高校大數(shù)據(jù)專業(yè)教學(xué)科研平臺建設(shè)方案一、項目建設(shè)的意義及目的芝諾數(shù)據(jù)自主研發(fā)的高校大數(shù)據(jù)教學(xué)科研平臺以校企聯(lián)合培養(yǎng)模式為手段，通過校企合伙聯(lián)合培養(yǎng)機(jī)制，讓公司、行業(yè)深度參與人才培養(yǎng)過程，逐漸實現(xiàn)校企共同制定培養(yǎng)目的、共同建設(shè)課程體系和教學(xué)內(nèi)容、共同實行培養(yǎng)過程、共同把控培養(yǎng)質(zhì)量，全面提高學(xué)生的應(yīng)用實踐能力。該平臺以應(yīng)用型人才培養(yǎng)為目的定位，在以解決現(xiàn)實問題為目的的前提下，使培養(yǎng)的學(xué)生有更廣闊和跨學(xué)科的知識視野，注重知識的實用性，有創(chuàng)新精神和綜合運(yùn)用知識的能力。注重培養(yǎng)學(xué)生具有在創(chuàng)新中應(yīng)用、在應(yīng)用中創(chuàng)新的能力，讓學(xué)生真正學(xué)會大數(shù)據(jù)行業(yè)各個崗位真正的職業(yè)技能。二、功能模塊和建設(shè)思路芝諾大數(shù)據(jù)教學(xué)科研平臺構(gòu)建總體分為三大部分，一是平臺硬件，二是教學(xué)與實驗支撐系統(tǒng)（涉及：芝諾數(shù)據(jù)綜合分析ZDM平臺、芝諾數(shù)據(jù)教學(xué)實訓(xùn)平臺），三是產(chǎn)品服務(wù)體系。具體如下：構(gòu)成部分序號名稱型號規(guī)格與闡明單位數(shù)量平臺硬件1大數(shù)據(jù)教學(xué)科研一體機(jī)大數(shù)據(jù)教學(xué)科研一體機(jī)作為芝諾大數(shù)據(jù)教育產(chǎn)品的載體，是一體化大數(shù)據(jù)教育科研的解決方案，采用新型技術(shù)體系架構(gòu)，整合軟硬件系統(tǒng)，涵蓋數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)解決、數(shù)據(jù)呈現(xiàn)等全環(huán)節(jié)。

每套教育大數(shù)據(jù)一體機(jī)可覺得40個顧客提供計算支撐服務(wù)，面向客戶的業(yè)務(wù)需求，集海量數(shù)據(jù)存儲、多源異構(gòu)數(shù)據(jù)整合、統(tǒng)一數(shù)據(jù)目錄、數(shù)據(jù)分析與挖掘、數(shù)據(jù)可視化等功能。臺11.1計算集群Master節(jié)點(diǎn)24核心CPU/48G內(nèi)存/900GSAS硬盤臺21.2計算集群Slave節(jié)點(diǎn)24核心CPU/48G內(nèi)存/900GSAS硬盤臺31.3機(jī)柜+互換機(jī)+配件42U千兆互換機(jī)套1教學(xué)實驗支撐系統(tǒng)2芝諾數(shù)據(jù)綜合分析ZDM平臺芝諾數(shù)據(jù)綜合分析ZDM平臺是全面基于ApacheHadoop及ApacheSpark計算框架的高性能大數(shù)據(jù)分析平臺，提供一站式大數(shù)據(jù)開發(fā)環(huán)境和工具，涉及數(shù)據(jù)存儲、分布式計算、分析挖掘及數(shù)據(jù)可視化的整套支持。顧客可以在大數(shù)據(jù)綜合分析解決平臺上采集、存儲、分析、挖掘海量數(shù)據(jù)及其內(nèi)在價值。套12.1大數(shù)據(jù)行業(yè)應(yīng)用數(shù)據(jù)包超過20億條以上具有商業(yè)價值的真實項目數(shù)據(jù)套13芝諾數(shù)據(jù)教學(xué)實訓(xùn)平臺芝諾數(shù)據(jù)教學(xué)實訓(xùn)平臺可覺得大數(shù)據(jù)教學(xué)及科研提供一種完整的、一體化的實驗教學(xué)環(huán)境，從而打造出全方位的專業(yè)大數(shù)據(jù)實訓(xùn)室。

學(xué)員登錄平臺后按照實驗指南完畢大數(shù)據(jù)教學(xué)實訓(xùn),教師通過對學(xué)員學(xué)習(xí)狀況進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析析，記錄各個班級總體學(xué)習(xí)進(jìn)度、每門課程學(xué)習(xí)進(jìn)度、學(xué)生登錄時間記錄、所有學(xué)生學(xué)習(xí)狀況記錄。套13.1大數(shù)據(jù)實訓(xùn)項目實驗涉及大數(shù)據(jù)系統(tǒng)和大數(shù)據(jù)應(yīng)用2個方向合計60個實驗項目，每個項目實驗材料涉及：實驗數(shù)據(jù)、實驗指引、實驗原理、實驗環(huán)境、實驗考核等內(nèi)容。套1產(chǎn)品服務(wù)體系4系統(tǒng)維護(hù)提供軟硬件平臺系統(tǒng)維護(hù)。年15師資培訓(xùn)提供免費(fèi)師資培訓(xùn)機(jī)會（每套產(chǎn)品有2個免費(fèi)名額）。年16案例支持提供真實大數(shù)據(jù)項目實戰(zhàn)案例，不斷完善和補(bǔ)充。年17數(shù)據(jù)提供提供具有商業(yè)價值的數(shù)據(jù)，每年更新10%。年18項目眾包提供大數(shù)據(jù)項目的技術(shù)支撐。年1教學(xué)與實驗支撐系統(tǒng)由芝諾數(shù)據(jù)綜合分析ZDM平臺和芝諾數(shù)據(jù)教學(xué)實訓(xùn)平臺構(gòu)成，教學(xué)與實驗支撐系統(tǒng)部署在大數(shù)據(jù)教學(xué)科研一體機(jī)中。二、項目建設(shè)的目的及內(nèi)容1、項目建設(shè)目的1）平臺的建設(shè)能讓高校大數(shù)據(jù)專業(yè)與實際應(yīng)用相結(jié)合，提高學(xué)生的學(xué)習(xí)、實踐和創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)能力，可以培養(yǎng)實用性人才所需的專業(yè)能力，提高教學(xué)效果與就業(yè)率，為“大數(shù)據(jù)時代”的創(chuàng)新人才培養(yǎng)做出奉獻(xiàn)。2）平臺的建設(shè)將支撐大數(shù)據(jù)去冗降噪、大數(shù)據(jù)融合、大數(shù)據(jù)可視化等核心技術(shù)研究，可以服務(wù)于學(xué)校的教學(xué)和科研，有助于大數(shù)據(jù)方向發(fā)展和自主創(chuàng)新，有助于創(chuàng)新團(tuán)隊哺育和高水平研究成果積累，有助于提高教師的教學(xué)和科研水平，推動教學(xué)和科研團(tuán)隊建設(shè)。3）平臺的建設(shè)搭建可以發(fā)揮學(xué)校的行業(yè)優(yōu)勢，體現(xiàn)學(xué)校辦學(xué)特色，推動與國內(nèi)外高校、科研機(jī)構(gòu)和公司間的產(chǎn)學(xué)研合伙，開展項目合伙研究和人才培養(yǎng)，增進(jìn)科研成果轉(zhuǎn)化，增進(jìn)產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新。4）平臺的建設(shè)有助于增進(jìn)學(xué)科交叉與融合。2、項目建設(shè)內(nèi)容1）模塊一：平臺有關(guān)硬件建設(shè)本模塊重要涉及：大數(shù)據(jù)教學(xué)科研一體機(jī)技術(shù)參數(shù)：作為一種可供大量學(xué)生完畢大數(shù)據(jù)實訓(xùn)的集成環(huán)境，該平臺同步提供了配套的培訓(xùn)服務(wù)，對于教學(xué)組件的安裝、配備、教材、實驗手冊等具體應(yīng)用提供一站式服務(wù)，有助于高校更好地滿足課程設(shè)計、課程上機(jī)實驗、實習(xí)實訓(xùn)、科研訓(xùn)練等多方面需求，并在一定限度上緩和大數(shù)據(jù)師資局限性的問題。對于各大高校而言，雖然沒有任何大數(shù)據(jù)實驗基本，該平臺也能助其輕松開展大數(shù)據(jù)的教學(xué)、實驗與科研。2）模塊二：教學(xué)與實踐支撐系統(tǒng)芝諾大數(shù)據(jù)教學(xué)科研平臺由芝諾數(shù)據(jù)綜合分析ZDM平臺及芝諾數(shù)據(jù)教學(xué)實訓(xùn)平臺聯(lián)合搭建。通過典型的算法展示、算法實現(xiàn)結(jié)合大數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用場景與案例對學(xué)生進(jìn)行數(shù)據(jù)分析方面的綜合訓(xùn)練，從而實現(xiàn)專業(yè)實驗教學(xué)的由點(diǎn)及面、理論到應(yīng)用、涵蓋原理驗證/綜合應(yīng)用/自主設(shè)計及創(chuàng)新的多層次實踐教學(xué)體系。（1）芝諾數(shù)據(jù)綜合分析ZDM平臺芝諾數(shù)據(jù)綜合分析ZDM平臺是全面基于ApacheHadoop及ApacheSpark計算框架的高性能大數(shù)據(jù)分析平臺，提供一站式大數(shù)據(jù)開發(fā)環(huán)境和工具，涉及數(shù)據(jù)存儲、分布式計算、分析挖掘及數(shù)據(jù)可視化的整套支持。顧客可以在大數(shù)據(jù)綜合分析解決平臺上采集、存儲、分析、挖掘海量數(shù)據(jù)及其內(nèi)在價值。ZDM平臺涉及的Hadoop生態(tài)組件：①平臺構(gòu)成：i.ZenoContainer分布式實時數(shù)據(jù)庫：支持構(gòu)造化、半構(gòu)造化和非構(gòu)造化數(shù)據(jù)的存儲；采用分布式存儲，支持海量數(shù)據(jù)存儲，支持高并發(fā)的迅速查詢。ii.ZenoMonitor服務(wù)器監(jiān)控套件：服務(wù)器監(jiān)控是運(yùn)用Ganglia和Nagios對集群機(jī)器進(jìn)行資源監(jiān)控，涉及CPU內(nèi)存，硬盤，網(wǎng)絡(luò)資源等進(jìn)行實時監(jiān)控，以便顧客實時掌握集群機(jī)器資源的運(yùn)用狀況。通過典型的算法展示、算法實現(xiàn)結(jié)合大數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用場景與案例對學(xué)生進(jìn)行數(shù)據(jù)分析方面的綜合訓(xùn)練，從而實現(xiàn)專業(yè)實驗教學(xué)的由點(diǎn)及面、理論到應(yīng)用、涵蓋原理驗證/綜合應(yīng)用/自主設(shè)計及創(chuàng)新的多層次實驗體系，以滿足不同窗校的實踐需求。iii.ZenoMining數(shù)據(jù)挖掘套件：支持多種數(shù)據(jù)挖掘工具相結(jié)合，支持Mahout，MLlib自帶的并行化的高性能機(jī)器學(xué)習(xí)算法庫；同步也致辭基于R自定義的編程算法；也有強(qiáng)大的主流數(shù)據(jù)記錄個繪圖語言R以及Web圖形化開發(fā)界面R-Studio。iv.ZenoAnalysis數(shù)據(jù)分析套件：使用Sqoop和Flume支持?jǐn)?shù)據(jù)遷移和采集；采用多計算框架模型，可滿足不同數(shù)據(jù)的計算規(guī)定。及支持Hadoop離線大數(shù)據(jù)的計算，也支持Stream實時流式解決，還支持Spak內(nèi)存迅速計算；支持多語言的數(shù)據(jù)分析工作，支持SQL、Java、Python、Scala等。v.ZenoCoop協(xié)作管理引擎：基于Zookeeper的協(xié)調(diào)服務(wù)機(jī)制，采用Yarn的管理模式，支持同步運(yùn)營多種計算框架，可同步部署Hadoop、Storm、Spark等計算框架。ZDM平臺工作流：②平臺長處：I安裝以便和諧的圖形化安裝界面，使顧客可在1小時內(nèi)，零基本搭建基于Hadoop/Spark的大數(shù)據(jù)存儲、分析、監(jiān)控及可視化平臺。保證安裝100%成功。Ⅱ功能完備提供一站式大數(shù)據(jù)開發(fā)環(huán)境和工具，解決從數(shù)據(jù)源采集/清洗/存儲/分析/挖掘/機(jī)器學(xué)習(xí)到數(shù)據(jù)流解決/可視化/集群監(jiān)控等問題。Stream分布式實時流解決引擎提供強(qiáng)大的流計算能力，可支持復(fù)雜的實時解決邏輯，滿足公司實時告警、風(fēng)險控制、在線記錄和挖掘等應(yīng)用需求Ⅲ性能保障計算速度比老式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫快50-100倍。例如，一種集群涉及13個Spark節(jié)點(diǎn)，每個256G內(nèi)存的服務(wù)器，1個計算任務(wù)30秒以內(nèi)解決200M數(shù)據(jù)，解決過程涉及數(shù)據(jù)入庫、邏輯計算、成果呈現(xiàn)。同步，系統(tǒng)可線性擴(kuò)大存儲容量或提高解決性能，只需要簡樸地向集群中增長機(jī)器，無需停機(jī)。Ⅳ使用以便圖形化的數(shù)據(jù)分析和挖掘界面，令使用者不用理睬Hadoop底層技術(shù)，只需專注于自身業(yè)務(wù)邏輯。③基于Hadoop的ZDM分布式存儲與計算的長處Ⅰ高可擴(kuò)展性Hadoop是一種高度可擴(kuò)展的存儲平臺，可以存儲和分發(fā)橫跨數(shù)百個并行操作的便宜的服務(wù)器數(shù)據(jù)集群。不同于老式的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)不能擴(kuò)展到解決大量的數(shù)據(jù)，Hadoop是能給公司提供波及成百上千TB的數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)上運(yùn)營的應(yīng)用程序。Ⅱ成本效益Hadoop還為公司顧客提供了極具成本效益的存儲解決方案。老式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)并不符合海量數(shù)據(jù)的解決器，不符合公司的成本效益。許多公司過去不得不假設(shè)哪些數(shù)據(jù)最優(yōu)價值，根據(jù)這些有價值的數(shù)據(jù)設(shè)定分類，如果保存所有的數(shù)據(jù)，那么成本就會過高。Hadoop的架構(gòu)則不同，其被設(shè)計為一種向外擴(kuò)展的架構(gòu)，可以經(jīng)濟(jì)的存儲所有公司的數(shù)據(jù)供后來使用，節(jié)省的費(fèi)用是非常驚人的。Ⅲ靈活性更好Hadoop可以使公司訪問新的數(shù)據(jù)源，并可以分析不同類型的數(shù)據(jù)，從這些數(shù)據(jù)中產(chǎn)生價值，這意味著公司可以運(yùn)用Hadoop的靈活性從社交媒體、電子郵件或點(diǎn)擊流量等數(shù)據(jù)源獲得珍貴的商業(yè)價值。Ⅳ解決速度更快Hadoop擁有獨(dú)特的存儲方式，用于數(shù)據(jù)解決的工具一般在與數(shù)據(jù)相似的服務(wù)器上，從而導(dǎo)致可以更快的解決器數(shù)據(jù)。如果解決大量的非構(gòu)造化數(shù)據(jù)，Hadoop可以在幾分鐘內(nèi)解決TB級的數(shù)據(jù)，而不是像此前都需要以小時為單位。Ⅴ容錯能力更強(qiáng)Hadoop的一種核心優(yōu)勢就是它的容錯能力，Hadoop可以自動保存數(shù)據(jù)的多種副本，并且可以自動將失敗的任務(wù)重新分派。。當(dāng)數(shù)據(jù)被發(fā)送到一種單獨(dú)的節(jié)點(diǎn)，該數(shù)據(jù)也被復(fù)制到集群的其他節(jié)點(diǎn)上，這意味著在故障狀況下，存在此外的副本可供使用。④ZDM平臺安裝界面截圖：ⅠZDM平臺登陸界面顧客名密碼登陸后，可以看到如下的首頁。Ⅱ系統(tǒng)管理界面在系統(tǒng)管理界面中，“顧客管理”和“角色管理”中，可以定義角色（管理員、操作員等）、添加顧客、修改顧客密碼等。此外，在“資源管理”頁面中，可覺得每一種顧客指定容許安裝的組件或者模塊。Ⅲ組件安裝界面在“組件安裝”界面中，具有如下功能：基本信息配備（主機(jī)名映射）、Hadoop組件安裝、Spark組件安裝、數(shù)據(jù)挖掘工具安裝、集群監(jiān)控及HUE安裝。如下逐個進(jìn)行簡介。ⅰ基本信息配備基本信息配備，也即主機(jī)名映射，在初次安裝Hadoop集群前需要配備各服務(wù)器的IP地址與主機(jī)名的映射。點(diǎn)擊“配備”按鈕后，系統(tǒng)會在后臺完畢如下配備。修改各服務(wù)器的主機(jī)名，完畢映射。完畢各服務(wù)器之間的SSH互信。完畢各服務(wù)器javaJDK環(huán)境配備。ⅱHadoop基本組件在Hadoop基本組件頁面，可以點(diǎn)擊各個Hadoop基本組件的圖標(biāo)，完畢相應(yīng)組件的安裝及配備。闡明：由于組件之間有互相依賴關(guān)系，因此，如果某個組件的前序依賴組件沒有安裝，系統(tǒng)會提示顧客安裝前序依賴組件。ⅲSpark基本組件安裝在Spark基本組件頁面，可以點(diǎn)擊Spark基本組件的圖標(biāo)，完畢Spark集群（涉及，SparkSQL，SparkStreaming，MlLib，GraphX）的安裝及配備。ⅳ數(shù)據(jù)挖掘工具安裝在數(shù)據(jù)挖掘工具安裝頁面，可以點(diǎn)擊各個數(shù)據(jù)挖掘工具的圖標(biāo)，完畢相應(yīng)工具的安裝及配備。ⅴ集群監(jiān)控及HUE在集群監(jiān)控及HUE安裝頁面，可以點(diǎn)擊相應(yīng)的圖標(biāo)，完畢Ganglia及HUE的安裝及配備。Ⅳ基本應(yīng)用模塊在上述Hadoop集群及有關(guān)的組件安裝配備完畢后，在基本應(yīng)用模塊，可以是用Rstudio，以及查看Ganglia、HDFS、YARN的監(jiān)控頁面。ⅰRstudio登陸后可以看到如下Rstudio的頁面。（顧客名：hadoop，密碼：hadoop）ⅱGanglia監(jiān)控頁面ⅲHDFS監(jiān)控頁面ⅳYARN監(jiān)控頁面Ⅴ定制應(yīng)用模塊該模塊使用系統(tǒng)自帶的數(shù)據(jù)，展示了大數(shù)據(jù)可視化的三個應(yīng)用效果。ⅰ靜態(tài)報表展示ⅱ多維報表展示ⅲ動態(tài)實時報表展示（2）大數(shù)據(jù)教學(xué)實訓(xùn)平臺芝諾數(shù)據(jù)教學(xué)實訓(xùn)平臺涉及大數(shù)據(jù)系統(tǒng)和大數(shù)據(jù)應(yīng)用2個方向合計60個實驗項目，可覺得大數(shù)據(jù)教學(xué)及科研提供一種完整的、一體化的實驗教學(xué)環(huán)境，打造出全方位的專業(yè)大數(shù)據(jù)實訓(xùn)室。每個項目實驗材料涉及：A實驗數(shù)據(jù)B實驗指引C實驗原理D實驗環(huán)境E實驗考核等內(nèi)容。該平臺集學(xué)員實訓(xùn)學(xué)習(xí)與教師教學(xué)管理于一體，因此，對于學(xué)員和教師這兩類不同的角色，可以通過不同的賬號登陸，進(jìn)入平臺的相應(yīng)界面。學(xué)員登錄實訓(xùn)平臺后，可以選擇相應(yīng)的實驗課程，并按照實驗指南完畢大數(shù)據(jù)解決與分析實操案例的教學(xué)實訓(xùn)，并提交實驗報告。教師登陸管理平臺后，可以通過對班級與學(xué)員學(xué)習(xí)狀況進(jìn)行管理，記錄各個班級總體學(xué)習(xí)進(jìn)度、每門課程學(xué)習(xí)進(jìn)度、查看學(xué)生實驗報告并批閱評分等。如下就分別對學(xué)生與教師這兩類不同角色登陸平臺后的界面操作進(jìn)行闡明。大數(shù)據(jù)實訓(xùn)管理平臺登陸鏈接如下：:8081/TPF①大數(shù)據(jù)實訓(xùn)管理平臺--學(xué)生登陸Ⅰ學(xué)生登陸后的課程界面學(xué)生登陸后可以看到如下圖所示的“我的課程”界面。大數(shù)據(jù)實訓(xùn)管理平臺目前共有四門課程，分別為：A數(shù)據(jù)分析員B大數(shù)據(jù)分析師C大數(shù)據(jù)挖掘工程師D大數(shù)據(jù)系統(tǒng)工程師Ⅱ點(diǎn)擊課程，進(jìn)入實驗列表界面點(diǎn)擊上述四門課程的任何一種，即可進(jìn)入相應(yīng)課程的實驗列表界面。例如，點(diǎn)擊“大數(shù)據(jù)分析師課程”，就可進(jìn)入如下的實驗列表。Ⅲ點(diǎn)擊“開始實驗”按鈕，即可進(jìn)入相應(yīng)實驗的實訓(xùn)界面由于不同類型實驗的實訓(xùn)環(huán)境不同，如下分別就RStudio與WebTerm環(huán)境分別闡明。ⅰRStudio實訓(xùn)環(huán)境該實訓(xùn)環(huán)境重要針對大數(shù)據(jù)記錄分析與建模的相應(yīng)實驗，也就是通過R語言來完畢相應(yīng)的大數(shù)據(jù)記錄分析實驗。例如，點(diǎn)擊上述大數(shù)據(jù)分析師課程實驗列表中的，“R語言實現(xiàn)多元線性回歸模型案例”，即進(jìn)入如下的實訓(xùn)平臺界面。闡明：對R語言操作的實驗，需要登陸Rstudio，登陸的顧客名和密碼與實訓(xùn)平臺的顧客名和密碼一致。輸入實訓(xùn)平臺的顧客名和密碼，登陸RStudio，登陸后的界面如下。在該實訓(xùn)界面中，學(xué)員就可以按照左側(cè)的實驗指南，在RStudio的環(huán)境中，完畢該多元線性回歸模型實驗的操作與練習(xí)。ⅱWebTerm實訓(xùn)環(huán)境該實訓(xùn)環(huán)境重要用于大數(shù)據(jù)挖掘工程師與大數(shù)據(jù)系統(tǒng)工程師有關(guān)的實驗，可以在WebTerm環(huán)境下運(yùn)營Linux系統(tǒng)及Hadoop大數(shù)據(jù)生態(tài)圈工具的有關(guān)命令。例如，進(jìn)入“大數(shù)據(jù)系統(tǒng)工程師”課程，點(diǎn)擊課程實驗列表中的，“Linux基本命令操作實例”，即進(jìn)入如下的實訓(xùn)平臺界面。闡明：對Linux命令操作的實驗，需要登陸WebTerm，登陸的顧客名和密碼與實訓(xùn)平臺的顧客名和密碼一致。輸入實訓(xùn)平臺的顧客名和密碼，登陸WebTerm，登陸后的界面如下。在該實訓(xùn)界面中，學(xué)員就可以按照左側(cè)的實驗指南，在WebTerm的環(huán)境中，完畢該實驗的操作與練習(xí)。Ⅳ下載實驗資源在RStudio或者WebTerm環(huán)境的實訓(xùn)頁面中，如果該實驗有附加的軟件安裝包或者數(shù)據(jù)文獻(xiàn)等需要下載的資源，都可以點(diǎn)擊“下載資源”按鈕一鍵下載，下載的資源文獻(xiàn)為壓縮的ZIP文獻(xiàn)。如下圖所示。Ⅴ提交實驗報告每一種實驗演示操作完畢后，均有一種實驗作業(yè)，如下圖所示。學(xué)生可根據(jù)該實驗所練習(xí)的內(nèi)容，完畢相應(yīng)的實驗作業(yè)，并點(diǎn)擊“實驗報告”按鈕，就可進(jìn)入如下的實驗報告提交頁面。在該頁面中，可以“輸入內(nèi)容”、“上傳圖片”等。Ⅵ查看實驗報告學(xué)生在完畢實驗練習(xí)并提交實驗作業(yè)后，可以點(diǎn)擊“我的實驗報告”，查看已提交的實驗報告列表，并且還可以對已提交的實驗報告進(jìn)行編輯。示意圖如下所示。②大數(shù)據(jù)實訓(xùn)管理平臺--教師登陸Ⅰ教師登陸后的管理界面教師登陸大數(shù)據(jù)實訓(xùn)管理平臺后，可以看到上圖的管理界面。教師賬號重要有三方面的功能：創(chuàng)立和管理班級批閱學(xué)生提交的實驗報告集群監(jiān)控如下對這三方面的功能逐個進(jìn)行簡介。Ⅱ我的班級ⅰ創(chuàng)立班級在“我的班級”頁面，教師可以創(chuàng)立和編輯班級。按照上述示意圖操作，即可創(chuàng)立班級。創(chuàng)立班級后的效果如下圖所示。ⅱ導(dǎo)入學(xué)員在創(chuàng)立了班級后，可以對該班級的學(xué)員進(jìn)行管理。點(diǎn)擊上圖的“學(xué)員管理”按鈕，即可進(jìn)入如下的學(xué)員管理。對于新創(chuàng)立的班級，可以點(diǎn)擊“下載學(xué)員模板”，根據(jù)模板導(dǎo)入該班級的學(xué)員。ⅲ課程管理可以通過“課程管理”為該班級的學(xué)員分派相應(yīng)的課程。點(diǎn)擊上圖中的“課程管理”按鈕，即進(jìn)入課程分派頁面，為該班級分派相應(yīng)的實驗課程。Ⅲ批閱報告點(diǎn)擊“批閱報告”，可以篩選“專業(yè)”與“班級”，查看相應(yīng)班級學(xué)生提交的實驗報告，并進(jìn)行批閱。Ⅳ集群監(jiān)控點(diǎn)擊“集群監(jiān)控”，可以進(jìn)入分布式計算機(jī)集群的監(jiān)控頁面，如下圖所示。在該頁面中，可以分別查看Hadoop集群、Spark集群、Ganglia集群監(jiān)控，