1、大學實驗室云計算大數據建筑解決方案目錄概述4第一章 云計算與大數據發(fā)展趨勢41.1。云計算與大數據41.2.云計算與大數據的關系51.2.1。當大數據遇上云計算51.2.2。云計算環(huán)境作為大數據處理平臺61.3.發(fā)展趨勢：大數據正在逐漸變成“云” 7第二章，云計算大數據人才現狀分析92.1。中國云計算大數據人才短缺92.2.云計算大數據人才培養(yǎng)情況102.3.云計算大數據人才培養(yǎng)面臨的問題102.3.1。高職實驗室設備陳舊，教學資源無法合理配置112.3.2.教學資源分散，共享度低112.3.3。對云計算大數據技術了解不夠有效利用11第三章云計算大數據人才培養(yǎng)需求分析123.1。云計算大數據崗

2、位要求123.2.云計算大數據人才培養(yǎng)策略133.2.1。根據就業(yè)前景，加強人才培養(yǎng)133.2.2.德才兼?zhèn)?，?chuàng)新教學方法133.2.3。以工作流程為指導的教材選擇133.3.云計算大數據對高職實驗室建設的展望143.3.1。建立統(tǒng)一的信息平臺，管理海量教學資源143.3.2.云計算降低了維護和運營成本143.3.3.整合教學資源，加強資源共享，提高教學質量153.3.4。促進師生信息交流，進一步促進教學互學互鑒153.3.5。借助云計算大數據技術，科研實力可提升15第四章 云計算大數據實驗室建設原則164.1。方便的擴展164.2.自主安全164.3.業(yè)務高可用性164.4.統(tǒng)一管理和自動化

3、174.5.開放接口174.6.豐富清晰的培訓資料174.7.教師培訓新技術交流174.8.技術服務保障18第五章 云計算大數據實驗室建設目標195.1。建設目標195.1.1。培養(yǎng)學生云計算大數據職業(yè)技能195.1.2.提供獨立的用戶實驗環(huán)境195.1.3.提高系統(tǒng)資源的利用率195.1.4。系統(tǒng)具有良好的可擴展性205.2.建設能力205.2.1。云計算大數據實驗平臺部署205.2.2.云計算大數據實驗環(huán)境的學習與建設20第 6 章，云計算大數據實驗室解決方案226.1。云計算大數據實驗室整體架構226.2.云計算大數據實驗室物理布局236.3.云計算大數據實驗平臺部署246.3.1.實驗

4、平臺基礎設施256.4.云計算大數據實驗環(huán)境的學習與搭建286.4.1.云計算基礎設施安裝部署286.4.2.云計算中間件環(huán)境部署296.4.3.基于分布式文件系統(tǒng)的大數據部署、挖掘與分析306.4.4.云計算應用層安裝使用316.4.5。云安全加固與保護31第7章，云計算大數據實驗室課程系統(tǒng)33第 8 章 云計算大數據實驗室解決方案的優(yōu)勢358.1?；赪eb的實驗實現無處不在的網絡訪問358.2.基于資源的負載均衡，實現實驗資源的靈活分配358.3.增量存儲技術實現用戶實驗環(huán)境的獨立性和連續(xù)性368.4.項目驅動實驗設計培養(yǎng)學生綜合云能力368.5。資源的開放性和可重用性，可以支持科學研究

5、和其他用途368.6.完整的課程體系，教學內容豐富36第九章云計算大數據實驗室校企合作389.1。課程和教科書服務389.2.教師培訓服務399.2.1。雙師資培訓399.2.2.企業(yè)講師計劃399.3.學生實習就業(yè)服務39第10章，云計算大數據實驗室配置清單41第 11 章，公司的信息技術42概述云計算大數據技術是當今信息技術發(fā)展的主要方向之一。云計算大數據技術一經提出，便受到人們的追捧。被廣泛使用的。我國高職院校需要建設專業(yè)的云計算大數據實驗室，尤其是滿足當前學生需求的培養(yǎng)體系，是一項比較重要和緊迫的任務。針對云計算和大數據行業(yè)對人才培養(yǎng)的需求，某公司推出了一套面向高職院校的云計算大數據實

6、驗室建設解決方案。根據人們的建議，本次實驗涵蓋的技術知識點能夠契合當前云計算大數據人才的技能需求。實驗設計基于真實工作場景，培養(yǎng)學生綜合能力，增強學生對真實工作環(huán)境的體驗。 ，適應社會人才發(fā)展的需要。云計算和大數據的發(fā)展趨勢云計算和大數據云計算和大數據是同一枚硬幣的兩個方面。云計算是大數據的IT基礎，而大數據是云計算的殺手級應用。云計算是大數據增長的驅動力。越來越復雜，越來越實時，這就需要更多的云計算來處理，所以兩者相輔相成。30 年前，存儲 1TB 或約 1,000GB 數據的成本約為 16 億美元，而今天將其存儲在云中的成本不到 100 美元。但是，如果存儲的數據沒有經過云計算的挖掘和分析

7、，那只是沒有太大價值的死數據。目前，云計算已經普及，成為IT行業(yè)的主流技術。基礎設施和商業(yè)模式。個人用戶將文檔、照片、視頻、游戲存檔記錄上傳到“云端”進行永久存儲。企業(yè)客戶可以根據自己的需求構建自己的“私有云”，也可以在“公有云”上托管或租用IT資源。服務，這些都不是什么新鮮事?？梢哉f，云是一棵長滿大數據的蘋果樹。大數據的出現正在引發(fā)全球深刻的技術和商業(yè)變革。從技術上講，大數據改變了從數據中提取信息的傳統(tǒng)方式。在技術領域，我們過去更多地依賴模型?，F在我們可以借用大規(guī)模數據，使用基于統(tǒng)計的方法，有望在語音識別、機器翻譯等技術領域在大數據時代取得新進展。機器學習在搜索引擎和在線廣告中發(fā)揮著重要作用

8、，被認為是大數據具有真正價值的領域。通過從海量數據中統(tǒng)計分析人們的行為和習慣，計算機可以更好地學習模擬人類智能。隨著包括語音、視覺、手勢和多點觸控在內的自然用戶界面變得越來越普遍，計算系統(tǒng)正在成為類似人類的感知能力，并且它們看到、理解和理解人類用戶的能力不斷提高。該計算系統(tǒng)不斷增強的感知能力，結合大數據和機器學習領域的進步，使當前的計算系統(tǒng)能夠開始理解人類用戶的意圖和上下文。 “這讓計算機能夠真正幫助我們，甚至代表我們工作?！边^去，移動運營商和互聯網服務運營商擁有大量的用戶行為習慣數據，在IT產業(yè)鏈中扮演著舉足輕重的角色。在大數據時代，如果移動運營商無法挖掘數據的價值，可能會被完全管道化。運營

9、商與更了解用戶需求的第三方開發(fā)者之間的互利共贏模式已達成一定共識。云計算與大數據的關系云計算與大數據的關系本質上是靜態(tài)與動態(tài)的關系；云計算強調計算，即運動的概念；而數據是計算的對象，是靜態(tài)的概念。如果結合實際應用，前者強調計算能力，或者說看重的存儲容量；然而，這并不意味著這兩個概念是如此的清晰。大數據需要處理大數據的能力（數據采集、清洗、轉換、統(tǒng)計等），這實際上就是強大的計算能力；另一方面，云計算的運動也是相對而言的，比如存儲設備在基礎設施即服務中提供的主要是數據存儲能力，所以可以說是動態(tài)的和靜態(tài)的。如果說數據就是財富，那么大數據就是財富，而云計算就是挖掘和利用財富的工具！當大數據遇上云計算從

10、技術角度看，大數據和云計算的關系就像硬幣的兩面一樣密不可分。大數據無法由單臺計算機處理，必須采用分布式計算架構。它的特點在于對海量數據的挖掘，但必須依賴云計算的分布式處理、分布式數據庫、云存儲和虛擬化技術。為什么云計算盛行？互聯網領域應用系統(tǒng)建設：客戶群體不確定，系統(tǒng)規(guī)模不確定，系統(tǒng)投資不固定，業(yè)務應用具有明顯的并行分割特征，數據倉庫系統(tǒng)建設，數據倉庫規(guī)?？深A估，系統(tǒng)投資數據倉庫關系到業(yè)務分析的價值和回報，商業(yè)智能應用屬于整體應用，SaaS模型構建數據倉庫系統(tǒng)。大數據管理、分布式文件系統(tǒng)，如Hadoop、Mapreduce數據分割和訪問執(zhí)行；同時，以Hive+HADOOP為代表的SQL支持、S

11、QL接口支持、云計算構建下一代數據倉庫的大數據技術成為熱門話題。從系統(tǒng)需求來看，大數據的架構對系統(tǒng)提出了新的挑戰(zhàn)： 1、更高的集成度。標準機箱針對特定任務最大化。 2、配置更合理，速度更快。存儲、控制器、I/O通道、存儲、CPU、網絡的均衡設計，針對數據倉庫訪問進行了優(yōu)化，比傳統(tǒng)同類平臺高出一個數量級以上。 3、整體能耗更低。對于相同的計算任務，能耗最低。 4、系統(tǒng)更加穩(wěn)定可靠。它可以消除各種單點故障環(huán)節(jié)，統(tǒng)一一個元件和設備的質量和標準。 5、管理維護成本低。數據收集的一般管理是完全集成的。 6、可規(guī)劃、可預見的系統(tǒng)擴容升級路線圖。云計算環(huán)境作為大數據處理平臺云計算環(huán)境下基本計算單元的區(qū)分企業(yè)

12、云計算平臺雖然有多個CPU進行并行計算，但沒有超強數據處理能力的超級CPU。因此，云計算平臺需要具備并行計算能力的軟件系統(tǒng)。同時，當所有用戶的數據都放在云端時，雖然存儲容量可以輕松擴展，但面對大量用戶同時發(fā)起的海量數據處理請求，簡單的數據處理邏輯可以不再滿足需要。可以看出，相當多的國有電商企業(yè)使用小型機和甲骨文已經好幾年了，并且聘請了國內最優(yōu)秀的甲骨文專家，不斷優(yōu)化自己的甲骨文和小型機。最初的發(fā)展可能很快，但后來由于數據量激增，業(yè)務開始受到嚴重影響。最典型的例子當屬前段時間京東商城發(fā)生的大規(guī)模訪問請求宕機事件。因此，他們開始逐漸放棄Oracle或MS-SQL，逐漸轉向MySQL+X86。分布式

13、架構。當前的基礎計算單元往往是普通的X86服務器，形成一個大云。未來，云計算單元可能包括存儲單元、計算單元和協調單元，整體效率會更高。對系統(tǒng)穩(wěn)定性的需求在處理大規(guī)模訪問時，對系統(tǒng)穩(wěn)定性有一定的追求，這來自于很多方面，來自網絡的穩(wěn)定性和數據庫的穩(wěn)定性。對于系統(tǒng)來說，要把握一個大原則，任何一個單點故障都需要排除。不僅是網絡上的單點故障，你的呼叫中心的單點故障，只要有單點故障，就必須消除。因為對于電商行業(yè)來說，每一秒都是金錢。如果電商業(yè)務宕機一個小時，損失是可以計算的。電子商務行業(yè)需要一個非常全面的技術系統(tǒng)監(jiān)控和報警系統(tǒng)。有時你會發(fā)現，如果你通過對技術系統(tǒng)的監(jiān)控來推斷你的技術有問題，那就為時已晚了。

14、發(fā)展趨勢：大數據逐漸“云化”縱觀歷史，過去的數據中心無論是應用層級還是規(guī)模，都只是停留在過去有限的基礎設施上，使用傳統(tǒng)的精簡指令集計算機和傳統(tǒng)的大型機，各個基礎設施相互隔離。沒有統(tǒng)一的有機整體。以往的數據中心，各種資源都沒有得到充分利用。而且，傳統(tǒng)的數據中心資源配置和部署多為人工方式，沒有相應的平臺支持，大量人力資源耗費在繁重的重復性工作上，缺乏自助和自動化部署能力，不僅耗費時間，而且成本，還嚴重影響工作。效率。云計算、虛擬化、云存儲等新IT模式的出現，在日漸流行的今天，再次表明過去數據中心資源孤立、缺乏有機整合的局面并沒有得到有效利用，無法滿足當前多樣化、高效、海量的業(yè)務應用需求。在云計算時

15、代背景下，數據中心需要提升為集中的規(guī)模共享平臺，數據中心必須能夠實現實時動態(tài)擴容和自助服務、自動部署服務。中長期來看，數據中心需要逐步過渡到“主流企業(yè)的云基礎架構，關鍵應用的專有架構”和最終“所有工作負載的健壯云架構”的階段，而不考慮大型機。或者將x86集成到云端，實現軟硬件資源的高度集成。數據中心正在逐漸過渡到“云”，其中包括私有云和公共云。私有云是指對企業(yè)現有數據中心進行改造和結構調整，通過云計算自動調度和分配資源，實現自動化部署、自動化管理、自動化運維的數據中心架構。在公有云中，服務提供商構建IT基礎設施并向外部用戶提供商業(yè)服務，用戶無需擁有云計算資源即可通過網絡訪問這些服務。與私有云相

16、比，公有云的所有應用、服務和數據都存儲在云端，用戶數據不存儲在企業(yè)數據中心。俗話說：“梅雖等于雪，雪雖白，但雪失梅一段香”。相比之下，私有云在數據安全方面會比公有云有更好的表現，但公有云會比私有云有更好的性能。更多“健壯的云架構”。因此，從數據中心演進的角度來看，討論什么樣的“云”是沒有意義的。我們更應該關注的是數據中心在未來發(fā)展中所扮演的角色以及已經發(fā)生的歷史變化。云計算大數據人才現狀分析中國云計算大數據人才短缺經過多年的技術發(fā)展和經驗積累，云計算行業(yè)已經進入了相對成熟的階段。云計算作為新一代信息技術轉型和IT應用方式轉變的重要支柱，已成為當前信息技術產業(yè)發(fā)展和應用創(chuàng)新的熱點。在中國，大量的

17、企業(yè)單位正在逐步將其IT系統(tǒng)從傳統(tǒng)架構遷移到“云”架構，越來越多的用戶正在享受“云”服務帶來的便利。云計算更多的是描述一種技術框架和服務交付模式，而大數據則是直接為客戶提供業(yè)務發(fā)展的動力和生產力。大數據出現后，云計算并未走到盡頭，但潛力巨大。作為云計算的核心技術，分布式部署和分布式計算也是大數據系統(tǒng)所需的關鍵技術。正是因為這種關系，大數據給云計算帶來了美麗的春天。隨之而來的是IT基礎設施和應用模式的創(chuàng)新，這不僅是提升自身價值的契機，也是對企業(yè)單位信息化部門的嚴峻挑戰(zhàn)。然而，中國缺乏云計算和大數據相關技術人才是業(yè)界公認的事實。據IDC調查報告顯示，2012年至2015年三年內，云計算大數據相關崗

18、位需求年均增長率為26%，超過1/4的增長率再次證明：企業(yè)對云計算更感興趣。大數據人才需求巨大。 IDC的預測還顯示，2012年云計算大數據相關崗位約170萬個，該領域的求職者也缺乏云計算大數據的實踐經驗，沒有完善的培訓機制；值得警惕的是，到2015年，這個數字已經從170萬上升到700萬，云計算大數據行業(yè)面臨著更大的人才缺口。云計算大數據人才培養(yǎng)過去一段時間，為適應信息技術產業(yè)的發(fā)展，我國大部分高校和職業(yè)院校都開設了計算機通信相關專業(yè)，但畢業(yè)生就業(yè)前景卻日益黯淡。原因是超過1/4的畢業(yè)生反映，他們在學校學習的課程知識比較陳舊，面對云計算、大數據、移動互聯網、數據挖掘等新技術的興起，知識，他們

19、所掌握的技能和實踐經驗都不能滿足行業(yè)的需求。人才是我國能否在云計算和大數據時代的新一輪競爭中領先的關鍵。面對如此巨大的云計算和大數據人才需求缺口，從我國現有教育水平，尤其是教育機構轉型提升的效率來看，短時間內難以滿足市場需求教學方向和方法。從目前收到的匯總信息來看，開辦云計算、大數據相關專業(yè)和方向的高等職業(yè)院?？倲抵?，開辦專業(yè)相關專業(yè)和方向的高校不到10%。建設，課程設計還沒有統(tǒng)一的標準。 “怎么教？教什么？”是一個比較普遍的問題，困擾著這些學校已經開或者將開這個專業(yè)的老師。目前，學?；旧隙荚诟鶕约旱睦斫忾_設課程，建立實習培訓體系。目前，在整個專業(yè)領域，連一本關于云計算和大數據的國家級規(guī)劃

20、教材都沒有。在這些開設云計算和大數據專業(yè)和方向的高校中，目前專業(yè)建設最快的是職業(yè)院校，本科和研究生教育層次的專業(yè)和方向建設速度較慢。在研究生教育領域，已有十余所高校開始招收以云計算和大數據為主的碩士和博士生。各高校設立了云計算和大數據相關的科研方向，培養(yǎng)該領域的高層次人才。中國科學院大學首批云計算碩士和博士學位將在兩年內畢業(yè)，這很可能是中國第一批云計算研究生。在一個行業(yè)中，對高端科研開發(fā)人才的需求并不大，而市場需要更多的基礎開發(fā)、項目實施和維護人才，這賦予了我國職業(yè)教育行業(yè)對培養(yǎng)技能型人才的重視。 ，三所學院提供了很好的機會。面臨云計算大數據人才培養(yǎng)對于高職院校的教學實踐，主要是指通過實驗和實

21、踐訓練的實踐教學，讓學生在動手操作的過程中學習到相關的知識和技能。主要教學方式包括實驗、實踐訓練、課程設計和畢業(yè)設計等。高職院校的教學實踐會隨著社會對人才需求的變化而變化。各學院已經開始進行教學實踐改革，但由于實踐教學涉及資金、軟件、硬件、實驗室、產學研等諸多因素，因此各職業(yè)院校面臨的實際情況多種多樣。 ，主要問題如下：高職實驗室設備落后，教學資源無法合理配置近年來，雖然高職院校也取得了長足的進步，但在高校經費方面仍無法與綜合性大學相提并論。由于經費不足，大部分高職院校無法更換老化的設備和更新實驗室資源，導致教學資源分布不均。教學資源分散，共享度低隨著高職院校對教學資源的重視和現有教學資源的不

22、斷整合，特別是遠程教育和網絡教育的發(fā)展，課程資源在一定區(qū)域內實現共享，各高校通過課程聯合和其他手段。高校教學資源再分配效應進一步擴大了教學資源共享程度。但是，由于高校教學資源數量眾多且分散，大部分軟硬件資源仍無法有效共享，導致高校教學資源重復投入。一定的浪費。對云計算大數據技術了解不足，無法有效利用雖然對云計算技術做了很多研究，相關的文章和書籍也同步出版，因為云計算技術起源于商界而非學術界，與教育特別是云計算相關的文獻并不多技術在高校實踐教學中很少使用，以至于大多數教師對云計算技術的了解不夠，更不用說在教學實踐中廣泛使用云計算技術。云計算大數據人才培養(yǎng)需求分析面對洶涌而來的云計算、大數據產業(yè)浪

23、潮，要明確人才培養(yǎng)是提升產業(yè)競爭力、增強綜合實力的關鍵舉措；關鍵是我國能否在新技術競爭格局下走在前列，贏得與國外的一流競爭。與企業(yè)同競爭機會，縮短差距，是增強我國科技實力的重要動力，應該受到全社會的廣泛關注。建立專業(yè)的云計算和大數據實驗室，尤其是滿足當前學生需求的培訓體系，也是一項重要而緊迫的任務。云計算大數據崗位要求云計算、虛擬化、大數據、數據挖掘、云安全等趨勢的到來，催生了一批新的就業(yè)崗位，如云計算大數據運維工程師、云計算大數據顧問、云計算大數據開發(fā)工程師，云計算大數據挖掘分析師等。接下來，我們將介紹熱門職位及其在相關技能中體現的功能：云計算大數據運維工程師：在云計算大數據時代，網絡服務規(guī)

24、劃能夠以最小的成本提供更易維護的架構，以最小的成本快速擴展業(yè)務。合理分配企業(yè)現有資金，讓大集群處理更多業(yè)務，讓小集群發(fā)揮最大性能，分布式存儲重要的企業(yè)數據，保證企業(yè)應用和數據的安全。云計算大數據顧問：任何業(yè)務部門或任何行業(yè)企業(yè)背后都有IT系統(tǒng)。在云計算和大數據時代，業(yè)務的挑戰(zhàn)和機遇也將給IT系統(tǒng)帶來更多的要求。在這種情況下，IT系統(tǒng)的規(guī)劃和部署需要云計算大數據顧問根據用戶需求進行詳細規(guī)劃，以滿足未來大數據分析和云計算服務應用的需求。云計算大數據開發(fā)工程師：PaaS、SaaS、數據挖掘與分析、數據管理與監(jiān)控、虛擬化、應用開發(fā)等，都是開發(fā)工程師大顯身手的好舞臺。相應地，這些技術領域也將對軟件工程師

25、提出更高的要求，尤其是虛擬化以及面向BYOD、云計算、大數據、云安全等應用的開發(fā)和管理，都需要更深入的技術支持。云計算大數據數據挖掘工程師：也可以稱為“數據挖掘專家”。數據挖掘是一種通過分析每一個數據，從大量數據中找出其規(guī)律性的技術。數據挖掘是一個決策支持過程。主要基于人工智能、機器學習、模式識別、統(tǒng)計、數據庫、可視化技術等，幫助決策者調整市場策略、降低風險、做出正確決策。云計算大數據人才培養(yǎng)策略培養(yǎng)云計算大數據人才，加強云計算大數據教育，不斷探索云計算大數據教育新途徑。根據就業(yè)前景，加強人才培養(yǎng)云計算和大數據是目前業(yè)界的熱點。兩兄弟之間的“二人轉”幾乎在全球各地上演。整個行業(yè)經歷了井噴式的快

26、速發(fā)展。兩個概念疊加，產生了超過千億的市場。規(guī)模。人才是我國能否在云計算和大數據時代的新一輪競爭中領先的關鍵。根據學生的就業(yè)前景，建立專業(yè)的云計算大數據實驗室，尤其是滿足當前學生需求的培養(yǎng)體系，是一項比較重要和緊迫的任務。根據云計算和大數據行業(yè)人才培養(yǎng)的需要，某公司開發(fā)了一套主要面向學校的云計算和大數據專業(yè)學生培養(yǎng)體系。系統(tǒng)集成了高性能計算和大數據的大部分功能，可以靈活支持并行計算、虛擬化、大數據、云安全等系統(tǒng)的安裝、維護和調試培訓。德才兼?zhèn)?開拓 新 的 教學 方式云計算大數據是“技術+管理”的集合。通過云計算大數據的學習，可以提高學生對理論的理解，強調學生的實踐能力和實踐經驗的積累。在沿用

27、普通高校一般教學模式的基礎上，結合新的教學改革方案，提高專業(yè)課程和實踐教學內容在整個教學體系中的比重，加大實驗室建設，增加實踐教學?？尚陆ㄔ朴嬎愦髷祿嶒炇?，開展實踐教學，借助多個企業(yè)環(huán)境和場景搭建模擬云計算大數據教學環(huán)境，提升學生動手能力。在教學方式上，要摒棄教師讓學生記住的傳統(tǒng)模式，引入研究啟發(fā)式、討論式、互動式、演練式、現場教學等教學方式，選擇適合學生實際的教學方式。每個階段的學習特點和需要，以提高教學質量。 .選擇工作流程指導的教材要選擇項目驅動、任務導向的教材，因材施教，培養(yǎng)學生養(yǎng)成良好的學習習慣，增強學習興趣。所選教材既要強調基本概念和基礎知識，又要注重理論與實際應用的結合，不同程

28、度地介紹許多新技術和新的發(fā)展方向。在實驗部分，每個實驗項目都是一個真實案例，來源于真實項目。云計算大數據帶來高職實驗室建設前景高職院校作為教育領域的重要組成部分，在培養(yǎng)高級應用型人才方面發(fā)揮著巨大的作用。起著關鍵作用?，F在是信息化時代。如何進行高職實驗室信息化改革，充分發(fā)揮高職實驗室的教學和實踐作用，為高職院校培養(yǎng)更適合社會的畢業(yè)生，是當前高職實驗室的課題。一個無法回避的施工問題。在眾多方案中，云計算大數據技術是完善高職實驗室建設的有效途徑，具有提高效率、安全可靠、節(jié)約成本等諸多優(yōu)勢。建立統(tǒng)一的信息平臺，管理海量教學資源高職實驗室擁有大量的教學資源。大部分實驗室都建立了網絡信息平臺來管理教學資

29、源，耗費了大量的人力物力。更大的運營壓力，不僅要投入一定的維護成本，還要保證網絡信息平臺的正常運行和安全。如果與云計算大數據廠商合作，通過在廠商提供的云服務器上建立統(tǒng)一的通用信息平臺，可以為高職實驗室減少大量的軟硬件資源，降低運營成本。一個基于數據的統(tǒng)一信息平臺，具有強大的計算、存儲、網絡、存儲功能，高效管理原本分散、不安全的海量教學資源。云計算降低了維護和運營成本對于高校實驗室建設來說，經費是不可忽視的因素之一。大規(guī)模更換設備和實驗室改造必然帶來資金壓力，而云計算技術可以有效解決這一問題。云服務商提供跨平臺、資源豐富的通用信息系統(tǒng)。您只需將現有的課程資源放到平臺上，然后購買一些便宜的管理終端

30、和網絡接入設備即可訪問通用信息平臺。共享教學資源。對于高職實驗室，對終端設備的配置沒有具體要求，服務器建立在云服務商，無需購買和維護服務器，節(jié)省成本。同時，服務器運行的可靠性和數據的安全性由云服務商提供保障，降低相應的系統(tǒng)管理、設備投資和人員安排的成本。整合教學資源，加強資源共享，提高教學質量云計算大數據技術有利于建立各職業(yè)實驗室之間的共同信息共享，整合云計算大數據平臺上的教學資源，共享各實驗室現有的教學資源，不僅可以節(jié)省大量的人力和材料成本，也有利于提高教學質量。教師可以通過云技術在線編輯、修改云平臺上的教學資源，并將結果直接存儲和發(fā)布在云平臺上。對于學習者來說，他們可以通過網絡隨時隨地連接

31、到云平臺，獲取所需的學習資源和服務，從而實現教與學。同時，云計算大數據平臺擁有高性能的服務器和高速的網絡帶寬，可以滿足大量的頻繁訪問。促進師生信息互動，進一步促進教與學通常，教師和學生之間缺乏必要的信息交互。云計算大數據技術可以提供一種新的軟件資源開發(fā)模式。采用這種方法，建立云服務，實現師生之間的信息交換。數據層 數據交換可以利用XML技術實現即時通訊服務、在線問答服務和電子服務。借助云計算大數據技術提升科研實力科學研究也是各類高職實驗室建設的重要方面。隨著科研對實驗環(huán)境的要求越來越高，高職院校在實驗室建設上投入了大量資金，但仍會受到資金、時間和資源限制等因素的影響，部分項目研究無法進行。得以

32、實施。職業(yè)實驗室可以利用云計算大數據技術的優(yōu)勢，部分改善這些問題，使這些項目和科研工作順利完成。云計算大數據實驗室原理該解決方案滿足了云計算大數據人才培養(yǎng)的需求。云計算大數據是未來計算機發(fā)展的重要方向。當前，國家信息化發(fā)展迅速，但人才匱乏問題也日益突出。對于各大高校來說，云計算大數據人才的培養(yǎng)非常重要。云計算大數據人才的培養(yǎng)是未來人才培養(yǎng)戰(zhàn)略的重點之一。建立完善、科學的云計算大數據實驗平臺，可為云計算大數據人才培養(yǎng)提供實踐基礎。本項目基于云計算大數據。立足于云計算大數據發(fā)展方向，希望借助新平臺培養(yǎng)該領域人才，同時提升各大高校對云計算大數據的學習和科研水平。云計算大數據實驗室應遵循以下原則：易于

33、擴展在架構設計中，應充分考慮可擴展性，為以后的擴展留出空間。當初期的研究工作未完成時，盡量使一臺設備具有多種用途。今后，將擴大工作規(guī)模，并為特殊用途補充設備。考慮到設備的更換和后期維護的方便，同類設備應盡量購買型號相近的產品，這樣當個別設備出現故障時，可以方便地相互更換。自己的安全云計算大數據實驗室與互聯網互聯互通，所以實驗室本身的網絡安全建設也很重要。實驗室必須設置強有力的遠程訪問控制手段和防護措施，避免因自身安全漏洞導致研究結果偏差，或受到外部不法人員的攻擊。業(yè)務高可用性云計算大數據平臺作為承載未來政務信息中心應用的重要IT基礎設施，承擔著穩(wěn)定運行和業(yè)務創(chuàng)新的重任。隨著數據和業(yè)務的集中，云

34、計算平臺的建設和運維給信息部門帶來了巨大的壓力。因此，云計算大數據實驗室的建設從基礎資源池（計算、存儲、網絡）、虛擬化平臺入手，在云平臺等多個層面充分考慮服務的高可用，服務應用可基本單元故障后快速切換遷移，用戶無感知，保證服務的連續(xù)性。統(tǒng)一管理和自動化云計算大數據是實現系統(tǒng)的按需運行和各種服務的開放，依賴于計算、存儲、網絡資源的調度和分配，同時提供用戶管理、組織管理、工作流管理、自-service Portal接口等，從用戶資源的申請審批到分配部署的智能化。管理系統(tǒng)不僅對傳統(tǒng)的物理資源和新的虛擬資源進行管理，而且對資源進行全局管理，而不是單獨管理。因此，統(tǒng)一管理和自動化將成為必然趨勢。開放接口

35、傳統(tǒng)的管理系統(tǒng)與上級系統(tǒng)相連，側重于故障上報和信息查詢。云計算大數據的管理系統(tǒng)更關心如何實現自動化部署，在接口方面更關心資源調度和分配，這就要求管理系統(tǒng)在業(yè)務調度方面是開放的。為了保證服務器、存儲、網絡等資源能夠被云計算運營平臺很好的調度和管理，需要系統(tǒng)提供開放的API接口。致聯動。同時，云平臺還提供開放的API接口。未來可以在這些接口的基礎上進行二次定制和開放，實現面向云計算的數據中心管理平臺。豐富清晰的培訓資料承擔的培訓工作，如基礎課程培訓、行業(yè)應用培訓等，應有豐富、清晰的教材，包括教師指導書、學生教材和實驗手冊。這樣可以充分提高教學和培訓的效率。但是，并不是所有的標準化教材都能滿足所有的

36、實驗室，很多學校在開展專業(yè)培訓工作時往往需要定制開發(fā)教材，這就需要實驗設備提供商和學校共同開發(fā)相應的課程。師資培訓新技術交流大多數研究人員和教師雖然學術功底深厚，但不一定對實驗設備有深入的了解，影響了科研和培訓的進展。供應商在提供實驗設備的同時，還應為研究人員和教師提供詳細的設備使用培訓，以便他們更好地開展后續(xù)工作。為了使研究和培訓內容與最新技術的發(fā)展保持同步，應該有行業(yè)領先的公司定期與研究人員和教師就前沿技術的發(fā)展進行交流，從而實現了雙贏。以拓寬研究視野，提高企業(yè)產品解決方案競爭力為目標。技術服務保障雖然云計算大數據實驗室設備的可靠性不如電信和金融系統(tǒng)高，但如果科研項目進度很緊，或者學生付費

37、使用實驗室，可靠性實驗平臺與廠商一樣高。服務對故障的響應非常重要。另一個維度，實驗平臺涉及多種高精尖技術，廠家服務人員的技術掌握的深度和廣度也是非常必要的。云計算大數據實驗室建設目標建設目標云計算大數據實驗室是為了滿足云計算大數據實驗教學的需要。實驗內容的設計來源于社會需求研究和云計算行業(yè)專業(yè)人士的建議。實驗內容涵蓋的技術知識點可以與目前的云計算相媲美。計算大數據人才需要滿足技能需求，實驗設計基于真實工作場景，培養(yǎng)學生綜合能力，增強學生對真實工作環(huán)境的體驗，滿足社會人才發(fā)展需求。云計算大數據實驗室的建設目標體現在以下幾個方面：培養(yǎng)學生云計算大數據職業(yè)技能目前市場上云計算大數據的相關實驗大多以云

38、平臺或大數據分析平臺上的應用操作為主，以體驗教學為主，無法支撐云計算技術本身的研究和學習。目前，學校與云計算相關的教學還處于起步階段，還沒有完善的課程體系標準。云計算大數據實驗室的實驗設計面向社會人才需求，協助學校建設符合市場需求的云計算大數據人才。課程體系和實驗環(huán)境。實驗內容設計來源于對云計算大數據相關崗位人才技能要求的統(tǒng)計、分析和歸納，側重于云計算大數據技術本身的學習、使用和研究。實驗基于真實項目，實驗內容和培養(yǎng)方式更適合滿足社會云計算大數據人才的需求。提供獨立的用戶實驗環(huán)境云計算大數據實驗室為每個實驗用戶提供獨立的實驗環(huán)境，保證實驗環(huán)境的獨立性和連續(xù)性。每個實驗用戶都有獨立的實驗環(huán)境，不

39、干擾其他用戶，培養(yǎng)用戶獨立完成實驗的能力，能夠充分掌握云計算的核心技術點，實時保存實驗操作，保證連續(xù)性的實驗。提高系統(tǒng)資源的利用率云計算大數據技術的學習需要硬件服務器環(huán)境的支持。為每個用戶配置一到三臺物理服務器進行實驗教學。成本太高，實驗資源有限，大量服務器閑置。該系統(tǒng)采用虛擬化技術，將單個硬件資源虛擬成多個虛擬服務器，基于動態(tài)分配技術為用戶分配虛擬服務器資源進行實驗，可有效提高硬件設備的利用率。系統(tǒng)具有良好的可擴展性云計算大數據技術不斷發(fā)展進步。平臺應具備良好的擴展性，可靈活添加實驗內容和虛擬機資源，保證實驗內容和虛擬機資源隨著云計算技術的發(fā)展不斷更新和完善。同時，系統(tǒng)支持其他課程實驗環(huán)境或

40、科研項目所需的計算和存儲資源的添加和分配，硬件資源可以充分復用。建設能力云計算大數據實驗平臺部署云計算大數據平臺，包括云計算服務器集群和云計算虛擬化管理平臺。云計算大數據平臺實現底層服務器硬件、網絡設備和存儲資源的虛擬化聚合部署，配合云計算虛擬化管理平臺，實現云計算的基礎設施即服務（IaaS）部分，開展用于實驗室的云計算 IaaS。它為上層的研究、教學和實驗提供了基本環(huán)境。同時，云計算大數據平臺也為PaaS、SaaS服務等更高層次的云計算服務提供了良好的基礎平臺，具有較高的適應性和擴展空間。云計算大數據實驗環(huán)境的學習與建設某公司的云計算大數據實驗分為五個階段，從基礎設施到中間件、 SaaS應用

41、層服務到大數據分析和云安全實驗。每個階段都有詳細的課程講解和配套教材。下面分別介紹這五個階段。在基礎云計算架構的安裝和部署階段，學生可以了解云計算的基礎設施，熟悉OpenStack組件的部署，掌握實例的創(chuàng)建和調度。學生可以通過自己部署的OpenStack平臺對所有實例進行分配和管理，包括實例資源、配額和網絡管理，充分發(fā)揮openstack的高效管理和可擴展性。云計算中間件及環(huán)境部署階段，基于openstack的IAAS平臺，搭建完整的服務提供平臺。該平臺主要面向開發(fā)者，可根據開發(fā)環(huán)境的需要提供定制的開發(fā)環(huán)境，完成一鍵式開發(fā)平臺部署。在基于分布式文件系統(tǒng)的大數據部署、挖掘和分析階段，通過云計算的

42、分布式部署，了解分布式的概念，從而更快的學習Hadoop分布式文件系統(tǒng)。通過構建一個簡單的集群，可以構建用于數據挖掘和分析的數據模型。在云計算應用層的安裝和使用階段，通過PAAS平臺提供的開發(fā)包和工具，開發(fā)可用的Web應用平臺和軟件，如：電子商務系統(tǒng)、博客系統(tǒng)、常用Web服務等作為網盤。云安全加固和保護階段，通過學習openstack的部署和應用，你還必須對云安全有一定的了解，劃分和管理實例的網絡，調整安全組和規(guī)則，以便控制實例和資源更容易。高效的。云計算大數據實驗室解決方案云計算大數據實驗室整體架構云計算大數據實驗平臺源于對社會人才技能的研究和行業(yè)專家的建議。云安全等課程的實驗教學和培訓，也

43、可以基于該產品的軟硬件平臺，開展云計算、大數據相關的科研項目。某公司云計算大數據實驗平臺架構圖某公司云計算大數據實驗平臺，包括云計算服務器集群、云計算大數據管理與應用、云安全等。該平臺實現了底層服務器硬件、網絡設備和存儲資源的虛擬化聚合部署，配合云計算大數據管理，實現云計算的基礎設施即服務（IaaS）部分，為云計算IaaS、PaaS、SaaS、大數據管理與挖掘、云安全等提供良好的基礎平臺，具有較高的適應性和擴展性空間。云計算大數據實驗室物理布局云計算大數據實驗室的布局設計應以有效利用實驗室空間、方便教學培訓為原則。這里推薦最主流的布局方式海島布局。島式布局是目前最流行的實驗室布局。每個體能訓練

44、組都是一座孤島。每組建議使用6名學生，每組配備2m標準柜。某公司云計算大數據實驗室各實驗組采用“ 4N + 1 ”教學架構平臺，即一個資源平臺，四個分布式節(jié)點（控制節(jié)點、網絡節(jié)點、計算節(jié)點、存儲節(jié)點）供學生通過實際部署了解分布式概念，掌握各個節(jié)點和核心組件的功能。云計算大數據實驗平臺部署云計算大數據實驗平臺提供完整、標準、開放、易于集成的IaaS服務層。該層提供的動態(tài)基礎設施是整個云計算服務的核心支撐層。核心部分包括由服務器、存儲設備、網絡設備和公司的云計算管理平臺構成的云計算服務基礎設施。該基礎架構具有良好的性能、可用性和可靠性。通過虛擬化管理平臺聚合計算資源、存儲資源、網絡資源，構建新一代

45、資源中心，形成統(tǒng)一的云計算大數據實驗平臺。在實驗平臺中，所有資源都以單一整體（虛擬機）的形式進行整合和邏輯呈現。這些資源根據需要動態(tài)擴展和配置，各個信息系統(tǒng)業(yè)務按需使用資源。某公司的云計算虛擬化管理平臺，提供自助服務功能和基礎服務管理能力。實驗平臺基礎設施服務器集群云計算大數據實驗平臺根據功能和角色不同分為管理節(jié)點服務器和計算節(jié)點服務器。管理節(jié)點服務器用于安裝公司的云計算大數據管理軟件，是整個云計算平臺的指揮中心。某公司的云計算大數據管理軟件采用集中式管理架構，負責處理整個云計算大數據實驗平臺的服務請求，包括硬件、虛擬機和網絡的管理操作，并致到相應的計算節(jié)點和系統(tǒng)虛擬機來實現。同時，某公司的云

46、計算大數據管理軟件也會將整個云計算大數據實驗平臺的所有信息記錄在數據庫中，并監(jiān)控計算節(jié)點、存儲和虛擬機的狀態(tài)以匹配網絡使用情況，從而幫助用戶了解整個云計算大數據實驗平臺各個部分的運行情況。在小規(guī)模應用環(huán)境中，公司的云計算大數據管理軟件和數據庫可以安裝在同一臺服務器上；在大規(guī)模應用環(huán)境中，可部署多臺管理服務器，并實時同步構建下屬數據庫，實現分配壓力，提高可靠性。云計算大數據實驗平臺的“計算”功能。對于云計算大數據實驗平臺上的計算節(jié)點服務器，通常將相同或相似類型的服務器組合在一起作為資源分配的父級，即所謂的計算資源池。在這個計算資源池上安裝了虛擬化軟件，使其計算資源能夠以虛擬機的形式被不同的應用程

47、序使用。存儲系統(tǒng)云計算大數據實驗平臺用于保存虛擬機的操作系統(tǒng)、模板文件、應用程序文件、配置文件等與活動相關的數據，是虛擬機正常工作的基本前提。支持本地存儲和共享存儲。訪問存儲空間的方式主要有三種：基于塊（FCSAN或iSCSI） 、基于文件（CIFS/NFS）或通過Web服務，基于塊和文件的訪問方式在企業(yè)應用中最為常見，并且可以更好地控制性能、可用性和安全性。本地存儲將存儲服務器作為托管資源對象添加到云計算大數據實驗平臺中，主機默認使用本地磁盤介質作為存儲。支持在存儲服務器上構建NFS服務，云計算大數據實驗平臺中的服務器和虛擬機通過NFS訪問存儲。共享存儲1) 共享存儲通常提供比本地存儲更好的

48、 I/O 性能（尤其是在多 VM 環(huán)境中）。平臺的在線遷移和高可用功能需要以共享存儲為前提，如HA、動態(tài)資源調整等。3）云計算大數據實驗平臺中的虛擬機文件系統(tǒng)是經過優(yōu)化的高性能集群文件系統(tǒng)，允許多個云計算節(jié)點同時訪問同一個虛擬機存儲。由于虛擬架構系統(tǒng)中的虛擬機實際上被封裝成一個歸檔文件和幾個相關的環(huán)境配置文件，通過將這些文件放在SAN存儲陣列上的文件系統(tǒng)中，不同服務器上的虛擬機都可以訪問這個文件，從而消除單點故障。網絡設備云計算大數據實驗平臺網絡是云計算數據的傳輸通道，將數據計算與數據存儲有機結合。云計算大數據實驗平臺網絡架構設計的重點是保證云計算平臺的高可用、易擴展、易管理。作為未來網絡的核

49、心，核心交換區(qū)域的設備要求具有高可靠性，優(yōu)選交換引擎和路由引擎物理分離設計的設備，在硬件架構上實現高可靠性。如果對網絡的高可用性有更高的要求，可以根據雙備份的要求來設計整體網絡設計和設備配置。雙備份配置消除了網絡連接上的單點故障，為關鍵設備提供故障轉移。關鍵網絡設備之間的物理鏈路采用雙冗余連接，工作在負載均衡模式或雙活模式。關鍵主機可以使用雙 NIC 來提高可靠性。完全冗余的方法使系統(tǒng)能夠實現 99.999% 的電信級可靠性。云計算大數據實驗平臺采用“扁平化”設計，核心與接入層在二層互聯，省去中間匯聚層，實現大二層網絡。網絡的二三層邊界在核心層，安全部署在核心層。在接入層構建計算和存儲資源池，

50、使資源池中的虛擬機可以遷移和集群在任意位置的物理服務器上。隨著網絡交換技術的不斷發(fā)展，交換機的端口接入密度也越來越高，“扁平化”組網的可擴展性和密度能夠很好地滿足實驗室IaaS云平臺服務器接入的要求。同時，在服務器虛擬化技術應用越來越廣泛的趨勢下，扁平的二層架構更容易實現VLAN的大二層互通，可以滿足虛擬機的部署和遷移。與傳統(tǒng)的三層架構相比，扁平化的二層架構可以大大簡化網絡的運維和管理。防火墻是網絡系統(tǒng)的核心基礎防護措施。它可以分割整個網絡的網絡區(qū)域，并提供基于IP地址和TCP/IP服務端口的訪問控制。 、land、syn flooding、ping flooding、tear drop）、端

51、口掃描（port scan）、IP spoofing（ip欺騙）、IP theft等進行有效防護；并提供NAT地址轉換、流量限制、用戶認證、IP和MAC綁定等安全增強措施。防火墻部署在核心交換機上，為整個云計算大數據實驗平臺提供安全防護。云計算大數據實驗環(huán)境與建設云計算基礎設施安裝部署讓學生了解云計算的基礎設施，熟悉OpenStack組件的部署，掌握實例的創(chuàng)建和調度。學生可以通過自己部署的openstack平臺對所有實例進行分配和管理，包括實例資源、配額和網絡管理。利用openstack的高效管理和可擴展性。第一階段，我們主要進行了IAAS平臺的建設和部署。通俗的講，我們通過一系列組件的部署安

52、裝和配置來工作，最后我們要完成的是可以分配和使用的實例，也就是虛擬機資源。我們可以從下圖中得到一個理解。客戶端的請求是運行一個虛擬機，服務端收到請求后，開始按照工作流進行鑒權調度等相關操作。其中，鑒權、讀寫數據庫、消息傳輸、鏡像調用、磁盤分配、網絡劃分、實例啟動等都是由部門的各個組件完成。通過上面的簡單描述，大家應該明白部署openstack云計算平臺的目的和我們的需求了。一句話，我們需要使用高效、穩(wěn)定、可擴展、可遷移的虛擬機資源。所以我們需要通過openstack來實現我們的需求。采用4N+1模式，即一臺資源服務器和四個節(jié)點（控制節(jié)點、計算節(jié)點、網絡節(jié)點、存儲節(jié)點）。用戶可以在一臺機器上進行

53、openstack的單節(jié)點安裝部署，即一體機部署。我們提供自動安裝系統(tǒng)來自動部署 openstack 腳本?？煽焖偻瓿蓮南到y(tǒng)安裝到平臺搭建的全過程。為了給用戶更好的云計算平臺體驗，我們還采用了子部署部署方案，讓用戶更直觀的感受分布式部署是什么。將各個組件部署在不同的物理服務器上，通過控制節(jié)點進行管理，根據不同服務器資源的使用情況，合理分配實例（虛擬機）運行在相應的機器上，以達到資源的最大利用率。安裝部署所需的安裝包及相關文檔和視頻教程可從資源服務器獲取。其中，資源服務器擁有安裝部署所需的安裝文檔、 PPT、視頻教程、圖片文件、安裝包文件、地獄腳本等資源。本階段的實驗內容可分為四個模塊，分別涉及

54、openstack基礎實驗（一體化平臺搭建）、openstack中級實驗（平臺管理與運維）、openstack高級實驗（分布式環(huán)境搭建） ，openstack開發(fā)實驗（API接口開發(fā)），根據不同模塊分類，提供相應的實驗內容和實驗課程。云計算中間件環(huán)境部署通過第一階段的學習，我們了解了IAAS 的架構與架構中各個組件的關系。通過部署openstack，我們已經可以啟動一個或多個實例，并且這些實例可以劃分為不同的用戶，用戶可以使用自己的實例來部署和搭建環(huán)境。但是這樣看起來還是不夠高效，需要參考一些中間件來完善環(huán)境平臺的部署。我們可以通過部署PAAS 平臺來實現這一要求。應用場景：某公司部署了自己的

55、私有云IAAS平臺，并將相應的實例分配給不同的部門。但是，部署的實例都是基于鏡像模板安裝的系統(tǒng)，不能針對環(huán)境進行定制。這時候研發(fā)部需要幾臺php環(huán)境的虛擬機，但是從虛擬機開始部署會大大降低工作效率，不能滿足靈活性。這時候我們就可以通過PAAS平臺安裝指定虛擬機的開發(fā)環(huán)境了。獲取到的實例訪問PAAS平臺的web端，選擇你需要的開發(fā)環(huán)境進行模塊化安裝。安裝完成后，即可使用安裝好的環(huán)境進行開發(fā)工作，無需手動搭建環(huán)境。開發(fā)工作完成后，用戶還可以卸載開發(fā)模塊，安裝新的開發(fā)模塊。從PAAS平臺的功能可以看出，它是一個面向開發(fā)者的開發(fā)平臺。它支持Java 、 python、 php、 ruby 、 perl

56、的開發(fā)框架，包括Sp ring、 Seam 、 Weld 、 CDI、 Rails、Rack、 Django 、 Java E。包含 SQL 和 No SQL 數據存儲和分布式文件系統(tǒng)。用戶可以通過 PAAS 平臺創(chuàng)建、部署和管理云應用。它的組件包括：控制節(jié)點、應用程序套件和應用程序容器。組件說明：控制節(jié)點：應用管理活動的入口。負責管理用戶登錄、 DNS、應用程序狀態(tài)以協調應用程序服務。用戶與控制節(jié)點的交互主要通過WEB管理控制臺、 CLI工具或接口REST APTs 。應用套件：應用容器提供應用運行所需的實際功能。每個應用容器提供不同的開發(fā)環(huán)境包，包括服務器，如Tomcat、 oos 、 N

57、ode Js、 Apache，同時還提供運行環(huán)境支持庫，如JAVA、PHP 、 Python 、Ruby、 Perl ，并提供數據庫支持，包括My SQL、 MongDB等應用容器：通過容器提供應用運行環(huán)境和隔離。Container：為應用程序套件運行提供容器。一個容器可以運行一個或多個應用程序。容器為應用程序套件提供按需存儲和磁盤空間。節(jié)點：包含多個容器的物理機或虛擬機。因為有些容器沒有全部運行，一個節(jié)點會處于over-quota狀態(tài)，即放置了一個超過配額的容器。Zones：Zones定義了一些節(jié)點，其中的容器可以方便基于節(jié)點的負載均衡?；诜植际轿募到y(tǒng)的大數據部署、挖掘與分析本階段主要介

58、紹通過Hadoop實現大數據的平臺架構和分布式文件系統(tǒng)。將從以下幾個方面進一步闡述： Hadoop 、 HDFS 、MapReduce、HIVE、HBase 、Mahout 、 Pig 。對于Hadoop集群，可以分為Master和Salve兩類。一個HDFS 集群由一個 Name Node 和幾個Data Node 組成。其中NameNode作為主服務器，管理文件系統(tǒng)的命名空間和客戶端對文件系統(tǒng)的訪問操作。 HDFS 和MapReduce 共同構成了Hadoop分布式系統(tǒng)架構的核心。 HDFS采用主/從架構。一個 HDFS 集群由一個 Namenode 和一定數量的 Datanode 組成。

59、 Namenode 是一個中央服務器，負責管理文件系統(tǒng)命名空間（namespace），以供客戶端訪問文件。集群中的Datanode一般為一個節(jié)點，負責管理其所在節(jié)點上的存儲。 HDFS 暴露了文件系統(tǒng)的命名空間，用戶可以在該命名空間上以文件的形式存儲數據。從這個角度來看，一個文件實際上被劃分為一個或多個數據塊，這些數據塊存儲在一組Datanodes上。 Namenode 執(zhí)行文件系統(tǒng)命名空間操作，例如打開、關閉和重命名文件或目錄。它還負責確定數據塊到特定 Datanode 節(jié)點的映射。 Datanodes 負責處理來自文件系統(tǒng)客戶端的讀寫請求。數據塊的創(chuàng)建、刪除和復制都是在Namenode的統(tǒng)

60、一調度下進行的。 MapReduce采用主從（Master/Slaver）架構模式，Job Tracker作為MapReduce的MasterRole，TaskTracker 作為 MapReduce 的 Slaver 角色。 JobTracker主要負責調度和分配每個子任務（Task）在某個TaskTracker上運行。如果發(fā)現失敗的任務，它會將任務重新分配給其他節(jié)點。每個 hadoop 集群中只有一個 JobTracker。一般運行在HDFS的Master節(jié)點上。 TaskTracker 主動與 JobTracker 通信，接收作業(yè)，并負責執(zhí)行每個任務。 Hive 建立在 Hadoop 的