基于华为FusionInsight的《大数据平台建设》课程实验教学探索

关辉 许璐蕾

摘要：近年来随着各行业对高层次大数据专业人才的迫切需求，很多高校都陆续开设了大数据专业或课程，对大数据技术专业人才的培养成为高校教学中的一个热点问题。大数据技术强调实践动手能力，实验教学对培养学生的大数据平台构建、大数据分析处理和应用能力具有非常重要的作用。文章基于华为FusionInsight探讨了《大数据平台建设》课程的实验教学方案，针对课程内容与特点，从实验分组规划、实验内容流程设计、信息化实验教学等方面对课程的实验教学进行了有益的探索，旨在提升实验教学质量，更有效地培养学生的实战技能。

关键词：实验教学；教学设计；大数据平台；FusionInsight

中图分类号：G642 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2018）24-0091-03

Abstract： In recent years， with the urgent need of high level big data professionals in many industries， many universities have opened big data specialty or courses. The cultivation of big data technology professionals has become a hot topic in university teaching. Big data technology emphasizes practical ability， and experimental teaching plays a very important role in cultivating students' big data platform construction， big data analysis processing and application ability. Based on HUAWEI FusionInsight， this paper discusses the experimental teaching plan of the construction of big data platform. In view of the content and characteristics of the course， the experiment teaching is explored from the aspects of experimental group planning， experiment content process design， and information experiment teaching. The aim is to improve the quality of experimental teaching and cultivate students' practical skills effectively.

Key words：experimental teaching；teaching design；big data platform；FusionInsight

1 引言

大数据时代已经悄然来临，在商业、金融、教育等诸多领域，决策越来越依赖于数据和分析，而非依赖于经验和直觉。洞见本质、预测趋势、指引未来是大数据时代的核心。最早提出大数据时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称：“数据，已经渗透到當今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”

大数据带来了信息技术发展的重大变革，并深刻影响着社会生产和人民生活的方方面面。全球各主要经济体都已经将数据开放作为国家战略，促进未来经济发展。中国在顶层设计上也已经布局大数据产业，将大数据上升为国家战略加以重点推进。企业和学术机构纷纷加大技术、资金等的投入力度，加强对大数据关键技术的研发与应用。大数据人才的需求量也随之迅猛增长，人才缺口较大。2016年教育部正式批准在高校开设大数据专业，各大高校作为国家培养高层次人才的重要阵地对社会科学技术的发展有着积极的推动作用，都非常重视大数据专业或课程的建设，不少高校已陆续开设大数据专业或在计算机学科中增加大数据相关课程。

我校于2017年与华为技术有限公司合作共建“华为信息与网络技术学院”，建设完成了华为云计算大数据实验室，并于同年开始在计算机网络、物联网应用技术等专业中开设云计算、大数据等课程。其中大数据核心课程主要有两门：大数据平台建设和大数据分析技术。这些课程的课程标准、课程教案、实验设计等建设成为当务之急。本文通过探讨《大数据平台建设》课程的实验教学的设计，以期在大数据课程建设方面提供有益的探索和经验。

2 课程内容与特点

以我校计算机工程学院计算机网络技术专业开设的《大数据平台建设》课程为例，该课程共32个学时，包括了20个理论学时和12个实验学时。主要的课程内容包括四个方面：大数据发展现状和趋势分析、华为FusionInsight大数据平台架构、大数据集群设计和大数据平台安装、部署与维护。理论内容主要集中在前三部分，要求学生掌握大数据的基本概念、分布式集群技术的基本概念、FusionInsight大数据平台体系结构及其安装部署流程等知识，为实验部分内容的学习打下坚实的理论基础。

实验内容则主要是在华为云计算大数据实验室软硬件设备的支持下，训练学生在华为FusionCompute云平台的基础上构建、部署FusionInsight大数据平台的能力，以及管理、维护平台的能力。具体内容包括：创建SUSE Linux虚拟机、FusionInsight安装前规划与准备、FusionInsight安装、双机Manager安装、集群安装等。这些内容均需按照严格的流程依次完成，顺序不可颠倒。通过这些实践能力的培养强化学生利用云计算处理大数据的思维和理念，为后续进一步掌握大数据分析处理技术奠定良好的基础，从而帮助学生结合理论知识形成一套完整的知识体系。

由于该课程的理论内容和实验内容各自相对比较集中且具有明显的先后次序，不宜采用穿插方式进行教学，一般在理论内容全部讲解完成后再集中完成实验内容。

3 课程实验教学设计

《大数据平台建设》课程的理论教学体系目前已经比较完善，比较欠缺的是与之配套、易于操作的实验教学体系。因此，下面就结合自己在该课程实验教学中摸索的一些经验和方法介绍一下实验教学设计。

本课程的实验教学设计主要针对华为FusionInsight大数据平台的安装部署与管理维护进行。

FusionInsight大数据平台承载在华为RH2288服务器搭建的云计算平台（FusionCompute）上，单个实验小组的拓扑结构如图1所示。

实验开始前一周指导老师可以将实验指导书和实验过程录屏上传至课程教学资源平台网站上，并设置任务节点，布置学生课后完成预习。教师可对学生预习完成情况进行考核。

课程教学实验部署及流程规划如下：

1）以实验班级人数为48人，实验室内配备有16台已安装好FusionCompute云平台的华为RH2288服务器为例，可将每3名学生编为一个小组，共16组，各小组成员相互配合共同完成实验。每个小组的IP地址及VLAN划分由老师根据实验室实际配置情况事先规划指定好，如表1所示。表中G代表组号，如第5组G为5，分配的云平台登录地址为192.168.11.45，VLAN号为52，终端PC机IP地址为192.168.11.205，……

2）各小组成员用分配的VRM浮动IP地址登录FusionCompute云平台，添加数据存储，配置分布式交换机，创建管理和业务端口组并分配VLAN ID。

3）各小组的每个成员分别创建一个SUSE Linux虚拟机，并安装好SUSE 11.3操作系统和tools，按各小组分配的大数据平台三台主机（虚拟机）Fihost1、Fihost2和Fihost3的主机名和IP地址进行主机网络配置，关闭防火墙。完成后要求学生针对每台主机各创建一个快照，避免后续步骤一旦出错必须从头开始重新安装虚拟机浪费时间。

4）各小组将FusionInsight软件包上传到需安装Manager的两台主机并进行校验和解压，在三台主机都挂载上SUSE Linux 11.3操作系统镜像。

5）各小组利用FusionInsight配置规划工具生成安装配置文件。老师可详细讲解并演示某一小组的配置过程，将配置好的LLD文档可作为模板发给各小组成员，由各小组成员根据本小组实际情况进行修改和配置。配置规划的数据对后续实验步骤的顺利完成至关重要，因此可要求各小组配置好后经指导老师检查通过后再生成文件。

6）各小组在Fihost1主机上执行安装前配置和检查，通过后即可在Fihost1和Fihost2主机上分别安装主Manager和备Manager。

7）各小组登录FusionInsight Manager，使用模板安装的方式利用第5步生成的集群安装配置文件安装集群，完成后检查各服务的状态是否良好。

8）各小组成员在课程教学资源平台网站上完成电子实验报告（包括执行記录和截图）并提交，供老师进行实验成绩考评。各小组搭建好的大数据平台可在实验室硬件资源允许的情况下予以保留，以便为后续学习大数据分析处理课程提供实验环境。

以上8个步骤的学时分配大致如下：第1、2步共安排2个学时，第3步安排4个学时，第4、5步各安排2个学时，第6、7步共安排2个学时，第8步要求学生在课后完成。

4 结论

高校《大数据平台建设》等相关课程的教学实践过程较为复杂且相关资料较少，本文结合华为云计算大数据实验室软硬件设备、信息化教学需要及学生特点等综合因素，设计了一套该课程的实验教学方案。学生按照设计的实验教学流程和方式，可以较好地理解华为FusionInsight大数据平台的体系架构和工作原理，掌握集群设计和平台安装部署的详细步骤。今后还需要更深入地探讨如何采用更为有效多元的信息化实验教学手段、如何设计更有效的激励机制激发学生学习兴趣等问题，不断地摸索实践，更好地服务于课程教学，使学生能更有效地掌握大数据技术的实战技能。

参考文献：

[1] 吴晋娜. 大数据时代：从预言走向现实[J]. 大众科学， 2013（12）.

[2] 陈志德，曾燕清，李翔宇. 大数据技术与应用基础[M]. 北京：人民邮电出版社， 2017.

[3] 林子雨. 大数据技术原理与应用——概念、存储、处理、分析与应用[M]. 北京：人民邮电出版社， 2015.

[4] 陈宇. 《大数据应用技术》课程实验教学研究与实践[J]. 信息技术与信息化， 2018（5）：147-153.

[5] 胡水星. 大数据及其关键技术的教育应用实证分析[J]. 远程教育杂志. 2015（5）.

[6] 贺宁，汤明伟，贺萌. 大数据课程在高职学院中的建设和发展[J]. 软件， 2015，36（10）：50-52.

[7] 华为云. FusionInsight大数据解决方案[EB/OL]. https：//www.huaweicloud.com/solution/fusioninsight/

[8] 百度百科. 大数据时代词条[EB/OL]. https：//baike.baidu.com/item/大数据时代/4644597

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