高校大数据课程建设经验分享-EOL

高校大数据课程建设经验分享

厦门大学林子雨博士/助理教授

ziyulin@https://www.360docs.net/doc/1a8974522.html,

2017年8月3日山东.烟台

高校大数据应用与学科人才培养研讨会

内容提要

?大数据课程公共服务平台

?大数据技术原理与应用课程建设经验?大数据处理技术Spark课程建设经验

建设周期

四年（2013-2017

）

投入资金

100万

打造11大工程平台每年访问量

超过100万次

1份精美的平台宣传册

制作5分钟培训基地宣传片

开展大数据公开课全国高校巡讲计划

巡讲10个省、13个高校、1个科研院所、15场公开课，累计听众人数超过2000人

全力打造示范班级

?大数据技术基础2013班级

?大数据技术基础2016班级

?大数据处理技术Spark2017班级?大数据技术原理与应用2017班级

入门级大数据在线课程《大数据技术原理与应用》，开辟大数据课程网络讲授平台

?2016年3月28日林子雨主讲

《大数据技术原理与应用》在

网易云课堂正式上线

?2017年8月1日学习人数超过4万人?99%为5星级最高评价

?长期稳居热门排行榜第一名

?被众多网友评为“经典课程”

?MOOC版本即将发布

建设1个大数据课程教师培训交流基地

2016年8月1日-7日

第1期2016年8月14日-20日

第2期

2016年9月2日-4日

第3期

2017年1月16日-22日

第4期

2017年7月24日-31日

第5期

举办4次大数据课程教师研讨会

承办3次全国高校教学研讨会

承办NDBC2016全国高校大数据教学论坛

大数据实验室建设方案

高校大数据实验室建设方案一、建设目标 xx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，

数据库在线开放课程建设任务书(张素青)

河南职业技术学院《创新发展行动计划（2015-2018年）》任务（项目）建设任务书编号：XM-6 项目名称：XM-6-精品在线开放课程-大数据时代数据库技术与应用项目负责人：张素青所属部门：信息工程系教务处制二〇一七年二月

填表说明一、“任务”和“项目”均填写此任务书。二、编号及项目名称依据教育厅相关文件要求填写。三、填写各项内容时，要准确、详实，表达要严谨、简洁明了。建设目标和建设方案要突出创新要素、发展要素，立足实际，体现增量。四、分年度建设目标及建设方案与进度安排及资金预算等两部分内容要相互呼应，保持前后一致。五、有关栏目内容可续表。六、计划书用A4纸双面印制，左侧装订。

一、项目基本情况项目名称大数据时代数据库技术与应用项目负责人张素青所属单位河南职业技术学院职务职称教授手机项目概述及2016年建设成果：根据《河南省<高等职业教育创新发展行动计划（2015-2018年）实施方案>》中落实XM-6建设省级高等职业精品在线开放课程的建设要求，学院将《数据库技术与应用》课程开发为精品在线开放课程。本项目以建设优质的教学资源、开放课程线上应用为基础，建设一流师资队伍、一流教学内容、一流教学水平、一流立体化教材为目标，在两年内将此课程建设成具有高职特色、在全省同类专业中处于领先水平、“工学结合”度高及实用性强的示范性精品在线开放课程。本项目与企业团队共同建设，借鉴企业实践经验，注重高质量精品课程资源建设，研究MOOC展示平台的运用，并将二者结合应用，充分发挥现代教学技术、方法与手段，增强成果的实用性，力求切实解决教学重难点。项目建设周期从2016年1月开始，预计2018年12月结束，建设期三年。 2016年成果：行业企业调研报告项目建设规划方案项目建设标准

智慧校园大数据平台建设和运营整体解决方案

智慧校园大数据云平台建设方案

目录第1章建设思路和建设目标 (20) 1.1、总体建设内容概述 (20) 1.2、总体建设理念 (21) 1.2.1、搭平台 (21) 1.2.2、定标准 (22) 1.2.3、上应用 (23) 1.2.4、成体系 (24) 1.2.5、集中管 (26) 1.2.6、特色建 (26) 1.3、总体目标 (27) 1.3.1、培养人才目标 (27) 1.3.2、推动教育治理体系和治理能力现代化目标 (27) 1.3.3、平台建设目标 (28) 1.3.3.1、智慧校园平台建设标准化 (28) 1.3.3.2、平台云化 (29) 1.3.3.3、业务能力云化 (29) 1.3.3.4、服务集中化 (29) 1.3.3.5、应用移动化 (29) 1.3.3.6、应用扩展化 (29) 1.3.3.7、资源可持续化 (30) 1.3.3.8、管理可视化 (30) 1.4、总体架构设计 (30) 1.4.1、总体架构 (30) 1.4.2、云平台整体架构 (32) 1.4.3、系统技术路线设计 (32) 第2章智慧校园大数据总体规划 (34) 2.1、智慧校园大数据建设背景 (34)

2.1.1、战略机遇 (34) 2.1.2、大数据产业政策支持 (36) 2.2、智慧校园大数据的来源 (37) 2.2.1、个体智慧校园大数据 (38) 2.2.2、课程智慧校园大数据 (38) 2.2.3、班级智慧校园大数据 (39) 2.2.4、学校智慧校园大数据 (39) 2.2.5、区域智慧校园大数据 (39) 2.2.6、国家智慧校园大数据 (40) 2.3、智慧校园大数据采集技术图谱 (40) 2.4、智慧校园大数据建设面临问题 (41) 2.4.1、产品同质化严重 (41) 2.4.2、分析端是整体短板 (42) 2.4.3、缺乏统一的行业标准 (42) 2.4.4、大数据价值尚未体现 (42) 2.4.5、数据模型的科学性不足 (43) 2.4.6、数据的权利制度未明确 (43) 2.4.7、数据规模日益庞大 (43) 2.4.8、缺乏稳定高效的大数据环境 (43) 2.4.9、数据利用不充分 (44) 2.4.10、数据驱动带来的科研新挑战 (44) 2.5、智慧校园大数据云平台建设原则 (44) 2.5.1、要提前规划设计 (45) 2.5.2、要有清晰的边界 (46) 2.5.3、要保持连续性和规范性 (46) 2.5.4、采集粒度要尽可能小 (47) 2.5.5、智慧校园大数据数据源分析 (48) 2.5.5.1、数据涉及面窄 (48) 2.5.5.2、有效数据量少 (48)

sql数据库课程设计报告书

第一章系统功能分析系统需求分析学生基本档案：可以了解学生的基本信息，便于老师学校对学生基本信息的了解。学生档案查询：可以对学生的信息进行查询，也方便了公司对学生情况的调查。学生成绩查询：可以对学生的成绩进行查询，便于了解学生基础知识水平。学生成绩打印：可以对学生的期末成绩打印出来，寄回家给父母看。学生数据维护：可以对学生的课程表，成绩表，系部表，学生信息表进行维护与查询。学籍卡片与名册打印：便于学校对学生的管理，如学生的升级，留级，休学管理等等。系统可行性分析可行性分析也称为可行性研究，是在系统调查的基础上，针对新系统的开发是否具备必要性和可能性，对新系统的开发从技术、经济、社会的方面进行分析和研究，以避免投资失误，保证新系统的开发成功。可行性研究的目的就是用最小的代价在尽可能短的时间内确定问题是否能够解决。该系统的可行性分析包括以下几个方面的内容。 1.2.1技术上的可行性技术可行性分析主要分析技术条件能否顺利完成开发工作，硬、软件能否满足开发者的需要等。考试系统的设计采用了当前较流行的Visual 进行开发，而数据库服务器选用微软公司的Access2003数据库，它是功能强大、操作简单的关系数据库管理软件，它的灵活性、安全性和易用性为数据库编程提供了良好的条件。因此，系统的软件开发平台已成熟可行。硬件方面，科技飞速发展的今天，硬件更新的速度越来越快，容量越来越大，可靠性越来越高，价格越来越低，其硬件平台完全能满足此系统的需要。 1.2.2 经济上的可行性经济可行性主要是对项目的经济效益进行评价。考试系统的设计作为一个毕业设计，无需开发经费，对于学院在经济上是可以接受的，并且本系统实施后可以显着提高考试效率，有助于学院完全实现网络化管理。所以本系统在经济上是可行的。

大数据在智慧校园建设中的应用研究

大数据在智慧校园建设中的应用研究摘要：大数据作为数据管理的一项新技术，对建设智慧校园起着重要作用。智慧校园是一个整合开放、创新、协作、智能的信息服务平台，其主要功能就是智慧，包括智能感知、自定义配置、双向互动、任意访问、支持大数据和开放的学习环境等等。分析了大数据在智慧校园应用中遇到的问题，提出了解决方案。关键词：数据管理；智慧校园；大数据 0 引言随着信息技术的发展，互联网数据高速增长。数据的快速增长不能说明已经进入了大数据时代，处理大数据应该对有价值的数据存储和网络容量集中考虑。原数据密度的价值很小，技术人员必须从大量数据中将有价值的信息剥离出来。目前大数据技术还处于发展阶段，但潜在应用前景广阔。麦肯锡全球研究院报告“Big data：The next frontier for innovation，competition，and productivity”[1]，对大数据的应用领域和关键技术作了详细分析。大数据技术是建设智慧校园的重要技术，智慧建设元素的一个重要组成部分就是大数据。 1 大数据技术

1.1 大数据来源近年来数据已达到50%的年增长率。传统的关系型数据管理模式因数据的大体量和过多的非结构化形态数据，无法满足日新月异的需求。大数据的IT技术作为下一代技术，将有利于研究者获得高质量、高价值的数据。 1.2 大数据概念维基百科对大数据定义是：大数据是指无法在一定时间内使用传统的软件工具，进行收集管理和数据处理抓取其内容。数据（Data）通常指用于技术设计、科学研究、决策、查证的数据，主要是通过科学实验、测试、统计和其它方式获得的统计信息。通过完整地、系统地、精确地测量，采集、记录、分类、存储数据，再对其进行严格地统计、检验、分析，得出有说服力的结论。经过大规模、长时间测量、存储、记录、分析、统计这些数据，接收到的海量数据就是大数据（Big data）。 1.3 大数据特征大数据有3个特性，即数据类型的多样性（Variety）、数据体量的规模性（Volume）和数据处理速度的高速性（Velocity）。在这3个属性的基础上，相关权威人士增加了数据的时效性（Vitality）、真实性（Veracity）、复杂性（Complexity）以及价值性（Value）等几个特性。 2 需求分析

高校大数据专业教学科研平台建设方案

高校大数据专业教学科研平台建设方案一、项目建设的意义及目的芝诺数据自主研发的高校大数据教学科研平台以校企联合培养模式为手段，通过校企合作联合培养机制，让企业、行业深度参与人才培养过程，逐步实现校企共同制定培养目标、共同建设课程体系和教学内容、共同实施培养过程、共同把控培养质量，全面提升学生的应用实践能力。该平台以应用型人才培养为目标定位，在以解决现实问题为目的的前提下，使培养的学生有更宽广和跨学科的知识视野，注重知识的实用性，有创新精神和综合运用知识的能力。注重培养学生具有在创新中应用、在应用中创新的能力，让学生真正学会大数据行业各个岗位真正的职业技能。二、功能模块和建设思路芝诺大数据教学科研平台构建总体分为三大部分，一是平台硬件，二是教学与实验支撑系统（包括：芝诺数据综合分析ZDM平台、芝诺数据教学实训平台），三是产品服务体系。具体如下：

教学与实验支撑系统由芝诺数据综合分析ZDM平台和芝诺数据教学实训平台构成，教学与实验支撑系统部署在大数据教学科研一体机中。二、项目建设的目标及内容 1、项目建设目标 1）平台的建设能让高校大数据专业与实际应用相结合，提高学生的学习、实践和创新创业能力，能够培养实用性人才所需的专业能力，提升教学效果与就业率，为“大数据时代”的创新人才培养做出贡献。 2）平台的建设将支撑大数据去冗降噪、大数据融合、大数据可视化等关键技术研究，能够服务于学校的教学和科研，有助于大数据方向发展和自主创新，有利于创新团队培育和高水平研究成果积累，有利于提升教师的教学和科研水平，推动教学和科研团队建设。 3）平台的建设搭建可以发挥学校的行业优势，体现学校办学特色，推进与国内外高校、科研机构和企业间的产学研合作，开展项目合作研究和人才培养，促进科研成果转化，促进产学研协同创新。 4）平台的建设有利于促进学科交叉与融合。

浅谈高校数据中心机房建设与规划

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/1a8974522.html, 浅谈高校数据中心机房建设与规划作者：卞云龙来源：《无线互联科技》2014年第09期摘要：本文结合南京理工大学数据中心机房工程建设实践对数据中心机房建设的相关问题进行探讨。关键词：数据中心机房；建设；规划 1 建设背景南京理工大学目前正在使用的数据中心机房位于信息化建设与管理处，是在上世纪80年代计算机机房的基础上于2005年改造而成的。目前数据中心共有2个机房，面积各约130平米左右，配有UPS、供配电、精密空调、机房环境动力监控等辅助设备，至今已持续运行近10年。 2 机房建设内容及子系统 2.1 机房装饰工程 ⑴顶面、墙面及地面工程。1）顶面：现代机房要求机房吊顶材料必须防尘、防火、防潮、吸音、降低电磁干扰、美观和易于拆装，同时还必须考虑空调回风。因而在机房中广泛使用着铝合金吊顶；2）墙面：机房区墙面要求平整度好、耐冲击力强、防火、防水、防尘、防静电、隔热、隔音效果好，易清洗、易保养、不褪色。各机房区域墙面首先应进行防尘处理，并做保温处理。保温处理后采用轻钢龙骨做安装基层，面层安装阻燃性能等级为A1级的高级彩钢板做饰面处理；3）地面：活动地板可以在活动地板下形成空调送风的静压箱。为了获得最佳的通风效果，根据机房场地现有高度，故地板敷设高度机房区为-400mm，保证充足的通风空间。⑵保温工程。在精密空调区域所有内墙、柱面做保温处理；所有精密空调区域的地板下地面、顶面及梁面在做防尘处理后，在地面及地板下一周墙面采用阻燃保温板作保温处理，保温板表面铺设镀锌铁皮。在顶面及梁面同样须采用阻燃保温板作保温处理。 2.2 机房电气系统数据中心机房供电系统分为两部分：不间断电源系统和市电系统。本次南京理工大学数据中心机房供电系统按照一级负荷供电设计：⑴数据中心UPS电源总进线为2路，1条主用，1条备用，分别由2台变压器引入，每路供电功率不得低于 500kW；⑵动力电源总进线为2路，1条主用，1条备用，分别由另外2台变压器引入，每路供电功率不得低于250kW。

数据库课程方案(自己做)

数据库系统课程设计 ——货存控制系统组长：杜康 40809010113 数据库分析员：郭仙草 40809010130 用户界面设计员：王彤 40809010132 程序员：包曙光 40809010118 胡萍 40809010133 测试员：李元芳 40809010131 一、课程设计题目：货存管理系统一个公司希望为控制它的货存建立一个数据库，货存中的产品被分为几类，如服装、食品和文具。当产品需要从供应商那里重新订购时，工作人员需要提出一个购买订单。跟踪记录要提供买进、卖出的货物以及其他的费用。实验课程任务与要求目的与任务： 1. 掌握数据库设计和实现的基本过程 2. 掌握数据库模式设计、分析和实现的方法 3. 了解数据库应用系统软件开发的一般过程。实验基本要求：（1）学习相关的预备知识

（2）按照数据库设计与实现过程完成数据库的设计，应用程序的开发，上机调试、运行（3）写出课程设计报告开发环境说明：处理器：Intel Pentium 4 3.06以上内存：256M以上硬盘空间：40G以上操作系统：windows 2000 /XP/win7 开发软件：C++Builder 6.0 数据库：Microsoft SQL Service 2000 二、功能需求分析：根据系统要求分析，本系统功能如下：用户管理：添加用户，修改用户密码。客户管理：添加客户，查询客户信息。供应商管理：添加供应商，查询供应商信息。仓库管理：添加仓库，查询仓库信息。货物管理：添加物品信息，物品类型信息。入库管理：货物的入库信息的添加和修改。出库管理：货物的出库信息的添加和修改。库存信息：对货物的现有信息存量查询。三、数据库概念设计：本实例根据根据上面的设计规划出的实体有仓库实体、客户实体、供应商实体、管理员实体、货物实体、货物类型实体、入库实体、出库实体、库存实体。各个实体的E-R图描述如下：仓库实体E-R图

高等院校数据中心建设方案

目录第1章云数据中心总体方案 (3) 1.1设计原则 (3) 1.2系统建设拓扑图 (4) 1.2.1智慧校园整体架构 (4) 1.2.2智慧校园全景图 (4) 第2章云数据中心详细设计 (7) 2.1总体架构设计 (7) 2.1.1逻辑架构设计 (7) 2.1.2物理架构设计 (8) 2.2数据中心云平台设计 (10) 2.2.1数据中心云平台架构 (10) 2.2.2异构云计算资源池统一管理 (11) 2.2.3云平台服务设计 (12) 2.2.4云平台服务管理 (20) 2.3统一运维管理平台 (26) 2.4云平台可扩展性 (28) 2.4.1主机可扩展性 (28) 2.4.2虚拟桌面扩展性 (29) 第3章配置清单 (29) 3.1配置清单 (29)

第1章云数据中心总体方案 1.1设计原则智能校园的建设是一个复杂的系统项目，不可能一步到位的。它必须遵循“统一规划，分步实施”和“面向需求，以应用驱动开发”的原则。除了要遵循高性能、高可靠性和高安全性的设计原则外，还应遵循如下设计原则： ?成熟性与发展性的统一的原则工程建设应首先采用与当前计算机和应用系统的发展趋势相适应的主流技术，先进成熟的技术以及公众认可的高质量产品。既要保证当前系统的高可靠性，又要适应未来技术的发展，满足多业务发展的要求。本着“有用，适用，易用”的原则，我们不应该单方面追求软件和硬件设施的进步，而要强调整个系统的连通性以及整体布局和应用的合理性。 ?先进性与实用性的统一工程建设方案要面向未来，技术必须具有先进性和前瞻性和实用的原则，在满足性能价格比的前提下，坚持选用符合标准的，先进成熟的产品和开发平台。 ?独立性与开放性的统一各系统相互独立同时又相互关联，因此在规划和设计过程中需要考虑本系统的独立性，以及多系统建的融合和关联。 ?可配置性由于整个系统建设涉及的部门比较多，业务种类比较复杂，因此系统的灵活配置性就显得非常重要，系统的可配置性应包括部门配置、人员角色配置、公文样式配置、处理流程配置等。 ?标准化现有信息技术的发展越来越快。为了在未来的运营过程中使系统技术与整个信息技术的发展保持同步，系统应具有灵活的适应性和良好的可扩展性。产品选择必须坚持标准化，首先采用国家和国际标准，其次采用广泛流传的实用工业标准。 ?可靠性、安全性、保密性智慧校园建设涉及范围广，设计上必须充分考虑其大量硬件设备、软件系统和数据信息资源的实时服务特点，要保证网络、系统、数据的安全，保证系统运行的可靠，防止单点故障，对涉密信息应充分保证其安全。对安全管理要充分考虑安全、成本、效率三者的权重，并求得适度的平衡。对整个系统要要有周密的系统备份方案设计。对系统主要的信息实行自动备份，以保证系统的异常情况的补救，并设有系统自动恢复机制。采取必要措施防止数据丢失，保证数据的一致性，保证系统运行过程中的高可靠性。

大数据背景下的信息化校园建设

大数据背景下得信息化校园建设随着软硬件技术得更新以及教师信息化水平得提高，信息化校园建设也进入了一个新得阶段。在“大数据”概念下，信息化建设正逐步地由“数字化”校园向“数据化”校园转变。信息化校园建设得目得，就是为了服务于教学，服务于科研，服务于管理，服务于师生。如何实现这四个服务，就是学校信息化校园建设中最关注得问题，可以说，学校得信息化建设，要始终围绕这四个服务开展。而实现完善得信息服务，首先要有相应得应用平台与具有一定使用技能得工作人员。一、信息化校园得硬件平台学校要拥有一个高速、全面得网络环境与一个便捷、稳定得应用环境。以淮南一中为例，我校得网络环境依托光纤媒介，连接各个教学与生活区域，网络信号覆盖到全部办公室、生活区，形成了一个千兆带宽下，有线、无线相结合得网络环境，各科室建立打印、传输一体化得内嵌局域网，即满足了高速数据通信得要求，又实现了全方位网络覆盖得要求。在高速网络中充分利用网络资源，需要有与千兆带宽相匹配得数据终端。校园终端可以从学生机房建设开始，逐步推进到各个科室，各个桌面，使教师随时可以利用电脑网络教研、办公，学生可以利用网络预习、复习。及时升级软件系统，采用安全性、稳定性更高得win7 与win8 系统，充分利用网络资源得硬件平台。二、信息化校园得应用技术师生得信息应用技术水平与使用理念也就是信息化校园建设得重点。要让校园得信息化设备发挥作用，就必须有一批能够使用、愿意使用现代化设备，并能够使之服务于教学与管理得教师。学校要注重教师计算机应用技能得培养，定期进行计算机应用技能培训与考核。学校得信息化管理部门要制订培训计划，把教师得技能培训作为常规得工作安排，落实到每个学期得工作内容中。为了让教师真正掌握一些在教学与生活中常用得技术，培训应该从课件、微课得制作方法为切入点，从素材得准备、文档得处理、颜色得搭配等方面，扩展到网络得配置、无线路由器得连接、数据得备份与恢复，甚至系统安装等方面。

高校数字校园数据中心建设方案建议书

目录一、项目概述 (4) 1.1建设背景 (4) 1.2建设目标 (5) 1.3建设原则 (6) 1.4云平台技术打造大数据与高性能优势 (8) 二、需求分析 (10) 2.1现状分析 (10) 2.2总体建设 (10) 2.2.1XXX高校校园云平台需求 (11) 2.2.2大数据分析需求 (13) 2.2.3高性能需求 (15) 三、数据中心总体规划 (16) 四、云数据中心建设规划 (19) 4.1 资源池规划 (20) 4.2 资源池规划内容 (22) 4.3 虚拟化软件选型规划 (25) 4.4 云管理平台建设规划 (26) 4.5数据中心统一管理平台规划 (29) 五、大数据建设规划 (31) 5.1大数据平台规划 (31) 5.2 大数据架构介绍 (36) 5.3新型分布式处理技术基础 (37) 5.4 分布式文件系统 (37) 5.5 MapReduce计算框架 (38) 5.6数据管理与分析 (40) 5.7 分布式数据库 (40) 5.8 Hive数据仓库 (41) 5.9 大数据调优服务 (41) 六、高性能建设规划 (44) 6.1高性能平台建设内容 (44) 6.2高性能平台总体性能要求 (44) 6.3节点配置详解 (45) 6.3.1计算节点（大数据DataNode节点） (45) 6.3.2GPU节点 (45) 6.3.3八路胖节点 (46) 6.3.4管理节点（NameNode节点） (47) 6.3.5 IO节点（JobTracker、TaskTracker节点） (47) 6.3.6存储系统 (48) 6.3.7计算网络 (48) 6.3.8 TSDM集群部署软件介绍 (53) 6.3.9 备份还原软件介绍 (55) 6.3.10集群并行环境介绍 (56)

高校大数据平台解决方案-高校智慧校园解决方案

高校大数据平台解决方案、高校智慧校园解决方案

1.项目概况近年来，随着信息技术产业的蓬勃发展，高校的信息化建设工作也受到了广泛关注。推进高校信息化建设，打造数字化校园已成为各高等院校的普遍共识。由于信息化建设初期缺乏统一规划，数据标准各异，业务系统各自为政，导致数据非集成化并形成了许多的信息孤岛，这使得大量数据无法共享和利用，获得更大价值。数据共享交换平台是整个数字化校园建设的重要组成部分，利用平台对校园内散乱分布的数据进行集成化整合，同时将原来分散、利用率低下的信息资源进行数据挖掘，对于学校的发展战略和决策支持具有重要意义。另外，数据共享交换平台的建设是高校信息化建设下一阶段——智慧校园建设的工作基础。完成对学校内大数据有机的整合和继承管理，掌握学校各项活动中发生的庞大、海量数据，并利用大数据处理技术对这些信息资源进行挖掘、整理、分析，为学校的发展提供决策支持，是大数据时代下支撑学校改革、发展的重要手段。 2.智慧校园建设方案！高校统一数据中心解决方案平台设计目标及思路大数据时代的教育带有“大教育”的特性，具有全员（从全日制学生到全民，面向所有人）、全程（从学前教育到终身教育，服务各个教育阶段）、全方位（家庭、学校、社会三位一体教育，无所不在的教育，虚实结合的教育）等特点。随着在线平台的推广和普及，越来越多的老师将自己的授课视频放上网。互联网上的眼睛将使所有错误无所遁形，在无数人的编辑之下，知识传播的形式将不断优化、效率会不断提高。在数据的不断累积当中，视频将会沉淀下来，成为经典的学习材料。目前，建设以全局数据为基础的数据共享交换平台已成为各高校信息化建设的核心内容。通过其建设可以有效消除信息孤岛，节约人力、物力、财力成本，提高工作效率。各职能部处可以通过该平台获取其他业务部门的数据信息，通过对数据的交换、共享、分析、挖掘，为广大师生提供更加完善的服务，为高校建设以及科学管理提供重要的依据。

“数据库原理及应用”在线课程建设研究

“数据库原理及应用”在线课程建设研究摘要：在线教育在我国已经有了一定的发展规模，也形成了一些具有特色的网络教育平台。基于相关网络教学平台建立“数据库原理及应用”在线课程，可以更好地促进信息资源的共享，体现主动学习的特点，利于激发学生的学习兴趣。文章研究了“数据库原理及应用”在线课程建设。关键词：数据库；在线课程；建设在线教育以其灵活多变的学习方式及个性化的学习指导，可以最大限度地发挥学习者的自主性及积极性。在教育全球化及信息化的背景下，高校基于在线课程的教育教学理念对于推动专业的转型升[1]，教学方式的改变、教学过程的监管等都具有非常重要的实践意义，尤其是对于计算机类学生夯实数据库的基础，为后续课程的学习提供了坚实的保障。基于上述背景，本文结合作者数据库教改实践，就“数据库原理及应用”在线课程建设进行了相关探讨。 1 传统数据库课程教学的缺点 1.1 教学手段单一传统的数据库课程教学基本上采用的是板书结合PPT等方式进行，教师侧重讲授，学生被动听，教学

方法单一枯燥，学生学习主动性不高，甚至产生抵触情绪[2]。同时，传统的课程教学有关教学素材的更新也很难及时向学生发布，教学时效性大打折扣。鉴于该门课程的原理性较强，学生学习兴趣较低的特点，若继续采用传统的教学方法及手段，势必造成教学效果低下，达不到本门课程应有的教学目标。 1.2 学生学习兴趣低由于数据库的原理较多、知识点抽象，仅通过课堂的有限讲授，学生很难在短时间内掌握抽象的知识点，课后学生有问题也很难与教师及时沟通反馈。在作业环节，往往抄袭现象较为严重，一个班作业通常只有一两个版本，大部分学生很难在课后继续消化课上所学的知识点，久而久之，学生学习的积极性逐步降低，认为本门课程知识空洞，最终对数据库这门课程失去信心，也间接影响后续开发类、综合实训类等课程的学习。 1.3 对学生学习过程难于监控传统的教学方法与手段，大部分时间仅限于课堂教学，课后大量的时间，学生在做什么，怎么去做的，教师很难把控，师生互动性差，师生之间基本处于割裂状态。同时教师往往不能及时发现学生学习过程中出现的共性及个性问题，会让问题逐步积累，也很难

大学云数据中心建设方案

大学数字化校园云数据中心建设方案精品方案 2016年 07月

目录 1项目背景4 2建设原则6 3方案设计8 3.1总体拓扑设计8 3.2总体方案描述8 3.3核心网络设计9 3.4数据中心计算资源池建设10 3.4.1需求分析10 3.4.2传统服务器建设模式弊端10 3.4.3服务器虚拟化建设方向12 3.4.4设计描述13 3.4.5服务器集群部署方案17 3.5结构化数据存储资源池建设20 3.5.1需求背景20 3.5.2需求分析20 3.5.3数据特点分析21 3.5.4统一存储系统建设22 3.5.5设计描述23 3.6非结构化大数据云存储建设23 3.6.1建设目标23 3.6.2系统组成24 3.6.3技术特点24 3.6.4分布式底层存储平台26 3.6.5数据共建与共享平台28 3.6.6一体化自动监控平台30 3.6.7数据管理统计平台32 3.7方案可靠性设计35 3.7.1服务器可靠性设计35 3.7.2存储可靠性设计36 3.7.3虚拟化可靠性37 3.7.4管理可靠性38 3.8方案特点39 3.9云平台系统建设40 3.9.1系统架构介绍40 3.9.2云管理平台解决方案特点43 3.9.3统一管理Portal45 3.9.4统一资源管理45 3.9.5物理资源管理46 3.9.6虚拟资源管理47 3.9.7监控管理48 3.9.8智能调度管理49 3.9.9组织管理51 3.9.10用户管理52 3.9.11自助服务发放53 3.9.12自动化运维55

3.9.13统计报表56 3.9.14告警管理56 3.9.15拓扑管理58 3.9.16日志管理58 3.9.17开放API59 4投资配置及预算60 4.1一期建设配置预算60 4.2二期建设配置预算60

《Access数据库》课程标准

《Access数据库》课程标准一、课程性质：本课程是中职计算机网络技术专业学生的专业必修课。本课程的主要任务是：随着计算机技术和数据库技术的迅速发展，数据库技术已经应用到社会的各个领域。其后续课程为电子商务网站建设、数据库应用（SQL Server）等。数据库基础教学总时数为38学时（其中理论学时为20学时，实践学时为18学时），共分12章。二、课程理念：通过本门课程的开设，培养学生掌握基本的数据库理论知识、一定的实用技术和实际的计算机数据库问题的基本能力，能够使用Access软件进行中小型数据库应用系统的开发。建成以课堂教学和网络教室资源全面整合的优良的教学环境，支持学生的自主性、研究性学习。注重全体学生的发展，改变学科本位的观念；注重科学探究，提倡学习方式多样化；注重学生能力培养，构建新的评价体系。三、课程目标：（一）课程总体目标《Accesss数据库程序设计》课程培养学生对数据库、关系型数据库的相关概念以及数据库设计方法的理解，对表、查询、窗体、报表、数据访问页、宏、模块等概念的理解，并掌握数据库、表、查询、窗体、报表、数据访问页、宏、模块的创建方法，深入理解数据库中各个对象之间的关系，掌握使用VBA语言编程的基本方法，最终能够灵活使用Access数据库管理系统创建一般复杂的数据库应用系统。本课程是一个实践性非常强的课程，要求学生要打好理论基础，注重上机实践。（二）具体目标１.素质目标了解我国的信息化发展、资源利用状况，培养爱祖国、爱家乡的情感，增强振兴祖国和改变祖国面貌的使命感与责任感。乐于探索美的真蒂，具有实事求是的科学态度、一定的探索精神和创新意识。关注与信息有关的社会问题，初步形成主动参与社会决策的意识。２.能力目标培训学生掌握一定的实用技术和实际的计算机数据库问题的基本能力，能够使用Access软件进

高校数据中心走向集成

高校数据中心走向集成高校信息化建设已经进入了高速发展时期，在基本完成了数字校园的基础设施建设之后，信息集成和业务集成成为高校信息化的重要任务。目前，有越来越多的高校认识到了数据集中、IT基础设施集中、运行服务集中的必要性，同时，数据中心是数字校园的核心这一理念也得到了大部分高校的认同。校园数据中心建设正逐渐成为目前高校信息化领域的一大热点。攻击来自校内在校园网的管理方面，安全管理问题常常是高校数据中心管理者最头疼的事。某大学的校园网每天的平均访问量是6000多次，而被攻击的次数比访问量还多。记者在采访中了解到，这些攻击有些来自校园外部。但令人感到意外的是，其中一部分攻击却是来自校园内部，尤其在许多工科大学中，都设置有计算机、网络甚至信息安全学科，这些专业的本科生、研究生和博士生中的一些人把校园网当做试验平台，不断进行攻击。当然来自校园内部的攻击中，也有一部分是无意识的。对于校园网的安全问题，各高校都采取了相应的措施，以保证校园网的安全正常运行。北京交通大学信息中心主任贾卓生介绍说：“以前我们的安全措施基本上是在网络出口进行安全防护，如防火墙、入侵检测、防病毒。现在我们在数据中心前也会加一些防范，防止校内学生的攻击。”贾卓生说，他们还通过对核心交换机插防火墙板子，使每栋楼都有防火墙。同时，他们正逐渐把各部门的服务器集中到数据中心，通过集中管理，增加各种防范措施。对于一些不能集中管理的系统，包括试验系统、研究系统，则采取分别增加安全防范设备的方法，进行安全防范。“对于整个学校信息化的安全，我们通过等级保护，根据不同的安全级别来确定具体的安全防护办法。”贾卓生说，目前，北京交通大学在网络中心下成立了安全室，利用软件侦测漏洞，并及时修补，防患于未然。南开大学信息中心主任张四海认为，目前校园网中遇到的安全问题通过技术手段和安全设备都可以防范。当然，这种防范不可能是100%的。而具体采取什么样的措施和设备，这涉及到投入产出比问题。也就是说，系统的可靠性和可用性要达到几个“9”，投入的资金不同，所达到的目标也不同。 “守”住安全在高校数据中心里，除了网络安全外，机房环境安全和数据安全对于整个数据中心的正常运行也是至关重要的方面。南开大学信息中心主任张四海介绍说，南开大学采取的安全措施是划分区域、划分模块。对于用户，他们通过引导、提供杀毒软件、提出安全防范方法和规则，使用户自己可以在用户端做到防范；同时，通过技术手段和安全设备，在数据中心端做到严格的管控。而对于数据安全，张四海介绍说，他们正在逐步建立数据灾备机制，包括异地灾备。“随着业务系统越来越多，大家对数据的安全性、敏感性会越来越高。” 他认为，随着技术的发展，在不同时期，大家对安全的关注点不太一样。例如在3年前，大家关注的可能是三层、四层防火墙，而现在，它们已经起不到任何作用了，大家更关注的是应用防火墙。根据他们的检测，安全漏洞和攻击有80%到90%都在应用层，普通的防火墙能做到一些隔离，但是要真正起到安全防范作用的话，还需要应用防火墙。今年上半年，南开大学对所有二级网站都进行了摸底，并设立了安全实验室和专门的设备，计划建立定期扫描监测制度，以便及时发现问题和改进。在校园网的建设和管理中，安全问题永远伴随其中，正所谓“道高一尺，魔高一丈”。因此，太原理工大学信息化管理与建设中心主任王宝俊认为，安全问题就像校园网的建设，永远是一个“过程”，没有一劳永逸的办法。除了一些必要的防范措施外，安全问题常常是“攻”在前，“守”在后，而处于被动的状态下，因此它甚至比校园网建设的困难更多。王宝俊介绍

智慧高校大数据平台建设方案

智慧高校大数据平台建设方案 I

目录第1章前言 (8) 1.1、大数据发展分析 (9) 1.1.1、大数据定义 (9) 1.1.2、大数据5v特征及其应用 (10) 1.2、高校大数据建设背景 (11) 1.2.1、战略机遇 (11) 1.2.2、大数据产业政策支持 (12) 1.3、高校大数据建设面临问题 (13) 1.3.1、高校大数据应用分析 (13) 1.3.1.1、数据规模日益庞大 (13) 1.3.1.2、缺乏稳定高效的大数据环境 (14) 1.3.1.3、数据利用不充分 (14) 1.3.1.4、数据驱动带来的科研新挑战 (14) 1.3.2、高校大数据数据源分析 (14) 1.3.2.1、数据涉及面窄 (14) 1.3.2.2、有效数据量少 (15) 1.3.2.3、数据接口不完善 (15) 1.3.3、高校大数据服务用户分析 (15) 1.3.4、高校大数据建设责任制问题 (16) 1.3.4.1、校领导 (16) I

1.3.4.2、教师 (17) 1.3.4.3、学生 (17) 1.3.4.4、家长 (17) 1.3.4.5、校园环境 (17) 1.3.4.6、教学管理与服务 (17) 1.3.4.7、社会 (17) 1.4、建设原则 (18) 1.4.1、安全性 (18) 1.4.2、可扩展性 (18) 1.4.3、灵活性 (18) 1.5、建设目标 (18) 1.5.1、实现数据的共享和交换 (18) 1.5.2、大数据的采集和存储 (19) 1.5.3、大数据分析与决策 (19) 1.6、高校大数据平台建设意义 (19) 1.6.1、实现个性化学习 (19) 1.6.2、实现教育评价体系重构 (20) 1.6.3、实现科学研究范式转型 (20) 1.6.4、开启“大数据创客”新模式 (20) 1.6.5、实现教学模式改革 (20) 1.6.6、实现科学化教育管理 (20) II

大数据中心建设方案a

工业产品环境适应性公共技术服务平台信息化系统建设方案

1. 平台简介工业产品环境适应性公共技术服务平台是面向工业企业、高校、科研机构等提供产品/材料环境适应性技术服务的平台。平台服务内容主要包括两部分，一是产品环境适应性测试评价服务，一是产品环境适应性大数据服务。测试评价服务是大数据的主要数据来源和基础，大数据服务是测试评价服务的展示、延伸和增值服务。工业产品环境适应性公共技术服务平台服务行业主要包括汽车、光伏、风电、涂料、塑料、橡胶、家电、电力等。平台的测试评价服务依据 ISO 17025 相关要求开展。测试评价服务涉及 2 个自有实验室、8 个自有户外试验场和超过 20 个合作户外试验场。见图 1 广州显微分析实广州腐蚀分析实广州花都户外试海南琼海户外试新疆吐鲁番户外内蒙海拉尔户外西藏拉萨户外试武汉户外试验场西沙户外试验场沙特吉达户外试海南三亚户外试山东青岛户外试美国凤凰城试验美国弗罗里达试其它合作试验场验室验室验场验场试验试验验场验场验场验场场验场场场图 1 环境适应性测试评价服务实验室概况平台的大数据服务，基于产品环境适应性测试评价获取的测试数据以及相关信息，利用数据分析技术，针对不同行业提供产品环境适应性大数据服务，包括但不限于：（1）产品环境适应性基础数据提供；（2）产品环境适应性调研分析报告；（3）产品环境适应性分析预测；（4）产品环境适应性技术规范制定；

数据库课程网站的设计与实现-开题报告

届毕业设计开题报告《数据库课程网站的设计与实现》学生姓名 ~~~ 学号 ~~~ 所属学院信息工程学院专业计算机网络技术班级 ~~~ 指导教师 ~~~

开题报告 1、课题名称 SQL Server 2005数据库课程网站 2、课题目的本网站依据开发要求主要应用于网站教学管理，完成对日常的教育工作中教学大纲发布，通知发布、课件发布、作业发布、学生在线自测、在线答题等的数字化管理。开发本系统可比较系统地对教务、教学上的各项服务和信息进行管理，同时，可以减少极大地节约教学成本，加快查询速度、加强管理以及国家各部门关于信息化的步伐，使各项管理更加规范化。 2.1面向对象该网站主要面向的对象是所有有需求的用户，本院的学生都可以在其上面下载课件，在线测试和留言。该网站的系统管理员可以进行用户管理，系统信息的维护等工作。老师则拥有权限可以上传课件，上传和发布作业，查看学生提交的作业，查看学生在线考试的分数记录，回答学生留言板的问题。该网站也不排除其他人员对网站的访问，同样可以对该网站自由的访问和操作。图2-1数据库系统面向对象功能图数据库课程系统下载课件系统信息的维护用户管理回复留言板问查看学生在线测试成上传和发布作留言在线测试查看作业上传课件系统管理员学生教师

2.2课程背景随着计算机在中国的广泛普及，数值化管理手段的逐步完善，越来越多的学生逐渐习惯于是用信息化手段进行学习信息，这样也方便的老师使用信息化手段对学生进行管理。而信息化应用在教学管理中的应用是实现教学管理科学化、现代化的关键。因此，该网站为本书店提供了搞笑，准确，快速的管理模式，实现管理规范化、科学化。 3、项目概述 3.1网站需求分析中国教育历来有重视质量的传统，形成了一整套行之有效的方法，要组织力量进行深入研究并加以发扬光大，形成中国教育的独特优势。同时要积极探索提高教育质量的新思路、新途径。树立科学的质量观，形成评价教育质量的新标准。坚持全面推进素质教育，把“成人”与“成才”作为教育质量的根本标准，职业教育和高等教育要把社会和就业市场的认可程度作为衡量教育质量的重要标准。这个标准要根据各级教育的特点予以细化。深化教育教学改革，推动各级各类教育的培养模式、课程体系、教学内容和教学方法的改革与创新，利用新的方法和技术革新。特别是把教育的信息化作为提高教育质量的新手段，不仅是把硬件系统建立起来，更重要的是要在教学中广泛地应用起来。 3.2网站构架前台主要包括导航栏（首页、相关新闻、课程标准、电子教案、教学课件、测试题库、课程论坛）、公告栏（包括公告通告、学校要闻、相关新闻、热帖、管理员登入）。前台首页课程论坛教学课件课程标准相关新闻测试题库电子教案导航栏公告栏管理员登入热帖相关新闻学校要闻公告通告

XXX高校数字化校园数据中心建设方案

XXX高校数字校园数据中心建设方案建议书目录一、项目概述............................................................................................ 错误!未定义书签。 1.1建设背景............................................................................................. 错误!未定义书签。 1.2建设目标............................................................................................. 错误!未定义书签。 1.3建设原则............................................................................................. 错误!未定义书签。 1.4云平台技术打造大数据与高性能优势............................................. 错误!未定义书签。二、需求分析............................................................................................ 错误!未定义书签。 2.1现状分析............................................................................................. 错误!未定义书签。 2.2总体建设............................................................................................. 错误!未定义书签。 ............................................................................................................ 错误!未定义书签。 ............................................................................................................ 错误!未定义书签。 ............................................................................................................ 错误!未定义书签。三、数据中心总体规划............................................................................ 错误!未定义书签。四、云数据中心建设规划........................................................................ 错误!未定义书签。 4.1 资源池规划........................................................................................ 错误!未定义书签。 4.2 资源池规划内容................................................................................ 错误!未定义书签。 4.3 虚拟化软件选型规划........................................................................ 错误!未定义书签。 4.4 云管理平台建设规划........................................................................ 错误!未定义书签。 4.5数据中心统一管理平台规划............................................................. 错误!未定义书签。五、大数据建设规划................................................................................ 错误!未定义书签。 5.1大数据平台规划................................................................................. 错误!未定义书签。 5.2 大数据架构介绍................................................................................ 错误!未定义书签。 5.3新型分布式处理技术基础................................................................. 错误!未定义书签。 5.4 分布式文件系统................................................................................ 错误!未定义书签。 5.5 MapReduce计算框架......................................................................... 错误!未定义书签。 5.6数据管理与分析................................................................................. 错误!未定义书签。 5.7 分布式数据库.................................................................................... 错误!未定义书签。 5.8 Hive数据仓库................................................................................. 错误!未定义书签。 5.9 大数据调优服务................................................................................ 错误!未定义书签。六、高性能建设规划................................................................................ 错误!未定义书签。 6.1高性能平台建设内容......................................................................... 错误!未定义书签。 6.2高性能平台总体性能要求................................................................. 错误!未定义书签。 6.3节点配置详解..................................................................................... 错误!未定义书签。 ............................................................................................................ 错误!未定义书签。 6.3.2GPU节点............................................................................. 错误!未定义书签。 6.3.3八路胖节点........................................................................ 错误!未定义书签。