大数据技术实验室建设探索与研究

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大数据技术实验室建设探索与研究

作者：王振华洪泓陈春丽

来源：《电脑知识与技术》2017年第12期

摘要：该文分析了大数据技术的前景与重要性，高校建设大数据实验室的意义和必要性。大数据技术是以数据存储、加工、分析为主，向企业或单位提供决策和预测。该文同时探讨了高校大数据技术课程体系，从科学研究和工程项目两个方向，分别设置相关课程。针对大数据技术实验室建设的几个关键要素进行分析，包括实验室基础平台建设，实验室队伍建设，数据资源建设等。

关键词：大数据；实验室建设；机器学习

信息技术与经济社会的快速发展促进了数据量的爆发性增长，数据已成为国家基础性战略资源。利用数据辅助决策、合理配置资源，将是未来企业创造价值的重要方法，也是未来新兴产业创建的重要依据。国家从战略的角度，已经开始重视大数据的发展。2015年8月31日，国务院印发了《促进大数据发展行动纲要》系统部署大数据发展工作。2016年12月18日工业和信息化部印发《大数据产业发展规划（2016-2020年）》。随着大数据技术的快速发展，对该类人才的培养也逐步成为高校信息技术教学的重要内容。

大数据技术数据分析处理是从数据中挖掘关键信息，达到辅助决策，提升运作效率的目标。大数据技术目前在各个行业和跨行业之间存在广泛的应用空间，其重要的应用之一，是预测性分析，从数据中挖掘出特点，建立模型，迭代验证，确立模型，最终实现预测。其中数据分析包括检查、清洗、转换和建模等方法，即根据特定目标，对数据进行收集与存储，数据筛选，算法分析与预测，提出有建设性的意见，进而辅助决策。

大数据技术包含两个方面，即数据存储技术和计算分析技术。存储技术包括非结构化数据收集架构，数据分布式存储集群，MPP架构的新型数据库集群等。大数据中常用的分析技术有：关联规则挖掘、聚类、遗传算法、自然语言处理、神经网络、优化、模式识别、预测模型等。

1大数据课程体系

目前，高校大数据相关专业没有统一的课程体系，大数据技术相关的课程比较多。根据其应用的侧重点不同，可将大数据技术课程体系分为科学研究型和工程项目型两类。具体课程体系见下表1。

2大数据技术实验室建设理念

在高校培养大数据人才，利用高等学校的多学科优势建立大数据技术实验室尤为必要，不仅可以服务于高校的教学和科研，通过大数据技术的科研与实验，使学生掌握主流的大数据存

软件学院大数据实验室建设方案-2017

xxxx大数据实验室建设方案 1

目录 1建设目标 (3) 2配置方案 (3) 2.1已有资源 (3) 2.2扩容资源需求 (4) 2.3物理服务器扩容配置 (4) 2.4磁盘阵列扩容配置 (5) 2.5FC SAN网络扩容配置 (6) 2.6IP网络扩容配置 (6) 2.7扩容配置清单 (7) 3部署方案 (8) 3.1系统架构 (8) 3.2IP网络部署 (9) 3.3Hadoop集群部署 (9) 3.4部署计划 (10) 4Hadoop教学培训方案 (11) 4.1Hadoop教学优势 (11) 4.2课程以及考核安排 (11) 4.2.1相关教材 (11) 4.2.2课程大纲 (13) 4.2.3考核安排 (16) 4.2.4证书认证 (16)

1建设目标 xxxx软件学院已经建设了云实验平台，在该平台上实现了编程教学实验、数据库实验以及网盘应用系统；该平台技术上采用服务器虚拟化技术通过云管理平台实现了实验环境的快速部署；虚拟化平台基于磁盘阵列集中存储，采用FC SAN 网络架构。现规划建设一个Hadoop 大数据实验室，使用已经建设好的平台，通过扩展资源池的方式部署，利用现有服务器虚拟化平台虚拟出大量虚拟机用于构建Hadoop 集群，主要用于学生实验以及科研用途。假定建设目标和规模如下：建设目标：建设成校级实验室，满足学生做大数据实验和教师大数据科研。建设规模：系统支持100个左右的虚机同时运行，性能满足学生大数据实验需求。扩展性需求：系统需具备良好扩展能力，可以方便扩展系统容量和性能，以满足更多实验和科研需求。 2配置方案本章节对构建大数据实验室所需要的硬件资源进行配置，从大数据实验资源需求出发来分析构建大数据实验室需要对现有物理服务器、磁盘阵列、FC交换机、IP网络交换机的资源做哪些扩容。 2.1 已有资源云实验平台已经部署了10多台2路物理服务器，通过1台FC交换机与1台磁盘阵列连接；现有物理计算资源可以支撑同时运行200个虚机（1个LCPU、

社会科学研究数据分析与仿真实验室软件建设方案

社会科学研究数据分析与仿真实验室软件建设方案基于政策方针的研究路径，针对数据收集、数据分析（规则提取）和仿真建模等三个主要阶段，为了满足政策方针各研究步骤的软件工具需要，政策分析实验室软件建设大致可以分为下列几大部分： 1.数据采集（合计58.2万元）PASW Data Collection25用户授权58.2万元软件简介：Data Collection 是SPSS公司和IBM合并后的一款支持调查研究的软件平台，详见附件“PASW Data Collection产品介绍”。 2.数据分析（合计74.8万元）（1）统计分析软件（三大统计软件的介绍从略）（合计36.4万元）SAS EM模块学科带头人版本 3.3万元注：人大已经购买了SAS22模块版本，本次可以购买数据挖掘模块（EM模块）予以补充完善。 SPSS20用户授权10.8万元 SPSS CLEMENTINE20用户授权10.8万元注：这一软件是SPSS的数据挖掘模块STATA20用户授权11.5万元（2）博弈分析软件（合计38.4万元）GAMS10用户授权18.6万元注：数学规划与优化高级建模软件（博弈分析软件），详见“百度百科”。 Xpress10用户授权19.8万元注：这一软件同样是一款博弈分析的软件，案例介绍中有供水管理的例子可供“水项目”参考（优化实例文件第15章），具体软件介绍和实例详见附件。 3.仿真（合计81.6万元）（1）通用仿真软件 Anylogic1个用户专业版授权19万注：该软件仿真功能强大，为政策分析实验室核心2个用户专业版授权27万软件，每个专业版授权可获赠10个教育版授 3个用户专业版授权39万权，详见附件。（2）领域仿真软件 Enterprise Dynamics (ED) 基本包（生产仓储仿真）+物流网络规划模块10用户授权7万元基本包（生产仓储仿真）+应急疏散模块10用户授权7万元基本包（生产仓储仿真）+机场解决方案模块10用户授权15万元注：软件介绍详见附件 Autotrack 1用户授权9.6万元注：交通基础设施仿真软件，详见附件。 4.其他（合计43万元）Decision Tools 10用户授权31万元注：风险分析模拟软件，详见附件。 Risk Simulation 1用户授权6万元注：风险分析模拟软件，详见附件。 Vanguard System 1用户授权6万元注：风险分析模拟软件，详见附件。

基于大学农业用品化学实验的研究与探索

基于大学农业用品化学实验的研究与探索作者：刘勇浩来源：《农村-农业-农民·下半月》 2020年第7期刘勇浩摘要：化学学习的过程需将化学理论与化学实验相结合。通过动手实验可以对已掌握的理论知识进行更深入了解，还可解答在学习中所产生的困惑，对学生的动手能力与创新能力有所提高。而这些能力对学生未来的学习与工作都起着至关重要的作用。本论文主要通过对大学化学实验模式与大学化学具体实验进行研究探索，说明了与农业相关的化学实验，这样可以为广大化学专业的学生提供一定的参考。关键词：大学化学实验；研究；探索创新力是当代大学生应具备的重要能力，因为创新是祖国繁荣昌盛的力量源泉，也是实现中华民族伟大复兴的重要保证。所以在大学课程学习中，除去基本的理论知识外，更要通过实验课的学习，培养自身的创新能力。化学是以实验为基础的自然学科，学生应在实验课上通过动手实验来体验化学带给我们的奥妙与乐趣，并了解掌握实验过程中所使用仪器的构造与原理，这些都能大大激发学生的创新能力。然而，现阶段由于经济等因素的制约，在高校内的大型精密测试仪器数量较少导致学生进行实际操作的机会极少，从而使其实验能力与创新能力较弱。为弥补不足，学生应主动找寻解决办法，在实验课中勤勉练习实验手法、测试方法来提高自主学习的积极性，从而提高自我创新能力。一、基础型实验目前阶段，大学化学实验模式主要以基础型实验为主，比如，无机化学实验、有机化学实验、分析化学实验以及物理化学实验。在基础实验课中，学生必须勤加练习，因为这些不仅可以深入了解在理论课上所理解的知识，还为后续的实验学习奠定坚实的操作基础与了解实验必要的安全常识。举例而言，在实验课中，我们可以了解农业相关的药品保存方法、使用方法以确保自己在实验操作过程中的人身安全。不仅如此，在实验课中所学到的每种操作都为自己日后的学习与工作打下坚实的基础。化学是一门交叉性学科，四大基础化学的实验基础会为我们日后的专业课实验提供诸多帮助。二、提高型实验在完成基础化学实验课程后，学生便掌握了实验室安全法则与最基本的实验操作，便可进一步学习提高型实验课程。这与专业化学理论课相辅相成，可以使我们更加深入地理解专业课内容。与基础型实验不同的是，在实验过程中学生可以按照要求独立设计实验并且自己动手进行简单实验仪器的操作，这就能大大激发学生对专业课的热爱，并在制备样品与仪器操作时可以进一步提高自身的动手能力与创新能力。如扫描电子显微镜的样品制备过程就可以在很大程度上锻炼到学生的动手能力，学生也可以手动配置农药，并检验农药对杂草和正规农作物的效果，这样就可以做到学以致用。三、科研型实验科研型实验是对前两种实验的进一步提升。目前许多高校鼓励且提倡本科生参与到科研型实验当中，不仅能提升实验能力，还能提升创新能力。学生在学习专业课时，可选择感兴趣的专业方向进行了解学习。征得专业老师的同意后，进入相关实验的学习。作为“实验室小白”，多向研究生师兄师姐学习样品表征、数据处理等技能，多阅读相关领域的前沿文献，不

大数据实验室建设方案

高校大数据实验室建设方案一、建设目标 xx大数据实验室的建设目的是作为大数据教学实验及科研平台，包括数据挖掘与大数据分析平台。实验室的设计全面落实“产、学、研、用”一体化的思想和模式，从教学、实践、科研和使用多方面注重专业人才和特色人才的培养。利用虚拟化教学资源，搭建教学系统和集群平台，将理论学习、实践教学和大数据项目实战融为一体，由难而易、循序渐进，逐步提升学生的学习技能和实践水平，提高“学”的质量和成效。利用大数据分析主流软件框架，搭建与业界主要用户一致的实验与科研环境，将理论课程中学到的数据挖掘算法运用到实际的数据分析过程中，提升学生的动手操作和项目实践能力。使得学生所学与企业项目人才需求无缝衔接，与教师的科研工作紧密配合。通过专业的大数据分析计算资源搭建的开放式大数据分析平台，可以充分的融合教师的科研需求，教师可以在开放的平台环境下开展大数据科研工作，提升教师的科研创新能力，充分提高“研”的成效。二、产品优势

?交互式学习模式提供体系完整、简单易用的在线教学课堂；以基础知识学习、在线视频教学、习题、线上测试、评估等为主线的一系列方法，确保学生在短时间内掌握大数据虚拟仿真实验、分析部署技能。 ?真机实验训练实验训练体系设计成各模块相对独立的形式，各模块交互式的实验任务、大数据实验机、实际项目上机操作，通过多方位的训练，最终灵活的、渐进式地掌握大数据生态体系。 ?大数据实战及案例分析提供实验数据，包括网站流量数据、租房及二手房数据、电商商品交易数据、搜索引擎访问等多种行业数据，数据内容超过20TB，同时周期更新数据内容。 ?充分支撑科研工作提供行业数据及案例解剖用于基础研究，提供数据分析方案及流程，提供数据更新接口，

物联网大数据分析实验室建设方案章鱼大数据

物联网大数据分析实验室建设方案一、项目背景 “十三五”期间，随着我国现代信息技术的蓬勃发展，信息化建设模式发生根本性转变,一场以云计算、大数据、物联网、移动应用等技术为核心的“新 IT”浪潮风起云涌，信息化应用进入一个“新常态”。章鱼大数据为积极应对“互联网+”和大数据时代的机遇和挑战，适应经济社会发展与改革要求，开发建设物联网大数据平台。物联网大数据平台打造集数据采集、数据处理、监测管理、预测预警、应急指挥、可视化平台于一体的大数据平台，以信息化提升数据化管理与服务能力，及时准确掌握社会经济发展情况，做到“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”，牢牢把握社会经济发展主动权和话语权。二、物联网行业现状数字传感器的大量应用及移动设备的大面积普及，才会导致全球数字信息总量的极速增长。根据工信部的统计结果，中国物联网产业规模在2011年已经超过2300亿元，虽然和期望的“万亿规模产业”还有一定距离，但已经不可小视。其中传感器设备市场规模超过900亿元，RFID产业规模190亿元，M2M终端数量也已超过2100万个。另一个方面，我国的物联网企业也呈现出聚集效应，例如北京中关村

已有物联网相关企业600余家，无锡国家示范区有608家，重庆、西安等城市也有近300家。从区域发展来看，形成了环渤海、长三角、珠三角等核心区以及中西部地区的特色产业集群。在2009年以前，可能没有哪家企业说自己是物联网企业。一夜之间产生的上千家物联网企业，他们的核心能力、产品或服务价值定位、目标客户和盈利模式都是如何呢？首先来看这些物联网企业从哪里来。现在的物联网企业主要分为三类，第一类是以前的公用企业转型，最典型的是电信运营商，他们有自己的基础设施，有客户资源，因此自然转型到物联网行业。除了电信运营商，一些交通基础设施运营商、甚至是气象设施运营商，也都转型为物联网企业。第二类是传统IT企业，例如华为、神州数码，以及众多上市公司等。这一类公司也是在传统的优势积累基础上开拓物联网新业务。第三类是一些制造企业，包括传感设备制造企业，网络核心设备制造企业，还包括如家电等一批传统制造企业。这一类企业不能说没有大企业，但是绝大多数都是中小型企业。这些企业的核心能力主要体现在三个方面，第一是传感器和智能仪表，第二是嵌入式系统和智能装备，第三是软件与集成服务。再来看我国物联网应用的领域。通过对多个部委和地区的物联网专项进行汇总，下图列出了目前提到最多，也是应用最成熟的八个领域。但是换个角度再看，不管是工业控制、供应链管理、精准农业，还是建筑自动化、远程抄表、ETC，其实都并不是新的技术领域，而是在物联网这个大概念下重新包装后再次引起了人们的兴趣。总的来

研究报告大数据技术报告

学号姓名专业计算机技术指导教师院（系、所）计算机学院

填表注意事项一、本表适用于攻读硕士学位研究生选题报告、学术报告，攻读博士学位研究生文献综述、选题报告、论文中期进展报告、学术报告等。二、以上各报告内容及要求由相关院（系、所）做具体要求。三、以上各报告均须存入研究生个人学籍档案。四、本表填写要求文句通顺、内容明确、字迹工整。

1研究背景 1.1研究背景以及现实意义随着Internet的迅速发展，现在处于一个信息爆炸的时代，人们可以在网络上获取更多的信息，如文本、图片、声音、视频等，尤其是文本最为常用和重要。因此文本的分类在发现有价值的信息中就显得格外重要。文本分类技术的产生也就应运而生，与日常生活紧密联系，就有较高的实用价值[1]。文本分类的目的是对文本进行合理管理，使得文本能分门别类，方便用户获取有用的信息。一般可以分为人工[2]和自动分类。人工分类是早期的做法，这种方式有较好的服务质量和分类精度，但是耗时、耗力、效率低、费用高。而随着信息量以惊人的速度增长，这种方式就显得很困难，所以需要一种自动分类的方式来代替人工分类；自动分类节省了人力财力，提高准确力和速度。 1.2国内外研究现状国外对于文本分类的研究开展较早，20世纪50年代末，H.P.Luhn[3]对文本分类进行了开创性的研究将词频统计思想应用于文本分类，1960年，Maro 发表了关于自动分类的第一篇论文，随后，K.Spark，GSalton，R.M.Needham，M.E.Lesk以及K.S.Jones等学者在这一领域进行了卓有成效的研究。目前，文本分类已经广泛的应用于电子邮件分类、电子会议、数字图书馆]、搜索引擎、信息检索等方面[4]。至今，国外文本分类技术在以下一些方面取得了不错的研究成果。 (1)向量空间模型[5]的研究日益成熟Salton等人在60年代末提出的向量空间模型在文本分类、自动索引、信息检索等领域得到广泛的应用，已成为最简便高效的文本表示模型之一。 (2)特征项的选择进行了较深入的研究对于英法德等语种，文本可以由单词、单词簇、短语、短语簇或其他特征项进行表示。国内对于文本分类的研究起步比较晚，1981年，侯汉清教授对于计算机在文本分类工作中的应用作了探讨，并介绍了国外计算机管理分类表、计算机分类检索、计算机自动分类、计算机编制分类表等方面的概况。此后，我国陆续研究出一批计算机辅助分类系统和自动分类系统。但是中英文之间存在较大差异，国内的研究无法直接参照国外的研究成果，所以中文文本分类

专业实验室建设设计方案

一、轮机工程实验室建设的基本思路方向和原则：符合轮机工程专业学生的实习要求，同时达到该专业学生从理论到实践衔接的目的，能体现出技工院校学生重技能、善实操的特点，突出技工院校的特色。层次：中级和大高段学生的培养。培养具有高素质实用性、应用性能力兼备的高技能人才。目标：适合社会发展和教学需要的实训场所。多功能、综合性、实用型实训基地。思路：统筹规划、合理布局、提高效能。分主次逐步建设完善各实验场所。二、轮机工程专业实验室培养目标通过轮机专业各实验室的学习与实践，掌握船舶轮机相关机械设备的使用、操作、维修、保养等相关知识，并能独立承担一些必备的维修任务及相关系统设备的调整方法。三、轮机工程专业各相关实验室建设根据技工院校的特点，轮机专业实验室可大致分为轮机综合实验室群、船舶辅机实验室群、船舶电气实验室群、金工实习车间等四大类。这四大实验室群基本包括两大实验功能：一是可运行类实验室，主要培养学生船舶相关设备仪器在运行中的管理、注意事项及常见故障分析与排除方法；二是拆装类实验室，主要培养学生在动手拆装过程中掌握仪器或设备的结构、运行原理及常见故障的排除方法。（一）轮机综合实验室群

该实验室群主要包括船用柴油机运行实验室、柴油机拆转实验室等两大实验室。 1. 船用柴油机运行实验室船用柴油机运行实验室是轮机工程专业学生学完各个专业课程后进行的大型综合性实践训练项目。通过本实验使学生全面熟悉船舶柴油机动力装置的组成和相互联系，并在此基础上掌握各设备的操作程序、管理要点和调试方法。根据具体的实验内容可以总结出实验的两大特性：一是实践性，船用柴油机运行实验以现场实践为主，实验内容应以培养学生的实践（检查、测量、检测、实际操作、运行管理）技能为重点。二是针对性，本实验内容主要针对的船舶柴油机、船舶辅机、船舶自动化及船舶动力装置管理等理论课所涉及的理论课知识，其内容应具有一定的普遍性与代表性，能做到实践课与理论课的良好衔接。该实验室可以进行的实验内容大致包括：（1）动力装置系统介绍学生在实习过程中需要掌握的主要包括以下系统的运作过程与路线：船舶推进系统；主机燃油系统；燃油存储、驳运、净化系统；主机滑油循环系统；滑油储藏、驳运净化系统；海水冷却系统；淡水冷却系统；循环水系统；压缩空气系统；主机遥控系统；机舱巡回检测报警系统；水力测功器供水系统；柴油发电机系统等。（2）柴油机操作管理综合实验实验内容主要包括柴油机的备车操作、冲车操作、试车操作、启动和操作位置转换操作、主机操纵操作、主机换油（轻油换重油）操作、主机重油换轻油操作、完车的操作。

大数据存储技术研究

大数据存储技术研究 3013218099 软工二班张敬喆 1.背景介绍大数据已成为当前社会各界关注的焦点。从一般意义上讲，大数据是指无法在可容忍的时间内，用现有信息技术和软硬件工具对其进行感知、获取、管理、处理和服务的数据集合。近年来，大数据的飙升主要来自人们的日常生活，特别是互联网公司的服务。据著名的国际数据公司(IDC)的统计，2011年全球被创建和复制的数据总量为1.8ZB(1ZB=1021B)，其中75%来自于个人（主要是图片、视频和音乐），远远超过人类有史以来所有印刷材料的数据总量(200PB，1PB=1015B)。然而，与大数据计算相关的基础研究，诸如大数据的感知与表示、组织与存储、计算架构与体系、模式发现与效应分析等，目前还没有成体系的理论成果。对于大数据计算体系的研究，一方面，需要关注大数据如何存储，提供一种高效的数据存储平台；另一方面，为了应对快速并高效可靠地处理大数据的挑战，需要建立大数据的计算模式以及相关的优化机制。 2.相关工作为了应对数据处理的压力，过去十年间在数据处理技术领域有了很多的创新和发展。除了面向高并发、短事务的OLTP内存数据库外（Altibase，Timesten），其他的技术创新和产品都是面向数据分析的，而且是大规模数据分析的，也可以说是大数据分析的。在这些面向数据分析的创新和产品中，除了基于Hadoop环境下的各种NoSQL外，还有一类是基于Shared Nothing架构的面向结构化数据分析的新型数据库产品（可以叫做NewSQL），如：Greenplum（EMC收购），Vertica（HP 收购），Asterdata（TD 收购），以及南大通用在国内开发的GBase 8a MPP Cluster等。目前可以看到的类似开源和

机械设计综合性创新性实验研究与探索

收稿日期:2004-02-14 作者简介:杨　洋(1962— ),男,副教授,实验中心主任1机械设计综合性创新性实验研究与探索杨　洋,李晓利,焦洪杰 (北京航空航天大学机械基础公共教学实验中心,北京　100083) 摘　要:本文针对高等工科院校的机械设计系列课程的实验教学环节,考虑如何培养学生机械设计的综合能力和创新能力方面,探索和研究开设相应的机械设计的综合与创新实验和构筑实验平台。本文详细地探讨了机械系统综合性能测试实验平台和机械模块化交互创意实验平台的构筑、原理及实验内容。关键词:机械设计综合性;创新性实验;机械性能测试;模块化设计;交互创新中图分类号:G 421　文献标识码:B 文章编号:1002-4956(2004)06-0029-05 1　机械设计课程开设综合性创新性实验的必要性目前,随着高等工科学校教育改革的深入,根据建设工程型、研究型大学的需要,以及社会对培养现代化的高级人才的要求,学生在大学里在学习技术基础课程、掌握基本技能和知识的同时,要求当代的工程型、研究型人才具有工程设计的综合能力和创新能力。为此,作为将来从事机械产品的设计、制造以及与此相关的工程技术人员,在掌握机械设计方法、理论的同时,通过较完整的实验教学的训练,使学生掌握机械产品的性能测试的综合能力,从而使学生学会应对分析工程问题、解决问题的能力。同时,学会掌握各种现代化的测试手段,构筑进行机械产品研制开发所必需的工程思维。另外,学生在学习理论课程的基础上,针对实际机器和机械系统进行性能的综合分析和评估。机械系统是一个较复杂的系统,主要由驱动部分、传动部分、执行部分和连接部分构成。现代机械工业的发展为了提高效率、减少设计和制造周期,大部分产品已基本成为模块化。在原动机方面电动机、气缸、液压缸等已实现了模块化;而传动部分也以所谓的减速器的形式作为模块早已进入市场,当然也包括近年来出现的各种各样的新型减速器、增速器;作为连接使用的模块有连轴器、离合器等也已模块化;还有支撑零件如滚动轴承等。因此,可以这样讲,构成机器或机械系统的主要部件大都已经模块化,于是,机械设计的任务就是根据给定的具体功能要求,通过这些模块的有机组合(设计)构成具有一定目的的系统。因此,基于各种机械模块,进行系统的创意设计就作为我们开发创新性实验平台的构筑依据。本文拟从构筑机械系统的综合性能测试平台和机械模块化创新设计平台进行探索性的研究。 9 2中国科技论文统计源期刊实　验　技　术　与　管　理 Vol 121　No 16　2004

大数据处理技术研究

郑州轻工业学院课程设计说明书题目：大数据处理技术研究姓名：王超田启森院（系）：计算机与通信工程专业班级：计算机科学与技术学号：541007010138 541007010137 指导教师：钱慎一成绩：时间：2013年6月26日至2013 年 6 月27日

目录 1. 摘要： (4) 2. 大数据概况; (4) 3. 大数据定义： (5) 4. 大数据技术的发展： (5) 5. 大数据技术组成： (8) 5.1 分析技术 (8) 5.1.1 可视化分析 (9) 5.1.2 数据挖掘算法 (9) 5.1.3 预测分析能力 (9) 5.1.4 语义引擎 (9) 5.1.5 数据质量和数据管理 (9) 5.2 存储数据库 (10) 5.3 分布式计算技术 (11) 6. Hadoop--大数据处理的核心技术 (13) 6.1 Hadoop的组成 (13) 6.2 Hadoop的优点： (16) 6.2.1 高可靠性。 (16) 6.2.2 高扩展性。 (17) 6.2.3 高效性。 (17)

6.2.4 高容错性。 (17) 6.3 Hadoop的不足 (17) 6.4 主要商业性“大数据”处理方案 (18) 6.4.1 IBM InfoSphere大数据分析平台 (18) 6.4.2 Or a c l e Bi g Da t aApplianc (19) 6.4.3 Mi c r o s o f t S QLServer (19) 6.4.4 Sybase IQ (19) 6.5 其他“大数据”解决方案 (20) 6.5.1 EMC (20) 6.5.2 BigQuery (20) 6.6 “大数据”与科技文献信息处理 (21) 7. 大数据处理技术发展前景： (21) 7.1 大数据复杂度降低 (21) 7.2 大数据细分市场 (22) 7.3 大数据开源 (22) 7.4 Hadoop将加速发展 (22) 7.5 打包的大数据行业分析应用 (22) 7.6 大数据分析的革命性方法出现 (23) 7.7 大数据与云计算:深度融合 (23) 7.8 大数据一体机陆续发布 (23) 8 结语; (23) 9 参考文献： (23)

《实验室研究与探索》投稿格式

附件：《实验室研究与探索》期刊介绍及投稿格式 1 投稿约定 1.1来稿要求选题新颖实用，文章主题明确、重点突出、论据充分、文辞简练.富有创新性、科学性、实用性、可读性，符合规范要求，具有交流、推广意义。 1.2本刊已入编国内著名数据库：《中国科技论文统计源期刊》（中国科技核心期刊）、《中国学术期刊（光盘版）》、《中国期刊网》、《中国万方数据——数字化期刊群》、《中国核心期刊（遴选）数据库》、《中国学术期刊综合评价数据库》、《中文科技期刊数据库》、《中国电子期刊服务》等。 2006年本刊已被以下国际著名检索系统收录：美国《化学文摘》（CA）、美国《剑桥科学文摘：材料信息》（CSA：MI）、俄罗斯《文摘杂志》（AJ，VINITI）。 2 稿件要求 2.1 稿件需用计算机打印，用字要规范，字迹和图要清晰；打印的稿件需加大字号和行距。作者可通过E-mail投稿，也可用邮件投递，但两者不要重复。（注：本次会议请用EMAIL投稿，会议投稿信箱： cyjin@https://www.360docs.net/doc/6315115297.html,或iac_office@https://www.360docs.net/doc/6315115297.html,） 2.2 题名（含中英文）。应符合索引要求，一般不超过２０个字。以简明、确切的词语反映文章的主题和内容，并符合题录。 2.3 作者姓名（含中英文）。英译名用汉语拼音，姓全部大写，名字第一字母大写，双名间加连字符。 2.4 作者单位（含中英文）。包括部门、单位、省市名，邮编。英文邮编之后加列国名。 2.5 摘要（含中英文）。应尽量写成报道性，内容包括研究目的、方法和结论等。应具有独立性和自明性，其内容独立于正文而存在，它应能准确、具体、完整地概括原文的创新之处，这将直接影响论文是否被收录、阅读和引用。文摘采用第三人称表述，不用"本文"、"作者"等作为主语。一般以300字内为宜，英文摘要须与中文摘要相对应。 2.6 关键词（含中英文）。是反映文章主题内容的名词和术语，应尽量从汉语主题词表中选取，第一关键词应能体现出文章的学科分类，每篇文章给出3～8个关键词，写在摘要下方。中英文关键词应一一对应。 2.7 文章分类号。应查阅《中国图书馆分类法》（第4版）进行分类，标在关键词下面一行。文献标识码及文章编号由本刊编写。 2.8 正文。章、节、条层次标题序号依次为"1"、"1.1"等，一律顶格，后空一格写标题，第三层次用（1）、（2）等，再后空一格写标题。 2.9 公式。叙述中引用的公式另行居中。 2.10 计量单位。图表和文字中使用的计量单位，必须采用最新国家标准和国际标准，非法定计量单位应作换算。 2.11 图。要精选，且随文出现，绘制时要符合制图规范；坐标的量和单位分别居中置于纵、横坐标轴外侧；照片必须清晰、反差适中；图应有中英文图名与图号。 2.12 表。应有自明性，且随文出现，本刊采用三线表形式，*表应有中英文表名与表号。表中的内容切忌与图和文字内容重复。 2.13 参考文献。论文一般应附有参考文献（7篇以上），应是公开出版的书刊，非公开出版的书刊资料不列入；文献必须按顺序引用，文献作者只列前两位，外文作者一律采用姓前名后著录法，名应缩写（不加缩点），标引格式如下（请注意标点符号的使用）：（1）连续出版物：作者. 题名[J]. 刊名（外文刊名可缩写，首字母应大写），出版年，卷号（期号）: 起止号码. （2）专著：作者. 书名[M]. 版本(第1版不标注). 译者. 出版地: 出版者，出版年. 起止页码. （3）论文集: 作者. 题名[A]. 文集名[C]. 出版地: 出版者. 出版年. 起止页码. （4）电子文献：作者. 题名[EB/OL]. 电子文献出处或地址. 发表或更新日期/引用日期. 2.14 作者简介。合写论文只介绍第一作者。内容：姓名（出生年—），性别，民族（汉族可省略），籍贯，职称，职务，学位，社会职务。主要研究方向。通讯地址、邮编、电话、E- mail。硕士生、博士生作者必须提供导师（联系人）的电话和 E-mail。 2.15 基金项目。稿件属何项目及基金资助，名称与编号，列入国家及省部级资助项目者，本刊优先录用。

实验室、实习基地建设总结

实验室、实习基地建设总结 4.5.3（一）实验室的建设 1.滨江学院实验室的建设是一项长期而繁重的任务，是学院总体规划的组成部分。在学院(系、所）的领导下，根据教学、科研的要求制定实验室建设的近期、中期和长远期发展规划（包括方向、任务、基建房要求、装备、经费、人员配备、管理和效益预测等），经专家讨论、评估后报学院批准。 2.根据我院实际情况，实验室所有建设和改建计划应根据财力和物力制订，并按科学现代化的要求逐步更新仪器设备，建设一批现代化科学实验基地。 3.组织审定新建实验室（包括实验室名称）、改建调整、撤销实验室的工作。（二）实验仪器设备的配备我院各类实验室按分类和性质承担的教学、科研任务，合理配置仪器设备的原则： 1.基础实验室和专业基础实验室应按教学计划，实验室教学大纲的要求和专业特点，分组配置选用面广的仪器设备。 2.专业实验室根据各专业发展的需要，实验教学大纲的要求，结合专业人数，在学院财力允许的范围内逐步配置仪器设备。 3.学院实验室根据教学、科研工作的需要适当配置，专用和通用型的大型精密设备10万元专管共用。 4.院级中心和系级中心实验室应按通用型的设备配置。（三）实验教学管理 1.实验教学的基本任务：对学生切实加强基本技能的训练，使学生掌握科学实验能力和现代化实验办法。 2.我学院各类实验室根据教学计划的要求，制定完整的实验教学大纲，根据对培养专业人才的全面要求，加强实践能力训练，编写实验室教材。 3.实验教材应具有严格的科学性、系统性和先进性，实验教材应有相应实验指导和实验报告、实验教材在使用前必须经学院教务处审定。 4.实验项目开出率：以教学为主类实验室应执行实验教学大纲要求的实验项目开出率，基础实验室的实验项目开出率为100％，专业基础实验室的实验项目开出率为100％，专业实验室的实验项目开出率为90％，各实验室在完成实验教学任务的同时，应重视实验内容的更新和方法上的改革，逐步由演示型、验证型过渡到设计型和综合型实验，以提高学生创造思维和动手能力的培养。（四）实验报告与实验考核 1.实验报告是验证教学的重要途径，各种实验室按照演示型、验证型、设计型、综合型等不同实验特性提出实验报告或实验作业的内容，给于评阅，报告或作业,包括原理、仪器装置、操作步骤、主要原材料，结果与数据处理、体会与讨论等内容。 2.实验考核，各类实验室都应严格考核或考证制度，一般分考核与实验操作二种，参照平时成绩进行，实验课程的考核用百分制，具体内容由各实验室提出，教务部门批准后执行。

比对试验数据处理的3种方法

比对试验数据处理的3种方法摘要引入比对试验的定义，结合两个实验室进行的一组比对试验数据实例，介绍比对试验数据处理的3种基本方法，即(:rubbs检验、F检验、t检验，并阐述三者关系。在实验室工作中，经常遇到比对试验，即按照预先规定的条件，由两个或多个实验室或实验室内部对相同或类似的被测物品进行检测的组织、实施和评价。实验室间的比对试验是确定实验室的检测能力，保证实验室数据准确，检测结果持续可靠而进行的一项重要的试验活动，比对试验方法简单实用，广泛应用于企事业、专业质检、校准机构的实验室。国家实验室认可准则明确提出，实验室必须定期开展比对试验。虽然比对试验的形式较多，如:人员比对、设备比对、方法比对、实验室间比对等等，但如何将比对试验数据归纳、处理、分析，正确地得出比对试验结果是比对试验成败的关键。以下笔者结合实验室A和B两个实验室200年进行的比对试验中的拉力试验数据实例，介绍比对试验数据处理的3种最基本的方法，即格鲁布斯(Grubbs)检验、F检验、t检验。 1 数据来源情况试样在实验室的半成品仓库采取正交方法取样，样品为01. 15 mm制绳用钢丝。在同一盘上截取20 段长度为lm试样，按顺序编号，单号在实验室A测试，双号在实验室B测试。试验方法及设备试验方法见 GB/T 228-1987，实验室A : LJ-500(编号450);实验室B : LJ-1 000(编号2)。测试条件两实验室选择有经验的试验员，严格按照标准方法进行测试，技术人员现场监督复核，确认无误后记录。对断钳口的试样进行重试。试验时两实验室环境温度(28 T )、拉伸速度(50 mm/min )、钳口距离(150 mm)相同。试验数据测试得出的两组原始试验数据见表to 表1 实验室A,B试验数据 2 数据处理的方法步骤基本统计处理对两组原始试验数据进行基本的统计计算，求出最大值、最小值、平均值、极差、标准偏差等，结果见表2。表2 基本统计结果格鲁布斯(Grubbs)检验格鲁布斯检验是离散值检验的一种，主要目的是剔除异常数据，这种异常数据不是系统误差，也不是随机误差，而是由过失误差引起的，这种数据应一律舍去。对任何一组数据进行处理，首先要检验其是否存在有过失误差带来的异常数据，即进行离散值检验。格鲁布斯检验是离散值检验中最好的方法，其具体步骤是:将一组数据从小到大按顺序排列:x1、x2、x3、……x n，其中x1可能为离散值，先求出这组数据的平均值x及标准偏差S，然后求统计量T，若x1，为离散值，由T= (x-x1)/s;若x n为离散值，则T= (x n-x)/s;所得结果T与格鲁布斯检验值表所得临界值T a, n值比较(注:a为显著性水平，即把正常值判为异常值之类错误的概率，n为样本量)。如果T≥T a， n，说明是离散值，必须舍去;反之，予以保留。结合A,B实验室数据，我们分别求出各自最大、最小值的 T值(共4个)，T Amin=(2 227. 8-2 195) /=;T Amax=(2 255一2 227. 8)/=;T Bmin=一2 190)/=2. 82; T Bmin=(2 240一2 220. 85)/10. 942=;查表(取σ= 0. 05 ) I T0. 05 ,100 = 3. 21，比较可知，T AminI T Amax x T Bmin x T Bmax:均小于T o. 05,100，不属于离散值，应予保留、如果通过格鲁布斯检验出离散值，应剔除，然后重新进行统计计算，以更进行下一步的统计分析。 2. 3 F检验

研究报告大数据技术报告

研究生（大数据技术）报告题目：第27组-基于KNN文本分类分析学号姓名专业计算机技术指导教师院（系、所）计算机学院

填表注意事项一、本表适用于攻读硕士学位研究生选题报告、学术报告，攻读博士学位研究生文献综述、选题报告、论文中期进展报告、学术报告等。二、以上各报告容及要求由相关院（系、所）做具体要求。三、以上各报告均须存入研究生个人学籍档案。四、本表填写要求文句通顺、容明确、字迹工整。

云计算大数据实验室建设解决方案

易霖博云计算大数据实验室建设解决方案

北京易霖博信息技术有限公司 2016年5月

概述云计算大数据技术是当今信息技术发展的一个主要方向，云计算大数据技术一经提出就得到人们的追捧，其应用领域也得到了快速的发展，已经在商业、政府、金融、教育等领域得到广泛应用。我国高职院校需要建设专业的云计算大数据实验室，尤其是要满足当下学生需求的实训系统，是一个比较重要和紧迫的工作。根据云计算与大数据行业对人才培养的需要，易霖博推出了一套面向高职院校的云计算大数据实验室建设解决方案，实验内容的设计来源于社会需求调研以及云计算业界专业人士的建议，实验内容涵盖的技术知识点能够与目前云计算大数据人才的技能需求贴合，实验设计以真实的工作场景为背景，培养学生的综合能力，增强学生对真实工作环境的体验感，适应社会人才发展的需要。第一章、云计算与大数据的发展趋势 1.1.云计算与大数据云计算和大数据是一个硬币的两面，云计算是大数据的基础，而大数据是云计算的一个杀手级应用，云计算是大数据成长的驱动力，而另一方面，由于数据越来越多、越来越复杂、越来越实时，这就更加需要云计算去处理，所以二者之间是相辅相成的。 30年前，存储1也就是约1000数据的成本大约是16亿美元，如今存储到云上只需不到100美元。但存储下来的数据，如果不以云计算进行挖掘和分析，就只是僵死的数据，没有太大价值。目前，云计算已经普及并成为行业主流技术，其实质是在计算量越来越大、数据越来越多、越来越动态、越来越实时的需求背景下被催生出来的一种基础架构和商业模式。个人用户将文档、照片、视频、游戏存档记录上传至“云”中永久保存，企业客户根据自身需求，可以搭建自己的“私有云”，或托管、或租用“公有云”上的资源与服务，这些都已不是新鲜事。可以说，云是一棵挂满了大数据的苹果树。大数据的出现，正在引发全球范围内深刻的技术与商业变革。在技术上，大数据使从数据当中提取信息的常规方式发生了变化。在技术领域，以往更多是依靠模型的方法，现在我们可以借用规模庞大的数据，用基于统计的方法，有望使语音识别、机器翻译这些技

实验室建设详解

实验室建设一、“十一五”实验室建设总结按照“十一五”实验室建设规划，根据学校专业设置和实际情况，统筹规划，分布实施，集中优势，重点建设一批基础和专业实验室，建成了1个国家级实验教学示范中心、3个四川省实验教学示范中心，实验教学示范中心的建设起到了很好的示范辐射作用。“十一五”期间，学校建有19个中心制的实验教学中心（下设87个分室）及1个工程训练中心，形成了以基础课、技术基础课和专业课教学实验室为基础的结构层次科学、布局合理、功能齐全的实验室体系。制定和完善了实验室工作、人员、安全、开放等各类实验管理制度，并成立了实验室指导委员会对实验室的建设工作进行指导，使实验室建设有据可依，管理更科学、更规范。 “十一五”建设期，学校新增实验用房面积约22000平方米，2007-2010年，共投入11366万元购买教学科研仪器设备，建成多媒体教室10个，1162座，外语自主学习中心和语言实验室3个，256座。截止2010年8月31日学校教学科研仪器设备共计22324台/套，总值已达24849万元。2007年以来，我校中地共建项目成效显著，共有13个中地共建实验室建设项目获得中央财政的资助，资助总额达4500万元。（2010年9月建成多媒体教室60个，6653座，语言实验室11个，660座）

学校加强了实验室队伍建设，鼓励教师参加实验室的建设与管理工作，设置实验教师岗位，部分实验室主任由高职称的教师担任。目前，全校实验队伍总人数有209人，其中专职实验教师44人，副高职称以上人员占45.45%，兼职实验教师41人，副高职称以上人员占56.10%，专职实验技术人员124人，副高职称以上人员占29.84%，本科以上人员占43%。学校实验教学条件得到了很大的改善，基本满足了人才培养目标规定的实验教学要求，目前全校实验室承担实验项目2072项，年实验学时数约7693时（不含毕业设计），人时数达2839627人时，实验项目开出率达98%，其中有综合性、设计性实验课的课程459门，占总开出的实验课课程的77%，综合、设计性实验项目936项，占总实验项目总数的46%。实验室还加大了开放力度，学校大多数实验室都不同程度地向学生开放。开放的形式包括：以开放实验项目为载体向学生开放；以选修实验课程开放；为学生社团完成课外科技活动开放；为学生实验竞赛、各级各类学科竞赛、实验预习、实验续做、实验重做、实验拓展研究以及完成毕业设计实验等。二、目前学校实验室建设存在的问题：近年来，学校的不断扩招使学生数量快速增长，而学校的实验设备与师资力量并未能实现同步增长，教师和实验技术人员只能维持正常的实验教学秩序，而在如何培养有创新能力的工程人才方面就表现出“力不从心”。这种现象在“十一五”期间难以根本改变，主要问题如下：

大数据技术实验室建设探索与研究

软件学院大数据实验室建设方案-2017

社会科学研究数据分析与仿真实验室软件建设方案

基于大学农业用品化学实验的研究与探索

大数据实验室建设方案

物联网大数据分析实验室建设方案章鱼大数据

研究报告大数据技术报告

专业实验室建设设计方案

大数据存储技术研究

机械设计综合性创新性实验研究与探索

大数据处理技术研究

《实验室研究与探索》投稿格式

最新版大数据实训室建设项目解决方案 大数据实训室建设方案

实验室、实习基地建设总结

比对试验数据处理的3种方法

研究报告大数据技术报告

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