Hadoop大数据技术课程教学探索

文章首先阐述了Hadoop大数据技术课程知识体系及教学现状,然后提出了Hadoop大数据技术课程教学改革策略,最后对Hadoop大数据技术课程教学改革效果进行了分析,其中改革策略部分包括提高教学水平,优化教学资源;线上线下结合,优化教学模式;优化实践教学;等等。

基于OBE教育理念的“Hadoop系统应用”课程建设研究

“Hadoop系统应用”是2019版人才培养方案中的核心专业课程,以先进的OBE教育理念为理论指导,通过以学生为中心、移动实验教学、以过程性评价为主等手段解决了教学重点问题,从明确课程目标、总体教学设计、优化课程内容、创新教学方法、充实课程资源、注重过程性考核评价等方面依次实施课程建设方案,采用线上线下混合式教学模式,依托超星学习通平台进行了3年多的课程资源建设和应用,取得了较好的应用效果。其中,“Hadoop系统应用”课程教学以OBE教育理念为指导,将案例教学法和翻转课堂等教学方法改革作为抓手,进行了实验环境、授课模式、考核方式等方面的教学创新改革,并提出了下一步建设计划。

基于项目驱动法的“Linux操作系统管理”课程教学改革探索

“Linux操作系统管理”是计算机科学和软件工程领域的核心课程,能够帮助学生掌握使用各种工具和功能来解决多用户管理、网络通信等任务。文章分析了国内外关于Linux课程驱动教学的研究及课程教学现状,重点从教学内容、教学方式和评价体系3个层面梳理了存在的问题。基于此,提出了一种基于项目驱动法的“Linux操作系统管理”课程教学模式,旨在坚持学生主体地位,强化项目驱动式教学,建立多维度的考核体系。通过实施项目驱动法,深入探讨了该方法在“Linux操作系统管理”课程中的应用,力求通过课程优化提升学生解决实际项目问题的能力,为培养高素质的技术技能人才提供参考。

Hadoop大数据技术课程实践教学解决方案探索

详细介绍了Hadoop大数据技术课程的实践教学解决方案,包括课程简介、实践教学内容规划、实践教学平台选择、实践教学方法与手段以及实践报告的规范。强调了理论与实践并重,规划了涵盖验证性、综合性、设计性和创新性实验的16个实验项目,提出了五种实践教学平台选择方案,并介绍了多种有效的教学方法。同时,提出了撰写实践报告的规范要求。这些解决方案的探索旨在提高Hadoop大数据技术课程的教学质量,培养具备实战能力的大数据人才。

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。

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Linux系统多课程融合的教学方法研究

Linux系统作为各种系统、应用软件的开发和支撑平台,在计算机学科体系中发挥了非常基础的作用,是后续多门专业课程的先修课程。为了培养计算机专业学生的实践和创新能力,提升学生整体素质,将“Linux系统管理与编程环境”与多门专业课程进行融合,并通过设计具有生产性、实践性的教学案例来提升学生学习积极性,使课程更具“高阶性、创新性、挑战度”,体现了突出以学生为中心,注重能力培养的教学模式。

基于大语言模型的Linux课程问答系统

基于国产主流大语言模型,设计一个Linux课程知识问答系统.该系统结合检索增强技术,能根据人类反馈持续学习,有助于解决Linux课程教学中如何更有效辅助学生学习的问题.实验结果表明,该系统提高了大语言模型回答的事实性,能有效回答学生提问.此外,该系统以较低成本积累了以自然语言形式呈现的专业领域知识库,降低了教师教学资料搜集整理的工作量.

Linux终端检测响应系统的文件防护绕过技术研究

目前,国内外很多厂商推出了Linux系统中的终端检测响应(Endpoint Detection and Response,EDR)系统,为云平台、物联网、大数据计算等基础设施提供全面的安全检测和防护服务。但是,针对EDR文件防护功能的绕过攻击能够帮助恶意行为规避监控,造成严重的系统和数据安全风险。针对开源和商业闭源的Linux EDR系统,首先,阐述了文件防护功能的底层实现机制,对其核心技术原理进行了分析;其次,重点梳理了4种现有公开的文件防护绕过技术,提出了3种尚未公开的绕过技术,并且总结提炼为3种攻击类型;再次,基于上述绕过技术编写了验证工具,通过测试证明了这些技术方法对于部分Linux EDR系统的文件防护绕过能力;最后,给出了相应的安全防护建议。

基于线上线下混合式教育的LINUX操作系统课程思政探索与实践

“课程思政”是实现“立德树人”根本任务的重要举措。近年来,课程团队基于线上线下混合式教学模式开展了LINUX操作系统课程思政的探索和实践。从课程目标、教师教学能力、线上线下教学各个环节等方面全程全方位将课程思政有机融入,旨在培养“德才兼备”LINUX操作系统人才。

高职“Linux操作系统”课程建设与实践

以高职“Linux操作系统”课程为例,以专业教师、思政教师与企业导师相互配合,组建高素质结构化教学团队、建设“双师型”教师队伍为基础,以开发校企合编新型活页式教材、在线课程和数字化实训室等数字资源为载体,依托校企共建的“华为信息与网络技术学院”“北斗导航协同创新中心”,融入“云、大、物、智”等新一代信息技术,采用任务驱动、理实一体、行动导向教学理论开展教学。应用研究表明,课程实施教师、教法、教材的“三教”改革对培养学生的知识、技能、素质等方面有明显的促进作用,有效达成了人才培养既定教学目标。

基于虚拟机自省的Linux恶意软件检测方案

随着物联网和云计算技术的快速发展,Linux恶意软件的数量和种类急剧增加,因此如何有效检测Linux恶意软件成为安全领域的重要研究方向之一。为了解决这一问题,文章提出一种基于虚拟机自省的Linux恶意软件检测方案。该方案利用虚拟机自省技术在沙箱外部安全获取内部运行状态,在实现全方位监控的同时,规避了恶意软件的反动态分析问题。与其他沙箱监控方案相比,文章所提方案增加了恶意软件在沙箱中的恶意行为表现的数量。针对特征之间的时序性,采用时序处理模型对沙箱获取的特征信息进行建模和训练,旨在判断Linux应用是否属于恶意软件。文章使用了3种神经网络,包括循环神经网络、长短期记忆网络和门控循环单元网络。实验结果表明,长短期记忆网络在该应用场景下检测效果更好,准确率达98.02%,同时具有较高的召回率,将虚拟机自省技术与神经网络模型结合应用于恶意软件检测,既能在虚拟机外部监控虚拟机内部,又考虑特征之间的时序性。

高职专业群共享课程的改革与实践——以“Linux操作系统”课程为例

本文以健康信息服务专业群“Linux操作系统”课程为例,分析专业群共享课程针对群内各专业的培养目标以及该课程作为专业群共享课程的课程特点,从课程教学的改革思路、课程内容的提取与分配、特色教材的开发、课程资源的建设、教学方法的配套等方面阐述专业群共享课程的建设实践,以期为高职院校信息类专业群共享课程建设提供参考。

高职《Linux操作系统应用》课程思政的设计与实践——以工匠精神为例

在高职院校专业课程教学中要重视课程思政,贯彻“各门课程都具有育人功能”的精神。本文通过在高职《Linux操作系统应用》课程教学中融入工匠精神,给出了高职专业课程课程思政的设计全过程,包括课前自我思政、课中沉浸思政、课后思政再强化三个环节,使学生逐步感受、认识,从而达到课程思政育人目标。

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。

一种混合式架构的Linux实验室云广播教学系统的设计与实现

针对专业的Linux实验室,给出了一种基于“Windows+Linux”混合式架构的云广播教学系统的解决方案。利用KVM与Virtual Machine Manager构建了Linux实验室多虚拟机环境,提高了实验室PC机的利用率;借助于VNC及Xshell技术,实现了局域网内部Linux主机间的屏幕广播式教学,取代了传统的投影仪和幕布;通过设置双网络,将局域网内的机房教学转变成实时同步的云教学。该方案可以广泛应用于各院校的Linux专业实验室,具有很强的实践意义与推广价值。

数字素养视域下Linux应用技术课程教学改革

为了提升计算机类专业学生的数字素养和满足数字社会对计算机专业人才的需要,本文提出《Linux应用技术》课程教学的改革方案。主要的改革措施是采用云上操作系统实验环境、以任务式学习单元为主和用“闯关”模式串联教学实验。改革的实践结果表明,改革后的教学提高了学生的数字技术应用能力,有助于提升学生的数字素养水平。

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。