基于Hadoop平臺(tái)的課程云系統(tǒng)開(kāi)發(fā)研究論文
摘要：隨著信息化教學(xué)的推進(jìn)， 高校在信息化教學(xué)的發(fā)展和進(jìn)步， 已積累大量課程資源和課程數(shù)據(jù)， 如何在這些課程資源數(shù)據(jù)進(jìn)行有效存儲(chǔ)管理， 并在此基礎(chǔ)上挖掘出有意義的數(shù)據(jù)， 對(duì)課程資源進(jìn)行關(guān)聯(lián)歸類， 形成課程體系智慧學(xué)習(xí)， 成為目前高校課程大數(shù)據(jù)的主要研究對(duì)象。文章以高校計(jì)算機(jī)類課程為基礎(chǔ)， 搭建Hadoop集群環(huán)境， 研究基于Hadoop平臺(tái)的課程云平臺(tái)， 為高校課程信息化建設(shè)提供方案。
關(guān)鍵詞：Hadoop; 課程云平臺(tái)； 智慧學(xué)習(xí)；
近年來(lái)隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)， 云計(jì)算技術(shù)， 大數(shù)據(jù)技術(shù)， 物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)等各方面的迅速發(fā)展， 各個(gè)行業(yè)已經(jīng)進(jìn)入大數(shù)據(jù)的信息化時(shí)代。大數(shù)據(jù)技術(shù)逐漸以應(yīng)用為中心的信息化系統(tǒng)轉(zhuǎn)變?yōu)橐詳?shù)據(jù)為中心， 大數(shù)據(jù)提供大規(guī)模數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、管理、處理、挖掘等技術(shù)， 更進(jìn)一步加快了信息化的發(fā)展。
高校在信息化教學(xué)、信息化課程建設(shè)方面已發(fā)展多年， 累積了大量課程資源和課程數(shù)據(jù)， 如何在這些課程資源數(shù)據(jù)進(jìn)行有效存儲(chǔ)管理， 并在此基礎(chǔ)上挖掘出有意義的數(shù)據(jù)， 對(duì)課程資源進(jìn)行關(guān)聯(lián)歸類， 形成課程體系智慧學(xué)習(xí)。Hadoop[1]大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展與成熟， 正好提供了一個(gè)非常好的技術(shù)平臺(tái)；因此應(yīng)用Hadoop平臺(tái)技術(shù)， 來(lái)構(gòu)建一個(gè)課程云平臺(tái)系統(tǒng)是非常有意義的。
1、Hadoop
Hadoop平臺(tái)是Apache基金會(huì)所開(kāi)發(fā)發(fā)布的分布式系統(tǒng)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)平臺(tái)， Hadoop平臺(tái)提供了高效、可靠、大規(guī)模數(shù)據(jù)分布式處理和存儲(chǔ)能力， 在Hadoop平臺(tái)下一個(gè)控制節(jié)點(diǎn)控制整個(gè)集群的運(yùn)行處理， 協(xié)調(diào)各個(gè)數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)間數(shù)據(jù)管理和計(jì)算任務(wù)[2].Hadoop的核心由分布式文件處理HDFS, Map Reduce并行計(jì)算框架和HBase分布式數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)組成。Hadoop結(jié)構(gòu)如圖1所示。
2、課程云平臺(tái)系統(tǒng)
傳統(tǒng)信息化課程的建設(shè)， 往往只關(guān)注某一門(mén)課程知識(shí)體系的構(gòu)建和知識(shí)點(diǎn)的建設(shè)， 容易忽略整個(gè)知識(shí)體系的構(gòu)建， 及該課程與其他課程間的知識(shí)點(diǎn)關(guān)聯(lián)， 例如， 計(jì)算機(jī)類課程中某一門(mén)專業(yè)課程， 其背后又關(guān)聯(lián)到多門(mén)專業(yè)基礎(chǔ)課程的應(yīng)用[3] （以計(jì)算機(jī)專業(yè)中“Java EE程序設(shè)計(jì)”課程為例， 如圖2所示） , 專業(yè)課程間又存在交叉和先后順序， 以往課程建設(shè)都是任課教師基于本門(mén)課程的相關(guān)資源建設(shè)， 課程與課程間無(wú)銜接、無(wú)關(guān)聯(lián)， 這樣就形成課程上的信息孤島， 不利于學(xué)生學(xué)習(xí)。所以運(yùn)用Hadoop大數(shù)據(jù)技術(shù)， 存儲(chǔ)特性、覆蓋性和靈活性， 構(gòu)建開(kāi)發(fā)一個(gè)課程云平臺(tái)， 將以往的課程教學(xué)資源整合起來(lái)。
應(yīng)用Hadoop大數(shù)據(jù)技術(shù)， 以計(jì)算機(jī)專業(yè)中某一門(mén)專業(yè)核心課程為例構(gòu)建起該課程的課程云平臺(tái)， 通過(guò)課程云平臺(tái)構(gòu)建起該關(guān)聯(lián)課程體系， 將該課程所涉及的多門(mén)課程有序地融合起來(lái)， 形成完善的課程云平臺(tái)。
同時(shí)通過(guò)Hadoop技術(shù)海量數(shù)據(jù)管理功能， 對(duì)課程中每個(gè)知識(shí)點(diǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)深度挖掘， 提供課程間知識(shí)點(diǎn)快速檢索和訪問(wèn)。也對(duì)各個(gè)課程中所涉及的視頻圖片各類資源進(jìn)行有效存儲(chǔ)管理。
云課程平臺(tái)也與實(shí)踐應(yīng)用對(duì)接， 將實(shí)訓(xùn)項(xiàng)目引入到云平臺(tái)中， 通過(guò)云課程平臺(tái)， 對(duì)項(xiàng)目進(jìn)行分解， 將項(xiàng)目中所應(yīng)用的各知識(shí)點(diǎn)與各課程進(jìn)行關(guān)聯(lián)， 讓云課程平臺(tái)引導(dǎo)學(xué)生進(jìn)行項(xiàng)目實(shí)訓(xùn)， 對(duì)項(xiàng)目中所涉及的知識(shí)點(diǎn)能快速地檢索訪問(wèn)， 如圖3所示。
從圖3可以看出， 一門(mén)課程的背后往往涉及多門(mén)課程知識(shí)體系的數(shù)據(jù)支撐， 而一個(gè)學(xué)科的知識(shí)體系會(huì)涉及更加復(fù)雜、龐大的課程體系數(shù)據(jù)的支撐。而這些課程數(shù)據(jù)中又包含有各類型的.結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)， 因此使用Hadoop平臺(tái)實(shí)現(xiàn)是非常可行的。
3、課程云平臺(tái)的設(shè)計(jì)
本課題應(yīng)用Hadoop平臺(tái)技術(shù)， 針對(duì)高校課程信息化的特點(diǎn)， 構(gòu)建課程云平臺(tái)系統(tǒng)， 期系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如下：數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)清洗與整合、分布式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)分析與挖掘， Hadoop平臺(tái)管理、應(yīng)用程序接口 （Application Program Interface, API） 平臺(tái)管理等， 其結(jié)構(gòu)如圖4所示。
課程資源平臺(tái)：指目前高�，F(xiàn)有課程建設(shè)平臺(tái)， 包括現(xiàn)有平臺(tái)上的各類課程資源信息， 如結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)， 結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)主要是現(xiàn)有課程資源的數(shù)據(jù)庫(kù)信息， 例如 （My SQL數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)、Oracle數(shù)據(jù)庫(kù)中數(shù)據(jù)等） ;非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)主要包含課程資源中的各類數(shù)據(jù)文件、圖片、音頻、視頻資源等。
數(shù)據(jù)采集：包含數(shù)據(jù)采集， 數(shù)據(jù)清洗， 數(shù)據(jù)整合等， 指對(duì)現(xiàn)有數(shù)據(jù)資源使用Sqoop等技術(shù)將課程資源平臺(tái)中的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)導(dǎo)入到Hadoop的HDFS和Hive進(jìn)行存儲(chǔ)， 結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)可以使用表或者Key-Value方式存放， 非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)則以目錄文件的方式進(jìn)行存放。
大數(shù)據(jù)分析：指使用Hadoop中Map Reduce或Spark技術(shù)等， 對(duì)Hadoop平臺(tái)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行流式分析計(jì)算或離線分析計(jì)算， 產(chǎn)生出各個(gè)知識(shí)點(diǎn)間的關(guān)聯(lián)及學(xué)習(xí)情境分析等。
智能分析與可視化：使用Tableau, D3, Flot等技術(shù)[4], 利用機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘算法等對(duì)課程數(shù)據(jù)進(jìn)行深層次的分析， 并以圖表的方式直觀的展示給師生。
API接口層：提供平臺(tái)各類數(shù)據(jù)的訪問(wèn)接口， 以便Web APP或移動(dòng)APP等應(yīng)用系統(tǒng)可以從平臺(tái)方便地獲取課程信息資源， 為平臺(tái)的二次開(kāi)發(fā)提供便利[5].
4、實(shí)現(xiàn)過(guò)程
實(shí)現(xiàn)環(huán)境：這里選用了5臺(tái)服務(wù)器作為Hadoop平臺(tái)實(shí)現(xiàn)基礎(chǔ)， 其配置如表1所示。
服務(wù)器軟件運(yùn)行環(huán)境如表2所示。
（1） 運(yùn)行環(huán)境：首先配置每臺(tái)服務(wù)器的SSH無(wú)密碼登錄， 然后配置服務(wù)器上Java運(yùn)行環(huán)境， 最后配置Hadoop運(yùn)行環(huán)境。配置完成后在Name Node上輸入start-all.sh命令， 啟動(dòng)Hadoop.
�。�2） 數(shù)據(jù)遷移：數(shù)據(jù)遷移可分為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)遷移和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)遷移， 其中結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)遷移導(dǎo)入過(guò)程可分成3步。第一， 將My SQL數(shù)據(jù)先導(dǎo)入到HDFS中；第二， 在Hive中創(chuàng)建表結(jié)構(gòu)；第三， 將HDFS中數(shù)據(jù)加載到Hive已創(chuàng)建的表中。非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)可以轉(zhuǎn)化文本化與HBase整合進(jìn)行遷移處理[6].
5、運(yùn)行測(cè)試
課程云平臺(tái)的建設(shè)主要是將各類分散的課程資源進(jìn)行整合挖掘， 使用Hadoop平臺(tái)技術(shù)對(duì)課程資源數(shù)據(jù)進(jìn)行管理、深度挖掘、處理等。在Hadoop平臺(tái)下既節(jié)省了服務(wù)器資源又提高教學(xué)資源的利用率， 并對(duì)課程進(jìn)行深度挖掘， 實(shí)現(xiàn)智慧學(xué)習(xí)。課程云平臺(tái)Web APP端使用Spring MVC框架開(kāi)發(fā)、Tomcat服務(wù)、JSP頁(yè)面等技術(shù)， 運(yùn)行效果如圖5所示。
6、結(jié)語(yǔ)
本文以Hadoop技術(shù)為基礎(chǔ)， 以高校計(jì)算機(jī)類課程為研究案例， 研究基于Hadoop平臺(tái)的課程云平臺(tái)， 通過(guò)對(duì)Hadoop平臺(tái)的技術(shù)特點(diǎn)及搭建配置過(guò)程， 以及開(kāi)發(fā)方法等進(jìn)行詳細(xì)論述， 為高校課程信息化建設(shè)提供思路。
參考文獻(xiàn)
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