模块化教学模式探析--以“Hadoop大数据处理”课程模块化教学设计为例

课程模块化教学是对课程内容的重组以及整合,利用教学平台,引入企业项目案例资源,把传统的教学模式转变为以学生为主体、教师为主导的模式。本文以高等职业院校“Hadoop大数据处理”课程为例,采用模块化教学模式以适应大数据专业的工作岗位,介绍了模块化教学模式的概念、国内外研究现状,进行了“Hadoop大数据处理”课程模块化设计,分别是教学主体转换、内容模块化设计、教师分工协作模块化设计、应用信息化教学平台。以“Hadoop大数据处理”课程中大数据计算分析模块中“微博精准广告营销”为例说明课程模块化教学设计的具体实施步骤和最终的教学效果。

基于Hadoop的高校教学质量评测系统构建与评估方法

为了确保高校教学质量评估的客观性、系统性和全面性,提出利用大数据全面服务教育评估,并基于Hadoop构建评测系统,在Hadoop分布式架构基础上,提出利用分布式算法对高校教学质量各方面进行评估。评测系统主要从学校管理质量、教师教学过程、学生的学习行为以及学业质量等4个方面对高校教学质量进行评估,自下而上划分为数据访问层、业务逻辑层和表示层,各功能子系统均采用模块化设计;针对不同大数据的特点,提出利用主成分分析法对学校管理质量大数据进行评估,采用分布式算法对教师教学过程、学生学习行为和学业质量进行评估;当数据量较小时传统单机算法运行效率较高,当数据量较大(大数据样本)时分布式算法的运行时间明显少于单机算法,且随着数据量的增大,运行效率优势越明显。

基于Hadoop的设施蔬菜产销大数据架构分析

随着现代科技的发展,物联网、大数据的广泛普及与使用,百姓赖以生活与生存的设施蔬菜发展迅猛快速,从传统的“看天吃饭”到现代化的“四季不断”的转变,实现时不分冬夏、地不分南北的天时地利供应不断,提高了百姓的生活质量。在整个过程中,由于各环节产生数据量极大,种植销售分散,规模大小不一,分类也不统一,采集数据还不是很精准,有限数据利用率不高,造成统计数据还不够完善,数据分析存在偏差,甚至失误。文章主要从研究设施蔬菜的产销,利用传感器技术,从蔬菜分类、销售量等方面准确采集数据,并使用hadoop对数据进行分析。实现HDFS分布式存储、MapReduce实现数据处理过程到利用Hive数据仓库工具,对HDFS中存储的数据进行提取、查询、汇总,对设施蔬菜大数据产销进行架构分析,得到的结果反哺蔬菜种植源头,更好地指导种植生产销售,服务现代农业,服务万千百姓。

基于Hadoop的智慧工作岗位分析大数据平台的设计与实现

随着互联网的发展,网上招聘方式日益普及。但当求职者面对海量招聘信息,对不同维度的信息进行综合分析时会变得异常繁杂。鉴于此,文章设计了基于Hadoop的智慧工作岗位分析大数据平台,为用户提供岗位数据整合、归档、检索、浏览和分析挖掘服务。该平台以大数据分析技术为核心,利用Python编程爬取Web页面数据,利用Flume对数据进行聚合和日志采集,采用Kafka对数据进行缓冲,使用Spark对实时数据进行计算,利用MapReduce对清洗后的数据进行运算,最后利用数据大屏对数据进行可视化展示。

基于Hadoop技术的加速器大数据安全存储与高效分析系统设计

为了解决当前加速器控制系统在数据管理方面所面临的海量数据安全存储和高效分析处理的问题,在现有的基础上引入了Hadoop大数据框架,并结合大数据其他相关组件,构建一个分布式数据仓库系统。文章详细阐述了数据仓库的搭建过程,包括软硬件架构以及将数据从现有数据库抽取、转换和加载到数据仓库的方案。特别是针对系统归档数据的存储和分析需求,根据实际应用场景设计一个基于HBase的存储解决方案。在系统部署完成后,进行了吞吐量测试,并与当前使用的传统数据库进行性能对比。测试结果显示,基于Hadoop的数据仓库系统在海量数据存储、高性能查询以及数据分析处理方面都表现出明显的优势。这一改进为加速器控制系统提供了更强大的数据管理和处理能力,有望为加速器在未来的发展提供更多可能性。

基于Hadoop的电商数据挖掘技术分析

本文对Hadoop的电商数据挖掘技术的研究过程、理论依据进行了探讨,并对其应用结果进行验证。分析结果表明,基于Hadoop的电商数据挖掘技术具有较大的优势,可以对数据进行高效处理和有效筛选,不仅能提高数据资源的有效利用率,还能提高工作效率和工作质量,因此值得推广和应用。

基于Hadoop技术的教学数据存储研究

探讨了基于Hadoop技术的高校教学数据存储系统设计。该系统以Hadoop分布式文件系统(HDFS)和MapReduce框架为基础,实现了教学数据的高效存储、管理和分析。构建了“数据交互层”“核心处理层”和“数据存储层”三层结构。教学资源网结构和数据库访问层支持多样化的数据类型和访问需求。同时,强调数据安全性与权限管理,以及实时处理与分析能力的重要性。通过这一设计,系统为高校提供了安全、高效、可靠的教学数据解决方案,支持教育的创新和发展。

基于Hadoop平台的灾害大数据处理及可视化

随着监测技术的进步,地震数据量不断增加,增长速度日渐加快。数据处理过程中原始数据可能存在缺失、异常值和格式问题,需要进行细致处理。HBase是一个适合存储和处理大规模数据的分布式数据库,通过使用MapReduce的Bulk-Load方法,可以更高效地将海量数据导入到HBase中。这样结合Hadoop平台分布式的优势,可以提高运算分析的速度,便于对数据进行研究。通过可视化展示,可以更好地利用数据进行研究分析,为灾害应对提供有力支持。

基于Hadoop架构的设施农业智能监测系统大数据平台的设计与实现

文章设计并实现了一个基于Hadoop架构的设施农业智能监测系统大数据平台。首先,介绍了设施农业智能监测系统的需求和挑战;其次,阐述了基于Hadoop的大数据平台的架构设计,包括数据采集、数据存储、数据处理、数据分析等模块的设计思路和实现方式。在数据采集方面,采用传感器网络和无线通信技术实时采集农业设施的环境数据。在数据存储方面,利用Hadoop分布式文件系统(HDFS)进行数据的存储和管理。在数据处理和分析方面,使用Hadoop的MapReduce计算模型进行数据的处理和分析。

“双创”背景下高职电子信息类课程教学改革研究——以Hadoop开发基础为例

在“大众创业,万众创新”的背景下,高职教育对于电子信息类专业人才的培养提出了新的要求。文章以Hadoop开发基础课程为例,探讨在“双创”背景下高职电子信息类课程的建设策略,旨在增强学生的专业素养、实践能力和创新精神,以契合社会对电子信息类人才的需求。

基于Hadoop的配电网需求数据存储控制技术优化

为确保不同配电网需求数据存储效率,提出基于Hadoop的配电网需求数据存储安全控制方法。采用稀疏字典稀疏分解配电网需求数据,利用字典原子代替数据字节,将压缩数据输入Hadoop分布式平台中,通过客户端专用通道生成公钥和私钥,以密钥流的形式存入Hadoop节点,双密钥加密需求数据,制定数据密文存储规则,控制需求数据放置位置,实现配电网需求数据安全存储。结果表明,提出的方法在面临恶意攻击时,文件处理速度较快,有效提高了数据存储效率。

大数据Hadoop集群下Sqoop数据传输技术研究

【目的】Hadoop系统是大数据分布式集群系统,其开源的生态圈中有众多功能组件,通过在大数据Hadoop集群系统上部署Sqoop组件,将本地关系型Mysql数据库中的数据和Hive数据仓库中存储的数据进行快速导入导出,进一步研究数据传输性能。【方法】首先在企业服务器上部署配置Hadoop分布式集群系统,其次在该集群上部署Sqoop组件并测试与Mysql数据库和Hive数据仓库的连通性,最后使用Sqoop技术测试本地Mysql数据库和Hive数据仓库之间的导入和导出。【结果】通过Sqoop技术能够更加便捷快速地从本地Mysql数据库上传到Hadoop集群系统,与传统方式下先将本地Mysql数据库中数据导出TXT文档格式后再使用Hive数据仓库的Load数据批量加载功能相比,在时间和效率方面大为提升。【结论】验证了Sqoop组件在Hadoop集群中部署运行的正确性,为大数据技术学习者提供一定程度的参考借鉴。

基于Hadoop技术的气象数据实时传输监控系统设计

气象数据在传输过程中,可能会出现数据丢失、重复、错误等问题,为准确分析气象问题表现情况,实现对气象问题的实时监控,设计了基于Hadoop技术的气象数据实时传输监控系统;联合JTAG调试电路与数据采集器,调节风速风向、雨雪、雷电、温湿度4个基础监控模块,完成气象数据实时传输监控系统的硬件设计;根据Hadoop架构体系连接形式,搭建Hadoop架构体系,预处理气象数据;在此基础上,匹配数据库机制与业务信息表单,实现应用系统的实时传输监控功能,再联合相关系统硬件,完成基于Hadoop技术的气象数据实时传输监控系统的设计;实验结果表明,在文章设计系统作用下,A、B、C三个场景的风力、降雨、降雪、雷电等级监控结果均与气象数据取样结果保持一致,能够有效实现对风、雨、雪、雷4种气象问题的实时监测,可以准确分析气象问题表现情况,且平均响应时间仅为61.3 ms,具有较好的实时性。

基于OpenStack云架构下Hadoop分布式集群部署实训教学过程研究

高职院校纷纷开设云计算技术和大数据技术专业,专业间既紧密联系又各有侧重,专业课程也有交叉,使学生在学习专业知识时存在一定误区和困惑。为解决教师教学实训过程中的瓶颈难点,深化学生对大数据和云计算技术的掌握程度,针对云计算技术中OpenStack项目和大数据技术中Hadoop项目进行融合部署,在OpenStack私有云成功配置的基础上,申请云中的资源创建云主机,进行Hadoop完全分布式集群部署和配置,使师生在该教学实训环节成功实现配置,进一步加深对大数据和云计算技术的理解,促进专业课程知识的深入学习。

基于Hadoop的离线电商数据分析系统的设计与实现

随着互联网的普及和人们不断增长的消费需求,电子商务平台已成为人们生活不可或缺的一部分,由此产生大量数据。基于Hadoop,设计并实现一个离线电商数据分析系统,从系统架构、数据采集、传输、存储、分析处理和可视化等方面作了介绍,系统具有一定的数据分析能力,能将原本无用的数据进行整理利用,发挥数据本身的价值。

一种基于Hadoop架构和Django框架的图像存储系统设计与实现

Hadoop是一个可用于调度、处理、计算大数据的开源分布式架构。它提供了一整套涵盖数据预处理、数据存储及数据可视化等多阶段的数据解决方案。Hadoop架构的分布式存储优势和Django框架的Web开发能力相结合,可实现高效的图像存储和访问。文章以图像存储系统的设计与实现为主线,针对如何依托优质的Django前端框架在代码层对数据进行高效管理以及如何使用Django Web框架构建Hadoop计算模式下的数据可视化Web系统,提出了一种解决方案可供参考。

基于Hadoop和MapReduce实现词频的统计与排序

在大数据背景下,词频统计是被频繁提及的一个需求。一个词在文档中出现的频率越高就越重要,通过对每个词出现频率的统计而得出质的评价,从而为用户提供大量相关行业的数据信息,最终助力用户简便、快速地找到所需信息,为其做出精确、明智、及时的决策保驾护航。因此,将在Hadoop集群环境下,运用MapReduce计算框架来实现英文单词的统计与排序功能。

基于hadoop云平台的智能电网HDFS资源存储技术研究

面对未来智能电网海量存储资源的管理困难、可靠性低、维护分布式数据成本高等难题,文章首先在Hadoop云计算平台基础上搭建HDFS(Hadoop Distributed File System),论证了其强大的数据存储性能,并通过实验发现HDFS在进一步提高存储性能方面的诸多瓶颈——节点状态信息缺失、系统负载不均、存储效率下降等。随后考虑HDFS原始方案的弊端并给出完善数据节点状态信息、设定数据副本系数的HDFS架构改进方案,最后通过在仿真平台上的实验,有效地平衡了节点间的负载,显著提高了存储效率,同时增强了用户体验,证明了该策略提高HDFS系统存储性能的可行性。

分布式文件系统Hadoop HDFS与传统文件系统Linux FS的比较与分析

对现有HDFS的设计架构进行分析,并借与LinuxFS架构的对比凸显HDFS的分布式特性。通过分析得出:现有的HDFS架构使用Java的Map界面,不利于任务的分解和并行处理,因此HDFS仅在数据的存储上实现分布式,数据处理依然是集中式的,这就形成了对NameNode的依赖,随着集群的扩大,NameNode的性能成为系统瓶颈,并提出了解决方向。

Hadoop HDFS和MapReduce架构浅析

在简述Hadoop namenode、datanode运行模式的基础上,重点介绍了Hadoop MapReduce的工作机制,并以作业提交、作业初始化、任务分配、任务执行和任务进度更新等流程介绍了Job Client、JobTracker、TaskTracker和HDFS在MapReduce过程中的分工与协作,最后,对云计算作出展望。