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《采購參數(shù)明細(xì).doc》由會員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在工程資料-天天文庫。
1、采購參數(shù)明細(xì)擬購設(shè)備名稱基本參數(shù)數(shù)量單位1統(tǒng)計大數(shù)據(jù)綜合實驗平臺（含承載服務(wù)器）1.集成統(tǒng)計大數(shù)據(jù)實驗系統(tǒng)套件，可用于部署實驗室，實驗室部署采用私有云架構(gòu)，不以提供賬號密碼的形式訪問校外公有云實驗環(huán)境，所有軟硬件及課程資源、項目安裝部署在本地；并支撐以下課程教學(xué)：1.1、數(shù)據(jù)庫類：支撐RAC（RealApplicationsClusters）實驗和DG（DataGuard）實驗1.2、操作系統(tǒng)類-Linux、solaris實驗*1.3、大數(shù)據(jù)類-大數(shù)據(jù)開發(fā)和大數(shù)據(jù)運(yùn)維實驗。2.集成統(tǒng)計大數(shù)據(jù)軟件集群用于教學(xué)（授權(quán)期限為三
2、年），核心軟件列表如下：*2.1基于云的數(shù)據(jù)庫（數(shù)據(jù)庫市場最廣泛使用的關(guān)系型商業(yè)數(shù)據(jù)庫）2.2、數(shù)據(jù)庫企業(yè)管理（包含DataGuard和RealApplicationsClusters技術(shù)）*2.3、大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫（NoSQLDatabase企業(yè)版）2.4、大數(shù)據(jù)可視化軟件（BigDataSpatialandGraph、R語言企業(yè)版、BigDataDiscovery）2.5、云應(yīng)用產(chǎn)品（CloudManagementPackforDatabase）2.6、Java開發(fā)環(huán)境（JavaEE8開發(fā)平臺）2.7、zookeeper
3、服務(wù)2.8、Namenode服務(wù)2.9、secondarynamenodehadoop-httpfs服務(wù)2.10、masterregionserverthrift服務(wù)2.11、metastorehive-server2服務(wù)2.12、Hue服務(wù)2.13、impala-servercatalogstate-store服務(wù)2.14、kafka-server服務(wù)2.15、oozie服務(wù)2.16、solr-server服務(wù)8套2.17、bdsg服務(wù)2.18、sqoop2-server服務(wù)2.19、esourcemanagernod
4、emanagerhistory-serve服務(wù)*2.1-2.19演示服務(wù)的管理界面，支持一鍵服務(wù)的啟動和停止。3.嵌入實驗包，包括74個大數(shù)據(jù)相關(guān)實驗包，包括實驗數(shù)據(jù)和上機(jī)實驗指導(dǎo)手冊。3.1、Linux操作系統(tǒng)實驗10個3.1.1、Linux簡介安裝、3.1.2、Linux基礎(chǔ)命令1、3.1.3、Linux基礎(chǔ)命令2、3.1.4、Linux用戶和權(quán)限管理軟件包安裝、3.1.5、Linux磁盤管理、日志管理、進(jìn)程管理、服務(wù)管理、任務(wù)計劃3.1.6、Linux的dhcp服務(wù)，pxe網(wǎng)絡(luò)裝機(jī)、samba服務(wù),vsfptd服務(wù)
5、,apache服務(wù)、Tomcat服務(wù)、3.1.7、Linux中的ssh遠(yuǎn)程管理、rsync遠(yuǎn)程同步、selinux、3.1.8、Linux基本的網(wǎng)絡(luò)配置、3.1.9、Linux中的shell、3.1.10、Linux的計劃任務(wù).3.2、大數(shù)據(jù)概論與應(yīng)用技術(shù)9個3.2.1、Hadoop偽分布搭建、3.2.2、hadoop命令及集群遠(yuǎn)程作業(yè)提交與執(zhí)行、3.2.3、hadoopwordcount編程、*3.2.4、去重編程、*3.2.5、數(shù)據(jù)排序、3.2.6、平均成績、3.2.7、單表關(guān)聯(lián)、3.2.8、多表關(guān)聯(lián)、3.2.9、倒
6、排序3.3分布式數(shù)據(jù)庫19個3.3.1、OracleNoSQLdatabase測驗題、3.3.2、使用KVLite、*3.3.3、使用API訪問KVStore和表、*3.3.4、使用javaAPI向KVStore寫入數(shù)據(jù)、3.3.5、使用鍵值模型API對數(shù)據(jù)進(jìn)行增改查操作、3.3.6、配置一致性策略、3.3.7、配置持久性策略、3.3.8、創(chuàng)建并執(zhí)行事務(wù)、3.3.9、大對象的創(chuàng)建、查詢、3.3.10、Hive的安裝部署、3.3.11、SQL基本操作、3.3.12、HiveQL基本操作、3.3.13、HiveQL復(fù)雜查詢、
7、3.3.14、視圖和索引、3.3.15、HBase環(huán)境搭建實驗、3.3.16、HBase基礎(chǔ)APICRUD操作實驗、3.3.17、HBase過濾器實驗、3.3.18、Nutch+Hbase搭建爬蟲環(huán)境、3.3.19、HBaseAPI提取頁面關(guān)鍵字、關(guān)鍵字檢索3.4離線分析技術(shù)13個，3.4.1、Python變量、運(yùn)算符、邏輯判斷3.4.2、Python循環(huán)、函數(shù)、運(yùn)算符、邏輯判斷3.4.3、Python面向?qū)ο缶幊?、IO3.4.4、Spark常用操作、交互式編程、RDD彈性分布式數(shù)據(jù)集操作3.4.5、SparkSQL練習(xí)
8、3.4.6、Spark*3.4.7、回歸算法應(yīng)用*3.4.8、分類算法應(yīng)用3.4.9、聚類算法應(yīng)用3.4.10、協(xié)同過濾算法應(yīng)用3.5R語言類實驗10個3.5.1、數(shù)據(jù)的存取和編輯-獲取數(shù)據(jù)3.5.2、統(tǒng)計檢驗3.5.3、回歸模型-簡單線性回歸模型3.5.4、回歸模型-機(jī)器學(xué)習(xí)算法3.5.5、回歸模型-其他模型3.5
