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BDRack大数据实验一体机新增6个大数据实战项目




发布时间: 2016-12-9 17:08:35  

  近日,云创大数据自主研发的BDRack大数据实验一体机进行了优化升级,新增6个实战项目,实验总数增至42个,并对实验数据、程序、代码等进行了补充完善。具体而言,在原有的大数据实验配置上,新增了交通大数据、互联网数据处理、环境大数据智能硬件大数据托管、银行贷款风险评估等大数据实战内容。下图即更新的BDRack大数据实验一体机实验手册目录:

                                             

BDRack大数据实验一体机实验手册目录

实验一  大数据实验一体机基本操作

实验二  HDFS实验:部署HDFS集群

实验三  HDFS实验:读写HDFS文件

实验四  YARN实验:部署YARN集群

实验五  MapReduce实验:单词计数

实验六  MapReduce实验:二次排序

实验七  MapReduce实验:计数器

实验八  MapReduce实验:Join操作

实验九  MapReduce实验:分布式缓存

实验十  Hive实验:部署Hive

实验十一  Hive实验:新建Hive

实验十二  Hive实验:Hive分区

实验十三  Spark实验:部署Spark集群

实验十四  Spark实验:SparkWordCount

实验十五  Spark实验:RDD综合实验

实验十六  Spark实验:Spark综例

实验十七  Spark实验:Spark-sql

实验十八  Spark实验:Spark-Streaming

实验十九  Spark实验:Graphx

实验二十  Zookeeper实验:部署Zookeeper

实验二十一  Zookeeper实验:进程协作

实验二十二  HBase实验:部署HBase

实验二十三  HBase实验:新建HBase

实验二十四  Storm实验:部署Storm

实验二十五  Storm实验:实时WordCountTopology

实验二十六  Flume实验:将文件数据FlumeHDFS

实验二十七  Kafka实验:订阅推送示例

实验二十八  Pig实验:PigWordCount

实验二十九  Redis实验:Redis部署与简单使用

实验三十  Redis实验:MapReduceSpark读写Redis

实验三十一  MongoDB实验:读写MongoDB

实验三十二  LevelDB实验:读写LevelDB

实验三十三  Mahout实验:K-Means

实验三十四  聚类算法:使用Spark实现K-Means

实验三十五  分类算法:使用Spark实现SVM

实验三十六  关联规则算法:使用Spark实现FP-growth

综合实战一  交通大数据

综合实战二  互联网数据处理

综合实战三  营销

综合实战四  环境大数据

综合实战五  智能硬件大数据托管

综合实战六  银行贷款风险评估


  在大数据专业建设过程中,大数据实验需要每位学生提供一套集群计算环境,但这对高校而言,根本是一个无法实现的要求。即使是使用虚拟化技术,一台服务器只能虚拟出十几台虚拟机,也是远远不够的,而使用容器技术,则可以把一台机器虚拟出上千个容器,再利用大数据平台把多台服务器的数万个容器组织起来,就能实现为每个学生提供一套集群的需求了。


  对此,BDRack大数据实验一体机搭建了一站式的大数据教学实验平台,以Docker容器技术虚拟出足够的实验集群,可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。

  容器云平台


  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,BDRack大数据实验一体机不仅操作平台简单易用,可提供Hadoop、HBase、Spark、Storm等大数据组件,同时同步提供配套的教材、PPT、实验手册、教学视频以及培训服务等,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。目前,郑州大学、西京学院大数据实验室已经抢先应用BDRack大数据实验一体机完成部署,正在逐步建立和完善大数据教学科研体系,而此次实验内容的补充和完善,将进一步推动BDRack大数据实验一体机更好地为各大高校、高职、中职院校提供详实高效的大数据实验服务。

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