的交集，同时也为交叉学科的人才提供了无限广阔的想象空间。目前，通常有两种方法将R语言与大数据处理平台相结合使用。

云计算大数据实验室建设解决方案

云计算大数据实验室建设解决方案云计算大数据实验室建设解决方案

目录概述 (4) 第一章、云计算与大数据的发展趋势 (4) 1.1.云计算与大数据 (4) 1.2.云计算与大数据的关系 (5) 1.2.1.当大数据遭遇云计算 (5) 1.2.2.云计算环境作为大数据处理平台 (6) 1.3.发展趋势：大数据逐步“云”化 (7) 第二章、云计算大数据人才现状分析 (9) 2.1.我国云计算大数据人才紧缺 (9) 2.2.云计算大数据人才培养情况 (9) 2.3.云计算大数据人才培养面临的问题 (10) 2.3.1.高职实验室设备落后，教学资源无法合理分配 (11) 2.3.2.教学资源分散，共享程度低 (11) 2.3.3.对云计算大数据技术认识不够，无法有效运用 (11) 第三章、云计算大数据人才培养需求分析 (12) 3.1.云计算大数据岗位需求 (12) 3.2.云计算大数据人才培养策略 (13) 3.2.1.根据就业前景,加大人才培养力度 (13) 3.2.2.德才兼修,开拓新型教学方式 (13) 3.2.3.选择以工作过程为向导的教材 (13) 3.3.云计算大数据带给高职实验室建设的前景 (14) 3.3.1.建立统一信息平台来管理海量教学资源 (14) 3.3.2.云计算降低维护和运营成本 (14) 3.3.3.整合教学资源，加强资源共享，提高教学质量 (15) 3.3.4.促进教师和学生的信息交互，进一步促进教学相长 (15) 3.3.5.借助云计算大数据技术可以提升科研实力 (15) 第四章、云计算大数据实验室建设原则 (16) 4.1.方便扩展 (16)

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：

活动方案之大数据实验室建设方案

大数据实验室建设方案【篇一：云计算实验室建设方案】高校云计算实验室 2014年3月建设方案第一部分、关于云计算的相关知识一、云计算简介云计算（cloud computing）是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。狭义云计算指it基础设施的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需资源；广义云计算指服务的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需服务。这种服务可以是it 和软件、互联网相关，也可是其他服务。它意味着计算能力也可作为一种商品通过互联网进行流通。在过去几年里，云计算和虚拟化的概念获得了巨大的发展动力，并且成为信息技术中的流行词。许多企业开始实现这些新技术，期望通过改进机器的利用率来降低成本，减少管理时间和基础设施成本。云计算是能够使用户在 internet 上使用应用程序的一种环境，比如存储和保护数据，同时又能够提供服务。继个人计算机变革、互联网变革之后，云计算被看作第三次it浪潮，是中国战略性新兴产业的重要组成部分。它将带来生活、生产方式和商业模式的根本性改变，云计算将成为当前全社会关注的热点。一方面，由于云计算正处在高速发展时期，其相关技术也处在日新月异，不断推陈出新的过程中，因此需要技术人员不断更新知识与技能；另一方面，云计算可以分为iaas、paas、saas等多个层次，其相关技术涉及虚拟化、集群管理、分布式计算、web服务和大数据处理等多个领域，如何使教学与实验工作能涵盖众多层次与领域，成为云计算人才培养中的重要问题。二、云计算的五大优点（1）以服务为基础（2）可扩展性、弹性（3）共享

物联网大数据分析实验室建设方案章鱼大数据

物联网大数据分析实验室建设方案一、项目背景 “十三五”期间，随着我国现代信息技术的蓬勃发展，信息化建设模式发生根本性转变,一场以云计算、大数据、物联网、移动应用等技术为核心的“新 IT”浪潮风起云涌，信息化应用进入一个“新常态”。章鱼大数据为积极应对“互联网+”和大数据时代的机遇和挑战，适应经济社会发展与改革要求，开发建设物联网大数据平台。物联网大数据平台打造集数据采集、数据处理、监测管理、预测预警、应急指挥、可视化平台于一体的大数据平台，以信息化提升数据化管理与服务能力，及时准确掌握社会经济发展情况，做到“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”，牢牢把握社会经济发展主动权和话语权。二、物联网行业现状数字传感器的大量应用及移动设备的大面积普及，才会导致全球数字信息总量的极速增长。根据工信部的统计结果，中国物联网产业规模在2011年已经超过2300亿元，虽然和期望的“万亿规模产业”还有一定距离，但已经不可小视。其中传感器设备市场规模超过900亿元，RFID产业规模190亿元，M2M终端数量也已超过2100万个。另一个方面，我国的物联网企业也呈现出聚集效应，例如北京中关村

已有物联网相关企业600余家，无锡国家示范区有608家，重庆、西安等城市也有近300家。从区域发展来看，形成了环渤海、长三角、珠三角等核心区以及中西部地区的特色产业集群。在2009年以前，可能没有哪家企业说自己是物联网企业。一夜之间产生的上千家物联网企业，他们的核心能力、产品或服务价值定位、目标客户和盈利模式都是如何呢？首先来看这些物联网企业从哪里来。现在的物联网企业主要分为三类，第一类是以前的公用企业转型，最典型的是电信运营商，他们有自己的基础设施，有客户资源，因此自然转型到物联网行业。除了电信运营商，一些交通基础设施运营商、甚至是气象设施运营商，也都转型为物联网企业。第二类是传统IT企业，例如华为、神州数码，以及众多上市公司等。这一类公司也是在传统的优势积累基础上开拓物联网新业务。第三类是一些制造企业，包括传感设备制造企业，网络核心设备制造企业，还包括如家电等一批传统制造企业。这一类企业不能说没有大企业，但是绝大多数都是中小型企业。这些企业的核心能力主要体现在三个方面，第一是传感器和智能仪表，第二是嵌入式系统和智能装备，第三是软件与集成服务。再来看我国物联网应用的领域。通过对多个部委和地区的物联网专项进行汇总，下图列出了目前提到最多，也是应用最成熟的八个领域。但是换个角度再看，不管是工业控制、供应链管理、精准农业，还是建筑自动化、远程抄表、ETC，其实都并不是新的技术领域，而是在物联网这个大概念下重新包装后再次引起了人们的兴趣。总的来

高校云计算大数据实验室项目建设方案(科技公司版)

高校实验室云计算大数据建设解决方案

4.2.自身安全 (16) 4.3.业务高可用 (16) 4.4.统一管理与自动化 (17) 4.5.开放接口 (17) 4.6.丰富、清晰的培训教材 (17) 4.7.师资培训新技术交流 (17) 4.8.技术服务保障 (18) 第五章、云计算大数据实验室建设目标 (19) 5.1.建设目标 (19) 5.1.1.培养学生云计算大数据职业技能 (19) 5.1.2.提供独立的用户实验环境 (19) 5.1.3.提高系统资源的利用率 (19) 5.1.4.系统具有良好扩展性 (20) 5.2.建设内容 (20) 5.2.1.云计算大数据实验平台部署 (20) 5.2.2.云计算大数据实验环境学习及搭建 (20) 第六章、云计算大数据实验室解决方案 (22) 6.1.云计算大数据实验室整体架构 (22) 6.2.云计算大数据实验室物理布局 (23) 6.3.云计算大数据实验平台部署 (24) 6.3.1.实验平台基础设施 (25) 6.4.云计算大数据实验环境学习及搭建 (28) 6.4.1.云计算基本架构安装和部署 (28) 6.4.2.云计算中间件环境部署 (29) 6.4.3.基于分布式文件系统的大数据部署、挖掘和分析 (30) 6.4.4.云计算应用层安装及使用 (31) 6.4.5.云安全加固和防护 (31) 第七章、云计算大数据实验室课程体系 (33) 第八章、云计算大数据实验室方案优势 (35) 8.1.Web 形式开展实验，实现无所不在的网络访问 (35)

云计算大数据实验室建设解决方案

易霖博云计算大数据实验室建设解决方案

北京易霖博信息技术有限公司 2016年5月

概述云计算大数据技术是当今信息技术发展的一个主要方向，云计算大数据技术一经提出就得到人们的追捧，其应用领域也得到了快速的发展，已经在商业、政府、金融、教育等领域得到广泛应用。我国高职院校需要建设专业的云计算大数据实验室，尤其是要满足当下学生需求的实训系统，是一个比较重要和紧迫的工作。根据云计算与大数据行业对人才培养的需要，易霖博推出了一套面向高职院校的云计算大数据实验室建设解决方案，实验内容的设计来源于社会需求调研以及云计算业界专业人士的建议，实验内容涵盖的技术知识点能够与目前云计算大数据人才的技能需求贴合，实验设计以真实的工作场景为背景，培养学生的综合能力，增强学生对真实工作环境的体验感，适应社会人才发展的需要。第一章、云计算与大数据的发展趋势 1.1.云计算与大数据云计算和大数据是一个硬币的两面，云计算是大数据的基础，而大数据是云计算的一个杀手级应用，云计算是大数据成长的驱动力，而另一方面，由于数据越来越多、越来越复杂、越来越实时，这就更加需要云计算去处理，所以二者之间是相辅相成的。 30年前，存储1也就是约1000数据的成本大约是16亿美元，如今存储到云上只需不到100美元。但存储下来的数据，如果不以云计算进行挖掘和分析，就只是僵死的数据，没有太大价值。目前，云计算已经普及并成为行业主流技术，其实质是在计算量越来越大、数据越来越多、越来越动态、越来越实时的需求背景下被催生出来的一种基础架构和商业模式。个人用户将文档、照片、视频、游戏存档记录上传至“云”中永久保存，企业客户根据自身需求，可以搭建自己的“私有云”，或托管、或租用“公有云”上的资源与服务，这些都已不是新鲜事。可以说，云是一棵挂满了大数据的苹果树。大数据的出现，正在引发全球范围内深刻的技术与商业变革。在技术上，大数据使从数据当中提取信息的常规方式发生了变化。在技术领域，以往更多是依靠模型的方法，现在我们可以借用规模庞大的数据，用基于统计的方法，有望使语音识别、机器翻译这些技

对外经济贸易大学大数据实验室建设草案-对外经济贸易大学信息学院

对外经济贸易大学大数据实验室建设草案第一部分：方案整体概述大数据产业的发展，对大数据人才出了新的需求，国内各高校在积极进行大数据学术研究的同时，也开始考虑将大数据相关课程纳入培养体系，以满足社会对大数据人才的需求。由于互联网的发展，各行各业的信息都呈爆炸式增长，大数据技术也应与各行各业有机结合。对外经济贸易大学根据产业对大数据人才的需求，培养具有较强社会适应能力和竞争能力的高素质复合型人才，针对学校自身的专业特点开展大数据方向的教学工作，促进专业学科建设，制定符合学科专业发展的大数据技术方向综合解决方案。实验室将突出经贸类院校特色，特别强化大数据商务智能方向，增加更多实训案例与数据资源，尤其在商务智能方向，增加更多真实企业数据案例。整个教学平台建设方案围绕培养学生数据获取、组织、分析和决策四个核心能力进行建设。对这思想能力的具体描述如下图所示。图1. 四项核心能力基于这样的考虑，实验室需要满足对《数据预处理》、《大数据基础与实战》、《分布式数据处理》、《Python数据分析》、《数据可视化》、《商务智能数据分析》和《大数据存储与管理》等实验性较强的课程的软硬件支撑，并在综合实训平台上配备一批真实案例，以让学生掌握真实商业场景下数据工程师所要完成的工作流程，实现闭环工作的体验。目前构思的案例包括：机器学习大数据案例、健康医疗大数据案例、金融服务大数据案例和商务智能大数据案例等四类。其中，为突出财经类院校特色，实验室建设将特别强化大数据在商务智能等领域的落地，增加更多实训案例与数据资源，尤其在商务智能方向，增加更多真实企业数据案例。同时，为满足不同专业背景同学的学习需求，案例在有所侧重的同时保持全面覆盖性，具体不同专业的案例需求如下表所示。

精品Xx大数据大学实验室采购参数明细

Xx大数据大学实验室采购参数明细拟购设备名称基本参数数量单位 1 统计大数据综合实验平台（含承载服务器） 1.集成统计大数据实验系统套件，可用于部署实验室，实验室部署采用私有云架构，不以提供账号密码的形式访问校外公有云实验环境，所有软硬件及课程资源、项目安装部署在本地；并支撑以下课程教学： 1.1、数据库类：支撑RAC（Real Applications Clusters）实验和DG（Data Guard）实验 1.2、操作系统类-Linux、solaris实验 *1.3、大数据类-大数据开发和大数据运维实验。 2.集成统计大数据软件集群用于教学（授权期限为三年），核心软件列表如下： *2.1基于云的数据库（数据库市场最广泛使用的关系型商业数据库） 2.2、数据库企业管理（包含Data Guard和Real Applications Clusters技术） *2.3、大数据数据库（NoSQL Database企业版） 2.4、大数据可视化软件（Big Data Spatial and Graph 、R语言企业版、Big Data Discovery） 2.5、云应用产品（Cloud Management Pack for Database） 2.6、Java 开发环境（JavaEE 8开发平台） 2.7、zookeeper服务 2.8、Namenode服务 2.9、secondarynamenode hadoop-httpfs服务 2.10、master regionserver thrift服务 2.11、metastore hive-server2服务 2.12、Hue服务 2.13、impala-server catalog state-store服务 2.14、kafka-server服务 2.15、oozie服务 2.16、solr-server服务 8 套

【实验室】大数据实验室解决方案 -2020版本

实验室 https://www.docsj.com/doc/b77930791.html, 精品资源极简方案智能助手实训无忧大数据智能实验室解决方案

产品概述锐捷大数据智能实验室立足于当前大数据时代背景，深入研究高校大数据教学实训场景，深挖教学需求，自主研发的一款集教学、实验、实训、培训、测评、学情分析于一体的大数据专业教学产品。产品融合业界前沿的云计算、大数据、人工智能技术，通过对接大数据产业人才需求和高校大数据人才培养方案，平台提供了大数据教学管理、实验实训环境、技能评测模块、岗位胜任力分析等功能。平台采用云平台（Docker）模式和客户端（VM）模式相融合的方案，全面满足不同院校教学需求，同时，平台融合应用AI技术，显著提升大数据教学和学习效率。建设目标锐捷大数据智能实验室，全面落实“产、学、研、训”一体化的思想，从教学、实训和科研应用等方面，培养行业特色和专业的人才，并做出相应的科研成果。具体目标是：深度对接产业用人需求和高校人才培养目标，制定特色大数据人才培养方案；提供一套一流的大数据教学、实训和科研的平台环境，帮助师生提高大数据学习和科研的效率和成果；配备完善课程体系、丰富的课程资源、真实的行业案例以及海量的数据资源，帮助师生夯实的大数据技术的学习和应用；借助大数据教学实训平台、配套资源、资深大数据讲师团队，加强对骨干教师、学科带头人的培养，以及科研、学术交流等合作工作，加快师资队伍的建设步伐；对接企业大数据真实项目,企业导师导师驻校开展项目式大数据实训，帮助学生无缝掌握企业用人标准，提升就业竞争力；人才岗位

大数据技术实验室建设探索与研究

龙源期刊网 https://www.docsj.com/doc/b77930791.html, 大数据技术实验室建设探索与研究作者：王振华洪泓陈春丽来源：《电脑知识与技术》2017年第12期摘要：该文分析了大数据技术的前景与重要性，高校建设大数据实验室的意义和必要性。大数据技术是以数据存储、加工、分析为主，向企业或单位提供决策和预测。该文同时探讨了高校大数据技术课程体系，从科学研究和工程项目两个方向，分别设置相关课程。针对大数据技术实验室建设的几个关键要素进行分析，包括实验室基础平台建设，实验室队伍建设，数据资源建设等。关键词：大数据；实验室建设；机器学习信息技术与经济社会的快速发展促进了数据量的爆发性增长，数据已成为国家基础性战略资源。利用数据辅助决策、合理配置资源，将是未来企业创造价值的重要方法，也是未来新兴产业创建的重要依据。国家从战略的角度，已经开始重视大数据的发展。2015年8月31日，国务院印发了《促进大数据发展行动纲要》系统部署大数据发展工作。2016年12月18日工业和信息化部印发《大数据产业发展规划（2016-2020年）》。随着大数据技术的快速发展，对该类人才的培养也逐步成为高校信息技术教学的重要内容。大数据技术数据分析处理是从数据中挖掘关键信息，达到辅助决策，提升运作效率的目标。大数据技术目前在各个行业和跨行业之间存在广泛的应用空间，其重要的应用之一，是预测性分析，从数据中挖掘出特点，建立模型，迭代验证，确立模型，最终实现预测。其中数据分析包括检查、清洗、转换和建模等方法，即根据特定目标，对数据进行收集与存储，数据筛选，算法分析与预测，提出有建设性的意见，进而辅助决策。大数据技术包含两个方面，即数据存储技术和计算分析技术。存储技术包括非结构化数据收集架构，数据分布式存储集群，MPP架构的新型数据库集群等。大数据中常用的分析技术有：关联规则挖掘、聚类、遗传算法、自然语言处理、神经网络、优化、模式识别、预测模型等。 1大数据课程体系目前，高校大数据相关专业没有统一的课程体系，大数据技术相关的课程比较多。根据其应用的侧重点不同，可将大数据技术课程体系分为科学研究型和工程项目型两类。具体课程体系见下表1。 2大数据技术实验室建设理念在高校培养大数据人才，利用高等学校的多学科优势建立大数据技术实验室尤为必要，不仅可以服务于高校的教学和科研，通过大数据技术的科研与实验，使学生掌握主流的大数据存

基于应用型本科院校的大数据实验室建设探究

基于应用型本科院校的大数据实验室建设探究我国的互联网技术与计算机技术不断发展，目前互联网企业数量明显增多，大数据技术也由此产生。针对应用型本科院校的大数据实验室建立，很多高校都已经认识到该工作的必要性。对此本文将详细列举高校实验室的常见问题，在此基础之上探究大数据实验室的原理，并对其建设方案展开细致化的讨论。标签：应用型本科院校；大数据实验室；建设研究引言：随着应用型本科院校的办学理念明晰，以及根据现代社会发展所确立的教学目标，需要加强各个专业尤其是实验探究类的专业，对大数据实验室建立的需求，由此经过对高校原有的实验室进行调整与改进，才能建立更加优质的课程教学平台，给应用型人才培养创造有利条件。一、建立大数据实验室的重要影响作用目前一些高校结合社会时代发展的要求，已经申请了云计算以及大数据专业（如图1）。给展业就是结合电子商务、互联网等行业的发展，将结构化的数据分析处理目标落实，要求学生掌握大数据原理、技术以及应用，从不同的角度去掌握大数据分析的理论以及方法，不仅要开展课堂学习，还需要通过实验探究的形式巩固自己的专业基础。在大数据实验室中，学生能将理论以及分析方法有效性掌握，进而得出一些探究经验，逐步完善自己的专业水平，所以对于应用型本科院校来讲，建立大数据实验室具备重要影响意义。二、现阶段应用型本科院校实验室的常见问题（一）实验室设备缺失高校的实验室普遍存在硬件配置不足的情况，所以在目前高校的环境之中，很难给学生提供大数据的实验基础环境条件，阻碍教学工作以及学生的实验探究活动。（二）实验室教学标准不足大数据组建的主要特征就是其更新速度较快，且实验操作存在难度较大的现象，由于实验步骤较为繁琐，则实验探究是不具备统一的教学标准规范的。（三）实验环境条件普通的本科院校一般都没能充分考虑大数据分布式软件的部署、配置、维护等方面的要求，由此实验环境很难保持下去。大数据分布式软件系统安装以及配置的难度相对较大，实验环境相对来讲较容易被破坏，且实验探究活动中的数据、教案、报告等基础性材料不足，则在开展实验探究环节中，很容易受到环境条件

高校物联网大数据分析实验室建设方案(科技公司)

物联网大数据分析实验室建设方案

一、项目背景 “十三五”期间，随着我国现代信息技术的蓬勃发展，信息化建设模式发生根本性转变,一场以云计算、大数据、物联网、移动应用等技术为核心的“新 IT”浪潮风起云涌，信息化应用进入一个“新常态”。章鱼大数据为积极应对“互联网+”和大数据时代的机遇和挑战，适应经济社会发展与改革要求，开发建设物联网大数据平台。物联网大数据平台打造集数据采集、数据处理、监测管理、预测预警、应急指挥、可视化平台于一体的大数据平台，以信息化提升数据化管理与服务能力，及时准确掌握社会经济发展情况，做到“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”，牢牢把握社会经济发展主动权和话语权。二、物联网行业现状数字传感器的大量应用及移动设备的大面积普及，才会导致全球数字信息总量的极速增长。根据工信部的统计结果，中国物联网产业规模在2011年已经超过2300亿元，虽然和期望的“万亿规模产业”还有一定距离，但已经不可小视。其中传感器设备市场规模超过900亿元，RFID产业规模190亿元，M2M终端数量也已超过2100万个。另一个方面，我国的物联网企业也呈现出聚集效应，例如北京中关村已有物联网相关企业600余家，无锡国家示范区有608家，重庆、西安等城市也有近300家。从区域发展来看，形成了环渤海、长三角、珠三角等核心区以及中西部地区的特色产业集群。

在2009年以前，可能没有哪家企业说自己是物联网企业。一夜之间产生的上千家物联网企业，他们的核心能力、产品或服务价值定位、目标客户和盈利模式都是如何呢？首先来看这些物联网企业从哪里来。现在的物联网企业主要分为三类，第一类是以前的公用企业转型，最典型的是电信运营商，他们有自己的基础设施，有客户资源，因此自然转型到物联网行业。除了电信运营商，一些交通基础设施运营商、甚至是气象设施运营商，也都转型为物联网企业。第二类是传统IT企业，例如华为、神州数码，以及众多上市公司等。这一类公司也是在传统的优势积累基础上开拓物联网新业务。第三类是一些制造企业，包括传感设备制造企业，网络核心设备制造企业，还包括如家电等一批传统制造企业。这一类企业不能说没有大企业，但是绝大多数都是中小型企业。这些企业的核心能力主要体现在三个方面，第一是传感器和智能仪表，第二是嵌入式系统和智能装备，第三是软件与集成服务。再来看我国物联网应用的领域。通过对多个部委和地区的物联网专项进行汇总，下图列出了目前提到最多，也是应用最成熟的八个领域。但是换个角度再看，不管是工业控制、供应链管理、精准农业，还是建筑自动化、远程抄表、ETC，其实都并不是新的技术领域，而是在物联网这个大概念下重新包装后再次引起了人们的兴趣。总的来说，物联网应用传感器改善了信息获取的实时性和准确性，同时智能终端改变了人们利用和使用信息的习惯。目前存在的主要问题包括应用过于碎片化，缺少满足用户需求的创新型产品/服务，行业间缺乏

物联网大数据分析实验室建设方案

物联网大数据分析实验室建设方案物联网大数据分析实验室建设方案一、项目背景 “十三五”期间，随着我国现代信息技术的蓬勃发展，信息化建设模式发生根本性转变,一场以云计算、大数据、物联网、移动应用等技术为核心的“新IT”浪潮风起云涌，信息化应用进入一个“新常态”。章鱼大数据为积极应对“互联网+”和大数据时代的机遇和挑战，适应经济社会发展与改革要求，开发建设物联网大数据平台。物联网大数据平台打造集数据采集、数据处理、监测管理、预测预警、应急指挥、可视化平台于一体的大数据平台，以信息化提升数据化管理与服务能力，及时准确掌握社会经济发展情况，做到“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”，牢牢把握社会经济发展主动权和话语权。二、物联网行业现状数字传感器的大量应用及移动设备的大面积普及，才会导致全球数字信息总量的极速增长。根据工信部的统计结果，中国物联网产业规模在2011年已经超过2300亿元，虽然和期望的“万亿规模产业”还有一定距离，但已经不可小视。其中传感器设备市场规模超过900亿元，RFID产业规模190亿元，M2M终端1

物联网大数据分析实验室建设方案数量也已超过2100万个。另一个方面，我国的物联网企业也呈现出聚集效应，例如北京中关村已有物联网相关企业600余家，无锡国家示范区有608家，重庆、西安等城市也有近300家。从区域发展来看，形成了环渤海、长三角、珠三角等核心区以及中西部地区的特色产业集群。在2009年以前，可能没有哪家企业说自己是物联网企业。一夜之间产生的上千家物联网企业，他们的核心能力、产品或服务价值定位、目标客户和盈利模式都是如何呢？首先来看这些物联网企业从哪里来。现在的物联网企业主要分为三类，第一类是以前的公用企业转型，最典型的是电信运营商，他们有自己的基础设施，有客户资源，因此自然转型到物联网行业。除了电信运营商，一些交通基础设施运营商、甚至是气象设施运营商，也都转型为物联网企业。第二类是传统IT企业，例如华为、神州数码，以及众多上市公司等。这一类公司也是在传统的优势积累基础上开拓物联网新业务。第三类是一些制造企业，包括传感设备制造企业，网络核心设备制造企业，还包括如家电等一批传统制造企业。这一类企业不能说没有大企业，但是绝大多数都是中小型企业。这些企业的核心能力主要体现在三个方面，第一是传感器和智能仪表，第二是嵌入式系统和智能装备，第三是软件与集成服务。再来看我国物联网应用的领域。通过对多个部委和地区的物联网

同济大学智能大数据可视化实验室2017年招生通知-NanCao

同济大学“智能大数据可视化实验室” 2017年招生通知一、简介同济大学智能大数据可视化实验室（Intelligent Big Data Visualization Lab, 简称 iDV x Lab），立足于“同济大学设计创意学院”，成立于2016年6月，是设计创意学院中一个着眼于大数据科学的研究型实验室。实验室旨在打造数据科学领域中具有世界一流水准的数据分析、可视化、及人机交互技术，并开展相关技术在工业4.0、信息安全、智慧城市、以及医疗信息等领域的广泛应用。同济大学智能大数据可视化实验室由国家青年千人，同济大学正教授，博士生导师，曹楠，负责。自成立以来，在短短的半年时间中便取得了一系列成绩，例如发表学术论文10余篇，获得国内外顶级会议最佳论文奖及最佳论文提名奖各1项，获得可视化分析领域的国家自然科学基金1项。与此同时，在国际上，实验室与美国匹兹堡大学信息学院、亚利桑那州立大学信息系统学院、以及美国北卡罗来纳州立大学信息学院，建立了长期的合作关系以及交流访问计划；在国内及工业界，实验室逐步建立了与 IBM 中国研究院、西门子中国研究院，上海华为研发中心、北京犀牛科技数码科技有限公司、奇瑞汽车等企业之间在互联网大数据、医疗大数据、以及汽车大数据等诸多领域的紧密合作。实验室负责人曹楠博士毕业自香港科技大学，并获得香港科技大学“工学院杰出博士研究奖”。他曾在 IBM 中从事可视化相关的研究工作近10年，回国前曾担任美国 IBM沃森研究研究员，IBM沃森研究院网络科学组可视化项目负责人，并兼任 IBM 全球图形及可视化学会联合主席。IBM就职期间，曹博士曾获得“IBM全球杰出技术成就奖”，“IBM杰出研究成就奖”等奖项，并获得“微软全球最有价值专家”称号。曹楠博士具有着丰富的工业界项目经验，曾在IBM 组织并领导了多个可视化相关产品的研究及原型系统的开发。除此之外，曹博士具着有深厚的研究基础，他在大数据可视化及可视化分析领域，累计发表相关论文近50篇，获得专利授权 10余项（累计申请专利近40项），发表专著1部，组织并完成大小科研及工程项目近10项。实验室即日起面向全国招收具有计算机或相关背景的硕士及博士研究生。实验室将努力为学生打造最好的科研创新环境，成功入选者将有机会：(1)获得由实验室颁发的助学金；(2)与世界一流的实验室合作完成科研项目并发表高水平论文；(3)获得出国交流访问的机会。学院主页：https://www.docsj.com/doc/b77930791.html,/ 实验室主页：http://idvxlab.github.io 负责人主页：https://www.docsj.com/doc/b77930791.html, 研究方向：可视化设计与理论、人机交互、交互式大数据可视分析

大数据实验室价值几何

大数据实验室价值几何凡是和大数据沾边儿的都是热点。这不，记者发现大数据联合实验室正如雨后春笋般出现。记者亲眼所见的成立大数据联合实验室的活动就有两个：数据分析公司永洪科技与北航软件学院合作，成立了北航-永洪科技BI联合实验室；CA宣布与清华大学软件学院达成协议，启动大数据研究项目的第二期合作，围绕关系型数据库到非关系型数据库的迁移，以及非关系型数据库的数据分析两大主题。经过多方了解查询，记者发现，大数据实验室远不止这两个：电子科技大学与朗玛信息公司建立“医疗大数据联合实验室”，目标是利用大数据破解健康难题；中国科学技术大学先进技术研究院、中国科学技术大学、安徽象形信息科技有限公司联合成立“中科大-象形大数据商业智能联合实验室”，围绕大数据分析基础设施，着重在分析工具、加速计算和应用产品等方向；北京市环境保护科学研究院与IBM建立联合实验室，目标是利用认知计算、大数据分析、物联网等相关技术，助力北京市加速雾霾治理；交通部公路院与浪潮共建“大数据联合实验室”，研究现代物流大数据应用；甚至，连餐饮企业湘鄂情都与中科院计算所携手共建

“大数据及网络新媒体联合实验室”。这林林总总、形形色色的“大数据实验室”真是令人眼花缭乱，真真切切地感受到了大数据的“炙热”程度。但记者却想对此泼盆冷水。建立大数据实验室就能破解大数据难题了吗？大数据之难事实上是难在对数据的理解和分析上，如何建立每一个领域的大数据分析模型，如何获得大数据的洞察，既需懂“数学”又需要懂“行业”，二者缺一不可，也只有各个行业与ICT企业融合才有可能真正找到大数据中蕴含的“智慧”。这可不像以前记者上学那会儿，给高校配几台电脑、装几套软件免费试用就可以称之为“XX联合实验室”的时代了。而对于高校/科研院所而言，要解决教学/研究与实践脱节的问题，更关键的在于培养机制。记者的一位朋友有个外甥，加拿大滑铁卢大学计算机编程专业本科毕业，先后在Evernote、Facebook、微软实习之后成功签约Facebook。其学校本科阶段学习半年、实习半年的机制让大家深以为然，比与社会脱节的机制更有效，培养出的学生更接地气儿。当然，在国家提倡产、学、研、用积极合作，联合创新的当下，各个“大数据联合实验室”也可谓是应运而生，也有积极而深远的意义，但前提是做得好、真有用，而非用空架子、虚招子来博名利。（霍娜）

物联网大数据分析实验室建设方案章鱼大数据修订稿

物联网大数据分析实验室建设方案章鱼大数据公司标准化编码 [QQX96QT-XQQB89Q8-NQQJ6Q8-MQM9N]

2100万个。另一个方面，我国的物联网企业也呈现出聚集效应，例如北京中关村已有物联网相关企业600余家，无锡国家示范区有608家，重庆、西安等城市也有近300家。从区域发展来看，形成了环渤海、长三角、珠三角等核心区以及中西部地区的特色产业集群。在2009年以前，可能没有哪家企业说自己是物联网企业。一夜之间产生的上千家物联网企业，他们的核心能力、产品或服务价值定位、目标客户和盈利模式都是如何呢首先来看这些物联网企业从哪里来。现在的物联网企业主要分为三类，第一类是以前的公用企业转型，最典型的是电信运营商，他们有自己的基础设施，有客户资源，因此自然转型到物联网行业。除了电信运营商，一些交通基础设施运营商、甚至是气象设施运营商，也都转型为物联网企业。第二类是传统IT企业，例如华为、神州数码，以及众多上市公司等。这一类公司也是在传统的优势积累基础上开拓物联网新业务。第三类是一些制造企业，包括传感设备制造企业，网络核心设备制造企业，还包括如家电等一批传统制造企业。这一类企业不能说没有大企业，但是绝大多数都是中小型企业。这些企业的核心能力主要体现在三个方面，第一是传感器和智能仪表，第二是嵌入式系统和智能装备，第三是软件与集成服务。再来看我国物联网应用的领域。通过对多个部委和地区的物联网专项进行汇总，下图列出了目前提到最多，也是应用最成熟的八个领域。但是换个角度再看，不管是工业控制、供应链管理、精准

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对外经济贸易大学大数据实验室建设草案-对外经济贸易大学信息学院

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【实验室】大数据实验室解决方案 -2020版本

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同济大学智能大数据可视化实验室2017年招生通知-NanCao

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