【大数据实训】联想实训平台介绍
《大数据处理实训》实训报告
《大数据处理实训》实训报告1.引言1.1 概述概述：本实训报告旨在介绍大数据处理实训的相关内容和经验总结。
本实训主要包括了大数据处理的基本原理、常用工具和技术以及实际应用案例的实践训练。
随着互联网和计算机技术的发展，大数据已经成为当今社会的一个重要资源和产业。
大数据处理是对海量数据进行有效管理、分析和应用的过程。
在本次实训中，我们通过学习和实践，掌握了大数据处理的基本概念、关键技术和流程。
在本次实训的第一个要点中，我们详细介绍了大数据的定义和特点，了解了大数据对社会和企业的重要意义。
大数据的处理和分析需要借助于分布式计算、数据挖掘、机器学习等技术手段，本次实训中我们深入学习了这些技术的原理和应用。
在第二个要点中，我们主要讨论了大数据处理的常用工具和技术。
Hadoop、Spark等开源软件成为了大数据处理的重要工具，它们提供了分布式计算和数据处理的框架和工具。
我们通过实际操作和案例，熟悉了这些工具的使用方法和技巧。
通过本次实训，我们对大数据处理的基本概念和技术有了初步的了解和实践经验。
我们认识到大数据处理对于解决现实问题和推动社会发展的重要作用。
在未来的学习和工作中，我们将继续深入研究和应用大数据处理技术，不断提升自己的能力和技术水平。
实验报告的下一部分将详细介绍本次实训的具体内容和实践过程。
通过对每个实践环节的描述和总结，我们将进一步凝练和总结实训的主要收获和启示。
在结论部分，我们将对实训过程进行总结，并展望未来在大数据处理领域的发展方向和应用前景。
笔者希望通过本实训报告的撰写，能够对读者提供一些关于大数据处理实训的参考和指导，同时也希望能够激发更多人对大数据处理的兴趣和热情。
通过共同努力，我们相信大数据处理将为我们的社会带来更多的福祉和发展机遇。
文章结构本文主要分为引言、正文和结论三个部分。
具体结构如下：1. 引言引言部分介绍了本次实训的背景和意义，并提出了本次实训报告的目的和意图。
具体包括以下内容：1.1 概述在概述部分，介绍了大数据处理实训的基本背景和概念，包括大数据的定义、应用领域和挑战等。
联想智能超算平台介绍-产品培训资料(客户)
2*E5-2600 v3 CPU, 64-128GB memory, 1 * 300GB HDD, 1 Mellanox QDR/FDR HCA
2*E5-2600 v3 CPU, 64-128GB memory, 1 * 300GB HDD, 1 Mellanox QDR/FDR HCA
LiCO HPC方案配置
集群节点类型
服务器型号
硬件配置
数量
管理节点
计算节点(包括 GPU节点) 登录节点
IO存储节点
x3650 M4/M5
NeXtScale nx360 M4/M5 或者 Flex x240 M4/M5 x3650 M4/M5
x3650 M5/M5
2*E5-2600 v3 CPU, 64GB memory, 2 * 300GB HDD, 1 Mellanox QDR/FDR HCA
方案亮点
易于部署
高可用性
• 打包所有软件，包含操作系统映像，驱动程序，开源软件，脚本以及文档 • 轻松完成集群管理节点的部署 • 三步即可完成整个HPC集群的部署
• 并行文件系统的HA
高速网络
使用灵活
Networking
Lenovo
联想智能 Platform™
Symphony
Lenovo Platform
超算平台Cluster Manager
Lenovo
LiCO Platform LSF
Lenovo Platform
HPC
Rack Server
Redefining x86
大数据一体化教学实训平台建设方案
大数据一体化教学实训平台建设方案一、背景随着信息技术的快速发展，大数据技术在各行各业的应用愈发广泛。
作为高等教育的核心，教学教育需要及时跟进信息技术领域的发展，将其应用到教学中，提高教学品质和实效性。
因此，建设一套大数据一体化教学实训平台显得尤为必要和迫切。
二、目标本项目的目标是建设一套完整的大数据一体化教学实训平台，以满足教学要求和学生实训需要。
平台要求的功能如下：1.提供课程资源和学习资料，基于大数据分析优化教学内容；2.提供在线实验环境，模拟大数据处理场景，并对用户进行实时评估；3.提供实时交流平台，学生和教师可以通过平台进行互动交流；4.提供一键生成报告和数据可视化工具，方便教师评估学生实验成果。
三、需求分析1. 功能需求根据上述目标，我们需要实现以下具体功能：1.提供课件资料和学习资源，支持学生在线学习和下载；2.搭建大数据处理环境，并提供实验用数据以及相关工具；3.设计在线测验，考核学生在数据分析和处理方面的能力；4.提供实时交流平台，学生可以在此平台上互动交流，老师可以在此发布通知、答疑等；5.提供数据可视化工具，方便学生在实验后可视化分析实验结果。
2. 性能需求1.平台的响应速度要快，保证平台体验流畅，过程无卡顿；2.能够同时为大量用户提供服务，保证用户数大幅度增加时，系统性能不会出现明显降低；3.平台需要安全可靠，对用户的数据进行保护和加密，保证系统运行稳定性；4.系统的稳定性要高，保证平台能够7*24小时不间断运行。
四、技术方案1. 平台架构本平台采用B/S架构，采用前后端分离，前端采用React技术，后端采用Spring Boot。
2. 数据库系统本项目采用MySQL数据库进行存储和管理。
3. 大数据环境在平台上搭建Hadoop或Spark集群，实现大数据处理与分析。
4. 安全平台的用户数据入库前需要进行加密，采用高强度加密算法，保证用户数据的安全性。
5. 系统管理对系统进行管理，必须运用权限控制，保证不同角色只能访问自己的权限，并对系统进行监控保证其稳定性。
联想大数据平台整体方案
7
联想助力企业打造大数据的关键能力
联想集团依据多年制造领域的经验积累，在不断探索创新的基础上，总结出推动基于数据智能的数据湖
建设四大关键能力。BSDA在强调统一的同时，注重通过智能化的手段完成技术与业务整体的协同。
BD
S
A
Business
统一的 数据应用能力
• 基于业务场景的应用能力提供 • 敏捷灵活的支撑手段与工具 • 高复用性模式，响应快速
360度业务实时决策 汽车车主灵活分析 互联网化市场分析
DMS、客服、CRM 数据集成和管理
10+垂直网站、论 坛汽车数据采集
秒级KPI分析和多维 数据敏捷分析
5大运营领域，30+业 务场景实时监控分析
构建车主标签体系，实 基于AI模型的网络分析， 现车主细分、偏好分析 实时监控车企口碑
12
05海马汽车: 工业大数据，数据湖助力全面数字化转型
客户服务
2
大数据成为联想数字化转型的引擎
支撑500多个大数据场景优化，全面提升产品研发，生产，供应链，客 服等关键环节的运营效率。
产品研发管理
生产制造优化
供应链管理
销售渠道管理
10s内全球亿级设备的产品追踪和量 化分析能力
用户使用追踪
70%产品个性化定制生产，数万个 配置组合
客户服务优化
供应链预测准确性提升10～20%， 准确性超越行业专家
LeapAI-企业人工智能私有
云平台。集数据处理、算法 模型的开发供给、算力资源 管理和应用服务于一体，覆 盖人工智能的开发、部署、 运行与运维全业务流程。
6
LeapAI 产品全景
工作台
实训平台介绍
3
Agenda
联想大数据教学平台产品概念
联想大数据教学平台市场分析
联想大数据教学平台产品介绍 联想大数据教学平台案例
房产建筑大数据(6讲）
现代金融大数据（5讲）
城市规划大数据（10讲）
城市交通大数据（4讲）
社会关系网络大数据（9讲）
统计与分析
数据分析概述 建模分析师
R语言基础 SPSS统计分析
SAS数据统计分析
案例分析及业务应用
产品需求的挖掘与分析
大数据产品有计划的不断迭代与优化
技术开发
Linux基础
Java编程基础
-1台万兆交换机NE1032
-1台万兆交换机NE1032
-实训管理及试验license-60并发用户
-Leap大数据平台license
-60台实训终端（PC或云桌面）
9
大数据实训平台介绍
实训教学平台
视频 习题与测验 在线编程 实验操作
DATA 行业数据
大数据科研实战平台
10
联想大数据实训平台功能
16
实验任务及环境（480+）
Hadoop伪分布模式安装 Hadoop完全分布模式安装 Hadoop开发插件安装 HDFS JAVA API操作 Mapreduce实例——wordcount Mapreduce实例——去重 Mapreduce实例——排序 Mapreduce实例——求平均值 Mapreduce实例——Map端Join Mapreduce实例——Reduce端Join Mapreduce实例——单表Join Mapreduce实例——二次排序 Mapreduce实例——倒排索引
联想智能超算平台介绍-产品培训资料(客户)
1. Web页面上有自带的4个作业提交模板 2. 用户可以添加自己定义的作业提交模板 3. 用户可以修改已经存在的作业提交模板
9
2015 LENOVO INTERNAL. ALL RIGHTS RESERVED.
用户和账户管理
1.Web页面上支持用户组的增、删、改、查 2.Web页面上支持计费账户的增、删、改、查，计费基于机时 3.Web页面上支持用户的增、删、改、查，一个用户 必须属于一个用户组和一个计费账户 4.集群用户管理可以使用ldap或者local
LiCO现有功能列表
集群管理和监控
1. Web页面上展示集群基本的状态信息 2. Web页面上展示群节点信息 3. OS上支持并行处理命令，远程开关机等功能
作业和调度管理
1. Web页面上查看作业状态。 2. Web页面上支持作业的提交，查看作业执行结果。 3. Web页面上支持取消、删除和重新运行作业。 4 .Web页面支持调度队列的查看。 5.集群支持各种调度器：torque，lsf等 6. OS上通过命令行提交和对作业操作，操作结 果会在WEB页面上反映出来 7. OS上通过命令行设置调度策略
Web Console和集群解耦
1.Web页面支持底层不同的集群配置（集群可以选择 使用不同的调度器、分布式文件系统和用户管理方式）
LiCO登录界面
10
2015 LENOVO INTERNAL. ALL RIGHTS RESERVED.
LiCO管理员界面-主页
11 2015 LENOVO RESTRICTED. ALL RIGHTS RESERVED.
LiCO普通用户界面-主页
15 2015 LENOVO RESTRICTED. ALL RIGHTS RESERVED.
教育大数据实训平台介绍
数据系统架构师/数据挖掘工程师证书。
XData-EDU大数据实训平台 真实应用案例—用户画像，用户行为分析
用户画像和行为分析：用户画像与行为分析是指根据用户的历史行为数据，对用 户的基本特征做出判断的过程。用户画像是数据挖掘与机器学习算法下的综合应 用，互联网公司已经其他一些企业都非常重视用户画像的分析，例如天猫，京东 等购物网站可以通过用户画像更好的了解客户需求。著名的netflix就是通过精准 的用户画像和推荐系统达到高效的内容推荐和广告投送的。
高度整合的大数据集群 与教学系统 便捷高效的教学系统平 台 精心打造的大数据专业 课程 提供完备的教学与实验 设备 迅速提升教学辅助能力
7
深入大数据教学，快速 掌握大数据知识 真实的大数据生产环境， 快速提高动手能力 高效管理设备，解决后 顾之忧
稳定高效的大数据集群
先进易用的集群管理 系统
最终效果——设备先进，教学高效，课程专业，学生优秀
培养大数据专业人才，搭建教学和实践桥梁
量身定制的课程体系，手把手的实战指导，丰富全面的培养方向
实施过程简单，系统维护容易
一键式快速部署，集中式统一管理，全方位故障诊断，多维度系统监控
领先的技术实力
整体方案自研，软硬一体化设备，顶尖的大数据技术实力，课程、教材、开发工具一站式服务
XData-EDU大数据实训平台
高度 整合 的大 数据 集群 与教 学系 统
学生 教师 教学 web 客户 端
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千兆以太网
教学平台实验 管理系统节点
教学投影仪
网络交换机
网络交换机
Hadoop 集群
管理节点
数据节点
学生web客户端 Xdata-EDU IDE开发
大数据技术实训报告书
大数据技术实训报告书
一、实训目标
本次实训的目标是掌握大数据技术的核心概念和技能，包括数据的收集、存储、处理和分析，以及大数据应用系统的设计和开发。
通过实训，我们希望能够培养学员解决实际问题的能力，提高对大数据技术的理解和应用水平。
二、实训内容
1. 大数据基础知识：介绍大数据的概念、特点和发展趋势，以及大数据技术体系的基本构成。
2. 数据采集与存储：学习如何利用Flume、Logstash等工具采集数据，以及如何使用HDFS、HBase等存储数据。
3. 数据处理与分析：掌握MapReduce、Spark等数据处理框架的使用，学习数据清洗、数据转换和数据分析的技能。
4. 大数据应用开发：通过实践项目，学习如何设计和开发大数据应用系统，包括需求分析、系统设计、系统开发和测试等环节。
三、实训过程
在实训过程中，我们采用了多种教学方法，包括理论授课、案例分析、实践操作和小组讨论等。
通过这些方法，学员们可以更加深入地理解大数据技术的实际应用，提高解决实际问题的能力。
四、实训总结
通过本次实训，学员们对大数据技术有了更深入的理解，掌握了大数据技术的核心技能，提高了解决实际问题的能力。
在未来的工作中，学员们可以将所学知识应用到实践中，推动大数据技术的发展和应用。
同时，我们也发现了学员们在学习过程中存在的一些问题，如基础知识不够扎实、实践经验不足等。
针对这些问题，我们将加强学员的基础知识培训和实践操作训练，提高学员的综合素质和能力水平。
联想 LeapAI 开发平台白皮书说明书
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。
大数据实训报告
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。
联想大数据业务整体介绍
2000+部件的全面备件优化，实时 监控产线，优化制程
亿级用户的画像，千种不同用户标 签，细分目标用户
3
联想大数据融合平台
联想大数据平台：大规模、全球化，为数字化转型保驾护航。
Calliforlia 2013/Q1
Essen, Ger 2015/Q2
Frankfurt 2015/Q3
Chicago 2015/Q4
LeapIOT-联想物联网平 台，覆盖流程制造、离散 制造以及泛工业相关的智 慧城市、公共事业、楼宇 园区、环保卫生等行业。
LeapAI-企业人工智能私 有云平台。集数据处理、 算法模型的开发供给、算 力资源管理和应用服务于 一体，覆盖人工智能的开
可对广泛设备进行配置连
发、部署、运行与运维全
接、协调管理、边缘分析。
业务流程。
2018 Lenovo. All rights reserved.
6
LeapAI 产品全景
工作台
任务管理中心 项目管理中心 记账计费中心
企业AI门户
AI资产管理 数据资产管理
算法库管理
模型库管理
模型生命周期管理
使用者模块
自定义模型开发 自动化模型开发
开发者模块
集成开发环境 知识图谱
AI核心技术
能，优化备库结构。
▪ 准时交货率提升5%，每年节约成本近千万.
9
02武汉石化：装置工艺运行大数据分析助力产线智能监测
业务痛点
实施效果
炼化企业的规模大、流程多、集中度高、管理体 系复杂
结构、半结构及非结构生产经营数据庞大
如何发现内在规律，改善操作工艺，优化业务流 程，成为迫切需求
运行数据 实时抽取 和建模
实训平台介绍(27页)
支持120名学生同时登录平台学习教学视频、答题练习、完成老 师布置的实验任务；老师及学生可以应用实战平台进行科研、 毕业项目设计
北京信息科技大学计算机学院案例
一个班的学生利用平台进行为期4个月的实训，同学们可以在平台 上学习教学视频、答题练习、完成老师布置的实验任务，最得非常 好的学习效果。
电商评价
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天气气象
全球影评
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Agenda
联想大数据教学平台产品概念 联想大数据教学平台市场分析 联想大数据教学平台产品介绍
联想大数据教学平台案例
部分案例
齐鲁工业大学“大数据实训项目”：
为学校提供主流的技术路线和大数据平台，满足学生教学实训和 教师科研实战的需求，提供丰富的工业数据集真实模拟实战训练
Mapreduce实例——Chainmapper&Chainreducer Mapreduce实例——MapReduce自定义输入、输出格式 Hive安装 Hive基本操作 Hive查询 Hive 各种排序之间的区别 zookeeper安装
HBase安装 HBase JAVA API读写数据 HBase的过滤器 综合案例：MapReduce读HBase 综合案例：MapReduce写HBase
联想大数据实训平台功能
视频任务，包括：300小时的认知、通识课程，150小时的大数据
专业课程，450小时的实验、实践操作视频。
视频
习题与测验 在线编程 实验操作
大数据hadoop实训报告
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。
大数据背景下智慧实训平台的开发与价值——改进实训系统,培养技
53大数据背景下智慧实训平台的开发与价值——改进实训系统，培养技术技能型人才杨梦勤( 湖南铁道职业技术学院轨道交通装备智能制造学院，湖南 株洲 412001 )【摘 要】依据我校主持的电机与电器技术专业国家教学标准开发项目的研制，通过前期的分区调研，明确了本专业学生的实训教学质量起着举足轻重的地位。
在大数据时代背景下，制造类企业对实践人才的需求与日俱增，而智慧实训平台的开发对培养这类人才起到关键作用。
该实训平台的使用不仅能激发学生的学习热情，还能大幅度地提升教师对实验与实训的管理效率，并为企业输送综合素质全面的技术技能型人才。
【关键词】教学质量；智慧实训；技术技能型人才随着计算思维的推广、大数据时代的来临及新工科概念的提出，基于互联网与云计算的工程实践平台的研发势在必行，需要逐步重构教育信息化基础设施，以支持新一代工程实践平台的建设。
为了迎合时代需求并有助于培养电机与电器技术综合应用能力较强的学生，本文提出了一个虚实结合的实训平台的构建思路及应用价值。
以本校电机与电器技术专业为例，该专业学生的实践成效说明了此智慧实训平台的开发价值及对企业输送高质量人才的贡献。
一、智慧实训平台的开发背景与研究意义（一）研究背景当前，我国制造类企业处于转型期，在大数据背景下，中国制造也在向“智造”迈进，而智能加工制造的需求是高科技人才。
根据国内外各校实训实际管理事务和运作流程，总结实际用户和软件的应用经验，整合实训室的日常管理及实训教学开放和选课，追踪学生实践教学测评的各个环节，依托成熟的校园网络，提出专业智慧实训平台的开发思想及设计理念。
（二）研究意义由于互联网的作用，从业人员的工作环境逐渐被数据化、智能化、连接化、信息化，这些都是精工作业所需要的高科技人才需要具备的特征。
这种在互联网+时代的要求下，职业教育对人才的培养要紧跟社会潮流，和社会步调一致才是职业教育契合互联网+时代的必然要求。
构建智慧实验实训室无疑会对肩负着培养高素质劳动者和技术技能人才重任的高等职业教育有着深远的人才培养意义。
实训平台数据分析报告(3篇)
第1篇一、报告概述随着我国职业教育改革的不断深入，实训平台在提高学生实践能力、培养应用型人才方面发挥着越来越重要的作用。
本报告通过对某实训平台的运行数据进行分析，旨在了解平台的使用情况、用户行为、课程质量等方面，为平台的优化和改进提供数据支持。
二、数据来源与范围本次数据分析的数据来源于某实训平台的后台管理系统，包括用户注册信息、登录记录、课程访问量、作业提交情况、考试成绩等。
数据时间范围为2021年1月至2023年6月。
三、数据分析方法1. 描述性统计分析：对平台的基本情况、用户行为、课程使用情况进行描述性统计，如用户数量、活跃用户数、课程访问量等。
2. 交叉分析：分析不同用户群体在平台使用上的差异，如不同年级、专业、性别等。
3. 时间序列分析：分析平台使用情况随时间的变化趋势。
4. 相关性分析：分析用户行为与课程质量、考试成绩之间的相关性。
四、数据分析结果（一）平台基本情况1. 用户数量：截至2023年6月，平台注册用户数达到10000人，其中活跃用户数为5000人。
2. 用户分布：用户主要来自全国各地的职业院校，覆盖机械、电子、计算机、建筑等多个专业。
3. 性别比例：男性用户占比60%，女性用户占比40%。
（二）用户行为分析1. 登录情况：平均每天有2000人次登录平台，其中高峰时段集中在上午9:00-11:00和下午14:00-16:00。
2. 课程访问量：平台共有100门课程，其中最受欢迎的前10门课程访问量占总访问量的60%。
3. 作业提交情况：平均每门课程有80%的学生提交了作业，作业提交率较高的课程集中在机械、电子、计算机等专业。
4. 考试情况：平均每门课程有70%的学生参加了考试，考试合格率较高的课程集中在基础课程和核心课程。
（三）课程质量分析1. 课程评价：平台共有300条课程评价，其中好评占比80%，差评占比20%。
2. 课程评分：平均每门课程评分为4.5分（满分5分），说明课程整体质量较高。
联想大数据分析平台(LEAP)产品说明书
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。
大数据平台实习报告
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。
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大数据教学实训平台（含课程和试验）
大数据科研实战平台（Leap HD大数据）
-3节点HX1320( xeon 4116*2, 256G, 480G*2, 4T*2) -1台万兆交换机NE1032 -实训管理及试验license-60并发用户
实验操作 480+个实验，实验时长累计超过1000小时。
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联想大数据实训平台丰富的课程
大数据 认知
认识大数据(10讲)
大数据与政府治理（10讲）
医疗健康大数据(10讲）
房产建筑大数据(6讲）
现代金融大数据（5讲）
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大数据人才培养加速
2016年2月，教育部公布新增“数据科学与大数据技术”专业，北京大 学、对外经济贸易大学、中南大学成为首家获批高校。2017年3月，上 海工程技术大学、北京信息科技大学、中北大学等32所高校获批，2018 年3月，中国农业大学、中国石油大学、齐鲁工业大学等248所高校获批。 2019年新增获批院校至少300+，普教、高职院校大数据教学需求同样 旺盛。
大数据实战实训平台
大数据授课与实验教学平台
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Agenda
联想大数据教学平台产品概念
联想大数据教学平台市场分析 联想大数据教学平台产品介绍 联想大数据教学平台案例
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Storm实时数据处理
数据迁移工具Sqoop Flume日志框架
Kafka流式数据采集
Zookeeper开发
Scala编程语言
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Spark MLlib机器学习
数据处理实用案例
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搜索引擎搜索数据统计分析
电商商品统计分析及可视化展现
视频 习题与测验 在线编程 实验操作
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大数据科研实战平台
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联想大数据实训平台功能
视频任务，包括：300小时的认知、通识课程，150小时的大数据
视频
专业课程，450小时的实验、实践操作视频。
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Spark MLlib推荐算法应用
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北京市二手房及租房价格分析案例
汽车品牌口碑情感分析
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包含音视频、讲义大纲的富媒体课堂
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城市规划大数据（10讲）
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社会关系网络大数据（9讲）
统计与分析
数据分析概述 建模分析师
R语言基础 SPSS统计分析
SAS数据统计分析
案例分析据产品有计划的不断迭代与优化
技术开发
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Java编程基础
Hadoop基础
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MapReduce编程进阶 数据库Hbase
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联想大数据教学平台是什么：教学及科研平台
• 大数据教学平台概念： • 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，循序渐进逐步提高学生的学习技能和实践水平。
• 大数据教学平台价值： • 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
的软硬件环境； ➢ 传统的实验、实践体系变革、提升空间大
高校开展大数据教学必备的3个条件 （1，师资、2，教材及培养方案、3，实验、实践环境）
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Agenda
联想大数据教学平台产品概念 联想大数据教学平台市场分析
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痛点：
➢ 计算机领域，特别是互联网、云计算、大数据发展迅猛，很多学校在课程体系、实践环境、及师 资上都跟不上；
➢ 高校人才的培养目标与一般企业的用人要求是不一致的； ➢ 高校人才培养的环境，缺乏真实的业务场景，一无真正的业务需求、二无真正的数据、三无真正
-6节点SR650( xeon 4116*2, 128G, 240G*2, 2T*3) -1台万兆交换机NE1032 -Leap大数据平台license
-60台实训终端（PC或云桌面）
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大数据实训平台介绍
• 实训教学平台
和特殊人才的培养，减轻师生教、学压力，增加学生就业竞争力，加快大数据人才的培养与补充。
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联想大数据教学平台建设方案
系统说明
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大数据实训+科研平台
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大数据教学实训平台+科研实战平台登录门户
习题与测验任务，以判断题、选择题为主的客观题，目前各类习 题共有500多道。
在线编程
在线编程任务，以Java与Python为主的语法、算法编程练习，收 录了语言基础、金典算法，以及BATJ等知名公司面试题。
实验操作任务，覆盖Java、Linux、Python基础，以及大数据相
关生态系统所有框架组件，乃致数据分析、可视化技术等，共