采购参数明细

《采购参数明细》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在工程资料-天天文库。

1、采购参数明细拟购设备名称基本参数数量单位1统计大数据综合实验平台（含承载服务器）1.集成统计大数据实验系统套件，可用于部署实验室，实验室部署采用私有云架构，不以提供账号密码的形式访问校外公有云实验环境，所有软硬件及课程资源、项目安装部署在本地；并支撑以下课程教学：1.1、数据库类：支撑RAC（RealApplicationsClusters）实验和DG（DataGuard）实验1.2、操作系统类-Linux、solaris实验*1.3、大数据类-大数据开发和大数据运维实验。2.集成统计大数据软件集群用于教学（授权期限为三年），核心软件

2、列表如下：*2.1基于云的数据库（数据库市场最广泛使用的关系型商业数据库）2.2、数据库企业管理（包含DataGuard和RealApplicationsClusters技术）*2.3、大数据数据库（NoSQLDatabase企业版）2.4、大数据可视化软件（BigDataSpatialandGraph、R语言企业版、BigDataDiscovery）2.5、云应用产品（CloudManagementPackforDatabase）2.6、Java开发环境（JavaEE8开发平台）2.7、zookeeper服务2.8、Namenode

3、服务2.9、secondarynamenodehadoop-httpfs服务2.10、masterregionserverthrift服务2.11、metastorehive-server2服务2.12、Hue服务2.13、impala-servercatalogstate-store服务2.14、kafka-server服务2.15、oozie服务2.16、solr-server服务8套2.17、bdsg服务2.18、sqoop2-server服务2.19、esourcemanagernodemanagerhistory-serve

4、服务*2.1-2.19演示服务的管理界面，支持一键服务的启动和停止。3.嵌入实验包，包括74个大数据相关实验包，包括实验数据和上机实验指导手册。3.1、Linux操作系统实验10个3.1.1、Linux简介安装、3.1.2、Linux基础命令1、3.1.3、Linux基础命令2、3.1.4、Linux用户和权限管理软件包安装、3.1.5、Linux磁盘管理、日志管理、进程管理、服务管理、任务计划3.1.6、Linux的dhcp服务，pxe网络装机、samba服务,vsfptd服务,apache服务、Tomcat服务、3.1.7、Lin

5、ux中的ssh远程管理、rsync远程同步、selinux、3.1.8、Linux基本的网络配置、3.1.9、Linux中的shell、3.1.10、Linux的计划任务.3.2、大数据概论与应用技术9个3.2.1、Hadoop伪分布搭建、3.2.2、hadoop命令及集群远程作业提交与执行、3.2.3、hadoopwordcount编程、*3.2.4、去重编程、*3.2.5、数据排序、3.2.6、平均成绩、3.2.7、单表关联、3.2.8、多表关联、3.2.9、倒排序3.3分布式数据库19个3.3.1、OracleNoSQLdata

6、base测验题、3.3.2、使用KVLite、*3.3.3、使用API访问KVStore和表、*3.3.4、使用javaAPI向KVStore写入数据、3.3.5、使用键值模型API对数据进行增改查操作、3.3.6、配置一致性策略、3.3.7、配置持久性策略、3.3.8、创建并执行事务、3.3.9、大对象的创建、查询、3.3.10、Hive的安装部署、3.3.11、SQL基本操作、3.3.12、HiveQL基本操作、3.3.13、HiveQL复杂查询、3.3.14、视图和索引、3.3.15、HBase环境搭建实验、3.3.16、HBa

7、se基础APICRUD操作实验、3.3.17、HBase过滤器实验、3.3.18、Nutch+Hbase搭建爬虫环境、3.3.19、HBaseAPI提取页面关键字、关键字检索3.4离线分析技术13个，3.4.1、Python变量、运算符、逻辑判断3.4.2、Python循环、函数、运算符、逻辑判断3.4.3、Python面向对象编程、IO3.4.4、Spark常用操作、交互式编程、RDD弹性分布式数据集操作3.4.5、SparkSQL练习3.4.6、Spark*3.4.7、回归算法应用*3.4.8、分类算法应用3.4.9、聚类算法应用

8、3.4.10、协同过滤算法应用3.5R语言类实验10个3.5.1、数据的存取和编辑-获取数据3.5.2、统计检验3.5.3、回归模型-简单线性回归模型3.5.4、回归模型-机器学习算法3.5.5、回归模型-其他模型3.5