构建大数据基础平台

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，

Cloudera大数据平台环境搭建(CDH5.13.1)傻瓜式说明书

Cloudera大数据平台环境搭建（CDH5.13.1版）

目录

基础环境 软件环境 本文将介绍Centos7.4离线安装CDH和ClouderaManager过程，软件版本如下： 配置规划 本次安装共5台服务器，服务器配置及用途如下： 所需要的软件资源 1)JDK环境： JDK版本：51 jdk-8u151-linux-x64.rpm 下载地址： 2)CM包： CM版本：5.13.1 下载地址： 3)CDH包 CDH版本：5.13.1， ； .sha1； manifest.json 下载地址： 4)JDBC连接jar包： jar包版本：5.1.43， mysql-connector-java-5.1.43.jar 下载地址： 修改机器名（所有节点） 这种方式，在Centos7中可以永久性改变主机名称。

内容都改为： 设置防火墙（所有节点） 注：为了简便，可以先关闭防所有节点火墙，安装完成后，再按照下面步骤设置。 防火墙常用命令： 便，安装完毕后可以根据需要设置防火墙策略，保证集群安全。 配置免密码登录SSH 将子节点设置为从主节点ssh无密码登陆（主节点访问从节点需要无密码互通，否则后面会出现问题） 一路回车，生成无密码的密钥对。 把公钥拷贝至node169服务器上?： 登录到node169服务器上： 然后在node169服务器上，把公钥的内容追加到authorized_keys文件末尾（这个文件也在隐藏文件夹.ssh下，如果没有可以新建）：

在node168节点出现下面表示成功登录node169节点： 以同样的方式将公钥拷贝至其他节点服务器上。 关闭SELINUX（所有节点） 关闭linuxSELINUX安全内核 （在Centos7中遇到SELINUX无法关闭的问题，重新启动机器恢复正常） 修改Linux内核参数（所有节点） 为避免安装过程中出现的异常问题，首先调整Linux内核参数。 1)设置swappiness，控制换出运行时内存的相对权重，Cloudera建议将swappiness设置为 10： 自CentOS6版本开始引入了TransparentHugePages(THP)，从CentOS7版本开始，该特性默认就会启用。尽管THP的本意是为提升内存的性能，不过某些数据库厂商还是建议直接关闭THP，否则可能会导致性能出现下降。 表示已禁用：

科研大数据平台项目

科研大数据平台项目技术建议书

目录 1. 概述 (1) 1.1.项目背景 (1) 1.2.需求分析 (1) 1.3.方案简述 (1) 1.4.方案价值 (2) 2. 设计方案 (4) 2.1.设计原则 (4) 2.2.系统架构 (5) 2.3.分布式数据库系统 (5) 2.3.1. MPP + Share Nothing架构 (5) 2.3.2. 核心组件 (5) 2.3.3. 高可用 (6) 2.3.4. 高性能在线扩展 (7) 2.3.5. 高性能数据加载 (8) 2.3.6. OLAP函数 (8) 2.4.H ADOOP集群 (9) 2.4.1. Hadoop企业版 (9) 2.4.2. HIVE分布式内存分析引擎 (9) 2.4.3. HBASE分布式实时在线数据处理引擎 (10) 2.4.4. Stream流处理引擎 (11) 2.5.服务器虚拟化 (11) 2.5.1. 设计理念 (11) 2.5.2. 系统结构 (13) 2.5.3. 服务器虚拟化系统组成 (14) 2.6.云管理平台 (14) 2.6.1. 浪潮云海OS架构图 (15) 2.6.2. 浪潮云海OS实现的功能 (15) 2.7.爬虫软件 (18) 2.7.1. 建设网络爬虫私有云 (18) 2.7.2. 高效的分布式、协同化数据采集模式 (19) 2.7.3. 爬虫路线规划能力 (20) 2.7.4. 爬虫调度和负荷规划能力 (20) 2.7.5. 极致的开放兼容平台 (21) 2.7.5.1. 为什么需要开放的可集成的网页抓取软件 (21) 2.7.5.2. 集搜客网络爬虫的开放接口 (21) 3. 方案优势 (22) 3.1.浪潮MPP数据库优势 (22) 3.1.1. 高性能 (22) 3.1.2. 高性价比 (22) 3.1.3. 高易用性 (22) 3.2.浪潮H ADOOP优势 (22) 3.3.浪潮云计算优势 (22) 3.3.1. 运营效率提升 (22)

大数据平台建设方案(20201129021555)

大数据平台建设方案 （项目需求与技术方案） 一、项目背景 “十三五”期间,随着我国现代信息技术得蓬勃发展, 信息化建设模式发生根本性转变, 一场以云计算、大数据、物联网、移动应用等技术为核心得“新I T”浪潮风起云涌，信息化应用进入一个“新常态”。*** （某政府部门）为积极应对“互联网+”与大数据时代得机遇与挑战, 适应全省经济社会发展与改革要求, 大数据平台应运而生。 大数据平台整合省社会经济发展资源，打造集数据采集、数据处 理、监测管理、预测预警、应急指挥、可视化平台于一体得大数据平台, 以信息化提升数据化管理与服务能力, 及时准确掌握社会经济发展情况, 做到“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新” , 牢牢把握社会经济发展主动权与话语权。 二、建设目标 大数据平台就是顺应目前信息化技术水平发展、服务政府职能改革得架构平台。它得主要目标就是强化经济运行监测分析，实现企业信用社会化监督, 建立规范化共建共享投资项目管理体系，推进政务数据共享与业务协同，为决策提供及时、准确、可靠得信息依据, 提高政务工作得前瞻性与针对性, 加大宏观调控力度, 促进经济持续健康发展

1、制定统一信息资源管理规范,拓宽数据获取渠道, 整合业务信息系统数据、企业单位数据与互联网抓取数据, 构建汇聚式一体化数据库，为平台打下坚实稳固得数据基础。 2、梳理各相关系统数据资源得关联性，编制数据资源目录, 建立信息资源交换管理标准体系, 在业务可行性得基础上, 实现数据信息共享,推进信息公开,建立跨部门跨领域经济形势分析制度。 3、在大数据分析监测基础上，为政府把握经济发展趋势、预见经济发展潜在问题、辅助经济决策提供基础支撑。 三、建设原则 大数据平台以信息资源整合为重点, 以大数据应用为核心, 坚持“统筹规划、分步实施, 整合资源、协同共享, 突出重点、注重实效, 深化应用、创新驱动”得原则,全面提升信息化建设水平, 促进全省经济持续健康发展。

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。

大数据平台建设方案

大数据平台建设方案 项目需求与技术方案） 、项目背景 十三五”期间，随着我国现代信息技术的蓬勃发展，信息 化建设模式发生根本性转变，一场以云计算、大数据、物联网、移动应用等技术为核心的“新IT ”浪潮风起云涌，信息化应用进入一个“新常态”。*** （某政府部门）为积极应对“互联网+” 和大数据时代的机遇和挑战，适应全省经济社会发展与改革要求，大数据平台应运而生。 大数据平台整合省社会经济发展资源，打造集数据采集、数据处理、监测管理、预测预警、应急指挥、可视化平台于一体的大数据平台，以信息化提升数据化管理与服务能力，及时准确掌握社会经济发展情况，做到 “用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”,牢牢把握社会经济发展主动权和话语权。 二、建设目标 大数据平台是顺应目前信息化技术水平发展、服务政府职能改革的架构平台。它的主要目标是强化经济运行监测分析，实现企业信用社会化监督，建立规范化共建共享投资项目管理体系，推进政务数据共享和业务协同，为决策提供及时、准确、可靠的信息依据，提高政务工作的前瞻性和针对性，加大宏观调控力度，促进经济持续健康发展。 1、制定统一信息资源管理规范，拓宽数据获取渠道，整合 业务信息系统数据、企业单位数据和互联网抓取数据，构建汇聚式一体化数据库，为平台打下坚实稳固的数据基础。 2、梳理各相关系统数据资源的关联性，编制数据资源目录， 建立信息资源交换管理标准体系，在业务可行性的基础上，实现数据信息共享，推进信息公开，建立跨部门跨领域经济形势分析制度。 3、在大数据分析监测基础上，为政府把握经济发展趋势、

预见经济发展潜在问题、辅助经济决策提供基础支撑。 三、建设原则 大数据平台以信息资源整合为重点，以大数据应用为核心，坚持“统筹规划、分步实施，整合资源、协同共享，突出重点、注重实效，深化应用、创新驱动”的原则，全面提升信息化建设水平，促进全省经济持续健康发展。 1、统筹规划、分步实施。结合我省经济发展与改革领域实际需求，明确总体目标和阶段性任务，科学规划建设项目。先期完成大数据平台的整体架构建设，后期分步完成业务系统的整合及相互间数据共享问题。 2、整合资源、协同共享。对信息资源统一梳理，建立经济发展与改革信息标准资源库和数据规范，逐步消灭“信息孤岛”，加快推进数据资源整合，建设共享共用的大数据中心，实现业务协同。 3 、突出重点、注重实效。以用户为中心，以需求为导向， 以服务为目的，突岀重点，注重实效，加强平台可用性和易用性。 4、深化应用、创新驱动。深入了解用户需求，密切跟踪信息技术发展趋势，不断深化应用、拓展新技术在应用中的广度和深度，促进跨界融合，丰富管理和服务手段。 四、建设方案 为了保证项目的顺利进行和建设目标的可行性，我们采取如下几种建设方案。 1、数据采集方案。 我们统一信息资源标准规范，建立多维度数据库，拓宽 数据来源，通过不同的方式汇聚数据，增强分析力度，提高 监测预警的准确性和时效性。 1、预留接口，支持其它系统各种数据的上传导入处理。 将现存有关经济运行业务系统中的历史数据和时效数据，过上传数据文件至服务器、分析提取有效数据导入服务器数

Cloudera大数据平台环境搭建傻瓜式说明书

Cloudera大数据平台环境搭建 （版）

目 录 Cloudera 大数据平台环境搭建错误! 未定义书签。 版）错误! 未定义书 签。 1. 基础环 境. 错误! 未定义书签。 软件环境错误!未定义书签。 2. 3. 配置规划...... 所需要的软件资源 错误!未定义书签。 错误!未定义书签。 修改机器名（所有节点） 设置防火墙（所有节点） 配置免密码登录 SSH.. 关闭SELINUX（所有节点）…… 修改 Linux 内核参数（所有节 点） 其他安装与配置（所有节点） . 配置NTP服务................. 安装 oracle （所有节点） Mysql 安装（主节点） 安装CM 传包，解包 创建数据库 创建用户 制作本地YUM源 拷贝 修改 启动 访问 安装CDH 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。 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。 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。 错误!未定义书签。 错误!未定义书签。 jar 包................. cloudera-scm-agent 配置 CM Server 和 Agent ..... 错误!未定义书签。 错误!未定义书签。 错误!未定义书签。 CM. 错误!未定义书签。 错误! 未定义书 签。 登录后界面错误!未定义书签。 选择CM版本错误!未定义书签。 指定主机错误!未定义书签。 选择CDH版本错误!未定义书签。 出现“主机运行状态不良”错误 检查主机正确性................... 错误!未定义书签。 错误!未定义书签。 选择安装的服务错误!未定义书签。 角色分配 . 数据库设置 错误!未定义书签。 错误!未定义书签。 测试连接报错：错误!未定义书签。 群集设置错误!未定义书签。

高校科研大数据平台解决方案

教学科研大数据平台 解决方案

目录 1.概述 (3) 1.1.背景 (3) 1.2.建设目标 (3) 1.3.建设的步骤和方法 (3) 2.教学科研大数据平台概要 (4) 2.1.架构设计 (4) 2.2.教学科研大数据平台优势 (6) 2.2.1.应用优势 (6) 2.2.2.未来发展优势 (8) 3.教学科研大数据平台设计 (8) 3.1.大数据资源池 (9) 3.1.1.cProc云计算 (9) 3.1.1.1.cProc云计算概述 (9) 3.1.1.2.数据立方 (10) 3.1.1.3.混合存储策略 (15) 3.1.1.4.云计算核心技术 (15) 3.1.1.4.1.数据处理集群的可靠性与负载均衡技术 (15) 3.1.1.4.2.计算与存储集群的可靠性与负载均衡 (19) 3.1.1.4.3.计算与存储集群的负载均衡处理 (21) 3.1.1.4.4.分布式文件系统的可靠性设计 (23) 3.1.1.4.5.分布式数据立方可靠性设计 (23) 3.1.1.4.6.分布式并行计算可靠性设计 (25) 3.1.1.4.7.查询统计计算可靠性鱼负载均衡设计 (25) 3.1.1.4.8.数据分析与数据挖掘 (27) 3.1.1.4.9.cProc云计算优势 (35) 3.1.2.cStor云存储 (36) 3.1.2.1.cStor云存储介绍 (36) 3.1.2.2.cStor云存储架构 (38) 3.1.2.3.Stor云存储关键技术 (43) 3.1.2.4.数据安全诊断技术 (44) 3.1.2.5.cStor云存储优势 (45) 3.2.大数据教学基础平台 (46) 3.2.1.Hadoop架构 (46) 3.2.2.Hadoop关键技术 (47) 3.2.3.Hadoop优势 (51) 3.2.4.Hadoop教学 (51)

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。

旅游大数据平台方案doc资料

旅游大数据平台方案

旅游研究院大数据挖掘与分析科研平台建设方案

一.背景 1.1 数据挖掘和大数据分析行业背景和发展趋势 移动互联网、电子商务以及社交媒体的快速发展使得企业需要面临的数据量 成指数增长。根据 IDC 《数字宇宙》 (Digital Universe) 研究报告显示， 2020 年全球新建和复制的信息量已经超过 40ZB，是 2015 年的 12 倍 ; 而中国的数据量则会在2020 年超过 8ZB，比 2015 年增长 22 倍。数据量的飞速增长带来了大数据 技术和服务市场的繁荣发展。 IDC 亚太区 ( 不含日本 ) 最新关于大数据和分析 (BDA) 领域的市场研究表明，大数据技术和服务市场规模将会从 2012 年的 5.48 亿美元增加到 2017 年的 23.8 亿美元，未来 5 年的复合增长率达到 34.1%。该市场涵盖了存储、服务器、网络、软件以及服务市场。数据量的增长是一种非线性的增长速度。 据IDC 分析报道，最近一年来，亚太区出现了越来越广泛的大数据和分析领 域的应用案例。在中国，从互联网企业，到电信、金融、政府这样的传统行业， 都开始采用各种大数据和分析技术，开始了自己的大数据实践之旅 ; 应用场景也在 逐渐拓展，从结构化数据的分析，发展到半结构化、非结构化数据的分析，尤 其是社交媒体信息分析受到用户的更多关注。用户们开始评估以 Hadoop、数据库 一体机以及内存计算技术为代表的大数据相关新型技术。 最新调研结果显示，提高竞争优势，降低成本以及吸引新的客户是中国用户对大数据项目最期望的三大回报。目前现有的大数据项目主要集中在业务流程优化以及提高客户满意度方面的应用。 IDC 发现很多用户希望大数据能够为企业带来业务创新，并且开始使用高级分析的解决方案以管理复杂的数据环境。过去一年中用户对社交数据的收集和分析应用的关注度增加明显。未来，地理位置信息分析将会增长迅速，这也会推动用户对大数据安全和隐私管理的关注。在亚太区，澳大利亚和新加坡的用户对大数据的相关投资主要在咨询服务方面，更关注如何根据新的最佳实践需求设计和实施方案。中国和印度在大数据领域的硬件投资则非常明显，更倾向于数据中心相关的基础架构的投资。

智慧教学科研大数据平台建设方案

解决方案

目录 1. 概述 (4) 1.1.背景 (4) 1.2.建设目标 (4) 1.3.建设的步骤和方法 (4) 2. 教学科研大数据平台概要 (5) 2.1.架构设计 (5) 2.2.教学科研大数据平台优势 (7) 2.2.1. 应用优势 (7) 2.2.2. 未来发展优势 (9) 3. 教学科研大数据平台设计 (9) 3.1.大数据资源池 (10) 3.1.1. cProc云计算 (10) 3.1.1.1. cProc云计算概述 (10) 3.1.1.2. 数据立方 (11) 3.1.1.3. 混合存储策略 (16) 3.1.1.4. 云计算核心技术 (16) 3.1.1.4.1. 数据处理集群的可靠性与负载均衡技术 (16) 3.1.1.4.2. 计算与存储集群的可靠性与负载均衡 (20) 3.1.1.4.3. 计算与存储集群的负载均衡处理 (22) 3.1.1.4.4. 分布式文件系统的可靠性设计 (24) 3.1.1.4.5. 分布式数据立方可靠性设计 (24) 3.1.1.4.6. 分布式并行计算可靠性设计 (26) 3.1.1.4.7. 查询统计计算可靠性鱼负载均衡设计 (26) 3.1.1.4.8. 数据分析与数据挖掘 (28)

3.1.1.4.9. cProc云计算优势 (36) 3.1.2. cStor云存储 (37) 3.1.2.1. cStor云存储介绍 (37) 3.1.2.2. cStor云存储架构 (39) 3.1.2.3. Stor云存储关键技术 (44) 3.1.2.4. 数据安全诊断技术 (45) 3.1.2.5. cStor云存储优势 (46) 3.2.大数据教学基础平台 (47) 3.2.1. Hadoop架构 (47) 3.2.2. Hadoop关键技术 (48) 3.2.3. Hadoop优势 (52) 3.2.4. Hadoop教学 (52) 3.3.教学科研私有云 (54) 3.3.1. Minicloud迷你云 (54) 3.3.1.1. Minicloud迷你云介绍 (54) 3.3.1.2. Minicloud迷你云特点 (55) 3.3.1.3. Minicloud迷你云优势 (55) 3.3.2. 网盘 (58) 3.3.2.1. 网盘系统设计 (58) 3.3.2.2. 文件同步管理系统 (60) 3.3.2.3. 文件分析系统 (65) 3.3.2.4. 网盘优势 (66) 4. 产品配置 (68)

大数据平台建设方案

大数据平台建设方案 (项目需求与技术方案) 一、项目背景 “十三五”期间，随着我国现代信息技术的蓬勃发展,信息化建设模式发生根本性转变,一场以云计算、大数据、物联网、移动应用等技术为核心的“新 IT”浪潮风起云涌,信息化应用进入一个“新常态”。***（某政府部门)为积极应对“互联网＋”和大数据时代的机遇和挑战,适应全省经济社会发展与改革要求，大数据平台应运而生。 大数据平台整合省社会经济发展资源,打造集数据采集、数据处理、监测管理、预测预警、应急指挥、可视化平台于一体的大数据平台,以信息化提升数据化管理与服务能力，及时准确掌握社会经济发展情况,做到“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”,牢牢把握社会经济发展主动权和话语权。 二、建设目标 大数据平台是顺应目前信息化技术水平发展、服务政府职能改革的架构平台。它的主要目标是强化经济运行监测分析，实现企业信用社会化监督,建立规范化共建共享投资项目管理体系，推进政务数据共享和业务协同,为决策提供及时、准确、可靠的信息依据,提高政务工作的前瞻性和针对性,加大宏观调控力度,促进经济持续健康发展。 1、制定统一信息资源管理规范,拓宽数据获取渠道，整合业务信

息系统数据、企业单位数据和互联网抓取数据，构建汇聚式一体化数据库,为平台打下坚实稳固的数据基础。 2、梳理各相关系统数据资源的关联性,编制数据资源目录，建立信息资源交换管理标准体系，在业务可行性的基础上，实现数据信息共享，推进信息公开，建立跨部门跨领域经济形势分析制度。 3、在大数据分析监测基础上，为政府把握经济发展趋势、预见经济发展潜在问题、辅助经济决策提供基础支撑。 三、建设原则 大数据平台以信息资源整合为重点，以大数据应用为核心，坚持“统筹规划、分步实施,整合资源、协同共享,突出重点、注重实效,深化应用、创新驱动”的原则,全面提升信息化建设水平,促进全省经济持续健康发展。

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；

高校大数据平台建设研究

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/2b9244752.html, 高校大数据平台建设研究 作者：李金旭吕书林 来源：《电脑知识与技术》2017年第16期 摘要：大数据已经成为提升社会、提升高校的创新力和生产力，已经成为高校信息化建设过程中必须要面对的问题。文章讨论了高校大数据平添建设的三大用途，给出了从构建基础硬件层，到利用云计算、大数据的数据集成、数据安全、服务器集群、数据计算与挖掘分析等技术的Hadoop生态体系大数据平台的技术架构。 关键词：高校；大数据；数据集成；挖掘分析 中图分类号：TP393 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2017）16-0013-02 1概述 近年来，移动互联网、云计算、大数据、物联网等信息技术取得了突飞猛进的发展，已经在深刻地改变着人类社会的方方面面。“互联网+”、大数据已经上升到了国家战略层面，成为提升社会的创新力、生产力，促进经济发展新形态的基础设施和现实工具。高校作为人才培养、技术创新的前沿阵地，需要充分感知最新技术发展方向，掌握和创新最前沿科学技术，培养时代迫切需求的创新型人才。 2高校大数据平台的用途 2.1培养大数据人才的平台 根据国内外高校开展大数据课程建设经验以及现有大数据技术就业市场需求而构建的大数据人才培养平台，以大数据为方向，引进国内外先进大数据技术、成熟解决方案以及管理与教学内容，搭建云计算、大数据管理技术、大数据应用软件开发等技术平台，培养学生研究大数据科学与工程领域问题、解决大数据实际应用问题的能力，系统掌握大数据主流的存储、管理、分析处理技术，以及大数据平台架构和建设，实现科研、教学与社会服务的顺畅衔接，逐步打造以培养大数据人才为核心的科研、教学基地。 创新意识、创新精神、创新思维、创造力或创新人格等春心素质的培养需要一个长期的过程、创新教育与科教教育相结合，纳人人才培养体系，利用大数据、“互联网+”、云平台的优势，构建大数据人才平台、打造创新教育人才培养模式、创新教育教学组织新形式，使学生掌握企业运作的过滤与本质，增加师生良性互动，真正培养出社会、企业所需要的创新型人才，如图1所示。

智慧高校大数据分析平台解决方案

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目录 第1章建设思路和建设目标 (15) 1.1、总体建设内容概述 (15) 1.2、总体建设理念 (16) 1.2.1、搭平台 (16) 1.2.2、定标准 (16) 1.2.3、上应用 (18) 1.2.4、成体系 (18) 1.2.5、集中管 (21) 1.2.6、特色建 (21) 1.3、总体目标 (22) 1.3.1、培养人才目标 (22) 1.3.2、推动教育治理体系和治理能力现代化目标 (22) 1.3.3、平台建设目标 (23) 1.3.3.1、高校平台建设标准化 (23) 1.3.3.2、平台云化 (23) 1.3.3.3、业务能力云化 (24) 1.3.3.4、服务集中化 (24) 1.3.3.5、应用移动化 (24) 1.3.3.6、应用扩展化 (24) 1.3.3.7、资源可持续化 (24) 1.3.3.8、管理可视化 (25) 1.4、总体架构设计 (25) 1.4.1、总体架构 (25) 1.4.2、云平台整体架构 (27) 1.4.3、系统技术路线设计 (27) 第2章高校大数据总体规划 (29)

2.1、高校大数据建设背景 (29) 2.1.1、战略机遇 (29) 2.1.2、大数据产业政策支持 (31) 2.2、高校大数据的来源 (32) 2.2.1、个体高校大数据 (33) 2.2.2、课程高校大数据 (33) 2.2.3、班级高校大数据 (33) 2.2.4、学校高校大数据 (34) 2.2.5、区域高校大数据 (34) 2.2.6、国家高校大数据 (34) 2.3、高校大数据采集技术图谱 (35) 2.4、高校大数据建设面临问题 (35) 2.4.1、产品同质化严重 (36) 2.4.2、分析端是整体短板 (36) 2.4.3、缺乏统一的行业标准 (36) 2.4.4、大数据价值尚未体现 (36) 2.4.5、数据模型的科学性不足 (37) 2.4.6、数据的权利制度未明确 (37) 2.4.7、数据规模日益庞大 (37) 2.4.8、缺乏稳定高效的大数据环境 (37) 2.4.9、数据利用不充分 (38) 2.4.10、数据驱动带来的科研新挑战 (38) 2.5、高校大数据云平台建设原则 (38) 2.5.1、要提前规划设计 (39) 2.5.2、要有清晰的边界 (40) 2.5.3、要保持连续性和规范性 (40) 2.5.4、采集粒度要尽可能小 (41) 2.5.5、高校大数据数据源分析 (42) 2.5.5.1、数据涉及面窄 (42)

教你如何快速搭建一个大数据分析平台

一般的大数据平台从平台搭建到数据分析大概包括以下几个步骤： 1、Linux系统安装 一般使用开源版的Redhat系统--CentOS作为底层平台。为了提供稳定的硬件基础，在给硬盘做RAID和挂载数据存储节点的时，需要按情况配置。比如，可以选择给HDFS的namenode做RAID2以提高其稳定性，将数据存储与操作系统分别放置在不同硬盘上，以确保操作系统的正常运行。 2、分布式计算平台/组件安装 当前分布式系统的大多使用的是Hadoop系列开源系统。Hadoop的核心是HDFS，一个分布式的文件系统。在其基础上常用的组件有Yarn、Zookeeper、Hive、Hbase、Sqoop、Impala、ElasticSearch、Spark等。 使用开源组件的优点：1）使用者众多，很多bug可以在网上找的答案（这往往是开发中最耗时的地方）；2）开源组件一般免费，学习和维护相对方便；3）开源组件一般会持续更新；4）因为代码开源，如果出现bug可自由对源码作修改维护。

常用的分布式数据数据仓库有Hive、Hbase。Hive可以用SQL查询，Hbase 可以快速读取行。外部数据库导入导出需要用到Sqoop。Sqoop将数据从Oracle、MySQL等传统数据库导入Hive或Hbase。Zookeeper是提供数据同步服务，Impala是对hive的一个补充，可以实现高效的SQL查询 3、数据导入 前面提到，数据导入的工具是Sqoop。它可以将数据从文件或者传统数据库导入到分布式平台。

4、数据分析 数据分析一般包括两个阶段：数据预处理和数据建模分析。 数据预处理是为后面的建模分析做准备，主要工作时从海量数据中提取可用特征，建立大宽表。这个过程可能会用到Hive SQL，Spark QL和Impala。 数据建模分析是针对预处理提取的特征/数据建模，得到想要的结果。如前面所提到的，这一块最好用的是Spark。常用的机器学习算法，如朴素贝叶斯、逻辑回归、决策树、神经网络、TFIDF、协同过滤等，都已经在ML lib里面，调用比较方便。

旅游大数据平台方案

旅游研究院大数据挖掘与分析 科研平台建设方案 背景 数据挖掘和大数据分析行业背景和发展趋势 移动互联网、电子商务以及社交媒体的快速发展使得企业需要面临的数据量成指数增长。根据 IDC 《数字宇宙》(Digital Universe)研究报告显示，2020 年全球新建和复制的信息量已经超过 40ZB，是2015年的12倍;而中国的数据量则会在2020年超过8ZB，比2015年增长22倍。数据量的飞速增长带来了大数据技术和服务市场的繁荣发展。IDC亚太区(不含日本)最新关于大数据和分析(BDA)领域的市场研究表明，大数据技术和服务市场规模将会从2012年的5.48亿美元增加到2017年的23.8亿美元，未来5年的复合增长率达到34.1%。该市场涵盖了存储、服务器、网络、软件以及服务市场。数据量的增长是一种非线性的增长速度。 据IDC分析报道，最近一年来，亚太区出现了越来越广泛的大数据和分析领域的应用案例。在中国，从互联网企业，到电信、金融、政府这样的传统行业，都开始采用各种大数据和分析技术，开始了自己的大数据实践之旅;应用场景也在逐渐拓展，从结构化数据的分析，发展到半结构化、非结构化数据的分析，尤其是社交媒体信息分析受到用户的更多关注。用户们开始评估以Hadoop、数据库一体机以及内存计算技术为代表的大数据相关新型技术。 最新调研结果显示，提高竞争优势，降低成本以及吸引新的客户是中国用户对大数据项目最期望的三大回报。目前现有的大数据项目主要集中在业务流程优化以及提高客户满意度方面的应用。IDC发现很多用户希望大数据能够为企业带来业务创新，并且开始使用高级分析的解决方案以管理复杂的数据环境。过去一年中

大数据技术实验一平台搭建

《大数据技术原理与应用》实验报告一 题目：安装Hadoop 姓名：高聪江班级：大数据1533 学号：2015005677 日期：2017.11.01 实验环境： 笔记本电脑一台 Archlinux虚拟机3台 Hadoop 2-7-10 Java 1-8-0 实验内容与完成情况： 下载相关软件已完成 安装虚拟机已完成 配置环境变量已完成 安装Hadoop 已完成 出现的问题： 01 虚拟机运行软件选择 02 虚拟机选择 03 虚拟机的分盘出现问题 04 虚拟机命令不被识别 05 Hadoop版本选择 06 Hadoop无法正常启动 07 结束安装后活节点数是0 解决方案（列出遇到的问题和解决办法，列出没有解决的问题）： 01 虚拟机运行软件选择使用了VirtualBox 02 虚拟机选择使用了Archlinux 03 虚拟机的分盘出现问题再分了一次，成功解决 04 虚拟机命令不被识别系统的环境变量出现问题，修改配置文件解决 05 Hadoop版本选择选择了2-7-10这一比较广泛的版本Hadoop 06 Hadoop无法正常启动由于格式化节点的时候没有先把生成文件都删除 07 结束安装后活节点数是0 这个问题原因一直没有找到，重装解决的 报告正文 1.实验内容与步骤 本实验主要内容和步骤如下： 1.1.实验内容

Hadoop集群搭建（由于伪分布比较简单，所以实验报告描述集群搭建），WorldCount实例测试。 1.2.实验步骤 1>下载相关软件。主要是Java，VirtualBox，Hadoop安装包，虚拟机的镜像 文件。 2>安装ArchLinux虚拟机（由于此发行版本比较洁净，系统体积小，运 行比较流畅） 安装结果如图： 3>进行Hadoop集群安装 >>启用网络并安装SSH和JDK >>配置SSH免密登录

政务大数据平台建设方案.pdf

第一章需求分析和项目建设的必要性1.1 项目建设目标、内容 1.1.1 项目建设目标 电子政务公共数据开放共享平台项目建设目标是，依托统一的“云”数据中心建设统一的公共数据开放共享平台。集中机关各部门业务应用进行，制定相关的数据规范和信息交换标准，使机关各部门业务系统依托统一的开放平台进行开发建设。确保部门之间系统之间的互联互通、数据共享，为大数据分析提供数据依据。 1.1.2 项目建设内容 电子政务公共数据开放共享平台项目建设内容包含：一套标准规范、两个数据门户、四大应用平台、四大基础数据库和一个应用支撑平台。 具体建设内容包括： 1、一个应用支撑平台 为了对需要调用电子政务公共数据开放共享平台信息资源的政府部门应用系统进行有效管理，面向各类电子政务应用，规划建设统一的应用支撑平台，统一标准规范，通过用户管理、应用管理、服务管理等核心组件，可以对接入系统有效管理、实现统一认证及单点登录、统一消息服务。

2、两个数据门户 针对政府部门用户建设信息资源政务门户，针对企业、公众用 户建设信息资源开放门户。 3、四大应用系统 建设承载电子政务公共数据汇聚平台、数据治理平台、数据运 营平台和数据应用平台。 4、四大基础数据库 通过电子政务信息资源梳理，制定四大基础数据库的建库、入 库和管理规则，建立四大基础数据库管理平台，提供基础库内容管 理、数据处理、共享和应用功能。 四大基础数据库包括人口库、法人库、经济库和地理库。 5、一套标准规范 形成标准规范体系，包括管理制度、标准规范、数据标准等。 1.2 编制依据 1、中办、国办《2006-2020年国家信息化发展战略》； 2、国办《关于促进电子政务协调发展的指导意见》； 3、国务院《促进大数据发展行动纲要》； 4、《国家电子政务总体框架》； 5、《国家电子政务“十二五”规划》(工信部规〔2011〕567号)； 6、《关于印发“十二五”国家政务信息化工程建设规划的通知》(发改高技〔2012〕1202号)；

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 i。芝诺容器分布式实时数据库:支持结构化、半结构化和非结构化数据的存储；采用分布式存储，支持海量数据存储，支持高并发和快速查询。 2。Zeno Monitor服务器监控套件:服务器监控使用Ganglia和Nagios 来监控集群机的资源，包括中央处理器内存、硬盘、网络资源等，以方便用户实时掌握集群机资源的利用情况通过典型算法展示和算法实现，结合大数据分析的应用场景和案例，对学生进行数据分析的综合训练，从而实现专业实验教学从点到面、从理论到应用的多层次实验体系，包括原理验证/综合应用/自主设计和创新，以满足不同学校的实际需要。 3 . Zen Ming数据挖掘工具包:支持各种数据挖掘工具的组合，并支持Mahout和MLlib提供的并行化高性能机器学习算法库；同时，还提出了基于R定制的编程算法。还有强大的主流数据统计图形语言和网络图形开发界面 4v。芝诺分析数据分析套件:Sqoop和Flume用于支持数据迁移和收集；多计算框架模型可以满足不同数据的计算要求。它还支持Hadoop 离线大数据计算、流实时流处理和Spak内存快速计算。支持多语言数据分析、SQL、Java、Python、Scala等 v zenocopp协作管理引擎:基于Zookeeper的协作服务机制，采用Sweet 的管理模式，支持同时运行多个计算框架，可以同时部署Hadoop、

Storm、Spark等计算框架 第6页，共40页 ZDM平台工作流程: ②平台优势:易于安装 友好的图形安装界面使用户能够在一小时内基于 Hadoop/Spark构建一个大数据存储、分析、监控和可视化平台。确保100%成功安装 ⅱ功能齐全 提供一站式大数据开发环境和工具，解决从数据源收集/清理/存储/分析/挖掘/机器学习到数据流处理/可视化/集群监控等问题流分布式实时流处理引擎提供强大的流计算能力，支持复杂的实时处理逻辑，满足企业实时报警、风险控制、在线统计和挖掘的应用需求。 ⅲ性能保证 计算速度比传统关系数据库快50-100倍例如，一个集群包括13个Spark节点，每个节点256G内存服务器，以及一个计算任务，用于在30秒内处理XXXX 15年级教师培训，提供免费教师培训机会(每套产品提供2个免费名额)提供真实的大数据项目实战案例，并不断完善和补充提供有商业价值的数据，每年更新10%为大型数据项提供