基于应用型本科院校的大数据实验室建设探究
应用型本科高校实验室信息管理系统的设计与实现
应用型本科高校实验室信息管理系统的设计与实现
在当前高校实验室管理信息化加强的大趋势下，实验室信息管理系统的设计与实现越来越受到重视。
实验室信息管理系统是包括实验室管理、教育研究管理、设备管理和人事管理等的综合信息管理系统，它既能够为实验室教研人员提供实时数据支持，又能帮助实验室教研院院领导更好地管理实验室，提高实验室管理效率，实现实验室管理信息化。
在实验室信息管理系统的设计中，应首先确定一个有效的系统结构，以明确各部分和模块之间的联系，以及整个系统的完整性与可操作性。
此外，还要考虑实验室的特性，比如实验室的规模，以及需要维护的信息的多样性等，以便构建出具有刚性可扩展性的实验室信息管理系统结构。
实验室信息管理系统的实现要从数据的提取、分析和处理开始。
首先，要提取出实验室各方、设备、教研管理上相关的数据，如人员信息、实验室设备、课程、实验室管理信息等，并把它们综合在一起。
其次，要对提取出的数据进行分析和处理，以及如何更有效地进行信息整合输出。
最后，则是根据实验室的特性以及管理的需要，依据所定义的实验室信息管理系统，应用相应的管理系统框架和工具，将数据结构、数据库、存储结构等进行有效结合，从而实现实验室信息管理系统的完整性与可操作性。
实验室信息管理系统是改善实验室管理效率，提升实验室教学研究水平，促进实验室管理信息化的有效途径之一，因此其设计与实现具有重要的意义。
从规划实验室各个模块以及解决方案的选择，到研究实验室信息管理系统的技术实现，应用型本科高校实验室信息管理系统的设计与实现应给予重视，以达到预期的管理目标。
浅谈应用型本科院校实验室建设与管理
Office room construction
浅谈应用型本科院校实验室建设与管理
文/西安明德理工学院 王泽 王卫军 李郁
【摘要】作为高校教育的重要组成部分，实验室的建设和管理有很高的标准和要求。本文从实验室硬件 设施、实验技术人员队伍建设和实验室管理展开论述，以期为应用型本科院校开展适应新形势下的应用型实 验实践教学有所借鉴。
（三）注重实验室建设的可持续性发展。对应用型 本科而言，实验室的可持续性发展主要有两个方面：一 方面，是实验技术设备的可持续发展；另一方面，是实 验技术队伍的可持续发展。实验技术设备的可持续性发 展，即是通过一次大规模投资之后，在相当长一段时间 内，可以通过技术升级或技术改造保持技术设备的使用 性能或是教学功能。这就要求在实验室建设的过程中， 尤其是建设论证阶段，必须要充分考虑到实验室未来 技术升级的问题，即要留出足够的空间和配套余量。 同时，对于大型设备必须有长远性考虑，即设备选型 要考虑技术升级及使用周期性问题，尽量避免使用老 型号或已经多次升级没有技术潜力的产品。实验技术 队伍的可持续性发展，即要求实验室建设的过程中逐 步建立实验技术人员阶梯式培养。即通过多种模式， 实现实验技术人员以老带新，高技术职称带头，阶梯 式团队配置。保证实验技术队伍随着院校教学的需求进 入良性循环和增长。从而实现实验、实践教学能力的可 持续发展。
身机制灵活的特点，采取多个途径建立一套高效合理的 人才晋升途径和使用机制。
（二）加强实验室配套设施建设。对于实验室配套 设施建设，需要做到预先规划、提前建设，避免出现设 备等“进不了门”现象出现。对于设备的基础条件一定 要做到预先考虑、提前预留，在建设的同时做好长期 性规划和考虑，确保基础比设备早到位，人比机器早 到位。
（二）加强实验室建设的一致性。应用型本科院 校，以培养高水平的应用型人才为主要目的。因此在实 验室建设过程中，应该以行业技术发展趋势为导向，建 设具有学科交叉融合能力的实验实践教学体系。实验设 备特别是具有代表性的大型技术设备，应该实现同系 统、成体系化建设。避免同类型设备或者关联设备无法 通用，从而出现实验教学资源浪费。对于机械类专业而 言，高精度多轴数控机床是不可缺少的专业实验实训设 备，特点突出，一次性投资大，使用频率高、使用周期 长。因此，学院应尽量采购通用性高或者企业生产应用 较多的系统，而且尽量实现控制系统相同。从而，实现 学院实验实训课程与行业企业的需求相结合，提高学生 职业能力和竞争能力。
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：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。
分析测试中心在应用型本科院校建设过程中的思考和举措
分析测试中心在应用型本科院校建设过程中的思考和举措1. 引言1.1 背景介绍应用型本科院校的建设是高等教育事业发展的重要组成部分，为了更好地培养学生的实践能力和创新思维，一些院校开始重视分析测试中心的建设。
分析测试中心是应用型本科院校的重要实验室之一，主要用于学生实验教学、科研和技术服务等方面。
背景介绍中，我们将对分析测试中心在应用型本科院校建设过程中的重要性进行探讨，探讨分析测试中心在教学和科研方面的作用，介绍分析测试中心在院校中的地位和发展现状。
1.2 研究目的本研究的目的在于探讨分析测试中心在应用型本科院校建设过程中的重要性和作用，同时分析其在提升教育质量和培养应用型人才方面的作用。
通过深入研究分析测试中心的功能定位及建设过程中所面临的挑战，以期提出有效的解决方案和举措，为应用型本科院校的教学和科研工作提供有力支持。
本研究旨在促进分析测试中心与产业界的合作，推动产学研结合，促进科研成果的转化和推广，为应用型本科院校的发展注入新的活力和动力。
通过本研究的实施，我们希望能够为应用型本科院校建设中分析测试中心的发展路径和建设方向提供参考和借鉴，推动应用型本科教育的不断发展和提升。
1.3 意义分析测试中心在应用型本科院校建设过程中的意义非常重要。
测试中心的建设可以提高学校教学科研水平，促进实践教学、实验技术的发展和创新。
通过测试中心的建设，学校可以吸引更多的高水平教师和学生，提升学校的知名度和影响力。
测试中心还可以为学生提供更好的实践机会，培养学生的实践能力和创新能力，提升学生的就业竞争力。
测试中心在应用型本科院校建设中具有重要的意义，可以推动学校整体发展，提升教学水平，促进产学研合作，培养优秀人才。
2. 正文2.1 分析测试中心的功能定位分析测试中心是应用型本科院校建设过程中至关重要的一部分，它的功能定位可以帮助院校更好地服务教学科研和产学研合作。
分析测试中心应具备教学科研支撑的功能，为教师和学生提供实验教学以及科研项目的技术支持。
应用型本科院校数据科学与大数据技术专业建设初探——以重庆三峡
2019年第12期【摘要】随着中国信息化步伐不断加快，以互联网为基础的信息体量极速增加，使大数据产业得到迅猛发展。
但是，国内高校自2016年才开始招收数据科学与大数据技术本科专业，根本无法满足各行业对大数据专业型人才的迫切需求。
特别是应用型高校对大数据技术人才的培养愈加重要，针对数据科学与大数据技术专业的教学体系改革势在必行。
为了阐述该专业的建设过程和建设设想，本文以重庆三峡学院数据科学与大数据技术专业建设为例，主要从建设背景、校企合作、建设任务等方面进行深入探讨。
【关键词】大数据；应用型；专业建设一、建设背景渝东北及三峡库区是长江上游经济带的重要组成部分，是长江中下游地区的生态环境屏障和西部生态环境建设的重点。
随着该地区经济、外贸、制造业、环境监测和治理等方面的不断发展，逐步积攒了海量的真实数据，为大数据产业的腾飞奠定了雄厚的基础。
而随着重庆市金融、信息、科教、医疗、交通、经贸、旅游等各方面的快速发展，以及智慧重庆的深入推广，工业化和信息化融合加深，未来重庆将有很强的数据生产能力，海量数据源将为大数据的创新及应用提供广阔的平台。
万州区是重庆三峡学院的所在地，该校是三峡库区腹心地带唯一的一所多科性全日制普通本科院校，在加快渝东北及库区信息化建设、为渝东北及库区培养新兴信息技术专业人员、推动渝东北及库区科技成果转化及应用等方面发挥核心作用。
万州区的制造业、商贸业、信息产业基础相对薄弱，发展升级需求强烈，空间巨大。
为此，万州区人民政府在2018年9月份出台的《重庆市万州区人民政府办公室关于印发2018年万州区新型城镇化工作要点的通知》（万州府办〔2018〕82号）中指出，需加快实施以大数据智能化为引领的创新驱动发展战略，大力推进大数据的发展与应用，全面提高万州产业集聚、科技创新、政府治理等方面的能力。
另据《广州日报》2015年的报道，数据挖掘、统计建模的人才在市场各行各业都非常紧俏。
以互联网行业为例，既有BAT等大型互联网公司的需求，也有很多新方向的创业公司对这方面人才非常渴求，如在线广告、互联网金融、社交网络等。
大数据人工智能一体化实验室建设方案
大数据人工智能一体化实验室建设方案
一、实验室建设的基本思路
1.确定实验室研究方向：大数据人工智能一体化。
2.建设实验室管理制度：确立实验室的职责、权利和义务，明确实验
室的财务、人事管理、安全控制和科研管理等各项规章制度。
3.实验室的设备配置：依据实验室研究方向，合理配置以大数据和人
工智能研究为基础的硬件设备、技术服务和管理软件。
4.组建研究团队：组织团队集结大数据与人工智能相关研究的相关技
术人员，配备合理的科研头衔，并统一实施薪酬和福利政策。
二、实验室建设的具体实施
1.实验室空间：该实验室须拥有有效容量的、健康、安全、安静的实
验空间，以及通讯设备等必要的环境设施，以满足实验室研究和培训需求。
2.硬件设备：实验室研究方向主要为大数据与人工智能，必备硬件设
备包括计算机、服务器、存储设备、电子设备统筹协调，采取企业化管理，建立规范的资产管理制度。
3.技术服务：实验室必备软件包括专业的大数据应用系统、专业的数
据库系统、分析工具等，须采取企业级管理，按照统一规范管理，以确保
安全、稳定性和有效性。
4.人员：实验室必备技术人员。
应用型本科高校BIM实验室的建设思路
应用型本科高校BIM实验室的建设思路1. 引言1.1 背景介绍应用型本科高校BIM实验室的建设思路引言在这样的背景下，应用型本科高校的BIM实验室建设显得尤为重要。
通过建立BIM实验室，学生可以接触和学习先进的BIM技术，提高其工程设计和管理能力。
BIM实验室也可以为校内及校外的建筑设计和咨询公司提供技术支持和人才培养服务，促进产学研合作，推动建筑行业的创新发展。
本文将探讨应用型本科高校BIM实验室的建设思路，明确其目标和定位，制定合理的实验室建设计划，建立专业化实验室团队，以及建立科学的实验室管理机制，旨在提升学校的教学科研水平，推动建筑行业的发展。
1.2 研究意义BIM技术作为建筑行业的重要工具，已经在设计、施工、运营等各个阶段得到广泛应用。
而在应用型本科高校中建设BIM实验室具有重要的研究意义。
BIM实验室的建设可以为学生提供一个实践的平台，让他们在实际操作中掌握BIM技术的应用方法和技巧，从而提升其实践能力和竞争力。
通过BIM实验室的建设可以促进学术研究和技术创新，为行业技术发展和创新提供培养和支持。
BIM实验室的建设还可以促进校企合作与产学研结合，为学校和企业提供互利共赢的合作平台，促进双方资源共享和交流合作。
建设应用型本科高校BIM实验室具有重要的研究意义，对于学校、学生和产业发展都具有积极的推动作用。
2. 正文2.1 明确目标和定位明确目标和定位是应用型本科高校BIM实验室建设的第一步。
在明确目标和定位的过程中，需要充分了解实验室所处的学校定位、学科特色和教学科研需求。
要确立实验室的建设目标，明确实验室的定位是为了提升学校的教学水平、提高学生的实践能力，还是为了支持科研项目的开展。
要确定实验室的发展方向，包括在哪些领域进行重点建设和发展，在教学实践和科研方面有哪些特色和优势。
要考虑与其他实验室和学科的配合和合作，形成互补和协同效应，实现资源共享和优势互补。
明确目标和定位是实验室建设的基础，只有明确了目标和定位，才能更好地制定实验室建设计划，建立合理的布局和设备配置，培养专业化实验室团队，建立科学合理的管理机制。
基于实验室认可体系下应用本科实验室建设研究
基于实验室认可体系下应用本科实验室建设研究实验室认可体系是指通过一系列评估、认证和审查过程，确保实验室能够达到一定的质量标准并获得认可的体系。
在现代科学技术的发展中，实验室已成为科研机构和教学机构不可或缺的一部分。
因此，构建一套完善的实验室认可体系对于提高实验室建设水平和维护实验室质量具有重要意义。
本文基于实验室认可体系下应用本科实验室建设研究，旨在探究如何通过实验室认可体系来提升本科实验室建设水平。
首先，实验室认可体系能够促进本科实验室建设规范化和标准化。
实验室认可体系所采用的评估标准和流程明确而规范。
实验室需要通过一系列的认证、评估和审查，依据标准进行全面检查及分析，识别实验室中存在的问题，以更有效的方式识别并解决实验室中的问题，优化内部流程等，使实验室的管理更严格，工作更有序，提高实验室的使用效率与产出。
其次，实验室认可体系能够提高本科实验室的管理水平。
实验室认可体系的实施，不仅能够规范本科实验室的管理行为，为实验室管理者提供更有效的指导，逐步落实规范的实验室标准，确保实验室运转的合理性和高效性，提高工作效率，同时也有助于保证实验室的员工遵守实验室的管理程序和规定，增强实验室管理的透明和公正性，降低实验室发生安全和事故的风险。
第三，实验室认可体系能够不断推动本科实验室技术水平的提升。
实验室认可体系所要求的一系列标准和工作流程，能够促进本科实验室技术水平的不断提升。
通过评估认证，实验室可以了解到自身存在的技术缺陷和问题，及时补齐空白部分并及时提升实验室的技术水平，提高工作效率，降低不良影响，同时也能够促进本科实验室的研究和发展，推动技术进步和创新等。
综上所述，实验室认可体系在构建本科实验室建设方面发挥重要作用，在推动实验室健康发展，提高质量和流程规范化方面将起到积极的推动作用。
实验室需要借助认可体系，提升实验室质量和管理能力，为实验室提供更加坚实的保障，确保实验室能够持续的发展和创新。
同时，学校应建立科学合理、规范完整的实验室认可体系，根据实验室的特点和目的来针对性执行和调整，不断完善，提高实验室的建设水平和国家及国际的声誉度。
大数据实验室建设方案
大数据实验室建设方案一、引言随着互联网和信息技术的发展，大数据已经成为推动社会发展和创新的重要力量。
为了更好地应对大数据时代的挑战和机遇，建设一个高效、创新的大数据实验室变得至关重要。
本文旨在提出一个大数据实验室建设方案，包括实验室基础设施建设、人才培养和项目合作等方面，以实现大数据实验室的长期发展和研究成果的创新输出。
二、实验室基础设施建设1.硬件设施建设大数据实验室的硬件设施是支撑其正常运行和研究工作的基础。
首先，应配置高性能计算机集群和存储设备，以满足大规模数据处理和分析的需求。
其次，应建设数据中心，保证数据的安全存储和快速访问。
此外，实验室还应配备各类服务器、网络设备等基础设施，确保数据的安全传输和稳定性。
2.软件平台建设为了支持实验室的研究工作，应建设强大的软件平台。
首先，需要选择一套成熟的大数据处理框架，如Hadoop、Spark等，以便实现对大规模数据的存储、处理和分析。
其次，还需要建设数据可视化和探索工具，方便研究人员对数据进行可视化展示和深入挖掘。
另外，实验室还应建设开放源码的平台，以便研究人员能够共享和交流研究成果。
三、人才培养1.招聘和培养科研人员大数据实验室的人才队伍是实验室成功运行和研究成果的关键。
首先，应设立专门的人才招聘和选拔机制，吸引具有大数据相关背景和研究经验的优秀人才加盟实验室。
其次，应针对实验室研究方向和需求提供培训和进修机会，提高人才的专业素质和创新能力。
此外，应营造一个良好的研究氛围，鼓励人才间的交流合作，提高团队整体的创新能力和学术水平。
2.学生培养大数据实验室不仅是科研机构，还是高等教育培养人才的场所。
在实验室中应设立研究生培养计划，为有志于从事大数据研究的学生提供优秀的学习和研究环境。
为了培养学生的科研能力，应建立导师制度，指定专门的导师负责指导学生的研究工作。
同时，应提供丰富的实践机会，如参与大数据项目研究、实习和交流等，培养学生动手能力和创新能力。
高校大数据实验室建设方案
高校大数据实验室建设方案随着信息技术日新月异的发展，大数据已经成为当今社会的热门话题。
为了充分利用大数据的价值和应用，越来越多的高校纷纷设立大数据实验室。
本文将介绍高校大数据实验室的建设方案，以提供参考和指导。
一、实验室的定位和目标高校大数据实验室应当明确自身的定位和目标。
首先，实验室可以作为学生实践教学的场所，为学生提供实际操作和应用案例的机会，培养他们的数据分析能力和解决实际问题的能力。
其次，实验室也可以成为教师科研和项目合作的平台，促进学术交流和合作，提高高校科研水平。
最后，实验室还可以与行业企业合作，为其提供数据分析和解决方案的服务，促进产学研结合。
二、实验室设备和软件配置高校大数据实验室的建设需要充分考虑实验室所需的设备和软件配置。
首先，需要投入一定数量的计算机和服务器，以满足实验室多个用户同时进行大数据处理的需求。
其次，实验室应当安装必要的数据存储设备，以确保数据的安全性和可用性。
同时，实验室还需要配备数据采集和清洗设备，以确保数据的质量和准确性。
此外，为了提升实验效率，实验室应当配置专业的数据分析软件和开发工具，如Hadoop、Spark、Python等。
三、实验室的组织结构和人员配备高校大数据实验室的建设还需要考虑实验室的组织结构和人员配备。
实验室应当设立实验室主任或负责人，负责协调实验室的日常管理和工作推进。
同时，实验室还应当配备一定数量的技术人员，包括数据分析师、软件开发工程师等，以满足实验室的日常运作和项目需求。
另外，实验室还可以聘请一些专家和学者作为顾问，为实验室的发展提供指导和支持。
四、实验室的研究与应用方向高校大数据实验室的建设应当明确实验室的研究与应用方向。
可以根据实验室所在高校的特色和研究重点确定方向，如金融数据分析、医疗大数据等。
同时，实验室应当积极与行业企业合作，开展与实际应用相关的研究项目，促进理论研究与实践应用的结合。
五、实验室的成果和评估机制高校大数据实验室的建设还需要建立相应的成果和评估机制。
大数据实验室建设方案
大数据实验室建设方案大数据实验室建设方案摘要本文介绍了一个大数据实验室建设方案。
该方案旨在创建一个实验室环境，用于进行大数据相关的研究和实验。
本文将涵盖实验室的基本设施要求、技术要求以及实验室管理方面的考虑。
通过一系列的规划和实施措施，将为学术界和产业界提供一个科学、高效、安全的大数据实验环境。
1. 引言大数据技术在当今社会发挥着重要的作用。
为了深入研究大数据相关技术和算法，并推动大数据在各个领域的应用，建立一个合适的大数据实验室是非常必要的。
本文将重点关注大数据实验室建设方案的要求和实施计划。
2. 实验室基本设施要求大数据实验室的基本设施要求包括硬件设备和网络环境。
2.1 硬件设备在大数据实验室中，需要配置高性能的计算系统和存储设备。
建议采用分布式计算系统，以满足大规模数据的处理需求。
此外，还需要配备适当数量的工作站和终端设备，以满足实验人员的工作需求。
硬件设备的选择应根据实验室的预算和研究需求进行。
2.2 网络环境大数据实验室需要高速的网络环境，以保证数据的传输和共享效率。
建议采用千兆以太网作为主要网络连接方式，并配置适当的网络设备，如交换机、路由器和防火墙等。
此外，为了保护实验室数据的安全，还需要建立合适的网络安全策略和措施。
3. 技术要求大数据实验室的技术要求主要涉及数据处理、数据分析和数据可视化等方面。
3.1 数据处理数据处理是大数据实验室的核心技术之一。
为了满足各种数据处理需求，建议采用开源的大数据处理框架，如Hadoop和Spark等。
这些框架提供了分布式处理和并行计算的能力，可以高效地处理大规模数据。
3.2 数据分析数据分析是大数据实验室的另一个重要技术。
建议使用一些常见的数据分析工具和算法，如机器学习和数据挖掘等。
此外，还可以开展自己的研究工作，设计和实现新的数据分析算法，以推动相关领域的发展。
3.3 数据可视化数据可视化是将数据以图形或图表的形式展示出来，以便于理解和分析。
建议使用一些数据可视化工具，如Tableau和D3.js等。
应用型本科的教学实践(3篇)
第1篇摘要：随着我国高等教育改革的不断深入，应用型本科教育逐渐成为我国高等教育的重要组成部分。
本文以某应用型本科院校为例，从课程设置、教学方法、实践环节、师资队伍建设等方面探讨应用型本科的教学实践，以期为我国应用型本科教育的发展提供参考。
一、引言应用型本科教育以培养适应社会需求的应用型人才为目标，注重学生实践能力的培养。
在我国高等教育改革的大背景下，应用型本科教育取得了显著成果。
本文以某应用型本科院校为例，分析该校在教学实践中取得的成果和经验，以期为我国应用型本科教育的发展提供借鉴。
二、课程设置1. 强化基础课程应用型本科院校应重视基础课程的教学，为学生提供扎实的理论基础。
该校在课程设置上，注重数学、英语、计算机等基础课程的教学，为学生今后的专业学习打下坚实基础。
2. 突出专业课程应用型本科院校应突出专业课程的教学，使学生掌握专业知识。
该校在课程设置上，根据市场需求，设置了多个专业方向，如机械设计制造及其自动化、电子信息工程、计算机科学与技术等，以满足社会对各类应用型人才的需求。
3. 增设实践课程应用型本科院校应增设实践课程，提高学生的实践能力。
该校在课程设置上，增设了实验、实习、实训等实践课程，使学生能够在实践中掌握专业技能。
三、教学方法1. 以学生为中心的教学方法应用型本科院校应采用以学生为中心的教学方法，激发学生的学习兴趣。
该校在教学过程中，注重启发式教学、讨论式教学，引导学生主动参与课堂讨论，提高学生的自主学习能力。
2. 多媒体教学手段的应用应用型本科院校应充分利用多媒体教学手段，提高教学效果。
该校在教学中，运用PPT、视频、动画等多媒体教学手段，使教学内容更加生动、形象，提高学生的学习兴趣。
3. 案例教学法的应用应用型本科院校应采用案例教学法，提高学生的实际操作能力。
该校在教学中，引入实际案例，让学生在分析案例的过程中，掌握专业知识，提高解决问题的能力。
四、实践环节1. 实验室建设应用型本科院校应加强实验室建设，为学生提供良好的实践环境。
大数据实训室建设项目解决方案 大数据实训室建设方案
大数据实训室建设项目解决方案大数据实训室建设方案近年来，中国的大数据产业空间高速增长，成为推动经济发展的新引擎。
随着大数据技术的不断发展，越来越多的企业开始重视大数据的应用，这也促使着大数据人才的需求不断增加。
1.2大数据人才紧缺然而，目前大数据人才仍然相对紧缺，这也成为了制约大数据产业发展的瓶颈之一。
尤其是在高校教育中，大数据人才的培养仍然存在着不少问题。
1.3教学中存在的问题在教学中，传统的理论课程和简单的实验无法满足学生的需求，也不能很好地培养学生的实际操作能力。
此外，现有的实训室设备和教材也存在着滞后和不足的问题。
2.XXX大数据解决方案简介为了解决这些问题，XXX提出了一套完整的大数据解决方案。
该方案旨在通过建设实验室和提供相关服务，全面提升大数据人才的培养和实际操作能力。
3.XXX大数据实训室建设目标XXX大数据实训室的建设目标是培养具备大数据理论和实践能力的高素质人才，为企业和社会培养更多的技术人才。
4.XXX大数据实训室总体设计在实训室的总体设计中，我们旨在建立一套完整的培训体系，包括培养方向、实训室方案设计、实验平台建设原则、实验平台教材大纲、实训室课程目标和学员能力要求等方面。
4.1培养方向及目标我们将实训室的培养方向和目标定位为“面向企业、面向市场、面向实际应用”。
4.2实训室方案设计针对教学中存在的问题，我们设计了一套完整的实训室方案，包括大数据理论课程、实验课程和项目实践等内容，以提高学生的实际操作能力。
4.3大数据实训室建设思路在实训室建设思路中，我们采用了“先进技术、先进设备、先进管理”的理念，以确保实训室的设备和教材始终保持先进和完善。
4.4实验平台建设原则我们建立了一套完整的实验平台建设原则，包括安全可控、易于维护、易于扩展和兼容性强等方面，以确保实验平台的稳定性和可靠性。
4.5实验平台教材大纲我们制定了一份详细的实验平台教材大纲，以帮助学生更好地理解和掌握实验内容。
数字化校园背景下高校实验室管理系统的构建
数字化校园背景下高校实验室管理系统的构建随着信息技术的不断发展和应用，数字化校园已经成为高校发展的重要趋势之一。
在数字化校园的背景下，高校实验室管理系统的建设和完善显得尤为重要。
高校实验室是学校教学科研的重要场所，实验室的管理对于保障师生安全、提高实验室资源利用效率、推动科研成果转化具有重要意义。
本文将围绕数字化校园背景下，高校实验室管理系统的构建展开讨论。
一、高校实验室管理系统的需求分析1. 实验室资源管理实验室资源包括实验室场地、仪器设备、耗材等，如何有效地管理这些资源是实验室管理系统的一项重要功能。
对于实验室的场地，系统需要提供场地预约功能，方便师生进行实验室课程教学和科研活动。
对于仪器设备和耗材，系统需要建立设备档案和库存管理，实现设备借用、归还和耗材采购等功能。
实验室安全是实验室管理的首要任务，实验室管理系统需要提供安全管理功能，包括实验室安全规章制度、实验室事故处理、实验室安全培训等。
系统还需要对实验室人员的进出进行严格管理，确保实验室的安全。
对于实验室课程，系统需要提供课程开设、课程管理、实验内容发布等功能，方便教师对实验课程进行管理，保障实验教学的质量和安全。
对于科研活动，系统需要提供科研项目管理、科研成果管理、科研经费管理等功能，方便科研人员对科研活动进行管理，推动科研成果的转化和应用。
5. 实验室信息化建设实验室管理系统需要实现对实验室信息的数字化管理，包括实验室资源信息、实验室人员信息、实验室管理信息等，方便管理人员对实验室进行全面的信息化管理。
根据上述需求分析，高校实验室管理系统的功能设计应包括以下几个方面：1. 实验室资源管理功能：包括实验室场地预约管理、仪器设备管理、耗材管理等功能，实现对实验室资源的全面管理和利用。
在构建高校实验室管理系统时，可以采用信息化技术，结合云计算、大数据、物联网等技术，实现对实验室资源、安全、课程和科研活动的全面管理。
具体建设方案可分为以下几个步骤：1. 建设云平台通过云平台，实现对实验室资源和信息的集中存储和管理，方便实验室管理人员进行管理和监控。
高校大数据实验室及实验体系的规划与建设
高校大数据实验室及实验体系的规划与建设①吴湘宁1, 彭建怡1, 罗勋鹤2, 刘远兴1, 李 敏31(中国地质大学(武汉) 计算机学院, 武汉 430074)2(中国地质大学(武汉) 实验室与设备管理处, 武汉 430074)3(荆楚理工学院 计算机工程学院, 荆门 448000)通讯作者: 彭建怡, E-mail: ****************摘 要: 大数据产业已上升至国家战略, 建立大数据实验室及实验课程体系是培养大数据技术人才的必要条件. 本文对大数据的知识体系进行了梳理, 分析了“数据科学与大数据技术”专业和“大数据技术与应用”专业的培养目标及职业定位, 明确了大数据专业的学生应该掌握的关键知识和需要重点培养的专业技能, 介绍了主流的大数据生态系统, 选取了最通用的大数据架构, 提出了在单机环境、单机虚拟化环境、共享大数据集群环境、云计算环境下建设大数据实验室的不同方案, 并设计了大数据实验课程体系及实验项目.关键词: 大数据实验室; 大数据实验课程体系; 大数据生态系统; 实验室建设; 云计算引用格式: 吴湘宁,彭建怡,罗勋鹤,刘远兴,李敏.高校大数据实验室及实验体系的规划与建设.计算机系统应用,2020,29(11):47–56. /1003-3254/7663.htmlPlanning and Construction of Big Data Laboratory and Experiment System in Colleges and UniversitiesWU Xiang-Ning 1, PENG Jian-Yi 1, LUO Xun-He 2, LIU Yuan-Xing 1, LI Min 31(School of Computer Science, China University of Geosciences (Wuhan), Wuhan 430074, China)2(Office of Laboratory and Equipment Management, China University of Geosciences (Wuhan), Wuhan 430074, China)3(School of Computer Engineering, Jingchu University of Technology, Jingmen 448000, China)Abstract : Big data industry has risen to the national strategy. The establishment of big data laboratory and experimental curriculum system is necessary for training big data technical personnel. This paper combs the knowledge system of big data, analyzes the training objectives and career orientation of the major of “data science and big data technology” and the major of “big data technology and application”, and clarifies the key knowledge that big data students should master and the professional skills that need to be cultivated, introduces the mainstream big data ecosystem, selects the most general big data architecture, proposes different plans to build big data laboratory in single machine environment, single machine virtualization environment, shared big data cluster environment and cloud computing environment, and designs the big data experiment curriculum system and experiment projects.Key words : big data laboratory; big data experiment curriculum system; big data ecosystem; laboratory construction; cloud computing1 引言自2012年以来, 我国开始步入全新的大数据时代.海量数据的生产已经成为经济与社会生活中的一个普遍现象, 利用数据改善决策、合理配置资源已成为企业创造价值的重要方法. 党中央、国务院高度重视大数据在经济社会发展中的作用, 2015年11月3日发布计算机系统应用 ISSN 1003-3254, CODEN CSAOBNE-mail: ************.cn Computer Systems & Applications,2020,29(11):47−56 [doi: 10.15888/ki.csa.007663] ©中国科学院软件研究所版权所有.Tel: +86-10-62661041① 基金项目: 中国地质大学(武汉)中央高校教改基金(本科教学工程)(2019G51); 中国地质大学(武汉)实验技术研究项目(SJ-201825)Foundation item: The Central Universities Education Reform Fund of China University of Geosciences (Wuhan) (Undergraduate Teaching Project)(2019G51); Experiment Technique Research Project of China University of Geosciences (Wuhan) (SJ-201825)收稿时间: 2020-03-31; 修改时间: 2020-04-24; 采用时间: 2020-05-10; csa 在线出版时间: 2020-10-29的《中华人民共和国国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要》第二十七章“实施国家大数据战略”提出:把大数据作为基础性战略资源, 全面实施促进大数据发展行动[1]. 国务院印发《促进大数据发展行动纲要》, 全面推进大数据发展, 加快建设数据强国[2]. 工业和信息化部也印发了《大数据产业发展规划(2016–2020年)》, 指出数据是国家基础性战略资源, 是21世纪的“钻石矿”, 提出到2020年我国要建成技术先进,应用繁荣, 保障有力的大数据产业体系[3].“十三五”期间, 随着我国信息产业的迅速壮大, 积累了丰富的数据资源, 大数据技术创新取得了明显突破, 已从2012~2013年的启动期, 再经过2014~2017年的高速发展期, 逐渐进入了2018年至今的成熟发展期.大数据技术的商业模式已经得到了市场印证, 并已进入市场细分的时代. “十三五”期间也正是全球新一代信息产业的加速变革期, 大数据技术和应用不断创新突破期, 国内市场需求集中爆发, 我国大数据产业面临着前所未有的发展良机. 据统计(图1), 2017年中国大数据产业规模从2016年的2840.8亿元迅速增长至2019年的5386.2亿元, 预计2020年还会继续增长22.6%[4,5]. 大数据领域的投融资规模也从2014年的303.75亿元升至2018年的1581亿元, 随着大数据在各行业的融合应用不断深化, 包括数据挖掘、机器学习、数据资产管理、信息安全等大数据技术及应用领域还将继续突破, 成为推动经济高质量发展的新动力[6].2840.83549.84384.55386.26605.88070.615003000450060007500900020162017201820192020E2021E大数据产业规模 (亿元)图1 2016~2021年中国大数据产业规模及预测然而, 与大数据行业快速增长形成鲜明对比的是大数据人才的短缺. 根据猎聘网发布的“2019年中国AI&大数据人才就业趋势报告”, 中国大数据领域的人才需求呈现快速增长态势, 2019年企业对大数据人才的需求约为4年前的12倍, 人才缺口高达150万.为了有效缓解大数据人才供给的缺乏, 教育部加快大数据人才培养布局, 2016年增设“数据科学与大数据技术”本科专业及“大数据技术与应用”高职专业. 全国各地院校也积极做出响应. 根据教育部发布的历年“普通高等学校本科专业备案和审批结果”, 截至2019年底, “数据科学与大数据技术”专业新增备案学校数量达631所, 尤其是2017年通过审批的学校数量同比增长近10倍[7,8]. “大数据技术与应用”高职专业的增长势头同样迅猛, 有时甚至是成倍增长, 截至2020年底,已有1354所高职院校获批该专业[9], 具体可见图2、图3.图2 教育部审批的开设“数据科学与大数据技术”专业高校数目图3 教育部审批的开设 “大数据技术与应用”专业职业院校数目虽然我国高校的大数据人才培养经过几年的发展已经有了一定基础, 但是仍然存在着一些问题, 如专业师资紧缺、缺少系统化的权威教材等, 而其中最为紧迫的问题是许多院校还没有专业的大数据实验室, 甚至只是将普通的计算机实验室改造, 临时充当大数据实验室, 此外, 也没有比较系统的实验体系和实验项目,这在很大程度上影响了大数据专业毕业生的质量, 并造成高校对大数据人才的培养与企业对人才专业技能需求的脱节. 尤其是随着第一批入学的学生开始进入专业课程和实习环节, 这个问题变得愈发严重. 因此,建设大数据实验教学和实训环境, 并构建结构合理的大数据实验课程体系就成为了开设大数据专业的院校急需解决的问题.计算机系统应用2020 年 第 29 卷 第 11 期2 大数据专业的培养目标、职业定位及知识结构2.1 大数据专业的培养目标“数据科学与大数据技术”本科专业是一个软硬件结合、以计算技术为基础、以数据科学与大数据技术为特色的宽口径专业, 以计算机科学、数学和统计学为三大基础支撑(图4), 并向经济、农业、生物、医学、地质、环境、社会、管理等应用领域拓展的, 典型的多学科交叉的新工科专业[10].计算机科学大数据科学统计学数学图4 大数据科学的三大基础虽然不同高校“数据科学与大数据技术”本科专业的人才培养目标侧重不同, 但仍可归纳出一些共同点: 培养适应社会与经济发展需求的大数据相关领域的, 具备较扎实的计算机科学、数学和统计学基础知识, 掌握大数据相关技术, 能够从事一定应用领域(如金融、商务、农业、公安)的大数据采集、存储与管理、分析处理、服务等相关工作, 具有扎实专业基础、很强的实践能力, 并具有广泛适应性的高素质理学或工学人才[11].出于对师资力量和教师知识结构的考虑, 高校通常将“数据科学与大数据技术”专业放在计算机、信息科学、数学等学院, 或新兴的大数据科学学院. 由于各高校的优势学科、学科结构不同, 在专业的人才培养目标上自然也各有侧重. 部分偏理学的高校强调毕业生应具有一定的大数据科学研究能力及适应数据科学家岗位的基本能力, 但是大多数的高校更倾向于培养能够满足不同行业需求的应用型、复合型工学人才.“大数据技术与应用”高职专业人才的培养更重视技术技能型人才的培养, 其培养目标可以归纳为: 培养具有精益求精工匠精神, 具有较强就业能力和可持续发展能力, 掌握大数据技术基本理论和基本技能, 面向软件与信息服务行业, 能够从事大数据平台运维、数据采集、数据清洗、数据加工、数据可视化、系统开发、系统实施等工作的高素质技术技能型人才[12,13].可见, “数据科学与大数据技术”本科专业与“大数据技术与应用”高职专业在人才的专业知识和专业技能上具有一定的差异, 但是也具有明显的互补性.2.2 大数据专业的职业定位及知识结构大数据相关的职位可以分为: 数据产品经理、数据架构师、算法设计及数据挖掘工程师、大数据应用系统研发工程师、数据分析师/工程师、运维工程师(如表1所示). “数据科学与大数据技术”专业的毕业生比较适合前4种职位. “大数据技术与应用”专业的毕业生则比较适合后3种职位, 但是在累积一定的工作经验和知识以后, 亦可胜任前3种职位. 有时, 这些职位之间的界限并不明显, 比如算法设计及数据挖掘工程师也可从事大数据应用系统的研发工作.表1 大数据相关职位的职责及知识要求职位名称角色主要职责需具备的关键知识数据产品经理管理团队项目管理、质量管控.大数据技术、软件工程、成本管理、人际沟通.数据架构师设计、创建数据管理系统,整合、集中数据资源大数据平台架构设计、创建和优化. 数据相关应用系统架构设计.数据建模、数据治理、分布式计算框架、系统备份与恢复、负载均衡、信息安全、统计学理论方法、机器学习及人工智能理论.算法设计及数据挖掘工程师业务逻辑建模、数据建模、数据挖掘及预测业务理解并深挖、高级算法设计与优化、API设计与实现.统计学理论方法、大数据技术、机器学习及人工智能算法、高级语言编程.大数据应用系统研发工程师应用系统开发用编程方式实现业务逻辑.数据库、数据仓库及OLAP(联机分析处理)、大数据技术、可视化技术、高级语言编程.数据分析师/工程师数据采集、加工、预处理及管理运用工具采集、提取、分析,初步呈现数据商业意义.数据库、数据仓库及BI(业务智能)、大数据技术、统计学理论方法、数据ETL(抽取、转换、加载)、数据清洗、可视化技术.运维工程师技术支持及运行维护大数据平台搭建、运维.计算机硬件及操作系统、数据库、数据仓库及OLAP、大数据技术、云计算技术、系统备份与恢复.2020 年 第 29 卷 第 11 期计算机系统应用图5是大数据相关的知识体系, 不同的大数据职位, 所需具备的关键知识会有所不同, 但是均属于此知识体系的子集. 院校可以有针对性地开设不同的课程来为学生补充相应的专业知识, 并设置不同的实验项目来提高学生的实践技能. 例如: 对“数据科学与大数据技术”本科生除了要具备计算机科学、数学、统计学知识以外, 需有意识地加强大数据、数据库及数据仓库、机器学习与数据挖掘、可视化等方面知识的学习和技能训练. 而对于“大数据技术与应用”专业的学生除了需要具备必要的计算机科学、统计学知识以外,需要有目的地加强大数据、数据库及数据仓库、云计算、可视化等方面知识的学习和技能训练.大数据相关知识体系计算机科学数学统计学大数据技术数据库、数据仓库机器学习及数据挖掘云计算可视化技术项目管理计算机组成及系统结构操作系统计算机网络数据结构高级语言编程软件工程高等数学线性代数离散数学概率论与数理统计分布式存储分布式并行计算流数据实时处理关系数据库数据仓库及 BI、OLAPNoSQL 数据库机器学习与数据挖掘深度学习迁移学习虚拟化技术网络存储技术二维可视化三维可视化GIS 可视化质量管理图5 大数据相关知识体系3 大数据实验室的架构3.1 主流大数据技术生态环境在大数据领域, Hadoop已经成为当前的主流框架,它是Apache旗下开源分布式计算平台, 提供了底层细节透明的分布式大数据存储基础架构, 基于Java语言开发, 具有很好的跨平台特性, 并且可以部署在廉价的计算机集群中. Hadoop以其实用、成本低廉、开源等优点受到了业界的欢迎.Hadoop经过不断完善和发展, 已经形成一个种类丰富的生态系统(如图6所示). 其核心是Hadoop分布式文件系统HDFS (Hadoop Distributed File System)和分布式计算架构MapReduce. 同时也提供了资源管理调度器YARN、ETL工具Sqoop、日志采集工具Flume、分布式NoSQL数据库Hbase、分布式数据仓库Hive、类SQL语言Pig Latin、分布任务协调工具Zookeeper、分布式消息发布订阅系统Kafka、流计算框架Storm、工作流管理系统Oozie、机器学习库Mahout、大数据集群部署及管理工具Ambari等组件. Hadoop可通过Java、R、Python等语言的API (Application Program-ming Interface, 应用程序接口)访问.......Zookeeper(分布式协调服务)Ambari(安装部署工具)Hbase(分布式数据库)Hive Pig Hive2Pig2MapReduce(离线计算)Tez(DAG 计算)Mahout(机器学习)YARN (分布式计算框架)HDFS (分布式存储系统)Sqoop(数据库ETL工具)Oozie(作业流调度系统)Flume(日志收集)图6 Hadoop的生态系统除Hadoop之外, 近年来还比较流行大数据快速并行计算引擎Spark. Spark可以同HDFS很好地结合, 也可以同Amazon的S3等云平台结合. 不同于MapReduce 的是, Spark计算作业的中间输出结果保存在内存中,不像MapReduce那样需要频繁读写HDFS, Spark采用RDD(Resilient Distributed Dataset, 弹性的分布式数据集)作为数据交换结构, RDD代表一个不可变、只读的, 被分区的数据集, Spark会根据 RDD 的依赖关系生成DAG (Directed Acyclic Graph, 有向无环图), 并从DAG的起点开始优化并执行. 正是由于这些特殊机制,计算机系统应用2020 年 第 29 卷 第 11 期使得Spark 比MapReduce 计算性能更佳, 甚至能够提升百倍, 可用于替代MapReduce 来实现一些需要迭代的数据挖掘与机器学习算法. Spark 也拥有自己独立的生态体系(如图7所示), 包括流计算Spark Streaming 、机器学习库MLlib 、数据库查询语言Spark SQL 、数据仓库Shark 、图计算GraphX 等一整套分布式计算组件.Spark SQL Shark Apache SparkRDD DAG Mesos YARNMlib GraphXScala Java . . .Spark Streaming本地运行模式独立运行模式EC2HDFS Amazon S3, Hypertable, HBase 等图7 Spark 的生态系统以及与其他平台的关系Spark 和Scala 语言紧密集成, Scala 可以像操作本地数据一样轻松操作分布式数据集. 但是Scala 语言的面向对象和函数式编程的混搭风格, 使得学习Scala 语言存在一定的门槛.高校的大数据实验课程及实验项目大多可以基于Hadoop 生态系统及Spark 生态系统这两种主流框架来设计, 挑选其中的一些常用的核心组件的使用来设置实验内容. 例如: Hadoop 环境下对HDFS 、HBase 、Hive 的访问, 基于Flume 的日志数据采集、基于Storm 的流式数据处理、基于Sqoop 的数据抽取、基于Spark 的大数据并行分析等.3.2 Hadoop 社区版与发行版Apache Hadoop 社区版(也称原生版)虽然完全开源免费, 社区活跃. 但是也存在版本管理混乱、部署过程繁琐、升级过程复杂、运维难度大、组件之间兼容性差、安全性低等不足, 手工安装和配置一个Hadoop 集群往往耗费大量时间.Hadoop 发行版衍生自社区版, 由第三方简化并提供Hadoop 部署、安装、配置工具, 大大提高了集群部署的效率, 可以在几个小时内完成集群的部署. 而且提供了配置修改、监控、诊断的管理工具, 管理配置方便, 定位故障快速准确, 使运维工作变得简单有效. 发行版经过大量测试和众多部署实例验证, 在兼容性、安全性、稳定性上有所增强, 可部署到生产环境. 目前常用的开源发行版主要有Cloudera 的CDH (Cloudera’s Distribution including Apache Hadoop), 以及Horton-work 的HDP (Hortonworks Data Platform).院校的大数据实验环境建议使用Hadoop 发行版,让学生将更多精力放在分布式大数据应用的开发上,而不是放在大数据系统的安装配置上, 此外, 让学生在实验中使用业界认可的商业版本, 也有利于将来毕业后很快适应工作岗位.3.3 单机环境大数据实验平台开展大数据实验不一定只能在具有一定规模的计算机集群环境中才能实现, 其实大多数大数据实验在单机环境下就可以完成. Hadoop 已经考虑了大数据开发环境、测试环境和生产环境的不同, 分别提供了3种运行(启动)模式:(1)单机模式(Local/Standalone Mode, 也称为独立模式): 不需要对配置文件进行修改. 程序运行时使用本地文件系统, 而不是HDFS. Hadoop 不会启动NameNode 、DataNode 等守护进程, 此模式主要用于对MapReduce 程序的逻辑进行调试, 确保程序的正确.(2)伪分布式模式(Pseudo-Distrubuted Mode):Hadoop 的NameNode 、DataNode 等守护进程运行在本机上, Hadoop 使用的是HDFS, 用来模拟大数据集群, 是完全分布式模式的一种仿真, 此模式常用来测试开发的Hadoop 程序执行是否正确.(3)全分布式模式(Full-Distributed Mode): Hadoop 的守护进程运行在由多台主机搭建的集群上, 是真正的生产环境.同样, Spark 也支持3种分布式部署方式:(1)独立模式(Standalone): 自带完整的服务, 可单独部署到一个小型集群中, 无需依赖任何其他资源管理系统.(2)基于Mesos 模式(Spark on Mesos): 利用Mesos 做资源管理, Spark 在开发之初就已考虑了和Mesos 的兼容, 所以两者存在天然的血缘关系, Spark 运行在Mesos 上会比运行在YARN 上更加灵活、自然.(3)基于YARN 模式(Spark on YARN): 利用Hadoop 平台的YARN 做资源管理. 好处在于可以将Spark 与Hadoop 兼容. 又可进一步细分: 生产环境可选择yarn-cluster 模式, 调试程序则选择yarn-client 模式.Spark 计算框架的一般开发模式为: 为了快速开发, 先不需要考虑服务(如master/slave 环境)的容错2020 年 第 29 卷 第 11 期计算机系统应用性, 直接在Standalone模式下开发, 之后再开发相应的wrapper, 将Stanlone模式下的服务原封不动地部署到资源管理系统YARN或者Mesos上, 由资源管理系统来负责服务本身的容错.在单机环境下要开展大数据实验, 只需要配置Hadoop的单机模式就可以开展MapReduce程序的逻辑调试. 如果想看一下HDFS的实际效果, 以及分布式环境下多个守护进程协调运行的效果, 则可以在单机的Hadoop伪分布式模式下进行测试. 但是如果数据量很大, 且需要验证分布式处理的效果, 则需要采用Hadoop 全分布式模式, 理论上Hadoop生产环境至少需要1个NameNode, 1个Secondary NameNode, 以及3个DataNode.如果想在单机上开展Spark的实验, 可以在Spark Standalone模式下在主机上同时启动Master进程和Worker进程, 也就是在主机上实现Spark伪分布式部署, 便可以开展Spark程序的逻辑调试. 但是如果要在Hadoop分布式环境下测试程序, 则必须采用Spark on YARN模式实现Spark与Hadoop平台的对接.3.4 基于虚拟化技术的单机大数据实验平台在开展Hadoop全分布式模式实验时, 需要数台计算机构成集群来实现大数据平台. 然而, 为每个学生配备几台物理机来做实验并不现实, 主要是因为成本过高、维护不易, 而且资源利用率很低. 此时, 可以在单机上采用虚拟化技术, 从一台物理机中虚拟出好几台虚拟机, 并将这些虚拟机通过虚拟网络连接成大数据集群.图8是基于虚拟化技术的单机大数据实验平台架构. 虚拟化技术就是指将宿主物理主机上内存、CPU、存储、网络等硬件资源通过虚拟化管理程序(hypervisor)统一调度, 并分配给多台虚拟机使用, 虚拟机之间虽然共享宿主机上的硬件资源, 但是相互之间却互不干扰,在逻辑上相互独立. 虚拟化技术实现了物理资源到逻辑资源的转化, 解决了物理资源使用效率低、成本高等问题.单机上常用的虚拟化软件有商业软件VMware workstation, 以及开源的Oracle VM VirtualBox等. 虚拟机可以通过拷贝文件或文件夹的形式在物理机之间相互复制, 因此只需要制作一套虚拟机即可在所有的物理机之间共享, 可以节省大量的系统安装时间.由于所有虚拟机实际上都在使用宿主机的资源,因此如果想在宿主机上仿真一个集群, 宿主机的配置必须高于所有虚拟机配置的总和, 例如: 如果同时启动5台虚拟机, 每台平均分配内存4 GB、硬盘50 GB、1个CPU核, 则宿主机的配置应是内存不少于24~32 GB、硬盘不少于300 GB、CPU不少于6~8核.……虚拟网络虚拟Hadoop集群Namenode虚拟机SecondaryNamenode虚拟机Datanode虚拟化软件计算虚拟化存储虚拟化网络虚拟化虚拟化软件 (VirtualBox、VmwareWorkstation等)物理机图8 基于虚拟化技术的单机大数据实验平台架构3.5 共享大数据集群的实验平台如果实验的内容不是侧重于大数据平台的安装、配置和运维, 而是侧重于大数据平台的使用及分布式应用程序的开发, 就没有必要为每个学生配置一套大数据集群, 只需要所有学生共享一套大数据集群即可(如图9所示). 大数据集群向所有学生终端机提供包括HDFS、NoSQL数据库、Spark计算的各类大数据服务, 学生终端机只需要安装客户端软件及IDE (集成开发环境), 用指定的用户账号登录, 即可通过Hadoop CLI (Command-Line Interface, 命令行界面)或API访问大数据集群.3.6 基于云计算的共享大数据实验平台虽然单机上的虚拟化技术可以很好地用物理机虚拟出大数据实验集群, 但是在这种方式中, 所有的负载均由宿主机承担, 因此对宿主机的配置要求比较高. 然而, 许多高校使用的电脑并没有那么高的配置, 无法在单机上实现虚拟机集群, 此时, 应采用云计算技术来实现共享大数据实验平台.云计算的核心技术也是虚拟化技术, 但是与单机虚拟化不同的是, 其后台是由云平台管理系统统一管理的物理机集群共同充当提供资源的宿主机, 生成的虚拟机也是在物理机集群上运行, 客户端通过网络来访问云平台中的虚拟机(如DataNode虚拟节点), 或访问云平台提供的服务(如NoSQL数据库).计算机系统应用2020 年 第 29 卷 第 11 期……学生终端机管理机管理控制服务器共享存储管理及存储服务器大数据集群图9 共享大数据集群的实验平台云计算可以分为公有云、私有云和混合云. 公有云通常指第三方提供的、一般需通过 Internet 访问的云. 私有云是企业内部单独建立和使用的云, 通常部署在企业数据中心的主机托管场所, 位于防火墙内. 私有云极大地保障了云平台的安全, 但是需要稳定的云平台部署场地, 以及一支比较专业的云平台硬件、软件维护队伍.高校在建设大数据实验室的时候需根据自己的经费预算和实际需要, 来选择是使用公有云还是自建大数据私有云. 如果是一两个月就可结课的短期课程, 有移动性需求(如疫情期间开展网络实验), Internet速度和稳定性能够得到保证的情况下, 可以从公有云租借Linux服务器或Hadoop集群开展大数据实验. 公有云服务商有阿里云、百度云、腾讯云、华为云、亚马逊云等. 而有固定实验场所以及服务器机房的院校可搭建大数据私有云.云平台的虚拟化通常采用应用容器引擎Docker 来实现, Docker容器是当前最主流的云服务解决方案.与KVM、Xen等云平台生成虚拟机时会包括完整操作系统不同, Docker容器是建立在操作系统上的轻量级虚拟化技术, 直接和宿主机的操作系统内核交互, 性能损耗较少, 容器的创建和启动都很迅速. 使用Docker容器打包和快速运行大数据集群, 可以节省大量的安装、配置系统、设置参数及运行的时间. 为了便于管理, 常采用大规模容器编排管理框架Kubernetes 来统一规划和部署Docker容器.图10是大数据云平台的体系结构, 底层是云平台物理集群的物理硬件资源, 包括CPU运算资源、阵列存储资源、网卡网络资源. 再上一层便是虚拟化管理程序, 负责将所有的硬件资源虚拟化并放入统一管理和分配的虚拟资源池, 然后通过虚拟机来对用户需要的计算资源、存储资源、网络资源进行定制和封装,并通过网络提交给终端用户使用.存储图10 大数据云平台的体系结构相关的软件及特定的配置以容器镜像的形式存储,在上实验课之前, 可快速地从容器镜像中克隆出大量的虚拟机并供学生使用, 每个学生可根据需要得到一个实验虚拟机集群, 集群间相互隔离、互不干扰, 实验结束后, 所有虚拟机被回收, 其资源被重新放回云平台的资源池供下次分配使用.云计算从低到高分为IaaS (Infrastructure as a Service,基础设施即服务)、PaaS (Platform as a Service, 平台即服务)、SaaS (Software as a Service, 软件即服务) 3层. IaaS 是最底层云服务, 提供一些基础资源服务, PaaS 提供软件研发平台, SaaS将软件的开发、管理、部署都交给第三方, 用户不需要关心技术问题.大数据实验云平台可以提供纯的Linux云服务器(IaaS级, 需学生自己进一步安装Hadoop、Spark各类组件), 或是已经预装不同组件的大数据云服务器(PaaS级, 已经预装了各类组件, 直接提供HDFS、Hive等服务), 或具体的大数据应用(SaaS级, 如大数据实训项目).大数据私有云由一台管理服务器、若干计算服务器, 以及众多学生实验终端机构成. 表2是60人大数2020 年 第 29 卷 第 11 期计算机系统应用。
产学研一体化的高校大数据实验室建设研究
产学研一体化的高校大数据实验室建设研究
林国勇 1，熊志文 2 （1. 广西民族大学相思湖学院，南宁 530008；2. 广西职业师范学院，南宁 530000）
摘 要院 大数据信息技术应用的价值与优势，在于其能够对网络的海量数据信息进行挖掘、处理与分 析，筛选与加工出具有社会行业利用价值的数据，以满足不同产业发展的信息需求。而大数据技术在 高校网络实验室建设中的应用，主要利用 Java、Python 和 RStudio 等汇编语言，进行 Hadoop MapReduce 通用并行框架、Apache Spark 数据处理引擎的构建，并根据不同专业学科的教学、科研、项目生产等实 际需求，完成大数据处理资源层、存储层、计算层、分析算法层等实验平台的建设，以满足不同学习 程度学生多样化的数据挖掘、专业课程实验需求。 关键词院 产学研一体化；高校；大数据实验室；建设
本科院校大数据教学实训实验室建设方案
本科院校大数据教学实训实验室建设方案一、背景：随着大数据技术的迅速发展，对大数据人才的需求越来越大。
本科院校是培养大数据人才的重要基地之一，为了提高学生的实践能力和满足企业对于大数据人才的需求，建设一所符合实际需求的大数据教学实训实验室势在必行。
二、目标：1.提供实践机会：为学生提供一个能够进行真实数据处理和分析的实践平台，让学生能够在实际操作中掌握大数据技术。
2.技术研究：作为大数据技术研究的基地，为相关技术的研究提供硬件、软件和实验环境。
3.标准化培训：为职业培训提供一个标准化的教学实训平台，便于培训机构进行培训课程开发。
三、建设内容：1.硬件设施：建立一套高性能的计算平台，包括服务器、存储设备、网络设备等，满足大数据处理和分析的需求。
2. 软件环境：安装和配置大数据相关的软件和工具，如Hadoop、Spark、Hive等，为实验和实践提供支持。
3.数据采集与清洗：建立数据采集和清洗的环境，包括网络爬虫和数据清洗工具的安装和使用。
4.数据存储与管理：建立数据存储和管理的环境，包括关系型数据库和NoSQL数据库等的安装和配置。
5.数据处理与分析：建立数据处理和分析的环境，包括分布式计算框架和机器学习算法的安装和配置。
6.可视化展示：建立数据可视化和展示的环境，包括可视化工具和前端开发平台的使用。
四、建设步骤：1.确定需求：依据课程设置和学生需求，明确实验室的功能和建设方向。
2.设计方案：制定详细的实验室建设计划，包括硬件设施、软件环境和数据处理流程等。
3.采购设备：按照设计方案采购所需的硬件设备和软件许可。
4.系统集成：将所采购的设备进行组装、安装和配置，建立起完整的实验室环境。
5.开展试验：进行一系列试验，包括数据采集、清洗、存储、处理和可视化等环节。
6.教师培训：为实验室的教师进行培训，使其能够熟练操作实验室的设备和软件。
7.学生实践：将实验室纳入教学计划，为学生提供实践机会，指导学生进行实验和项目开发。
应用型本科智慧校园建设的探索与实践
应用型本科智慧校园建设的探索与实践【摘要】本文探讨了应用型本科智慧校园建设的探索与实践。
在介绍了智慧校园建设的背景、研究意义和研究目的。
在正文中，分别探讨了智慧校园的概念及特点、建设的必要性、关键技术，以及应用型本科智慧校园建设的实践探索和案例分析。
结论部分总结了应用型本科智慧校园建设的实践意义，提出了未来发展方向，并做出了总结。
通过本文的探讨，可以认识到应用型本科智慧校园建设对提升教学质量和学生体验的重要性，为智慧校园建设提供了一定的参考和借鉴。
【关键词】智慧校园建设、应用型本科、实践探索、关键技术、案例分析、实践意义、未来发展方向、总结。
1. 引言1.1 背景介绍现代社会信息化进程日益加快，智慧化建设已经成为各行各业发展的趋势。
在教育领域，智慧校园建设也逐渐引起人们的关注。
随着信息技术的不断发展和应用，传统的教育模式已经难以适应当下学生的学习需求和教学方式的变革。
面对新时代的挑战，如何利用现代信息技术手段打造智慧校园，提高教育质量，培养具有创新意识和实践能力的应用型本科人才，成为当前教育改革的重要课题。
应用型本科智慧校园建设不仅可以提升学校的管理效率和服务质量，还可以为学生提供更加优质的学习环境和学习资源，推动教育教学的深度融合。
智慧校园建设也可以促进教师的教学改革和创新，激发他们的教学激情和创造力，为学生提供更加有价值和有趣的学习体验。
在当前教育领域，应用型本科智慧校园建设的探索与实践显得尤为重要。
通过深入研究和实践，可以为我国高等教育的发展提供有益的借鉴和经验，为构建现代职业教育体系和培养高素质应用型人才做出积极贡献。
1.2 研究意义应用型本科智慧校园建设的探索与实践具有重要的研究意义。
随着信息技术的不断发展和普及，智慧校园建设已成为大学发展的必然趋势，对于提高学校管理效率、优化教学资源配置、提升学生学习体验具有重要意义。
应用型本科教育注重培养学生的实践能力和创新意识，智慧校园建设可以为学生提供更加便利、高效的学习环境和实践机会，有利于培养学生的综合素质。
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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
的桎梏，由此实验室的环境条件不够充分。
（四）实验项目案例不足
大数据项目实训条件不够，很难达成本科院校对应用型人才培养的基本目标。
由此看来高校建立大数据实验室是十分必要的，也是达成高校人才培养计划的基础，能够起到推进高校建设发展的基本目标。
三、大数据实验室建设的基础理念
（一）理论与实践相互作用
大数据实验建立之后，该专业理论能够与实践有效性结合，结合历史发展的必然性满足产业进步的要求。
所以在知识型、技术型的经济社会之中，高校的人才培养理念更新，将理论产生以及传播工作有效落实，进而将专业发展方向的理论知识有效性利用，由此能够给学生提供实践与理论学习的基础条件。
根据实践以及教学表明，该专业在理论与实践相结合的基础之上，能够快速达成专业国际化发展的目标。
（二）重视创新引导
行业的创新发展必须结合社会发展，目前国内的谢谢你技术给大数据创新提供了有力条件，显然仅仅依靠这些是远远不够的。
大数据实验室需要建立创新机制以及激励制度，尊重并鼓励创新性人才的活动，由此给大数据创新提供基础性的设备以及环境的同时，能够在创新教学理念之下，给高校的跨越式发展提供先决条件。
（三）满足社会对人才的培养要求
现代社会尤其是一些尖端产业，都会对应用型人才培养提出具体性的要求。
各地方本科院校在人才培养期间，会结合行业发展的实际，深度探究電信、电商、金融等行业发展，继而改进人才培养的基本方案，这也是说明社会新产业能够给高校学生就业择业提供新的机遇。
四、大数据实验室建设的有效性方案
（一）扩展课程体系
大数据课程体系根据不同的专业发展方向，在高校内建立不同的课程学习路线，可以针对没门课程建立教学实践指导手册，给学生自主设计、实训探究、综合分析的机会，由此开展更为完整性的实验教学体系。
此外大数据实验教学平台之中，本科院校交给你过对学会僧的持续拓展以及专业完善的需求探究，能够在不同的平台基础上，建立不同的实验教学课程应用。
（二）建立项目案例
目前本科院校的项目教学案例，可以通过涉及到互联网的专业划分，让学生了解大数据的行业发展背景以及技术应用要求，在校内开展针对性的实践操作训练，则学生能够在短时间内提升自己的专业能力，适应各个专业、岗位对工作技能的要求。
（三）系统化平台管理
针对应用型高校的平添分布式作业、调度以及不同模块的数据管理，都需要依据大数据管理的要求，建立可视化的监控以及访问，系统性的开展平台规划建设。
结束语
大数据的实验室建立经过系统性的分析与讨论，符合目前本科院校的发展要求，所以在此方案基础上，需要将各个层次的作用明晰，通过理论引导实验，体现大数据实验室的应用价值。
参考文献：
[1]卓涛.基于应用型本科院校的大数据实验室建设探究[J].科技经济导刊，2018（19）.
[2]蒋日华，傅文博.提升大数据时代应用型本科院校计算机实践教学管理水平的思考[J].洛阳师范学院学报，2016（11）：62-65.
[3]陈颖.基于共享思想的会计实验室建设设想——针对应用型本科院校[J].中国商论，2016（20）：162-163.。