一、建設方案概述

建設大數據項目實訓室對于高職院校中的大數據技術與應用、計算機應用、物聯網以及電子商務等專業的進步具有重要意義。通過開展以大數據為核心的專業建設和項目實訓，能夠迅速有效地引入大數據技術，促進科研、教學與社會服務的高效對接，并逐步形成一個專注于大數據技術應用人才培養的教育與科研中心。

然而，在高職院校中實施大數據課程實踐教學面臨諸多挑戰，主要包括對硬件設施的高要求、復雜的技術環境搭建以及綜合性的實驗需求。為了克服這些障礙，我們探索并建立了一個基于云計算技術的大數據項目實訓平臺。這一平臺旨在簡化實訓過程，降低技術門檻，從而更好地支持教學與研究活動。

二、實訓機房升級挑戰

（一）硬件門檻高，資源投入成本大

傳統實訓機房在設計之初，受限于預算、物理空間及能源消耗等多重因素，往往側重于滿足基礎信息技術課程的教學需求，如計算機基礎教學、高級編程語言學習及圖形圖像處理等。然而，當教學需求轉向大數據領域時，這些機房便顯得力不從心。大數據實踐教學對硬件資源提出了更為嚴苛的要求，包括但不限于高性能的計算能力、大容量的存儲空間以及穩定的網絡支持。此外，由于大數據課程體系內部前后課程間存在緊密的關聯性，常需保留前序課程的實驗成果作為后續學習的基礎，這進一步加劇了硬件資源的專屬性需求，使得現有機房的硬件配置遠遠無法滿足大數據實踐教學的全面需求。

以當前廣泛采用的大數據計算框架Spark為例，其硬件需求如下圖所示，清晰地展示了傳統機房在硬件資源上的巨大缺口。現有機房遠遠達不到大數據實踐教學的要求，將機房的電腦全部升級成本較高，可行性低。

（二）實驗環境部署復雜且耗時

在大數據專業教學體系中，實踐環節占據著舉足輕重的地位。然而，學校原有的機房環境往往難以保障實驗環境的獨立性與成果的可持續性，這嚴重制約了教學成果的有效產出及學生的持續學習動力。此外，大數據實踐平臺的搭建過程繁瑣且技術門檻高，成為制約教學效率的一大瓶頸。具體而言，存在以下幾個方面的問題：

Linux環境適應障礙：大數據平臺多基于Linux系統構建，而學生對于Linux命令行操作方式的不熟悉，導致了較高的學習成本與學習曲線，增加了學習難度。

組件安裝與配置的復雜性：搭建如Spark這樣的主流大數據開發平臺，需要依次安裝多個關鍵組件，包括但不限于Ubuntu操作系統、Java、Hadoop、Scala、Spark本身、編譯工具鏈、HBase及MySQL等。這一過程不僅步驟繁多，且各組件間版本兼容性及依賴關系復雜，稍有不慎便可能引發難以預料的問題，增加了調試與維護的成本。

開源軟件的耦合性與版本沖突：由于平臺中使用的多為開源軟件，其間的耦合性較弱，版本更新頻繁且依賴關系錯綜復雜，這極易導致系統不穩定，bug頻發。對于高職學生而言，這樣的環境無疑加大了他們的學習負擔，甚至可能導致部分學生在整個學期內都無法成功搭建起完整的實踐平臺，從而嚴重影響了他們的深入學習與實踐能力。

三、實訓室主要創新設計方案

（一）構建基于云計算的遠程實訓平臺

當前，為了解決上述問題，通常會采用兩種方法來搭建實訓平臺：

利用公有云計算平臺提供的實驗環境：這種方式提供了“開箱即用”的便利性，無需用戶自行部署和維護環境，節省了大量的時間和精力。然而，這種方法的缺點在于其穩定性受制于網絡條件，而且在靈活性方面有所欠缺，難以根據具體教學需求定制內容和功能模塊。

在校內服務器上構建私有云計算平臺：此方法雖然初期需要購置計算服務器和管理服務器，但在長期運行中可以提供更佳的性能表現，適合用于教學實訓、科研等多個領域。相比于更新學生機房的硬件設施，采購服務器具有更高的性價比。

3種平臺搭建方式詳細對比

對比分析表明，選擇私有云模式構建大數據平臺是實現性能與成本平衡的優選方案。其核心硬件配置包括一臺高性能平臺服務器（至少配備8核CPU及32GB內存）與一臺高規格計算服務器（至少搭載16核CPU及256GB內存），以確保平臺的強大處理能力與穩定運行。

下圖直觀地展示了該平臺的網絡拓撲結構，詳盡呈現了各組件間的連接與交互方式。

平臺網絡拓撲結構圖

（二）人機交互設計：輕量級虛擬化與Web前端技術

采用B/S架構來構建大數據項目實訓室，通過Web前端技術實現用戶友好的人機交互界面。學生只需通過Web瀏覽器即可輕松訪問服務器上的所有資源，極大地簡化了操作流程。

在系統底層，我們利用Swarm技術將操作系統虛擬化為多個輕量級的Docker容器，每個容器中安裝并運行大數據相關的組件，如Hadoop、HDFS、Hive等。這種架構不僅支持高效的并行計算，而且能夠滿足師生在實驗、教學和研究方面的需求。

通過使用Docker鏡像，學生能夠迅速獲得所需的軟件環境，而教師可以將常用的鏡像保存在平臺上，實現鏡像的快速啟動和回收。這種靈活性和便捷性大大提高了教學效率和學生的學習體驗。

通過這種創新的設計方案，我們旨在為學生提供一個高效、靈活且易于訪問的學習環境，同時為教師提供強大的教學支持工具。

系統架構

（三）定制化實訓手冊開發

為了克服實訓內容方面的挑戰，我們引入了大數據“1+X”課程實訓方案。通過實踐教學和持續的反饋改進，開發了一套既符合高職學生特點又易于實施的系統化實訓手冊。

在實訓手冊的形式上，采用了文學編程方法，這種方法允許按照自己的思維邏輯來編寫程序。Jupyter Notebook是一個集成了編程和文檔編寫功能的文學編程工具，非常適合項目實訓。在大數據教學中，大多數編程實驗都通過Jupyter Notebook來完成。Jupyter Notebook在大數據教學中的優勢包括：

多語言支持：Jupyter Notebook Server提供了一個交互式的教學和實踐環境，支持多種主流編程語言。

Jupyter常用內核及支持的編程語言

便捷的分享機制：Jupyter Notebook支持以網頁形式分享，也可以導出為HTML、Markdown、PDF等多種格式的文檔。這樣，學生的實訓手冊既可以作為實驗指導書，也可以作為實驗報告，實現了多功能合一。

交互式展示：Jupyter Notebook不僅能夠展示圖片、視頻、數學公式，還能呈現互動式的可視化內容，如可縮放的地圖或可旋轉的三維模型。通過安裝RISE插件，教師的筆記本甚至可以以PPT形式展示，實現了教案、PPT和代碼的有機融合，并能夠無縫轉換。

（四）深化校企合作，融入實戰級企業項目

為強化教育與產業的深度融合，我們積極挖掘并充分利用校企合作的寶貴資源，將本地大數據技術領域的實際需求與企業級實戰項目對接至我們的課程平臺。

數據脫敏與簡化：首先，我們對原始數據進行脫敏處理，確保數據的安全性和隱私性，同時進行適當的簡化，以獲得高質量的行業大數據資源。

數據預處理：利用數據預處理工具，對獲取的數據進行清洗、轉換和分析，以確保數據的質量和可用性。

數據挖掘與分析：通過應用數據挖掘算法，從處理后的數據中提取有價值的信息。這些信息將為企業的運營優化提供有力的指導和支持。

通過以上流程，我們不僅能夠為學生提供真實的企業級項目經驗，還能夠促進學生的實踐能力和創新思維的發展。此外，我們還鼓勵學生參與到這些項目中，通過實際操作來提升他們的技能和經驗。這種校企合作模式不僅能夠增強學生的就業競爭力，還能夠為企業輸送高質量的人才，實現雙贏。