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一、“大数据人才荒”到来,各大高校打造大数据人才高地

1.   人才缺口高达150万,实用型大数据人才抢手
1)   在未来5-10年,我国大数据市场规模年均增速将超过30%
2)   大数据人才平均月薪达1.5万, 5年内国内大数据人才缺口将突破150万
3)   在BAT发布的招聘职位中,大数据人才需求超过60%


2.    高校启动大数据人才培养计划,专业建设困难重重
       课程体系待完善,大数据教学科研入门难
1)    各大高校的大数据专业处于起步阶段,人才培养课程体系缺乏系统性
2)    大数据教学科研资源匮乏,可配置和指导实验环境的专业师资不足

       基础实验环境薄弱,大数据实训难开展
1)    面向大数据的分布式系统,高校无法为每个学生提供多机实验环境
2)    大数据分布式软件系统安装、配置难度大,实验环境容易被破坏
3)    实验数据、实验教案、实验手册不足,实验开展束手束脚

        项目实训缺失,教学效果与就业率打折扣
1)     缺少大数据项目实训,难以培养实用型人才所需的专业项目能力
2)     高校大数据专业学习与实际应用脱轨,教学效果与就业率打折扣


二、BDRack大数据实验一体机——搭建一站式的大数据教学科研平台

针对大数据专业建设的三大难题,云创大数据为各大高校量身定制了大数据软硬件一体化的教学科研平台——BDRack大数据实验一体机。BDRack大数据实验一体机通过应用容器技术,以少量机器虚拟大量实验集群,可供大量学生同时拥有多套集群进行试验,而每个学生的实验环境不仅相互隔离,方便高效地完成实验,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。


此外,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。

具体而言,BDRack大数据实验一体机从以下三个方面解决了高校大数据的教学科研难题:


1.    完善的大数据课程体系及配套资源,一步解决入门难

       内容充实的课程体系

在《云计算》、《大数据》以及实验手册的指导之下,BDRack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。


       多元化的大数据资源包

1)    提供被全国各大高校广泛采用的教材——《云计算》及其姊妹篇——《大数据》的配套PPT


2)   综合涵盖Hadoop生态、大数据实战、数据挖掘、数据可视化等内容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

3)   中国大数据、中国云计算、中国存储等关键词搜索排名首页的网站提供全线支持。

2.   真实可靠的实验环境,大幅度提升大数据技能

1)   基于Docker容器技术,BDRack大数据实验一体机可瞬间创建随时运行的实验环境
2)   使用几台机器即可虚拟出大量实验集群,方便上百学生同时使用
3)   采用Mesos+ZooKeeper+Mrathon架构管理集群,实验集群相互隔离
4)   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
5)   内置数据挖掘等教学实验数据,可导入高校各学科数据进行教学、科研,校外培训机构同样适用

3.   更新的2.0版本实验体系,进一步提升实验效果

在大数据实验一体机1.0版本的基础上,2017年12月推出的2.0版本进一步丰富了实验内容,实验数量新增到85个,实验课程包括36个Hadoop生态大数据实验、6个真实大数据实战项目、21个基于Python的大数据实验、18个基于R语言的大数据实验、4个Linux基本操作辅助实验。在2018年5月发布的2.1版本中,实验数量已经达到100个。
 
 序号  实验名称  实验手册  实验代码 实验数据   实验视频
 1  大数据基本操作  √  √  √  √
 2  HDFS实验:部署HDFS集群  √  √  √  √
 3  HDFS实验:读写HDFS文件  √  √  √  √
 4  YARN实验:部署YARN集群  √  √  √  √
 5  MapReduce实验:单词计数  √  √  √  √
 6  MapReduce实验:二次排序  √  √  √  √
 7  MapReduce实验:计数器  √  √  √  √
 8  MapReduce实验:join操作  √  √  √  √
 9  MapReduce实验:分布式缓存  √  √  √  √
 10  Hive实验:部署Hive  √  √  √  √
 11  Hive实验:新建Hive表  √  √  √  √
 12  Hive实验:Hive分区  √  √  √  √
 13  Spark实验:部署Spark集群  √  √  √  √
 14  Spark实验:SparkWordCount  √  √  √  √
 15  Spark实验:RDD综合实验  √  √  √  √
 16  Spark实验:Spark综例  √  √  √  √
 17  Spark实验:Spark-sql  √  √  √  √
 18  Spark实验:Spark Streaming  √  √  √  √
 19  Spark实验:GraphX  √  √  √  √
 20  Zookeeper实验:部署Zookeeper  √  √  √  
 21  Zookeeper实验:进程协作  √  √  √  √
 22  HBase实验:部署HBase  √  √  √  √
 23  HBase实验:新建HBase表  √  √  √  √
 24  Storm实验:部署Storm  √  √  √  
 25  Storm实验:实时WordCountTopology  √  √  √  √
 26  Flume实验:文件数据Flume至HDFS  √  √  √  √
 27  Kafka实验:Kafka订阅推送示例  √  √  √  √
 28  Pig实验:Pig版WordC, ount  √  √  √  
 29  Redis实验:Redis部署与简单使用  √  √  √  √
 30  Redis实验:MapReduce与Spark读写Redis  √  √  √  √
 31  MongoDB实验:读写MongoDB  √  √  √  √
 32  LevelDB实验:读写LevelDB  √  √  √  √
 33  Mahout实验:K-Means  √  √  √  √
 34  聚类算法实验:使用Spark实现K-Means  √  √  √  √
 35  分类算法实验:使用Spark实现SVM  √  √  √  √
 36  关联规则算法实验:使用Spark实现FP-Growth  √  √  √  √
 37  综合实战:车牌识别  √  √  √  
 38  综合实战:搜索引擎  √  √  √  
 39  综合实战:推荐系统  √  √  √  
 40  综合实战:环境大数据  √  √  √  
 41  综合实战:智能硬件大数据托管  √  √  √  
 42  综合实战:贷款风险评估  √  √  √  
 43  Python基础:流程控制  √  √  √  
 44  Python基础:列表和元组  √  √  √  
 45  Python基础:字典  √  √  √  
 46  Python基础:文件操作  √  √  √  
 47  Python MR:Python统计全国各省城市数量分布  √  √  √  
 48  Python MR:Python统计上海2016年每月历史天气  √  √  √  
 49  Python MR:Python统计上海2016年每月空气质量  √  √  √  
 50  Python MR:Python统计北京和上海2016年月均气温对比  √  √  √  
 51  Python MR:Python统计北京和上海2016年空气质量对比  √  √  √  
 52  Python算法:决策树分类  √  √  √  
 53  Python算法:随机森林分类  √  √  √  
 54  Python算法:朴素贝叶斯分类  √  √  √  
 55  Python算法:K最近邻分类  √  √  √  
 56  Python算法:支持向量机分类  √  √  √  
 57  Python算法:K-means聚类  √  √  √  
 58  Python算法:DBSCAN聚类  √  √  √  
 59  Python算法:回归分析  √  √  √  
 60  Python算法:Apriori关联规则  √  √  √  
 61  Python实战:随机森林分类空气质量  √  √  √  
 62  Python实战:区域经纬度聚类  √  √  √  
 63  Python实战:回归预测空气指数  √  √  √  
 64  R语言基础:流程控制  √  √  √  
 65  R语言基础:文件操作  √  √  √  
 66   R语言基础:数据帧  √  √  √  
 67  R语言基础:因子操作  √  √  √  
 68  R语言算法:决策树分类  √  √  √  
 69  R语言算法:随机森 林分类  √  √  √  
 70  R语言算法:贝叶斯分类  √  √  √  
 71  R语言算法:KNN分类  √  √  √  
 72  R语言算法:SVM分类  √  √  √  
 73  R语言算法:K-means聚类  √  √  √  
 74  R语言算法:DBSCAN聚类  √  √  √  
 75  R语言算法:回归分析  √  √  √  
 76  R语言算法:Apriori关联规则实验  √  √  √  
 77  R语言算法:时间序列分析  √  √  √  
 78  R语言实战:回归预测空气指数  √  √  √  
 79  R语言实战:按月进行时间序列预测温度  √  √  √  
 80  R语言实战:区域经纬度聚类  √  √  √  
 81  R语言实战:随机森林分类空气质量  √  √  √  
 82  Linux基础:常用基本命令  √  √  √  
 83  Linux基础:文件操作  √  √  √  
 84  Linux基础:sed  √  √  √  
 85  Linux基础:awk  √  √  √  
 86  Python实战:爬取双色球开奖信息数据  √  √  √  
 87  Python实战:爬取电影信息  √  √  √  
 88  Python实战:爬取豆瓣图书信息  √  √  √  
 89  Python实战:爬取网络小说(1)  √  √  √  
 90  Python实战:爬取网络小说(2)  √  √  √  
 91  Spark综合实战:环境数据读写  √  √  √  
 92  Spark综合实战:GM11预测环境数据  √  √  √  
 93  Spark综合实战:词频统计  √  √  √  
 94  Spark综合实战:聚类算法学习  √  √  √  
 95  Spark综合实战:算子学习  √  √  √  
 96  Spark综合实战:特征提取  √  √  √  
 97  Spark综合实战:分类算法学习  √  √  √  
 98  Spark综合实战:日志分析  √  √  √  
 99  Spark综合实战:ALS算法推荐  √  √  √  
 100  Spark综合实战:中文分词  √  √  √  

同时实验平台优化了从创建环境-实验操作-提交报告-教师打分的实验流程,新增了具有海量题库、试卷生成、在线考试、辅助评分等应用的考试系统,集成了上传数据-指定列表-选择算法-数据展示的数据挖掘及可视化工具。


4.   热门实战项目贯穿始终,结合实际应用提高就业率

       BDRack大数据实验一体机解决方案采用理论与实践相结合的人才培养模式,帮助教师提高教学水平,促使学生完善大数据知识体系。

1) 基于真实的企业基地实训经验,提供丰富的项目实训案例

2) 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


2016年末至今,在南京多次举办的大数据师资培训班,基于大数据实验一体机提供的实验环境以及《大数据》教材、《大数据实验手册》指导,帮助老师们一步步跑通了Hadoop、Spark等多个大数据实验,使他们跨过了“从理论到实践,从知道到用过”的门槛,广受学员好评。

 


目前,大数据实验一体机及其提供的平台服务,已经在郑州大学、成都理工大学、金陵科技学院、天津农学院、郑州升达经贸管理学院、信阳师范学院、西京学院、镇江高等职业技术学校、新疆电信、软通动力等典型用户单位落地实施,助其完成了大数据教学科研实验室的建设工作。

 

 


三、详细的规格参数,助力高校选配个性化的私人定制方案

目前,BDRack大数据实验一体机具有经济型、标准型与增强型三种规格,通过发挥实验设备、理论教材、实验手册等资源的合力,可满足数据存储、挖掘、管理、计算等多样化的教学科研需求。

软件配置方面,各大高校可根据具体应用,选择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。


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