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

2.17、bdsg服务

2.18、sqoop2-server服务

2.19、esourcemanager nodemanager history-serve服务

*2.1-2.19演示服务的管理界面，支持一键服务的启动和停止。

3.嵌入实验包，包括74个大数据相关实验包，包括实验数据和上机实验指导手册。

3.1、Linux操作系统实验10个

3.1.1、Linux简介安装、

3.1.2、Linux基础命令1、

3.1.3、Linux基础命令2、

3.1.4、Linux用户和权限管理软件包安装、

3.1.5、Linux磁盘管理、日志管理、进程管理、服务管理、任务计划

3.1.6、Linux的dhcp服务，pxe网络装机、samba服务,vsfptd服务,apache服务、Tomcat 服务、

3.1.7、Linux中的ssh远程管理、rsync远程同步、selinux、

3.1.8、Linux基本的网络配置、

3.1.9、Linux中的shell、

3.1.10、Linux的计划任务.

3.2、大数据概论与应用技术9个

3.2.1、Hadoop 伪分布搭建、

3.2.2、hadoop命令及集群远程作业提交与执行、

3.2.3、hadoop wordcount编程、

*3.2.4、去重编程、

*3.2.5、数据排序、

3.2.6、平均成绩、

3.2.7、单表关联、

3.2.8、多表关联、

3.2.9、倒排序

3.3分布式数据库19个

3.3.1、Oracle NoSQL database测验题、

3.3.2、使用KVLite、

*3.3.3、使用API访问KVStore和表、

*3.3.4、使用javaAPI向KVStore写入数据、

3.3.5、使用键值模型API对数据进行增改查操作、

3.3.6、配置一致性策略、

3.3.7、配置持久性策略、

3.3.8、创建并执行事务、

3.3.9、大对象的创建、查询、

3.3.10、Hive的安装部署、

3.3.11、SQL基本操作、

3.3.12、HiveQL基本操作、

3.3.13、HiveQL复杂查询、

3.3.14、视图和索引、

3.3.15、 HBase环境搭建实验、

3.3.16、HBase基础API CRUD操作实验、

3.3.17、HBase过滤器实验、

3.3.18、Nutch+Hbase搭建爬虫环境、

3.3.19、HBase API提取页面关键字、关键字检索

3.4离线分析技术13个，

3.4.1、Python 变量、运算符、逻辑判断

3.4.2、Python 循环、函数、运算符、逻辑判断

3.4.3、Python 面向对象编程、IO

3.4.4、Spark 常用操作、交互式编程、RDD弹性分布式数据集操作

3.4.5、Spark SQL 练习

3.4.6、Spark

*3.4.7、回归算法应用

*3.4.8、分类算法应用

3.4.9、聚类算法应用

3.4.10、协同过滤算法应用

3.5 R语言类实验10个

3.5.1、数据的存取和编辑-获取数据

3.5.2、统计检验

3.5.3、回归模型-简单线性回归模型

3.5.4、回归模型-机器学习算法

3.5.5、回归模型-其他模型

3.5.6、分类模型

3.5.7、机器学习-关联规则

3.5.8、机器学习-聚类

*3.5.9、RHadoop搭建

*3.5.10、RHadoop编程

3.6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）的实验，不少于12个，要求该试验在教育行业正版授权环境下运行。

*3.6.1、安装NoSQL数据库

3.6.2、配置迁移节点

3.6.3、配置、部署3x2KVStore

3.6.4、修改KVStore增加Earnback应用读写数据的吞吐量

3.6.5、NoSQL数据库安装的故障排除

*3.6.6、NoSQL设计Email应用的数据模型

3.6.7、NoSQL数据库常用命令