2018年江苏省高等职业院校技能大赛大数据技术与应用赛项竞赛规程
2019年江苏省高等职业院校技能大赛智慧物流作业方案设计与实施赛项竞赛规程
2019年江苏省⾼等职业院校技能⼤赛智慧物流作业⽅案设计与实施赛项竞赛规程2019年江苏省⾼等职业院校技能⼤赛智慧物流作业⽅案设计与实施赛项竞赛规程⼀、赛项名称智慧物流作业⽅案设计与实施⼆、竞赛⽬的通过竞赛培养学⽣物流作业⽅案的设计能⼒和实施组织能⼒、智慧物流技术的应⽤能⼒,提升现场问题分析与处理、专业团队协作、质量与成本控制、安全及⽂明⽣产等⽅⾯的职业素养，培育和弘扬爱岗敬业、精益求精、崇尚卓越的⼯匠精神，充分发挥⼤赛的引领⽰范作⽤，促进⾼职院校物流管理类专业教学改⾰，创新物流⼈才培养模式，激发和调动⾏业企业关注和参与物流管理专业教学改⾰的主动性、积极性，推动物流管理专业建设与⾏业、产业、企业的深度融合。
三、竞赛内容赛程由智慧物流作业⽅案设计、物流⼤数据决策分析与规划、智慧物流⽅案实施三部分组成，安排在不同的时间、不同的竞赛区域进⾏。
其中物流作业⽅案设计和作业⽅案实施两个赛段的内容，存在逻辑关系，设计的数据与实施的设施设备、⼯具、操作系统相互嵌套，参赛队通过⽅案实施环节可对设计⽅案进⾏⾃我验证和⾃我调整。
物流⼤数据决策分析与规划赛段通过对仓储与配送数据的采集与分析、运输数据采集与分析、运输业务的跟踪与调度、客户数据的采集与分析、物流⾏业数据的采集与分析等,考察选⼿对物流⼤数据的认知、分析与规划能⼒。
赛段进⾏的时间顺序：第⼀赛段进⾏智慧物流作业⽅案设计；第⼆赛段进⾏物流⼤数据决策分析与规划，最后赛段进⾏智慧物流作业⽅案的实施。
序号赛段内容竞赛时长备注1 智慧物流作业⽅案设计210分钟2 物流⼤数据决策分析与规划45分钟2名选⼿参加该赛段竞赛，另2名选⼿打印设计⽅案3 智慧物流作业⽅案实施60分钟实际操作时间为45分钟1.第⼀赛段，智慧物流作业⽅案设计，满分为100分,占总分30%，此赛段为能⼒考核赛段。
参赛队从物流作业设计资料数据包，获取物流作业场地、货物、货架、托盘、各种包装箱、叉车、⼿推车、⽉台、客户基本信息、客户需求、配送点及路径信息、运输调度信息、过路过桥费、⼯时资料、各种租赁、货位占⽤费、安全要求等相关信息，进⾏分析处理；优化货位及制定货物⼊库⽅案；处理订单及⽣成拣选单；设计路线优化⽅案；编制可实施的储配作业计划；预测出实施⽅案可能出现的问题和应对⽅案。
江苏省高等职业院校技能大赛计算机网络应用赛项竞赛规程
2016年江苏省高等职业院校技能大赛计算机网络应用赛项竞赛规程一、竞赛项目名称计算机网络应用二、竞赛目的通过竞赛，推动全省高职网络技术相关专业适应IT产业快速发展及基于云架构的数据中心大发展的趋势，体现绿色节能理念，促进网络技术及产业前沿技术在高职院校中的教学应用，引导高职网络技术相关专业的教学改革方向，优化课程设置；深化校企合作，推进产学结合人才培养模式改革；促进高职毕业生实训实习与就业。
考核参赛选手的数据中心规划及实施能力，参照行业标杆企业及对网络应用工程师的能力要求标准，全面考核参赛选手的计算机网络的拓扑规划能力、IP地址规划能力、数据中心搭建与实施能力、网络的规划及实施能力、设备配置与连接能力、服务的搭建与调试能力、应用的接入与测试能力、中英文技术文档阅读和应用能力、工程现场问题的分析和处理能力、组织管理与团队协调能力。
三、竞赛方式1. 比赛以团队方式进行，每个参赛队由领队1名（可由指导教师兼任）、选手3名（其中队长1名）、指导教师2名组成。
2.竞赛时间180分钟。
四、竞赛内容和知识点（一）竞赛内容本竞赛重点考查参赛学生网络应用技术的实践技能，具体包括：1.参赛学生能够根据大赛提供的比赛方案，读懂实际的工程项目文档，能够根据项目的拓扑、项目的应用行业背景进行网络业务需求分析、技术应用环境分析，理解实际的工程应用与业务架构。
2.能够根据业务需求和实际的工程应用环境，实现网络设备及服务器的连接，并根据实际的工程业务需要，对设备进行互联互通并进行调试。
3.在路由器、交换机进行配置，实现网络的运行，并根据网络业务需求配置各种策略，以满足应用需求。
4.根据应用需求在合适的系统上搭建配置应用服务，并满足相关业务需求。
5.根据要求提交比赛结果文件，如配置文档等。
（二）竞赛知识点（一）竞赛项目行业、职业技术标准网络工程在设计、建网、用网、管网过程中主要有以下5项国家标准，参赛队在实施竞赛项目中要求遵循如下规范：赛场每个工位内设有操作平台并配备220伏电源，工位内的电缆线应符合安全要求。
2019年江苏省高等职业院校技能大赛信息安全管理与评估赛项竞赛规程
2019年江苏省高等职业院校技能大赛信息安全管理与评估赛项竞赛规程一、赛项名称信息安全管理与评估二、竞赛目的（一）检验教学成果赛项旨在考察参赛选手在企业真实项目环境下安全网络搭建、按照等保要求加固网络、安全架构、渗透测试、攻防实战等信息安全领域的核心技术能力，检验参赛队计划组织和团队协作等综合职业素养，强调学生创新能力和实践能力培养，提升学生职业能力和就业质量。
通过大赛引领专业教学改革，丰富完善学习领域课程建设，使人才培养更贴近岗位实际，实现以赛促教、以赛促学、以赛促改的产教结合格局，提升专业培养服务社会和行业发展的能力，为国家信息安全行业培养选拔技术技能型人才。
（二）强化专业建设针对国家“十三五”期间互联网+、电子政务、智慧城镇和教育信息化等领域信息安全岗位人才急需，按照《高等职业教育电子信息类专业指导规范II》的信息安全与管理专业建设标准，通过赛项丰富完善学习领域课程建设，使人才培养更贴近岗位实际，提升专业培养服务社会和行业发展的能力。
该赛项内容覆盖信息安全与管理专业“信息安全技术与实施”、“信息安全产品配置与应用”、“网络设备配置与管理”、“网络攻防实训”、“系统运行安全与维护”、“操作系统安全配置”、“操作系统安全”等专业核心课程内容。
（三）促进产教合作赛项设计紧密结合产业发展对人才需求的标准，内容基于信息安全领域主流技术和现行业务流程设计。
通过信息安全行业专家与院校教育专家紧密合作，搭建校企合作平台，深化产教融合。
赛后完成竞赛内容向教学改革的成果转化，实现以赛促教、以赛促学、以赛促改的教产合作赛事创新。
三、竞赛内容竞赛内容对应相关职业岗位或岗位群、体现专业核心能力与核心知识、涵盖丰富的专业知识与专业技能点，具体包括：1.参赛选手能够根据大赛提供的赛项要求，设计信息安全防护方案，并且能够提供详细的信息安全防护设备拓扑图。
2.参赛选手能够根据业务需求和实际的工程应用环境，实现网络设备、安全设备、服务器的连接，通过调试，实现设备互联互通。
2021全国技能大赛规程-gz-2021041大数据
全国职业院校技能大赛赛项规程一、赛项名称赛项编号：GZ-2021041赛项名称：大数据技术与应用英文名称：Big Data Technology And Application赛项组别：高职赛项归属：电子信息大类二、竞赛目的为推进实施国家大数据战略，进一步落实国务院《关于促进大数据发展行动纲要》（国发[2015]50号）以及2021年政府工作报告中“加快数字化发展，打造数字经济新形态，协同推进数字产业化和产业数字化转型，加快数字社会建设步伐，提高数字政府建设水平，营造良好数字生态，建设数字中国。
”等要求，不断推进大数据专业人才培养，建立健全多层次、多类型的大数据人才培养体系。
本赛项旨在结合当前大数据行业中技术要求，通过大赛让参赛选手熟悉一个大数据项目中各个环节的实现过程。
通过竞赛来检验教学水平，引领和促进职业教育教学改革，促进与世界最新水平接轨，营造崇尚技能的社会氛围。
通过大赛培养参赛选手在企业真实项目环境下进行大数据平台部署管理、数据采集与处理、数据清洗与挖掘分析、数据可视化及综合分析的能力；同时培养选手的理解力、沟通力、抗压力、6S规范等职业素质；激发学生自主学习能力和解决问题能力，以达到“以赛促学、以赛促教、以赛促改”目的。
赛项围绕大数据产业各个岗位的实际需求和要求进行设计，通过大赛搭建校企合作的平台，深化产教融合，推进产教融合人才培养模式，提升大数据技术与应用专业及其他相关专业毕业生能力，同时大赛将促进相关教材、资源、师资、认证、实习就业等全面建设，推动院校和企业联合培养大数据人才，加强学校教育与产业发展的有效衔接，促进职业院校信息类相关专业共同发展，为国家战略规划提供大数据领域的高素质技能型人才。
三、竞赛内容（一）选手需具备能力本赛项基于企业真实项目和工作模块，结合企业岗位对学生职业技能的最新需求，在规定的时间内完成指定大数据模块。
其中，主要考核参赛选手在大数据平台部署管理、数据采集与处理、数据清洗与挖掘分析、数据可视化及综合分析等方面技能。
江苏省高等职业院校技能大赛大数据技术与应用赛项竞赛规程
2018年江苏省高等职业院校技能大赛大数据技术与应用赛项竞赛规程一、赛项名称大数据技术与应用二、竞赛目的本赛项的设置，是为适应大数据开发应用产业对高素质技术技能型人才的职业需求，赛项选取典型的大数据应用业务分析应用场景，重点检验参赛选手掌握大数据业务分析方法和数据分析能力、运用大数据平台及相关工具软件解决具体业务问题的能力，激发学生对大数据知识和技术的学习兴趣，提升学生职业素养和职业技能，展示职教改革成果及参赛师生良好精神风貌。
通过举办本赛项，可以搭建校企合作的平台，提升高职电子信息类及相关专业毕业生能力素质，满足企业用人需求，促进校企合作协同育人，对接产业发展，实现行业资源、企业资源与教学资源的有机融合，使高职院校在专业建设、课程建设、人才培养方案和人才培养模式等方面，跟踪社会发展的最新需要，缩小人才培养与行业需求差距，引领职业院校专业建设与课程改革。
三、竞赛内容赛项以大数据技术与应用为核心内容和工作基础，重点考察参赛选手在Hadoop平台环境下，对于大规模并行数据处理以及内存计算技术的应用能力。
具体包括：1. 掌握Hadoop平台环境部署与基本配置，了解基于大数据计算平台的常见应用；2.综合利用numpy、pandas、matplotlib、scikit 模块和MapReduce技术、分布式存储系统HDFS、分布式计算框架MapReduce/Yarn、数据仓库Hive、Python 等开发语言工具和技术，匹配和连接数据源，实现大数据的采集，提取、清洗、转换、分析、挖掘操作，产生分析结果，并且实现可视化呈现。
3.依据项目应用需求和分析结果，完成数据分析报告的编写。
4.竞赛时间4小时，竞赛连续进行。
竞赛内容构成如下：本赛项为团体赛。
每支参赛队由1名领队，3名选手（其中队长1名），2名指导教师组成。
五、竞赛规则（一）竞赛工位通过抽签决定。
（二）竞赛所需的硬件设备、系统软件和辅助工具由赛项组委会统一准备，参赛选手不得自带硬件设备、软件、移动存储、辅助工具、移动通信等进入竞赛现场。
2018—2019年度广东省职业院校学生专业技能大赛(高职组)“大数据技术与应用”赛项规程
2018—2019年度广东省职业院校学生专业技能大赛(高职组)“大数据技术与应用”赛项规程一、赛项名称赛项名称：大数据技术与应用赛项组别：高职组竞赛形式：团体赛赛项专业大类：电子信息大类二、竞赛目的本赛项设置的目的是为了适应大数据开发应用产业对高素质技术技能型人才的需求。
赛项选取典型的大数据应用业务分析应用场景，重点检验参赛选手掌握大数据业务分析方法和数据分析能力，通过运用大数据平台及相关工具软件解决具体业务问题的能力，从而激发学生对大数据知识和技术的学习兴趣，提升学生职业素养和职业技能，展示职业教育改革成果及参赛师生良好精神风貌。
通过举办本赛项，搭建校企合作的平台，提升高职电子信息类及相关专业毕业生能力素质，满足企业用人需求，促进校企合作协同育人，对接产业发展，实现行业资源、企业资源与教学资源的有机融合，使高职院校在专业建设、课程建设、人才培养方案和人才培养模式等方面，跟踪社会发展的最新需要，缩小人才培养与行业需求差距，引领职业院校专业建设与课程改革。
三、竞赛内容赛项以大数据技术与应用为核心内容和工作基础，重点考察参赛选手在Hadoop平台环境下，充分利用Hadoop技术生态组件的特点，综合软件开发相关技术，对大规模并行数据处理分析从而解决实际问题的能力。
具体包括：1.掌握Hadoop平台环境部署与基本配置，掌握基于Hadoop离线分析平台，按照项目需求配置大数据组件并按照需求进行合理配置；2.掌握Web页面的数据采集相关技术，完成指定数据的采集及处理能力；3.综合利用MapReduce技术、分布式存储系统HDFS、数据仓库Hive等工具及技术，使用Java、Python等开发语言，完成数据清洗、数据存储、数据转化、数据分析及数据推送等一系列大数据操作；4.综合运用基于Flask轻量级Web应用框架框架，通过使用HTML、CSS、JavaScript等开发语言，结合Echarts数据可视化组件，对数据进行可视化呈现；5.依据项目应用需求和可视化分析的结果，完成数据分析报告的编写。
2019 年全国职业院校技能大赛高职组“大数据技术与应用”赛项任务书-F卷-任务书说明手册
请分析数据集 hoteldata，根据题目规定要求实现数据清洗及分析。 1） 脱敏后的数据存放于平台/h3cu/hoteldata.csv； 2） Spark maven 依赖的配置文件样例存放于计算机桌面
3、 至此已从酒店网站中爬取了所需数据，下一步我们要将爬取结果进一步进行 相关数据操作，请将操作命令截图并保存。
详细描述： 1） 已在桌面创建 scrapy 项目 ScrapyHotels（\H3CU_hotel\ScrapyHotels），请 完善 ScrapyHotels 中代码，完成爬虫任务。本任务要求使用 scrapy 框架从 网站（网站地址在竞赛平台任务二中给出）中抓取数据（有效数据项包 括：name,seq,业务部门, 房间数, 国家, 图片数, 城市, 城市平均实住间 夜, 城市直销拒单率,处于商圈, 拒单率是否小于等于直销城市均值, 是 否为客栈, 房间价格, 用户点评数, 省份, 酒店实住订单, 酒店实住间夜, 酒店总订单, 酒店总间夜, 酒店星级, 酒店直销实住订单, 酒店直销实住 间夜, 酒店直销拒单, 酒店直销拒单率, 酒店直销订单, 酒店直销间夜, 酒店评分）,将抓取结果写入 MySQL 数据库的 hotels 表中。 2） 酒店信息组织格式为{name, seq, 业务部门, 房间数, 国家, 图片数, 城 市, 城市平均实住间夜, 城市直销拒单率，处于商圈, 拒单率是否小于等
5） 将完整的 parse 函数内容截图并保存。
3、 根据爬取字段，在 MySQL 中创建 crawl 数据库，在该数据库中创建 hotels 表，
大数据应用开发赛项规程
全国职业院校技能大赛赛项规程赛项名称：大数据应用开发英文名称： Big Data Application Development 赛项组别：高等职业教育（师生同赛）赛项编号： GZ033一、赛项信息二、竞赛目标“十四五”时期，大数据产业对经济社会高质量发展的赋能作用更加突显，大数据已成为催生新业态、激发新模式、促进新发展的技术引擎。
习近平总书记指出“大数据是信息化发展的新阶段”，“加快数字化发展，建设数字中国”成为《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》的重要篇章。
本赛项旨在落实国家“建设数字中国”战略，协同推动大数据相关产业的创新与发展，大力推进大数据技术及相关专业的技术技能型人才培养，全面提升相关专业毕业生的综合能力，展现选手团队合作、工匠精神等职业素养，赋能经济社会高质量发展。
竞赛内容结合当前大数据相关产业中的新技术、新要求如数据湖、OLAP 数据库应用等，全面检验参赛选手的工程实践能力和创新能力，推进教学过程与生产过程对接、课程内容与职业标准对接、专业设置与产业需求对接，促进职普融通、产教融合、科教融汇，引领专业建设和教学改革。
竞赛内容围绕大数据相关产业岗位的实际技能要求进行设计，通过竞赛搭建校企合作的平台，强化竞赛成果转化，促进相关教材、资源、师资、认证、实习就业等方面的全方位建设，满足产教协同育人目标，为国家战略规划提供大数据领域高素质技能型人才。
三、竞赛内容本赛项涉及的典型工作任务包括大数据平台搭建（容器环境）、离线数据处理、数据挖掘、数据采集与实时计算、数据可视化、综合分析、职业素养，引入行业内较为前沿的数据湖架构作为创新、创意的范围与方向，考查的技术技能如下：（一）大数据平台搭建（容器环境）：Docker容器基础操作、Hadoop完全分布式安装配置、Hadoop HA安装配置、Spark on Yarn 安装配置、Flink on Yarn安装配置、Hive安装配置、Flume安装配置、ZooKeeper安装配置、Kafka安装配置、HBase分布式安装配置、Cli ckHouse单节点安装配置、Hudi安装配置。
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2018年江苏省高等职业院校技能大赛大数据技术与应用赛项竞赛规程2018年江苏省高等职业院校技能大赛大数据技术与应用赛项竞赛规程一、赛项名称大数据技术与应用二、竞赛目的本赛项的设置，是为适应大数据开发应用产业对高素质技术技能型人才的职业需求，赛项选取典型的大数据应用业务分析应用场景，重点检验参赛选手掌握大数据业务分析方法和数据分析能力、运用大数据平台及相关工具软件解决具体业务问题的能力，激发学生对大数据知识和技术的学习兴趣，提升学生职业素养和职业技能，展示职教改革成果及参赛师生良好精神风貌。
通过举办本赛项，可以搭建校企合作的平台，提升高职电子信息类及相关专业毕业生能力素质，满足企业用人需求，促进校企合作协同育人，对接产业发展，实现行业资源、企业资源与教学资源的有机融合，使高职院校在专业建设、课程建设、人才培养方案和人才培养模式等方面，跟踪社会发展的最新需要，缩小人才培养与行业需求差距，引领职业院校专业建设与课程改革。
三、竞赛内容赛项以大数据技术与应用为核心内容和工作基础，重点考察参赛选手在Hadoop平台环境下，对于大规模并行数据处理以及内存计算技术的应用能力。
具体包括：1. 掌握Hadoop平台环境部署与基本配置，了解基于大数据计算平台的常见应用；2.综合利用numpy、pandas、matplotlib、scikit 模块和MapReduce技术、分布式存储系统HDFS、分布式计算框架MapReduce/Yarn、数据仓库Hive、Python 等开发语言工具和技术，匹配和连接数据源，实现大数据的采集，提取、清洗、转换、分析、挖掘操作，产生分析结果，并且实现可视化呈现。
3.依据项目应用需求和分析结果，完成数据分析报告的编写。
4.竞赛时间4小时，竞赛连续进行。
竞赛内容构成如下： 考核环节 考核知识点和技能点Hadoop 平台 安装部署 Hadoop 平台安装部署和基本配置。
HDFS 常用操作命令（查询文件类别、上传、删除文件、查询HDFS 基本统计信息）。
Hadoop 集群的性能调优。
数据抓取规则文件数据和关系型数据库数据抓取以及数据同步（同Hadoop/Hive 数据同步）。
掌握Hive 数据仓库导入、导出以及同Hadoop 数据文件的转换，实现Hive 数据管理常用命令。
能够通过Python 编程，使用streaming 和MapReduce 机制实现数据的抓取。
数据清洗、整理、计算和表达基于MapReduce 的HDFS 文件系统的文件数据的数据查询、整理和计算。
结合Hadoop 大数据平台相关技术实现对数据的分析和展现。
应用Python 编程工具，实现给定数据源的采集，提取、清洗、转换、分析、挖掘操作，产生分析结果，并且实现可视化呈现。
综合分析 综合应用数据抓取、清洗、整理、计算和表达等相关知识及技术，使用Python 编程工具，实现对提供的数据源分析、展现，根据展现结果得出结论，并对结论进行分析，形成分析报告。
序号竞赛时间 分值权重 Hadoop 平台安装部署240分钟 权重15% 数据抓取权重30% 数据清洗、整理、计算和表达权重20% 综合分析权重30% 团队分工明确合理、操作规范、文明竞赛权重5%本赛项为团体赛。
每支参赛队由1名领队，3名选手（其中队长1名），2名指导教师组成。
五、竞赛规则（一）竞赛工位通过抽签决定。
（二）竞赛所需的硬件设备、系统软件和辅助工具由赛项组委会统一准备，参赛选手不得自带硬件设备、软件、移动存储、辅助工具、移动通信等进入竞赛现场。
（三）参赛队自行决定选手分工、工作程序和时间安排。
（四）所有参赛选手都必须携带参赛证件进行检录。
参赛证件不包含身份证和学生证。
（五）参赛队在赛前10分钟进入竞赛工位并领取竞赛任务，竞赛正式开始后方可展开相关工作。
参赛选手迟到超过竞赛时间一半不得入场。
（六）竞赛过程中，选手须严格遵守操作规程，确保人身及设备安全，并接受裁判员的监督和警示。
如遇到设备或软件等故障，参赛选手应当举手示意；现场裁判应及时予以解决。
如确因计算机软件或硬件故障，致使操作无法继续的，由现场裁判协同技术支持人员共同解决。
（七）若因选手因素造成设备故障或损坏，无法继续竞赛的，由现场裁判报告裁判长。
裁判长有权决定中止该队竞赛；若因非参赛选手个人因素造成设备故障，由裁判长视具体情况做出裁决。
（八）竞赛结束或提前完成后，参赛队要确认已成功提交所有竞赛文档，由参赛队队长签字（签工位号）确认，参赛队在确认后不得再进行任何操作。
（九）竞赛结束或提前完成后，参赛队要确认已成功提交所有竞赛文档，由参赛队队长签字（签工位号）确认，参赛队在确认后不得再进行任何操作，经现场裁判确认后方可离开赛场（十）成绩评定评分方法分为现场评分和结果评分，经裁判长、监督人员签字确认后予以公布。
（十一）竞赛过程不安排现场观摩。
（十二）其它未尽事宜，将在赛前向各领队做详细说明。
七、竞赛环境1.竞赛场地。
竞赛场地分为：竞赛现场、裁判员休息区、指导老师休息区、服务区。
其中，竞赛现场又划分为：检录区、场内竞赛区、技术支持区。
以上区域应保证良好的采光、照明和通风；2.竞赛设备。
场内竞赛区按照参赛队数量准备比赛所需的软硬件平台，为参赛队提供统一竞赛设备和备用设备。
选手无需自带任何工具及附件。
3.竞赛工位。
竞赛现场各个工作区配备单相220V/3A以上交流电源。
每个比赛工位上标明编号。
4.技术支持区。
为技术支持人员提供固定工位、电源保障。
5.服务区。
提供医疗等服务保障。
6.竞赛场地应符合消防安全规定，应急照明设施状态合格，赛场明显位置张贴紧急疏散图，赛场出入口专人负责。
现场临时用电满足《施工现场临时用电安全技术规范》JGJ46-2005的要求。
八、技术规范竞赛项目基础标准（见表2）和软件开发标准（见表3）如下：（一）基础标准标准内容GB/T 11457-2006 信息技术、软件工程术语GB8566-88 计算机软件开发规范GB/T 12991-2008 信息技术数据库语言SQL第1部分：框架20120567-T-469 信息技术云数据存储和管理第1部分：总则20120568-T-469 信息技术云数据存储和管理第2部分：基于对象的云存储应用接口GB/T 21025-2007 XML使用指南GB/T 20009-2005 信息安全技术数据库管理系统安全评估准则已发布GB/T 20273-2006 信息安全技术数据库管理系统安全技术要求20100383-T-469 信息技术安全技术信息安全管理体系实施指南标准内容GB/T 8566 -2001 信息技术软件生存周期过程GB/T 15853 -1995 软件支持环境GB/T 14079 -1993 软件维护指南GB/T 17544-1998 信息技术软件包质量要求和测试（一）竞赛设备设备类别数量设备用途基本配置服务器1台。
内嵌大数据实训管理系统，提供大数据竞赛。
PC服务器客户端每支参赛队伍3台。
竞赛选手比赛使用。
性能相当于根据参赛团队数量，配备10%的备份机器。
2.0GHZ处理器，4G以上内存，显示器要求1024*768以上设备类别软件类别软件名称服务端竞赛系统运行操作系统Centos7.0客户端桌面操作系统Windows7虚拟环境Virtualbox 5.1虚拟操作系统Ubuntu 14.04 LTS大数据平台软件Hadoop 2.7.1开发语言Python2.7.12数据分析工具Pandas 0.9.12Python集成开发环境pycharm-community-2016.3.2 浏览器Chrome/firefox文档编辑器Office 2007及以上版本比赛技术平台：《北京四合天地大数据实训管理系统》。
十、成绩评定评分标准考核环节考核知识点和技能点分值Hadoop平台安装部署Hadoop平台安装部署和基本配置。
15 HDFS常用操作命令（查询文件类别、上传、删除文件、查询HDFS基本统计信息）。
Hadoop集群的性能调优。
数据抓取规则文件数据和关系型数据库数据抓取以及数据同步（同Hadoop/Hive数据同步）。
30 掌握Hive数据仓库导入、导出以及同Hadoop数据文件的转换，实现Hive数据管理常用命令。
能够通过Python编程，使用streaming和MapReduce机制实现数据的抓取。
数据清洗、整理、计算和表达 基于MapReduce 的HDFS 文件系统的文件数据的数据查询、整理和计算。
20 结合Hadoop 大数据平台相关技术实现对数据的分析和展现。
应用Python 编程工具，实现给定数据源的采集，提取、清洗、转换、分析、挖掘操作，产生分析结果，并且实现可视化呈现。
综合分析 综合应用数据抓取、清洗、整理、计算和表达等相关知识及技术，使用Python 编程工具，实现对提供的数据源分析、展现，根据展现结果得出结论，并对结论进行分析，形成分析报告。
30 团队分工明确合理、操作规范、文明竞赛51． 竞赛成绩评定实行“裁判长负责制”，负责组织评分裁判进行成绩评定。
2． 评分裁判：负责对参赛队伍（选手）的比赛作品、比赛表现按赛项评分标准进行评定。
3． 成绩评定是根据竞赛考核目标、内容对参赛队或选手在竞赛过程中的表现和最终成果做出评价。
本赛项的评分方法为现场评分和结果评分，现场评分：现场裁判根据参赛队的操作规范以及综合表现情况进行评分；结果评分：依据赛项评价标准，对参赛选手提交的竞赛成果进行评分。
所有的评分表、成绩汇总表备案以供核查，最终的成绩由裁判长进行审核确认并上报赛项组委会。
4． 成绩公布方法竞赛成绩经复核无误后，经裁判长审核签字后公布。
十一、申诉与仲裁（一）申诉1.参赛队对不符合竞赛规定的设备、工具、软件，有失公正的评判、奖励，以及对工作人员的违规行为等，均可提出申诉。
2.申诉应在竞赛结束后1小时内提出，超过时效不予受理。
申诉时，应按照规定的程序由参赛队领队向赛项仲裁工作组递交书面申诉报告。
报告应对申诉事件的现象、发生的时间、涉及到的人员、申诉依据与理由等进行充分、实事求是的叙述。
事实依据不充分、仅凭主观臆断的申诉将不予受理。
申诉报告须有申诉的参赛选手、领队签名。
3.赛项仲裁工作组收到申诉报告后，应根据申诉事由进行审查，3小时内书面通知申诉方，告知申诉处理结果。
4.申诉人不得采取过激行为刁难、攻击工作人员，否则视为放弃申诉。
（二）仲裁赛项设仲裁工作组接受由代表队领队提出的对裁判结果等方面问题的申诉。
赛项仲裁工作组在接到申诉后的2小时内组织复议，并及时反馈复议结果。
仲裁工作组的仲裁结果为最终结果。