xx大学大数据实验教学方案(含深度学习一体机)
大数据进行教学实施方案
大数据进行教学实施方案一、前言。
随着信息技术的不断发展，大数据已经成为教育领域的热门话题。
利用大数据技术进行教学实施，可以更好地了解学生的学习情况，提供个性化的教学方案，促进教学质量的提升。
本文将就大数据在教学实施中的应用进行探讨，并提出相应的教学实施方案。
二、大数据在教学中的应用。
1. 学生学习数据的收集。
利用大数据技术，可以对学生的学习情况进行全面、深入的数据收集。
通过对学生的学习行为、学习习惯、学习成绩等数据进行分析，可以更好地了解学生的学习状况，为个性化教学提供数据支持。
2. 个性化教学方案的制定。
基于大数据分析的结果，教师可以制定更加个性化的教学方案，针对不同学生的学习情况和需求进行有针对性的教学。
这样可以更好地满足学生的学习需求，提高学习效果。
3. 教学过程的实时监测。
利用大数据技术，可以对教学过程进行实时监测和分析。
教师可以通过大数据分析结果，及时调整教学策略，提高教学效率和质量。
三、大数据在教学实施中的具体方案。
1. 数据收集。
建立学生学习数据的收集系统，包括学习行为数据、学习习惯数据、学习成绩数据等。
可以通过学校教务系统、在线学习平台等途径进行数据的收集。
2. 数据分析。
利用数据分析工具对学生学习数据进行深入分析，挖掘学生学习的规律和特点，为个性化教学提供数据支持。
3. 个性化教学方案制定。
根据数据分析的结果，制定个性化的教学方案，包括教学内容、教学方法、教学进度等方面的个性化设计。
4. 教学过程监测与调整。
在教学过程中，利用大数据技术对教学过程进行实时监测和分析，及时发现问题并进行调整，提高教学效果。
四、结语。
大数据技术在教学实施中的应用，可以为教师提供更多的数据支持，帮助教师更好地了解学生，制定个性化的教学方案，提高教学效果。
然而，大数据技术的应用也需要教师具备一定的数据分析能力，同时也需要保护学生的隐私数据。
因此，在推广大数据技术的同时，也需要加强对教师的培训和对学生隐私的保护。
大数据教学全套设计方案
一、方案背景随着信息技术的飞速发展，大数据已经成为当今社会的重要资源。
为了培养具备大数据分析、处理和应用能力的高素质人才，我国高校纷纷开设大数据相关专业。
为了提高教学质量，本方案旨在为高校提供一套完整的大数据教学设计方案。
二、教学目标1. 培养学生掌握大数据的基本理论、方法和应用技术；2. 提高学生运用大数据分析解决实际问题的能力；3. 培养学生具备良好的数据素养和团队协作精神；4. 为学生提供丰富的实践机会，提高就业竞争力。
三、课程设置1. 基础课程：- 计算机科学基础- 数据结构与算法- 编程语言（如Python、Java）- 数据库原理2. 专业课程：- 大数据技术基础- 分布式计算与存储- 数据挖掘与机器学习- 大数据可视化- 大数据应用案例分析3. 实践课程：- 大数据项目实践- 大数据竞赛四、教学方法1. 理论与实践相结合：在教学中，注重理论知识的传授，同时加强实践环节，提高学生的动手能力。
2. 案例教学：通过实际案例分析，让学生了解大数据在实际中的应用，提高学生的分析问题和解决问题的能力。
3. 项目驱动教学：以项目为导向，引导学生自主学习和探索，培养学生的团队协作能力和创新精神。
4. 多媒体教学：运用多媒体技术，丰富教学内容，提高学生的学习兴趣。
5. 互动式教学：鼓励学生积极参与课堂讨论，提高学生的思维能力和表达能力。
五、教学资源1. 教材：选用国内外优秀教材，保证教学内容的前沿性和实用性。
2. 课件：制作高质量的教学课件，便于学生课后复习。
3. 网络资源：利用网络资源，为学生提供丰富的学习资料。
4. 实践平台：搭建大数据实验平台，为学生提供实践机会。
六、教学评价1. 期末考试：对学生的理论知识进行考核。
2. 实践项目：对学生的实践能力进行评价。
3. 平时作业：关注学生的课堂表现和课后作业，了解学生的学习情况。
4. 教师评价：教师对学生的综合表现进行评价。
七、总结本大数据教学全套设计方案旨在为学生提供全面、系统的大数据教育，培养学生的专业素养和实际应用能力。
大数据实训方案
大数据实训方案大数据实训方案1、引言本文档旨在提供一份详细的大数据实训方案，以帮助学员更好地掌握大数据技术的应用。
本方案共分为以下几个章节，涵盖了大数据实训的各个方面。
2、目标与背景在这一章节，我们将明确大数据实训的目标和实训的背景。
我们将就为什么选择大数据实训以及预期的培训效果进行说明。
3、实训内容在这一章节，我们将详细介绍大数据实训的具体内容。
主要包括以下几个方面：- 大数据概述：介绍大数据的定义、特点和应用领域。
- 大数据技术：介绍大数据处理的常用技术，包括Hadoop、Spark等。
- 数据采集与清洗：详细说明如何采集和清洗大数据，包括数据源的选择、数据清洗的方法等。
- 数据存储与管理：介绍大数据存储和管理的技术，如Hive、HBase等。
- 数据分析与挖掘：详细说明如何进行大数据分析和挖掘，包括数据分析的方法、数据挖掘的技术等。
- 可视化与报告：介绍如何将大数据分析的结果进行可视化展示，并撰写相应的报告。
4、实训计划在这一章节，我们将给出大数据实训的具体计划。
主要包括以下几个方面：- 实训时间安排：详细说明每个阶段的实训时间安排，包括开始时间、结束时间等。
- 实训内容安排：详细说明每个阶段的实训内容安排，包括讲座、实践等。
- 实训资源准备：说明所需的实训资源，并提供相应的或引导。
- 实训评估方式：详细说明实训的评估方式和标准，以评估学员的学习效果。
5、实训师资在这一章节，我们将介绍实训的师资情况。
主要包括以下几个方面：- 师资背景介绍：介绍实训师资的背景和相关经验。
- 师资分工：说明实训师资的分工和责任分配。
6、实训设施在这一章节，我们将介绍实训的设施情况。
主要包括以下几个方面：- 实训场地：说明实训场地的位置和面积，并提供相关的图片或平面图。
- 实训设备：说明实训所需的设备，并提供相关的或引导。
7、附件本文档涉及的附件包括以下几个方面：- 实训计划表：详细的实训时间安排和内容安排。
- 实训资源：提供所需的实训资源的。
大数据实验教案设计与实施
大数据实验教案设计与实施随着信息技术的快速发展和大数据时代的到来，大数据技术及其应用已经成为各行各业的热门话题。
在教育领域中，如何利用大数据技术提升教学质量和效果，成为了一个迫切需要解决的问题。
为此，本教案设计了一种基于大数据实验的教学方法，以帮助学生更好地理解和应用大数据技术。
一、教学目标通过本次实验，学生应能够：1. 理解大数据技术的基本概念和原理；2. 掌握大数据处理的基本方法和工具；3. 运用所学的大数据技术解决实际问题；4. 培养数据分析和解决问题的能力。
二、教学内容本次实验的教学内容主要包括以下几个方面：1. 大数据技术的概述和分类；2. 大数据处理的基本方法和流程；3. 大数据处理工具的介绍和应用；4. 大数据实际案例分析和解决。
三、教学过程本次实验采用小组合作学习和项目驱动的教学方法，分为以下几个步骤进行：1. 理论学习阶段：学生首先需要通过阅读教材和相关资料，了解大数据技术的基本概念和原理，掌握大数据处理的基本方法和工具。
2. 实验设计阶段：学生根据所学知识，自行设计一个基于大数据的实验项目。
项目可以是针对某个实际问题的数据分析，也可以是某种大数据处理方法的实现。
3. 实验实施阶段：学生按照实验设计，使用大数据处理工具对所选数据进行处理和分析。
在实施过程中，要注意数据的收集、清洗、存储和分析等环节的操作。
4. 实验结果分析阶段：学生对实验结果进行总结和分析，探讨实验过程中遇到的问题和解决方案。
同时，对实验结果的准确性和有效性进行评估和讨论。
5. 实验报告撰写阶段：学生根据实验过程和结果，撰写实验报告。
报告应包括实验目的、方法、过程、结果和分析等内容，并重点突出所提出的问题和解决方案。
四、教学评价本次实验的评价主要包括以下几个方面：1. 实验报告的评估：对学生实验报告的内容和结构进行评估，重点关注实验目的、方法、过程、结果和分析等方面的表达和准确性。
2. 实验结果的评估：对学生实验结果和分析的准确性和有效性进行评估，重点考察学生对大数据处理方法的理解和应用能力。
大数据综合实践课程设计
大数据综合实践课程设计一、课程目标知识目标：1. 学生能理解大数据的基本概念，掌握数据采集、存储、处理和分析的基本方法。
2. 学生能结合实际案例，运用大数据分析技术，解决实际问题，提升数据处理能力。
3. 学生了解大数据在各领域的应用，认识到数据的价值和潜力。
技能目标：1. 学生能够运用编程语言（如Python）进行数据处理和分析，掌握基本的数据可视化技巧。
2. 学生能够独立完成大数据项目的策划、实施和评估，提高团队协作和项目管理能力。
3. 学生能够运用大数据思维，发现生活中的问题，并提出数据驱动的解决方案。
情感态度价值观目标：1. 学生培养对大数据技术的兴趣，激发学习热情，形成主动探索和创新的意识。
2. 学生认识到数据安全、隐私保护的重要性，树立正确的数据伦理观念。
3. 学生通过实践课程，体验团队合作、共享成果的喜悦，培养积极向上的学习态度。
课程性质：本课程为综合实践课程，旨在通过实际操作和案例分析，帮助学生掌握大数据的基本知识和技能，提高数据处理和分析能力。
学生特点：高中生具备一定的计算机操作能力和逻辑思维能力，对新鲜事物充满好奇心，善于合作与交流。
教学要求：注重理论与实践相结合，充分调动学生的主观能动性，培养具备创新精神和实践能力的大数据人才。
通过课程目标的分解，将学习成果具体化，便于教学设计和评估。
二、教学内容1. 大数据概述：介绍大数据的定义、特征、发展历程，以及大数据在各领域的应用。
教材章节：《大数据导论》第1章2. 数据采集与存储：讲解数据采集的方法和工具，数据存储的常用技术。
教材章节：《大数据技术基础》第2章3. 数据处理与分析：学习数据处理的基本方法，如数据清洗、数据预处理等；掌握数据分析的常用算法，如分类、聚类等。
教材章节：《大数据技术基础》第3-4章4. 数据可视化：介绍数据可视化原理，掌握常见的数据可视化工具和技巧。
教材章节：《数据可视化》第1-2章5. 大数据分析实践：结合实际案例，运用所学知识进行数据处理、分析和可视化，解决实际问题。
高校大数据实训方案及计划
大数据实训实施方案实训时间：实训地点：上课时间：上午9：00-12：00，下午14：00-17：00上课环境要求：投影、白板、麦克风学生笔记本要求：请提前通知学生确认。
4G以上内存，CPU支持虚拟化，硬盘50G以上空间。
实训主题：个性化推荐是根据用户的兴趣特点和购买行为，向用户推荐用户感兴趣的信息和商品。
随着电子商务规模的不断扩大，商品个数和种类快速增长，顾客需要花费大量的时间才能找到自己想买的商品。
这种浏览大量无关的信息和产品过程无疑会使淹没在信息过载问题中的消费者不断流失。
为了解决这些问题，个性化推荐系统应运而生。
个性化推荐系统是建立在海量数据挖掘基础上的一种高级商务智能平台，以帮助电子商务网站为其顾客购物提供完全个性化的决策支持和信息服务。
此次实训使用电商行业的经典案例——商品推荐系统，并且从案例主线上展开整个项目的讲解，将以一个实际的系统“电子商务推荐系统”为案例，从无到有，简单到深入，从容易到复杂，循序渐进地介绍一个大数据应用是如何落地的，包括如何进行技术选型，如何设计一个大数据架构，如何验证结果的有效性等。
推荐系统的页面呈现效果如下图所示。
实训安排：电子商务推荐系统背景应用，涉及阿里巴巴推荐系电子商务推荐系统大数据架构电子商务推荐系统技术方案统，亚马逊推荐系统等电子商务推荐系统现状，介绍电子商务推荐系统在国内应用情况，以及产生的收益如何。
大数据经典架构：lambda 架构简介大数据架构落地方案电子商务推荐系统子系统介绍用户行为分析系统推荐系统Hive、MR的数据清洗离线平台基本架构与技术选型采用什么样的系统和平台，从哪些角度考虑？用户行为数据收集利用Flume 进行分布式数据收集用户行为数据存储利用HDFS 和HBase 进行大数据存储用户行为分析利用MapReduce 和Hive 进行用户行为分析。
大数据实验室方案
大数据实验室方案1. 引言随着互联网和信息技术的迅猛发展，大数据已成为当今社会的热门话题。
各个行业对大数据的需求越来越迫切，大数据技术的应用场景也越来越广泛。
为了满足产业界对大数据人才的需求，大学实验室应运而生。
本文将提出建立一个大数据实验室的方案，旨在为学生提供一个学习、实践大数据技术的平台，培养大数据人才。
2. 目标和任务大数据实验室的目标是为学生提供一个全面的、实践性的大数据学习环境，帮助学生掌握大数据技术并能够应用于实际项目中。
为了实现这一目标，大数据实验室将有以下任务：2.1 提供必要的硬件设施大数据处理需要大量的计算资源，因此建立一个完善的硬件设施是非常重要的。
实验室将配备高性能的服务器、存储设备以及网络设备，以满足学生进行大规模数据处理的需求。
2.2 搭建大数据平台大数据实验室将搭建一个完整的大数据平台，包括数据采集、数据预处理、数据存储、数据分析和数据可视化等功能。
实验室将选择一些主流的大数据技术，如Hadoop、Spark等，并提供相应的培训和指导，让学生能够熟练使用这些技术。
2.3 提供项目实践机会实际项目是学习大数据技术最好的方式。
实验室将与产业界合作，为学生提供参与实际项目的机会。
学生将有机会应用所学知识解决真实的问题，锻炼解决问题的能力和实际操作的经验。
2.4 建立学术交流平台大数据领域的发展非常快，新的技术和方法层出不穷。
为了紧跟时代的潮流，实验室将定期举办学术讲座和研讨会，邀请业界专家和学者分享最新的研究成果和技术动态。
学生能够通过参加这些活动，了解前沿技术并与专家进行交流，拓宽视野和学术圈子。
3. 资源需求为了建立一个高质量的大数据实验室，我们需要充分考虑资源需求。
主要包括以下几个方面：3.1 硬件设备为了满足大规模数据处理的需求，我们需要购买高性能的服务器、存储设备和网络设备。
这些设备的配置需要根据实际需求进行选择，以确保实验室能够支持学生的学习和实践。
3.2 软件平台大数据实验室需要搭建一个完善的大数据平台，包括数据采集、数据预处理、数据存储、数据分析和数据可视化等功能。
大数据教学活动方案策划
大数据教学活动方案策划1. 活动背景随着信息技术的快速发展和智能设备的普及，大数据已经成为当今社会的一个热门话题。
大数据具有广泛的应用领域，如金融、医疗、农业等，因此对于培养大数据相关专业人才显得尤为重要。
为了激发学生对大数据的兴趣，提高他们的分析和解决问题的能力，本次教学活动旨在为中学生提供一场全面了解和学习大数据的机会。
2. 活动目标本次教学活动的主要目标如下：(1) 培养学生对大数据相关知识的兴趣和了解。
(2) 提高学生对大数据处理和分析技术的认识和理解。
(3) 培养学生的数据分析和解决问题的能力。
3. 活动内容(1) 大数据概述通过讲授大数据的定义、特征和应用等内容，向学生介绍大数据的基本概念和发展趋势，增加学生对大数据的兴趣和了解。
(2) 大数据采集和处理技术教授大数据的采集和处理技术，包括数据清洗、数据存储和数据处理等知识，引导学生了解和操作大数据的基本工具和方法。
(3) 大数据分析与挖掘介绍大数据分析和挖掘的基本概念和方法，包括数据可视化、数据建模和数据挖掘等技术，让学生了解如何从大数据中获得有价值的信息。
(4) 大数据应用案例分析选取一些实际的大数据应用案例，如金融风险评估、社交网络分析等，向学生展示大数据在不同领域的应用情况，激发学生对大数据应用的思考和创新。
(5) 大数据实践活动组织学生参与大数据实践活动，如通过编程实现数据分析和模型建立等任务，让学生亲自动手操作和体验大数据的处理和分析过程。
(6) 大数据专家分享邀请大数据领域的专家来校进行讲座或座谈会，与学生分享大数据行业的最新发展和应用趋势，向学生传授实践经验和职业规划建议，提供学生与专家互动的机会。
(7) 大数据比赛组织学生参加大数据分析与挖掘比赛，通过竞赛形式激发学生学习兴趣，培养学生团队合作和解决问题的能力。
4. 活动步骤(1) 活动前期准备确定活动目标和内容，制定活动计划，组织相关资源和教材，邀请专家和志愿者参与活动。
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xx大学大数据与信息工程学院大数据实验教学平台建设方案XX大数据科技股份有限公司XXXX年11月目录1 概述 (2)1.1 背景 (2)1.2 建设目标 (2)2 科研教学大数据平台概要 (3)2.1 总体架构设计 (3)2.2 大数据教学科研平台配套资源 (4)2.2.1 内容充实的课程体系 (4)2.2.2 多元化的大数据资源包 (5)2.3 科研教学大数据平台优势 (7)2.3.1 安全可靠的实验环境，大幅度提升大数据技能 (7)2.3.2 桌面虚拟化平台架构 (8)2.3.3 增加高校硬实力和影响力 (8)3 科研教学大数据平台详细设计 (9)3.1 桌面虚拟化 (9)3.1.1 平台整体架构 (9)3.1.2 平台组件解析 (10)3.2 大数据实验一体机 (10)3.2.1 架构设计 (11)3.2.2 大数据资源池建设 (12)3.2.3 大数据教学基础平台 (17)3.3 教学云盘 (21)3.3.1 网盘系统设计 (21)3.3.2 文件同步管理系统 (24)3.3.3 文件分析系统 (27)3.3.4 XX网盘特点 (28)3.4 深度学习 (30)3.4.1 深度学习一体机 (31)3.4.2 准系统 (33)3.4.3 GPU (34)1概述1.1背景全球在2010年正式进入ZB 时代，根据IDC监测，人类自有史以来所有数据量大约每18 个月翻一番，意味着人类在最近18个月产生的数据量相当于之前产生的全部数据量，预计到2020 年，全球将总共拥有35ZB的数据量，是2010年的近30倍。
大数据的需求趋势越来越多。
大数据科学研究也在不断壮大，美国哥伦比亚大学和纽约大学、澳大利亚悉尼科技大学、日本名古屋大学、韩国釜山国立大学等纷纷成立大数据科学研究机构；美国加州大学伯克利分校和伊利诺伊大学香槟分校、英国邓迪大学、中国香港中文大学等一大批高校开设了大数据科学课程。
目前全球都面临大数据人才荒，在未来5-10年，我国大数据市场规模年均增速将超过30%，而大数据人才缺口将突破150万，目前大数据人才平均月薪达1.5万，在BAT发布的招聘职位中，大数据人才超过60%，因此在高校开发云计算大数据科研平台，建立云计算大数据科研实验室、创设云计算大数据教学培训，实现高校教学科研一体化流程，将为高校增加学生就业机会和薪资水平，逐步培养当今互联网时代IT行业的大数据人才起到至关重要的作用。
1.2建设目标xx大学大数据与信息工程学院着眼于未来，着手从全球的技术重点难点-大数据的科研和教学出发，拟打造中国大数据教学科研的标杆，建设新一代的大数据研究教学基地，建立一套具有高可靠、可在线弹性伸缩，提供数据内在关系和价值的大数据科研教学平台，教学平台具体建设目标如下：1.建设桌面虚拟化平台，解决普通PC电脑在教学过程中产生的维护难、易感染病毒、数据易丢失等问题。
2.建立大数据实验教学一体化平台，供高校师生进行日常的大数据教学以及上机实验等活动。
3.大数据实验教学配套教材，实验手册以及高清视频教程。
4.建设配套网络云盘系统，实现教学资源、相关资料的备份和共享。
5.建立大数据深度学习一体机，进行高校深度学习的科研平台。
2科研教学大数据平台概要2.1总体架构设计大数据教学科研整体解决方案架构图针对高校大数据实验教学过程中产生的问题，XX大数据为各大高校量身定制了大数据软硬件一体化教学科研平台，平台以大数据实验一体机为核心，通过应用容器技术，在容器中可根据需求部署Hadoop、Spark、Hbase等等进行相应的实验教学活动，平台以少量机器虚拟大量实验集群，供大量学生同时拥有多套集群进行实验，而每个学生的实验环境不仅相互隔离，方便高效的完成实验，而且实验彼此不干扰，即使某个实验环境被破坏，对其他人也没有影响，一键重启就可以拥有一套新集群，大幅度节省了硬件和人员管理的投入成本。
同时为了易于管理、保证数据安全，实验室中全部采用虚拟化桌面系统，用户的操作系统和应用环境是在平台上虚拟出来的，通过网络将图像传输到终端上显示，因此应用的执行全部在服务器上，终端只作为一个输入输出设备，更加安全和可靠。
目前，高校大数据的教学、科研不仅缺少相应的实验设备，同时对于具体实验内容和实验步骤等也缺少相应的经验，对此XX大数据实验教学整体方案提供一套完整的实验教案，一方面通过大数据教材、讲义PPT、视频课程等理论学习，帮助学生建立从大数据监测与收集、存储与处理、分析与挖掘直至大数据创新的完整知识体系，另一方面，搭配教学组件安装包及实验数据、实验手册、专业网站等一系列资源，使高校可在36个大数据实验中任意挑选并轻松完成实验，大幅度降低大数据课程的学习门槛。
同时实验室的教学材料、实验手册等教学资源通过网络云盘进行共享，XX 网络云盘系统是基于XXcStor云存储系统上构建私有云平台，为用户提供了安全、稳定、高效、性价比高的数据管理服务，提供在线预览、断点续传、文件自动同步、局域网加速、自动备份、外链管理、预览权限等功能。
2.2大数据教学科研平台配套资源作为一个可供大量学生完成大数据与云计算实验的集成环境，该平台同步提供了配套的培训服务，对于教学组件的安装、配置，教材、实验手册等具体应用提供一站式服务，有助于高校更好地满足课程设计、课程上机实验、实习实训、科研训练等多方面需求，并在一定程度上缓解大数据师资不足的问题。
对于各大高校而言，即使没有任何大数据实验基础，该平台也能助其轻松开展大数据与云计算的教学、实验与科研。
具体资源如下：2.2.1内容充实的课程体系在《实战Hadoop2.0——从云计算到大数据》和实验手册的指导之下，大数据实验一体机解决方案涵盖大数据算法、接口、工具、平台等多方面内容，从大数据监测与收集、大数据存储与处理、大数据分析与挖掘直至大数据创新，帮助高校构建完善的大数据课程体系。
课程体系2.2.2多元化的大数据资源包➢《实战Hadoop2.0》：国内第一本Hadoop编程书籍的升级版——《实战Hadoop2.0》及其配套PPT（国内知名云计算专家、中国信息协会大数据分会副会长刘鹏倾力打造）实战Hadoop2.0➢综合36个大数据实验的实验手册及配套高清视频课程：涵盖原理验证、综合应用、自主设计及创新的多层次实验内容，每个实验呈现详细的实验目的、实验内容、实验原理和实验流程指导，配套相应的实验数据和高清视频课程，参照手册即可轻松完成每个实验。
实验手册大纲➢网站资源：国内专业领域排名第一的网站——中国大数据、中国云计算、中国存储、中国物联网、中国智慧城市等提供全线支持，一网打尽各类优质资源。
2.3科研教学大数据平台优势2.3.1安全可靠的实验环境，大幅度提升大数据技能➢Docker容器技术：大数据教学平台基于Docker容器技术，Docker可以在容器内部快速自动化部署应用，并可以通过内核虚拟化技术（namespaces及cgroups等）来提供容器的资源隔离与安全保障等。
由于Docker通过操作系统层的虚拟化实现隔离，所以Docker容器在运行时，不需要类似虚拟机（VM）额外的操作系统开销，提高资源利用率，并且提升诸如IO等方面的性能，可瞬间创建随时运行的实验环境。
➢按需部署：软件配置方面，各大高校可根据具体应用，在容器云中选择部署Hadoop、HBase、Ambari、HDFS、YARN、MapReduce、ZooKeeper、Spark、Storm、Hive、Pig、Oozie、Mahout、R语言等不同的大数据应用组件。
➢实验集群完全隔离：采用Mesos+ZooKeeper+Mrathon架构管理集群，几台机器即可虚拟出大量实验集群，实验集群完全隔离，实验环境互不干扰，如果实验环境破坏，一键重启即可建立新集群，方便上百学生同时使用。
2.3.2桌面虚拟化平台架构➢完善的全系列虚拟化方案：涵盖瘦客户机、虚拟桌面控制器OVD、虚拟机管理软件OVP三大环节，业界方案最全面，兼容性最好，性价比最高，为企业IT 提供了一种更加精简和安全的方法来管理用户和提供可按需访问的敏捷桌面服务。
➢卓越的用户体验：针对各种应用场景进行性能调优，高效传输协议VDX 达到与传统PC一致的访问体验。
尤其是对于高清视频的本地和在线播放，达到清晰流畅的体验效果。
➢更全面的数据安全保障：OVP,OVD,Thinclient三方认证保障用户接入安全、全方位的加密算法保障传输安全、灵活访问控制进行集中鉴权、数据统一存储和备份保障个人数据安全，高可靠性HA设计保障平台安全，最终实现端到端桌面虚拟化安全保护。
➢集中式WEB管理模式：整套方案的搭建仅需两大组件（OVP和OVD），相对业界其他厂商其部署组件最少，并可提供集中式、单一化的远程运维模式，提高了虚拟桌面部署的易用性和可维护性。
➢专业的本地化服务模式：在全国设立多个办事处有本地化技术支持与专业的虚拟化技术研发团队，成为国内唯一具备自主研发整套虚拟化产品体系的厂商，产品个性化开发能力强，可快速解决产品后期问题。
2.3.3增加高校硬实力和影响力➢提高教学水平，促使学生完善大数据知识体系：大数据实验一体机解决方案采用理论与实验相结合的人才培养模式，基于真实的企业基地实训经验，提供丰富的项目实训案例，结合高校各专业实际情况进行行业数据研究，培养实用型人才的专业项目能力。
➢有助于大数据实验室建设：大数据上升为国家战略，发改委明确组建13个国家级大数据实验室，高校大数据实验教学平台的建设，符合国家战略，起到示范效应，提高高校信息化水平和实验项目研究能力，增强高校硬件实力。
➢提升高校就业水平：大数据产业迎来发展黄金期，人才缺口相当巨大，培养学生相关方面的能力，有助于提供学生就业水平，进而增加高校影响力。
3科研教学大数据平台详细设计根据项目实际情况，建议将高校大数据实验室分为三个步骤进行建设：1、大数据虚拟化平台搭建--针对桌面终端零散无管理现状，部署cDesktop 虚拟云桌面系统；2、后台云存储系统搭建--针对海量综合数据的无序存储及复用，部署大数据实验一体机系统；3、应用系统搭建--基于基础的大数据教学要求，部署智能教学云盘系统；3.1桌面虚拟化3.1.1平台整体架构整体桌面云方案是由云终端Thinclient、虚拟桌面控制器OVD、虚拟机管理平台OVP、服务器存储设备等组成，实现将企业员工的办公桌面统一部署于服务器上，员工的个人数据也集中存储，然后通过网络（局域网或广域网）将个人桌面系统快速交付给员工，员工可以通过各种不同类型的终端设备如瘦客户机、笔记本、手机及平板等随时随地接入办公，打造一种新型的桌面办公模式。
3.1.2平台组件解析cDesktop OVD桌面云平台以独享桌面的形式，将桌面作为一种按需服务随时随地交付给任何用户，利用独特的VDX桌面传输协议， OVD可以快速而安全地向企业内的所有用户交付整个桌面，不管他们是固定办公员工，还是移动办公员工。