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人才的培养。
利用虚拟化教学资源，搭建教学系统和集平台，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：
处理器
每节点支持2个英特尔® 至强® 处理器 E5—2650 CPU
高速缓存
15MB
QPI总线速率
7.2GT/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3TB SATA硬盘
标配2块120G SSD 硬盘
300G 10000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VMware vSphere、Docker、OpenStack等
hbase应用案例五、软件平台介绍
1、大数据教学管理系统
1.1专业管理
    提供对专业信息的增加、删除、修改、查询功能。
1.2班级管理
    提供对专业下属班级的增加、删除、修改、查询功能。
1.3学生管理
    提供对班级内学生的管理，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
    对实验机分享交流的内容进行查询，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的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的学习记录，包含日期、计划、课程、章节、学习IP等。
1.7学习行为报表
    对所有学生的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
    对于学习开课计划的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
    提供对课程相关的习题管理,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，总管理员进行管理所有的功能点，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、操作云实验机的过程中,有问题可以向老师发起协助请求,助教在收到请求时，可以远程访问学生的实验机，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；云实验机可以根据学生编号、实验任务和环境要求自动创建，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云实验机集管理功能
    提供云实验机集管理,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
    系统提供对实验集运行的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的管理,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的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的分享功能，允许学生与学生、学生与老师同步操作实验机桌面系统，提供基于浏览器的交流功能.
3、大数据实战平台系统
1.21大数据集管理系统
    基于分布式集管理系统，提供大数据集管理系统，功能包含Hadoop、Hive、HBase、Sqoop、Flume、Spark等节点部属及管理，提供实时监控集的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的上传、部属、流程管理等功能，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HDFS JAVA API的使用。掌握如何使用HDFS Java API，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Hadoop MapReduce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、Java API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Kafka JAVA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。
Spark Streaming   
4
Spark Streaming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.
Spark SQL
4
Spark SQL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

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