基于Hadoop技术的高校学生行为分析系统研究与实现
这是一篇关于大数据,Hadoop技术,MapReduce校园数据,数据分析的论文, 主要内容为随着社会的不断进步,信息技术的不断发展,物联网、云计算和大数据等技术的不断完善,高校数字校园乃至智慧校园工程的持续建设,以及上层应用系统的不断增加,校园信息化环境中积累的数据也在迅速膨胀,已经初步形成了一个典型的校园大数据环境。传统的管理理念和管理方法无法满足日益增长的数据处理需求,如何对校园数据进行高效的管理和实现数据共享,是当今校园建设所面临的急需解决的问题。 本文采用主流的Hadoop框架对校园环境产生的大规模数据进行存储和分析,研究了Hadoop技术在教育信息化领域的应用,研究形成基于Hadoop技术的高校学生行为分析系统的总体架构,研究形成高校学生行为分析系统的数据采集框架和算法,研究基于Hadoop技术的高校学生行为分析系统的功能架构和关键算法。完成了校园异构数据的分布式存储和处理,实现了校园数据的深入挖掘和分析。分析了科研数据,辅助及时关注学校科研动态,更好的指导科研发展方向。分析教师数据,辅助及时把握教学近况,合理指导教学方案的制定。进而分析学生数据,辅助及时掌握学生的行为动态,并对重点学生的行为发展进行预判。 论文完成了基于Hadoop技术的高校学生行为分析系统的设计与实现,系统首先采用HDFS分布式文件系统完成对数据的采集、处理和存储,然后采用MapReduce编程模型对各个专题编写分析算法,进而对数据进行数据挖掘和智能分析,最后在此基础之上基于JAVAWEB并采用主流的SSH架构完成相关模块的开发,同时对分析结果进行图形化直观展示。 本文中的系统,在北京邮电大学校园环境中进行了部署实施,测试结果得到了初步验证,并取得了一定的成果。
基于云计算技术的园所儿童大数据管理平台设计与实现
这是一篇关于云计算,Hadoop技术,幼教领域管理,HDFS,Spring Cloud的论文, 主要内容为近年来,随着国内经济的快速发展和科研探索在幼教领域的进展,我国对教育行业的重视让幼教市场的规模逐渐扩大。而当前面向幼教领域的管理系统,不仅难以保证数据的安全性,而且难以应对短期激增并且有着较高价值的非结构化数据。从系统规划上看,大多会因为系统模块间牵连过于紧密或是各子系统间数据交互衔接困难,导致最终开发整合过程低效。为此,本文面向幼教领域研究和开发了一个基于Hadoop技术的园所儿童数据服务系统,为幼教领域搭建一个完整的资源管理和信息交互平台。论文的主要研究工作归纳如下:(1)充分梳理当前大数据技术栈的特点,整合计算机硬件资源,实现了云计算平台的部署。本系统采用Hadoop系统与基础服务平台相结合的结构设计,利用其对数据存储稳定、高效、灵活的特性,解决了海量激增的非结构化数据管理问题。(2)平台将Hadoop分布式系统与基于Spring Cloud的微服务架构相结合,将系统分为多个模块进行独立开发和部署,实现了各大模块的有效解耦。这种组合方式可以让平台保持较高的柔韧性,并且保有其在性能和功能上的灵活性和可扩展性。(3)基于需求分析和架构设计,实现了一个完整、可靠、高效的园所数据管理平台。针对资源共享模块,搭建了基于HDFS的园所幼教资源库,并利用基于人脸识别的照片分发系统,实现了照片管理模块内的功能。此外,论文先后分析并优化了基于内容的协同过滤算法,并基于Map Reduce分布式计算框架实现了幼教资源推荐服务。(4)为了提高分布式文件系统的稳定性和健壮性,本Hadoop集群的搭建采取了双Name Node节点的HA设计。同时根据系统内硬件资源配置情况以及运营中的实际问题,有针对性地从Map Reduce运算性能和HDFS小文件处理两个角度入手,有效改善了系统空间利用率和存取效率。最后研究并开发了一个实际部署运营的儿童数据资源管理平台,平台的部署与稳定运行验证了园所儿童数据管理平台的稳定性和高效性。
基于云计算技术的园所儿童大数据管理平台设计与实现
这是一篇关于云计算,Hadoop技术,幼教领域管理,HDFS,Spring Cloud的论文, 主要内容为近年来,随着国内经济的快速发展和科研探索在幼教领域的进展,我国对教育行业的重视让幼教市场的规模逐渐扩大。而当前面向幼教领域的管理系统,不仅难以保证数据的安全性,而且难以应对短期激增并且有着较高价值的非结构化数据。从系统规划上看,大多会因为系统模块间牵连过于紧密或是各子系统间数据交互衔接困难,导致最终开发整合过程低效。为此,本文面向幼教领域研究和开发了一个基于Hadoop技术的园所儿童数据服务系统,为幼教领域搭建一个完整的资源管理和信息交互平台。论文的主要研究工作归纳如下:(1)充分梳理当前大数据技术栈的特点,整合计算机硬件资源,实现了云计算平台的部署。本系统采用Hadoop系统与基础服务平台相结合的结构设计,利用其对数据存储稳定、高效、灵活的特性,解决了海量激增的非结构化数据管理问题。(2)平台将Hadoop分布式系统与基于Spring Cloud的微服务架构相结合,将系统分为多个模块进行独立开发和部署,实现了各大模块的有效解耦。这种组合方式可以让平台保持较高的柔韧性,并且保有其在性能和功能上的灵活性和可扩展性。(3)基于需求分析和架构设计,实现了一个完整、可靠、高效的园所数据管理平台。针对资源共享模块,搭建了基于HDFS的园所幼教资源库,并利用基于人脸识别的照片分发系统,实现了照片管理模块内的功能。此外,论文先后分析并优化了基于内容的协同过滤算法,并基于Map Reduce分布式计算框架实现了幼教资源推荐服务。(4)为了提高分布式文件系统的稳定性和健壮性,本Hadoop集群的搭建采取了双Name Node节点的HA设计。同时根据系统内硬件资源配置情况以及运营中的实际问题,有针对性地从Map Reduce运算性能和HDFS小文件处理两个角度入手,有效改善了系统空间利用率和存取效率。最后研究并开发了一个实际部署运营的儿童数据资源管理平台,平台的部署与稳定运行验证了园所儿童数据管理平台的稳定性和高效性。
四川省电力公司硬件资源管理系统设计与实现
这是一篇关于网络设备,运维管理,Hadoop技术,URL模拟技术的论文, 主要内容为电力通信网的硬件设备分为终端及外部设备、安全及网络设备、服务及存储设备等类型,设备管理的内容包括入库、变更、入网、退网、上架、下架等,不同类型的设备管理流程存在一定的差别。在电力信息化的背景下,通信网硬件资源的管理业务也提出了配套软件的开发需求。本文对四川电力公司的硬件资源管理系统进行了设计和实现,系统的研发技术采用了Java Web技术、SSM框架技术和Hadoop云存储技术。系统的功能包括电力通信网硬件的设备变更管理、设备入库管理、设备入网管理、设备退网管理、设备下架管理5个模块,可以实现公司电力通信网硬件设备管理业务的自动化管理。在研究工作中,本文首先分析了近年来国内外电力通信网硬件资源运维管理信息化的发展动态,以及论文的研究内容及组织结构。随后分析了四川电力公司通信网硬件设备管理业务现状,提出系统开发目标,并对系统进行功能及非功能需求分析。基于系统需求分析工作,对系统进行详细设计,包括系统的数据存储云服务、跨平台数据交互、主要功能模块和后台数据库等。最后对系统进行了开发实现,详细分析了系统的后台云服务功能、交互功能、功能模块的具体实现原理和实现效果,同时对系统进行了功能和性能测试。本文对系统的测试结果表明,系统的功能和性能均达到了预期要求,完成了系统开发任务。硬件资源管理系统是四川电力公司电力通信网硬件设备资源管理业务的重要管理工具,通过对硬件设备业务提供便利的功能操作支持,可以显著提高公司的硬件资源管理工作效率和水平。
四川省电力公司硬件资源管理系统设计与实现
这是一篇关于网络设备,运维管理,Hadoop技术,URL模拟技术的论文, 主要内容为电力通信网的硬件设备分为终端及外部设备、安全及网络设备、服务及存储设备等类型,设备管理的内容包括入库、变更、入网、退网、上架、下架等,不同类型的设备管理流程存在一定的差别。在电力信息化的背景下,通信网硬件资源的管理业务也提出了配套软件的开发需求。本文对四川电力公司的硬件资源管理系统进行了设计和实现,系统的研发技术采用了Java Web技术、SSM框架技术和Hadoop云存储技术。系统的功能包括电力通信网硬件的设备变更管理、设备入库管理、设备入网管理、设备退网管理、设备下架管理5个模块,可以实现公司电力通信网硬件设备管理业务的自动化管理。在研究工作中,本文首先分析了近年来国内外电力通信网硬件资源运维管理信息化的发展动态,以及论文的研究内容及组织结构。随后分析了四川电力公司通信网硬件设备管理业务现状,提出系统开发目标,并对系统进行功能及非功能需求分析。基于系统需求分析工作,对系统进行详细设计,包括系统的数据存储云服务、跨平台数据交互、主要功能模块和后台数据库等。最后对系统进行了开发实现,详细分析了系统的后台云服务功能、交互功能、功能模块的具体实现原理和实现效果,同时对系统进行了功能和性能测试。本文对系统的测试结果表明,系统的功能和性能均达到了预期要求,完成了系统开发任务。硬件资源管理系统是四川电力公司电力通信网硬件设备资源管理业务的重要管理工具,通过对硬件设备业务提供便利的功能操作支持,可以显著提高公司的硬件资源管理工作效率和水平。
基于云计算技术的园所儿童大数据管理平台设计与实现
这是一篇关于云计算,Hadoop技术,幼教领域管理,HDFS,Spring Cloud的论文, 主要内容为近年来,随着国内经济的快速发展和科研探索在幼教领域的进展,我国对教育行业的重视让幼教市场的规模逐渐扩大。而当前面向幼教领域的管理系统,不仅难以保证数据的安全性,而且难以应对短期激增并且有着较高价值的非结构化数据。从系统规划上看,大多会因为系统模块间牵连过于紧密或是各子系统间数据交互衔接困难,导致最终开发整合过程低效。为此,本文面向幼教领域研究和开发了一个基于Hadoop技术的园所儿童数据服务系统,为幼教领域搭建一个完整的资源管理和信息交互平台。论文的主要研究工作归纳如下:(1)充分梳理当前大数据技术栈的特点,整合计算机硬件资源,实现了云计算平台的部署。本系统采用Hadoop系统与基础服务平台相结合的结构设计,利用其对数据存储稳定、高效、灵活的特性,解决了海量激增的非结构化数据管理问题。(2)平台将Hadoop分布式系统与基于Spring Cloud的微服务架构相结合,将系统分为多个模块进行独立开发和部署,实现了各大模块的有效解耦。这种组合方式可以让平台保持较高的柔韧性,并且保有其在性能和功能上的灵活性和可扩展性。(3)基于需求分析和架构设计,实现了一个完整、可靠、高效的园所数据管理平台。针对资源共享模块,搭建了基于HDFS的园所幼教资源库,并利用基于人脸识别的照片分发系统,实现了照片管理模块内的功能。此外,论文先后分析并优化了基于内容的协同过滤算法,并基于Map Reduce分布式计算框架实现了幼教资源推荐服务。(4)为了提高分布式文件系统的稳定性和健壮性,本Hadoop集群的搭建采取了双Name Node节点的HA设计。同时根据系统内硬件资源配置情况以及运营中的实际问题,有针对性地从Map Reduce运算性能和HDFS小文件处理两个角度入手,有效改善了系统空间利用率和存取效率。最后研究并开发了一个实际部署运营的儿童数据资源管理平台,平台的部署与稳定运行验证了园所儿童数据管理平台的稳定性和高效性。
基于云计算技术的园所儿童大数据管理平台设计与实现
这是一篇关于云计算,Hadoop技术,幼教领域管理,HDFS,Spring Cloud的论文, 主要内容为近年来,随着国内经济的快速发展和科研探索在幼教领域的进展,我国对教育行业的重视让幼教市场的规模逐渐扩大。而当前面向幼教领域的管理系统,不仅难以保证数据的安全性,而且难以应对短期激增并且有着较高价值的非结构化数据。从系统规划上看,大多会因为系统模块间牵连过于紧密或是各子系统间数据交互衔接困难,导致最终开发整合过程低效。为此,本文面向幼教领域研究和开发了一个基于Hadoop技术的园所儿童数据服务系统,为幼教领域搭建一个完整的资源管理和信息交互平台。论文的主要研究工作归纳如下:(1)充分梳理当前大数据技术栈的特点,整合计算机硬件资源,实现了云计算平台的部署。本系统采用Hadoop系统与基础服务平台相结合的结构设计,利用其对数据存储稳定、高效、灵活的特性,解决了海量激增的非结构化数据管理问题。(2)平台将Hadoop分布式系统与基于Spring Cloud的微服务架构相结合,将系统分为多个模块进行独立开发和部署,实现了各大模块的有效解耦。这种组合方式可以让平台保持较高的柔韧性,并且保有其在性能和功能上的灵活性和可扩展性。(3)基于需求分析和架构设计,实现了一个完整、可靠、高效的园所数据管理平台。针对资源共享模块,搭建了基于HDFS的园所幼教资源库,并利用基于人脸识别的照片分发系统,实现了照片管理模块内的功能。此外,论文先后分析并优化了基于内容的协同过滤算法,并基于Map Reduce分布式计算框架实现了幼教资源推荐服务。(4)为了提高分布式文件系统的稳定性和健壮性,本Hadoop集群的搭建采取了双Name Node节点的HA设计。同时根据系统内硬件资源配置情况以及运营中的实际问题,有针对性地从Map Reduce运算性能和HDFS小文件处理两个角度入手,有效改善了系统空间利用率和存取效率。最后研究并开发了一个实际部署运营的儿童数据资源管理平台,平台的部署与稳定运行验证了园所儿童数据管理平台的稳定性和高效性。
基于云计算技术的园所儿童大数据管理平台设计与实现
这是一篇关于云计算,Hadoop技术,幼教领域管理,HDFS,Spring Cloud的论文, 主要内容为近年来,随着国内经济的快速发展和科研探索在幼教领域的进展,我国对教育行业的重视让幼教市场的规模逐渐扩大。而当前面向幼教领域的管理系统,不仅难以保证数据的安全性,而且难以应对短期激增并且有着较高价值的非结构化数据。从系统规划上看,大多会因为系统模块间牵连过于紧密或是各子系统间数据交互衔接困难,导致最终开发整合过程低效。为此,本文面向幼教领域研究和开发了一个基于Hadoop技术的园所儿童数据服务系统,为幼教领域搭建一个完整的资源管理和信息交互平台。论文的主要研究工作归纳如下:(1)充分梳理当前大数据技术栈的特点,整合计算机硬件资源,实现了云计算平台的部署。本系统采用Hadoop系统与基础服务平台相结合的结构设计,利用其对数据存储稳定、高效、灵活的特性,解决了海量激增的非结构化数据管理问题。(2)平台将Hadoop分布式系统与基于Spring Cloud的微服务架构相结合,将系统分为多个模块进行独立开发和部署,实现了各大模块的有效解耦。这种组合方式可以让平台保持较高的柔韧性,并且保有其在性能和功能上的灵活性和可扩展性。(3)基于需求分析和架构设计,实现了一个完整、可靠、高效的园所数据管理平台。针对资源共享模块,搭建了基于HDFS的园所幼教资源库,并利用基于人脸识别的照片分发系统,实现了照片管理模块内的功能。此外,论文先后分析并优化了基于内容的协同过滤算法,并基于Map Reduce分布式计算框架实现了幼教资源推荐服务。(4)为了提高分布式文件系统的稳定性和健壮性,本Hadoop集群的搭建采取了双Name Node节点的HA设计。同时根据系统内硬件资源配置情况以及运营中的实际问题,有针对性地从Map Reduce运算性能和HDFS小文件处理两个角度入手,有效改善了系统空间利用率和存取效率。最后研究并开发了一个实际部署运营的儿童数据资源管理平台,平台的部署与稳定运行验证了园所儿童数据管理平台的稳定性和高效性。
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