网络技术专业大数据实验室建设方案

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摘要：计算机网络技术是20世纪对人类社会影响最深远的科技成就之一，全国已有近400余所高职院校开设了这个专业。目前我们国家正在大力推进物联网、“互联网+”的建设与发展，如何培养和培养什么样的计算机网络人才是时代和社会给高职院校提出的迫切任务。本文介绍了高职院校网络技术专业的分层次的人才培养模式、大数据课程的实验平台建设及实践教学体系，希望有助于高职院校网络技术专业的建设。

关键词：计算机网络技术；大数据；实验平台

随着移动互联网、云计算、物联网的快速发展，数据正以前有未有的速度在积累。据不完全统计，中国大数据人才缺口高达150万。高职学校作为教育领域的重要组成部分，在培养应用人才方面有着巨大的作用。建设大数据实训室，在高职计算机网络技术专业的学生人才培养体系中适当地增加大数据方面的课程，可以培养学生的大数据应用及开发的能力，增强学生的就业竞争力，从而更好地将学生培养为适应社会的应用型、复合型和创新型人才。

1大数据课程建设的需求

1.1网络技术专业现状

2012年之前网络技术专业并没有列入普通高校的专业目录，且没有形成专业规范。然而，中国的IT产业正以飞快的速度成长，特别是计算机网络技术发展迅速。一方面，IT人才紧缺制约着行业和企业的发展，企业求贤若渴；另一方面，由通信工程、电子工程专业发展而成的计算机科学技术专业的毕业生对口就业无门。这种情况下，全国出现了近400所网络技术专业的高职院校。近几年，网络技术作为“互联网+”的创新基点，呈现出信息海量化的显著特征，网络技术专业迫切需要进行人才培养方案的修订和实训室的建设。

1.2就业需求分析

随着网络规模的不断扩大和网络应用的不断普及，网络的管理、安全和性能等技术遇到了新的挑战，人才的需求量在不断增加，对人才要求和侧重点也不一样，人才需求出现了多层次的特点。无论从网络规模来看，还是从网络的性能安全需求以及新网络的出现来看，只掌握笼统网络知识的技术人员是很难适应网络的高速发展的。只有懂得网络原理、网络系统集成、网络安全以及网络应用程序开发不同层次的网络应用的专业人才，方能胜任此项工程。

1.3人才培养的指导思想

高职类院校制定人才培养方案时，考虑的是学科体系的科学性的完整性，制定的是大而全的方案，认为学生首先要有扎实而全面的学科基础，所以存在重理论而轻实践的弊端，学生往往有理论知识，而实践动手能力不强，这会直接影响学生的就业竞争力。而企业进行人才培养时完全是从实用性出发，市场用到什么技术，企业就教什么技术。通过这种方法培养出来的人才可以直接胜任实际工作。而将两种方法结合起来，以实用性为主，兼顾学科体系的完整性和科学性，以促进就业为导向，实践阶段以项目驱动为方法，分层次进行应用人才培养，可以提高人才培养的质量。四个专业方向可以设置为：网络系统集成、网络管理与维护、网络应用程序开发和大数据云平台管理与维护。

2大数据实验室建设方案

2.1大数据实验室建设目标

针对上述课程体系分层次培养的原则，大数据云平台管理与维护方向涉及大数据技术，需要部署大数据实验平台。平台建设遵循国家标准，采用目前国内外先进的大数据技术和有效的安全技术手段，配备必要的网络环境和服务器环境，以当今主流云计算基础技术为主要教学研究内容，建立一套具有高可靠、可在线弹性伸缩，提供数据内在关系和价值的大数据平台，既可以为学校科学研究提供技术支持，也可以满足教学和培训需求。

2.2大数据实验平台的系统架构

大数据技术在近两年发展迅速，涌现出很多流行的产品和框架，以Hadoop、Spark等开源技术为代表的技术发展日新月异[1]。各高职校可以在目前网络技术硬件基础上，构建基于Hadoop核心组件的大数据实验一体机的实训环境。通过应用容器Docker技术，根据需求部署Hadoop、Spark、Hbase等进行相应的实验教学活动，采用Mesos+Marathon架构管理Docker集群，实验集群完全隔离，每个学生的实验环境互不干扰，如果实验环境破坏，一键重启即可拥有一套新的集群，便于维护管理和节省硬件投入。

2.3大数据实验室的建设

目前各高职校在校内实训基地、智慧校园建设方面都十分的重视，各校网络技术专业的网络设备、电脑等设备充足。本文中的大数据实验室建设，以60个学生（已有60台电脑，可以同时上网，分布在1～2个实验室内）同时进行大数据实验为例，搭建大数据网络实训平台。

3基于大数据平台的课程实践教学

高职校网络技术专业实践教学环节的设置按照由简单到复杂、从低级到高级、从单一到综合，循序渐进地认识规律，整体设计其内容，相对独立地形成一个梯度、有层次的教学过程。实训内容主要有：Linux、Java、Python等基本实验，分布式文件系统HDFS的部署和使用，部署分布式资源管理器YARN集群，分布式并行处理MapReduce的配置和使用，Hbase的部署和使用，以及车牌识别、人脸识别、搜索引擎和推荐系统等综合实战项目，使学生初步体会项目开发的全过程，体会分工合作的团队精神，综合培养学生的实践能力和创新能力。

4结语

大数据时代的来临，将会通过整个社会大系统对教育子系统产生巨大影响，并最终通过教育来影响整个社会[2]。大数据的应用是集人工智能、自然语言理解、商业智能、信息技术和数学算法等多个跨学科领域的技术于一体的难度极高的集成应用[3]。在高职学校建设大数据实验室，不但可以提高学生的工程意识、工程素养和实践能力，实现深度校企合作共育人才，还能满足大数据专业课程教学的探索需求，有一定的前瞻性和引领性。

参考文献

[1]陈虹君,谢彩云.基于Spark的大数据实验室建设的研究与实施[J].教育现代化,2016(37):218-219.

[2]喻长志.大数据时代教育的可能转向[J].江淮论坛，2013(3):188-192.

[3]韩翠峰.大数据带给图书馆的影响与挑战[J].图书与情报,2012(5):37-40.

作者：周娟 单位：镇江高等职业技术学校