高校大數(shù)據(jù)專業(yè)教學(xué)科研平臺建設(shè)實施方案

1、-. z.高校大數(shù)據(jù)專業(yè)教學(xué)科研平臺建立方案一、工程建立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，通過校企合作聯(lián)合培養(yǎng)機制，讓企業(yè)、行業(yè)深度參與人才培養(yǎng)過程，逐步實現(xiàn)校企共同制定培養(yǎng)目標(biāo)、共同建立課程體系和教學(xué)容、共同實施培養(yǎng)過程、共同把控培養(yǎng)質(zhì)量，全面提升學(xué)生的應(yīng)用實踐能力。該平臺以應(yīng)用型人才培養(yǎng)為目標(biāo)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)生有更寬廣和跨學(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、功能模塊和建立思路芝諾大數(shù)據(jù)

2、教學(xué)科研平臺構(gòu)建總體分為三大局部，一是平臺硬件，二是教學(xué)與實驗支撐系統(tǒng)包括：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)品效勞體系。具體如下：組成局部序號名稱型號規(guī)格與說明單位數(shù)量平臺硬件1大數(shù)據(jù)教學(xué)科研一體機大數(shù)據(jù)教學(xué)科研一體機作為芝諾大數(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)處理、數(shù)據(jù)展現(xiàn)等全環(huán)節(jié)。每套教育大數(shù)據(jù)一體機能夠為40個用戶提供計算支撐效勞，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24核心CPU/48

3、G存/900G SAS硬盤臺21.2計算集群 Slave 節(jié)點24核心CPU/48G存/900G SAS硬盤臺31.3機柜+交換機+配件42U 千兆交換機套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Apache Hadoop及Apache Spark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，包括數(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。用戶可以在大數(shù)據(jù)綜合分析處理平臺上采集、存儲、分析、挖掘海量數(shù)據(jù)及其在價值。套12.1大數(shù)據(jù)行業(yè)應(yīng)用數(shù)據(jù)包超過 20 億條以上具備商業(yè)價值的真實工程數(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

4、學(xué)實訓(xùn)平臺能夠為大數(shù)據(jù)教學(xué)及科研提供一個完整的、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成大數(shù)據(jù)教學(xué)實訓(xùn),教師通過對學(xué)員學(xué)習(xí)情況進展大數(shù)據(jù)分析析，統(tǒng)計各個班級總體學(xué)習(xí)進度、每門課程學(xué)習(xí)進度、學(xué)生登錄時間統(tǒng)計、所有學(xué)生學(xué)習(xí)情況統(tǒng)計。套13.1大數(shù)據(jù)實訓(xùn)工程實驗包括大數(shù)據(jù)系統(tǒng)和大數(shù)據(jù)應(yīng)用2個方向共計60個實驗工程，每個工程實驗材料包括：實驗數(shù)據(jù)、實驗指導(dǎo)、實驗原理、實驗環(huán)境、實驗考核等容。套1產(chǎn)品效勞體系4系統(tǒng)維護提供軟硬件平臺系統(tǒng)維護。年15師資培訓(xùn)提供免費師資培訓(xùn)時機每套產(chǎn)品有2個免費名額。年16案例支持提供真實大數(shù)據(jù)工程實戰(zhàn)案例，不斷完善和補充。

5、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工程眾包提供大數(shù)據(jù)工程的技術(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)科研一體機中。二、工程建立的目標(biāo)及容1、工程建立目標(biāo)1平臺的建立能讓高校大數(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，能夠培養(yǎng)實用性人才所需的專業(yè)能力，提升教學(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。2平臺的建立將支撐大數(shù)據(jù)去冗降噪、大數(shù)據(jù)融合、大數(shù)據(jù)可視化等關(guān)鍵技術(shù)研究，能夠效勞于學(xué)校的教學(xué)和科研，有助于大數(shù)據(jù)方向開展和自主創(chuàng)新，有利于創(chuàng)新團隊培育和高水平研究成

6、果積累，有利于提升教師的教學(xué)和科研水平，推動教學(xué)和科研團隊建立。3平臺的建立搭建可以發(fā)揮學(xué)校的行業(yè)優(yōu)勢，表達學(xué)校辦學(xué)特色，推進與國外高校、科研機構(gòu)和企業(yè)間的產(chǎn)學(xué)研合作，開展工程合作研究和人才培養(yǎng)，促進科研成果轉(zhuǎn)化，促進產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新。4平臺的建立有利于促進學(xué)科穿插與融合。2、工程建立容1模塊一：平臺相關(guān)硬件建立本模塊主要包含：大數(shù)據(jù)教學(xué)科研一體機技術(shù)參數(shù)：作為一個可供大量學(xué)生完成大數(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)效勞，對于教學(xué)組件的安裝、配置、教材、實驗手冊等具體應(yīng)用提供一站式效勞，有助于高校更好地滿足課程設(shè)計、課程上機實驗、實習(xí)實訓(xùn)、科研訓(xùn)練等多方面需求，并在一定程度上緩解大數(shù)

7、據(jù)師資缺乏的問題。對于各大高校而言，即使沒有任何大數(shù)據(jù)實驗根底，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)生進展數(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 Apache Hadoop 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

8、具，包括數(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。用戶可以在大數(shù)據(jù)綜合分析處理平臺上采集、存儲、分析、挖掘海量數(shù)據(jù)及其在價值。ZDM平臺包含的Hadoop生態(tài)組件：平臺構(gòu)成：i. Zeno Container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)的快速查詢。ii. Zeno Monitor 效勞器監(jiān)控套件：效勞器監(jiān)控是利用Ganglia和Nagios對集群機器進展資源監(jiān)控，包括CPU存，硬盤，網(wǎng)絡(luò)資源等進展實時監(jiān)控，方便用戶實時掌握集群機器資源的利用情況。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)

9、生進展數(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，以滿足不同學(xué)校的實踐需求。iii. Zeno Mining 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器學(xué)習(xí)算法庫；同時也致辭基于R自定義的編程算法；也有強大的主流數(shù)據(jù)統(tǒng)計個繪圖語言R以及Web圖形化開發(fā)界面R-Studio。iv. Zeno Analysis 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)的計算要求。及支持Hadoop離線大數(shù)據(jù)的計算，也支持Strea

10、m實時流式處理，還支持Spak存快速計算；支持多語言的數(shù)據(jù)分析工作，支持SQL、Java、Python、Scala等。v. Zeno Coop協(xié)作管理引擎：基于Zookeeper的協(xié)調(diào)效勞機制，采用Yarn的管理模式，支持同時運行多個計算框架，可同時部署Hadoop、Storm、Spark等計算框架。ZDM平臺工作流：平臺優(yōu)點：I 安裝方便友好的圖形化安裝界面，使用戶可在1小時，零根底搭建基于Hadoop/Spark的大數(shù)據(jù)存儲、分析、監(jiān)控及可視化平臺。確保安裝100%成功。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/機器學(xué)習(xí)到數(shù)據(jù)流處理/可視化/集群監(jiān)控

11、等問題。 Stream分布式實時流處理引擎提供強大的流計算能力，可支持復(fù)雜的實時處理邏輯，滿足企業(yè)實時告警、風(fēng)險控制、在線統(tǒng)計和挖掘等應(yīng)用需求性能保障計算速度比傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫快50-100倍。例如，一個集群包括13個Spark節(jié)點，每個256G存的效勞器，1個計算任務(wù)30秒以處理200M數(shù)據(jù)，處理過程包括數(shù)據(jù)入庫、邏輯計算、結(jié)果展現(xiàn)。同時，系統(tǒng)可線性擴大存儲容量或提高處理性能，只需要簡單地向集群中增加機器，無需停機。使用方便圖形化的數(shù)據(jù)分析和挖掘界面，令使用者不用理會Hadoop底層技術(shù)，只需專注于自身業(yè)務(wù)邏輯?；贖adoop的ZDM分布式存儲與計算的優(yōu)點高可擴展性Hadoop是一個高度可

12、擴展的存儲平臺，可以存儲和分發(fā)橫跨數(shù)百個并行操作的廉價的效勞器數(shù)據(jù)集群。不同于傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)不能擴展到處理大量的數(shù)據(jù)，Hadoop是能給企業(yè)提供涉及成百上千TB的數(shù)據(jù)節(jié)點上運行的應(yīng)用程序。本錢效益Hadoop還為企業(yè)用戶提供了極具本錢效益的存儲解決方案。傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)并不符合海量數(shù)據(jù)的處理器，不符合企業(yè)的本錢效益。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)，則本錢就會過高。Hadoop的架構(gòu)則不同，其被設(shè)計為一個向外擴展的架構(gòu)，可以經(jīng)濟的存儲所有公司的數(shù)據(jù)供以后使用，節(jié)省的費用是非常驚人的。靈活性更好Hadoop能夠使企業(yè)訪問新的

13、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，這意味著企業(yè)可以利用Hadoop的靈活性從社交媒體、電子或點擊流量等數(shù)據(jù)源獲得珍貴的商業(yè)價值。處理速度更快Hadoop擁有獨特的存儲方式，用于數(shù)據(jù)處理的工具通常在與數(shù)據(jù)一樣的效勞器上，從而導(dǎo)致能夠更快的處理器數(shù)據(jù)。如果處理大量的非構(gòu)造化數(shù)據(jù)，Hadoop能夠在幾分鐘處理TB級的數(shù)據(jù)，而不是像以前都需要以小時為單位。容錯能力更強Hadoop的一個關(guān)鍵優(yōu)勢就是它的容錯能力，Hadoop能夠自動保存數(shù)據(jù)的多個副本，并且能夠自動將失敗的任務(wù)重新分配。當(dāng)數(shù)據(jù)被發(fā)送到一個單獨的節(jié)點，該數(shù)據(jù)也被復(fù)制到集群的其它節(jié)點上，這意味著在故障情況下，存在另外的副

14、本可供使用。 ZDM平臺安裝界面截圖：ZDM平臺登陸界面用戶名密碼登陸后，可以看到如下的首頁。系統(tǒng)管理界面在系統(tǒng)管理界面中，用戶管理和角色管理中，可以定義角色管理員、操作員等、添加用戶、修改用戶密碼等。此外，在資源管理頁面中，可以為每一個用戶指定允許安裝的組件或者模塊。組件安裝界面在組件安裝界面中，具有以下功能：根底信息配置主機名映射、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。以下逐一進展介紹。根底信息配置根底信息配置，也即主機名映射，在初次安裝Hadoop集群前需要配置各效勞器的IP地址與主機名的映射。點擊配置按鈕后，系統(tǒng)會在后臺完成以下配置。修改各效

15、勞器的主機名，完成映射。完成各效勞器之間的SSH互信。完成各效勞器java JDK環(huán)境配置。 Hadoop根底組件在Hadoop根底組件頁面，可以點擊各個Hadoop根底組件的圖標(biāo)，完成相應(yīng)組件的安裝及配置。說明：由于組件之間有相互依賴關(guān)系，因此，如果*個組件的前序依賴組件沒有安裝，系統(tǒng)會提示用戶安裝前序依賴組件。 Spark根底組件安裝在Spark根底組件頁面，可以點擊Spark根底組件的圖標(biāo)，完成Spark集群包括，Spark SQL，Spark Streaming，MlLib，Graph*的安裝及配置。數(shù)據(jù)挖掘工具安裝在數(shù)據(jù)挖掘工具安裝頁面，可以點擊各個數(shù)據(jù)挖掘工具的圖標(biāo)，完成相應(yīng)工具的

16、安裝及配置。集群監(jiān)控及HUE在集群監(jiān)控及HUE安裝頁面，可以點擊相應(yīng)的圖標(biāo)，完成Ganglia及HUE的安裝及配置。根底應(yīng)用模塊在上述Hadoop集群及相關(guān)的組件安裝配置完成后，在根底應(yīng)用模塊，可以是用Rstudio，以及查看Ganglia、HDFS、YARN的監(jiān)控頁面。 Rstudio登陸后可以看到如下Rstudio的頁面。用戶名：hadoop，密碼：hadoop Ganglia監(jiān)控頁面 HDFS監(jiān)控頁面 YARN監(jiān)控頁面定制應(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。靜態(tài)報表展示多維報表展示動態(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)平臺包括大數(shù)據(jù)系統(tǒng)和大數(shù)

17、據(jù)應(yīng)用 2 個方向共計60 個實驗工程，能夠為大數(shù)據(jù)教學(xué)及科研提供一個完整的、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。每個工程實驗材料包括：A 實驗數(shù)據(jù)B 實驗指導(dǎo)C 實驗原理D 實驗環(huán)境E 實驗考核等容。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，并按照實驗指南完成大數(shù)據(jù)處理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)情況進展管理，統(tǒng)計各個班級總體學(xué)習(xí)進度、每門課程學(xué)習(xí)進度、查看學(xué)生實驗報告并批閱評分等。以下就分別

18、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展說明。大數(shù)據(jù)實訓(xùn)管理平臺登陸如下：192.168.0.121:8081/TPF大數(shù)據(jù)實訓(xùn)管理平臺-學(xué)生登陸學(xué)生登陸后的課程界面學(xué)生登陸后可以看到如下列圖所示的我的課程界面。大數(shù)據(jù)實訓(xùn)管理平臺現(xiàn)在共有四門課程，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)工程師點擊課程，進入實驗列表界面點擊上述四門課程的任何一個，即可進入相應(yīng)課程的實驗列表界面。比方，點擊大數(shù)據(jù)分析師課程，就可進入如下的實驗列表。點擊開場實驗按鈕，即可進入對應(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，以下分別就RStudio與WebTerm環(huán)境分別說明。 R

19、Studio實訓(xùn)環(huán)境該實訓(xùn)環(huán)境主要針對大數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析與建模的相應(yīng)實驗，也就是通過R語言來完成相應(yīng)的大數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析實驗。比方，點擊上述大數(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，即進入如下的實訓(xùn)平臺界面。說明：對R語言操作的實驗，需要登陸Rstudio，登陸的用戶名和密碼與實訓(xùn)平臺的用戶名和密碼一致。輸入實訓(xùn)平臺的用戶名和密碼，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，完成該多元線性回歸模型實驗的操作與練習(xí)。 WebTerm實訓(xùn)環(huán)境該實訓(xùn)環(huán)境主要用于大數(shù)據(jù)挖掘工程師與大數(shù)據(jù)系統(tǒng)工程師相關(guān)的實驗，可以在WebTe

20、rm環(huán)境下運行Linu*系統(tǒng)及Hadoop大數(shù)據(jù)生態(tài)圈工具的相關(guān)命令。比方，進入大數(shù)據(jù)系統(tǒng)工程師課程，點擊課程實驗列表中的，Linu* 根本命令操作實例，即進入如下的實訓(xùn)平臺界面。說明：對Linu*命令操作的實驗，需要登陸WebTerm，登陸的用戶名和密碼與實訓(xùn)平臺的用戶名和密碼一致。輸入實訓(xùn)平臺的用戶名和密碼，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，完成該實驗的操作與練習(xí)。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)文件等需要下載的資源，都可以點擊下載資源按鈕一鍵下載

21、，下載的資源文件為壓縮的ZIP文件。如下列圖所示。提交實驗報告每一個實驗演示操作完成后，都有一個實驗作業(yè)，如下列圖所示。學(xué)生可根據(jù)該實驗所練習(xí)的容，完成相應(yīng)的實驗作業(yè)，并點擊實驗報告按鈕，就可進入如下的實驗報告提交頁面。在該頁面中，可以輸入容、上傳圖片等。查看實驗報告學(xué)生在完成實驗練習(xí)并提交實驗作業(yè)后，可以點擊我的實驗報告，查看已提交的實驗報告列表，而且還可以對已提交的實驗報告進展編輯。示意圖如下所示。大數(shù)據(jù)實訓(xùn)管理平臺-教師登陸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。教師賬號主要有三方面的功能：創(chuàng)立和管理班級批閱學(xué)生提交的實驗報告集群監(jiān)控以下對這三方面的功能

22、逐一進展介紹。我的班級創(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列圖所示。導(dǎo)入學(xué)員在創(chuàng)立了班級后，可以對該班級的學(xué)員進展管理。點擊上圖的學(xué)員管理按鈕，即可進入如下的學(xué)員管理。對于新創(chuàng)立的班級，可以點擊下載學(xué)員模板，根據(jù)模板導(dǎo)入該班級的學(xué)員。課程管理可以通過課程管理為該班級的學(xué)員分配相應(yīng)的課程。點擊上圖中的課程管理按鈕，即進入課程分配頁面，為該班級分配相應(yīng)的實驗課程。批閱報告點擊批閱報告，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，并進展批閱。集群監(jiān)控點擊集群監(jiān)控，可以進入分布式計算機集群的監(jiān)控頁面，如下列圖所示。在該頁面中，可以分別查看Hadoop集群、Spark集群、Ganglia集群監(jiān)