黑龙江农业工程职业学院大数据教学平台升级改造直接采购公告
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| 项目名称 | 省份 | ||
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业主类型 | |
| 总投资 | 建设年限 | ||
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| 审批机关 | 审批事项 | ||
| 审批代码 | 批准文号 | ||
| 审批时间 | 审批结果 | ||
| 建设内容 | |||
一、项目基本情况
项目编号: HLJGCYC1602030020231404487
项目名称: 大数据教学平台升级改造
采购方式: 直接采购
预算金额(元): 登录即可免费查看.0000
需求详情:
服务周期: 365天
二、申请人资格要求
符合《中华人民共和国政府采购法》第二十二条的规定，且已在本系统注册的供应商。
1.具有独立承担民事责任的能力（提供法人或者其他组织的营业执照等证明文件，扫描件加盖公章）；
2.具有良好的商业信誉和健全的财务会计制度；
3.具有履行合同所必需的设备和专业技术能力；
4.有依法缴纳税收和社会保障资金的良好记录；
5.参加政府采购活动前三年内，在经营活动中没有重大违法记录；
6.法律、行政法规规定的其他条件；
（2-6由供应商自行提供承诺说明，加盖公章）；
三、凡对本次采购提出疑问,请按以下方式联系
采购单位: 黑龙江农业工程职业学院
联系人: 登录即可免费查看
联系电话: 登录即可免费查看
联系座机: 0451-86705549
四、参与项目
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项目编号: HLJGCYC1602030020231404487
项目名称: 大数据教学平台升级改造
采购方式: 直接采购
预算金额(元): 登录即可免费查看.0000
需求详情:
| 序号 | 项目名称 | 模块名称 | 产品内容 | 数量 | 单位 |
| 1 | 大数据教学实训系统V2.0 | 大数据教学课程管理模块 | 1、 支持教师查看内置课程，可根据不同课程方向、职业、难度等条件，筛选满足条件的课程； 2、 支持教学课程的创建包括：课程名称、课程方向、起止时间、课程图片、课程项目、学生信息、班级信息、分组信息等，实验内容可以从现有实验体系内选择组合，且不限制用户创建的课程数量； 3、 支持对教学课程的模糊查询、课程方向查询、课程编辑等操作，模糊查询支持对课程名称的关键字查询，课程编辑包括课程的基本信息、课程内容、排课信息、班级信息、课程资源，课程资源支持xlsx,xls,doc,docx,rar,mp4, jpg,gif,png,pdf,ppt,pptx等类型文件； 4、 支持教师随时查看学生的学习进度，学习进度以百分比的形式显示，并且以学生人数显示本章已完成的学生数量及未完成的学生数量； 5、 教师可以随时在平台内查看学生的任务答题情况、任务报告和操作记录视频,要求的任务答题情况、任务报告和操作纪录视频以列表可选的形式显示； 6、 教师根据任务答题情况、任务报告内容和操作记录视频对学生的操作进行评价； 7、 支持对教学课程进行归档，且教师可以对归档的课程进行管理，归档的教学课程可以导出课程信息，包含课程名称、任课教师、任务个数、学生人数、课时、时间等信息； 8、 支持学生在做实验过程中进行实验视频的查看，实验视频与虚机同屏显示，支持实验视频全屏播放功能，实验视频播放过程中可以随时调整播放进度，支持实验视频的开始播放、暂停播放等功能； 9、 支持教学成绩统计导出、教学成果打包保存，成绩导出包含学号、姓名、批阅状态、课程分数、任务最高分、任务最低分等，教学成果包含操作视频及实验报告； 10、 学生账户支持对已经结束的教学课程内容进行查看，支持课程成绩查看，查看结果需要包含当前课程信息、任课教师信息、已完成此课程的人数、最高分、最低分、我的分数等内容； 11、支持教师提前备课，可以针对课程安排提前熟悉实验环境，并支持详细指导与实验环境同屏显示； 12、支持教师查看全部初始课程大纲、实验内容及课程资源，课程资源以表格形式展示，并支持文档类型的资源在线查看，所有资源可以下载到本地查看； 13、支持教师新建实验内容，并有向导式操作，包括实验项目信息和子任务的定义等内容的定义，项目信息需要包含所属技术方向、所属项目、任务类型、视频文件、课件、任务难度、知识点、任务卡内容、详细指导、任务环境、任务报告、任务习题等内容； 14、支持自定义任务报告，报告内容包括任务名称、学时安排、任务目标、验收内容、干扰项等信息，干扰项等信息，验收内容可以添加多个填写验收条目及多行答案，可以对答案进行有序和无序的匹配方式（； 15、课后习题支持单选题、多选题及判断题，支持同时添加多种题型，且不限制题目数量； 16、支持管理员随时查看学生录制的实验视频并可以对其进行清除 | 1 | 套 |
| 2 | 大数据教学课程分析模块 | 1、 支持对课程整体的数据分析，可按照学生分析或班级分析，以饼状图和柱形图显示学生成绩比例分布、教师评价分布、学生自评分布、任务用时比例分布、任务报告正确率分布、任务习题正确率分布、任务步骤正确率分布； 2、 支持显示课程下每个任务的最高分和最低分，并展示学生学号、姓名、所属班级及分数； 3、 学生端支持实验成绩统计功能，要求统计形式表格的形式展现，统计任务用时、任务步骤、课后习题、任务报告的得分情况，以柱形图、饼状图显示各阶段的分数占比、用时对比、正确率分布； 4、 课程分析类型支持按照学生分析和按照班级分析，按照班级分析支持查看班级下任务的多维度统计图分析，并且支持查看班级下的成绩比例分布图、教师评价比例分布图、学生自评比例分布图等信息； 5、 支持统计学生学习经历，查看学生完成课程数、完成任务数、剩余课程数、剩余任务数等内容； 6、 支持查看学生的课程经历图，以路线图的形式展现学生学习过的课程信息； 7、 支持以统计图的形式展现学生未开始课程、进行中课程、已结束课程分布情况； 8、 支持学生课程成绩分析，以折线图显示课程成绩分析，以表格的形式显示每个任务的任务用时、任务得分、班级排名、涉及的知识点； 9、 支持学生查看每个课程的课程得分、班级排名，该课程下所得最高分和最低分的详情； 10、 支持数据分析中心，要求显示在单位时间内，登录学习人数、教师人数、教师发布的课程数、教师发布的实训数、学生学习的总时长、热门课程排行榜、 最易出错的实验排行榜、成绩发布动态图、学生年级分布图、师评分布图、学生成绩分布图； | 1 | 套 | |
| 3 | 大数据教学过程监控模块 | 1、 支持学习跟踪功能，能够对学生操作进行录像，并能够查看录像信息； 2、 支持对学生的实验过程进行录像，录像功能支持开始录像和结束录像操作，录像结果可以反复提交； 3、 支持课程学习情况查看功能，教师可以对正在进行的实验课程进行进度查看，课程进度列表包含学号、姓名、花费时间、分数，可以查看学生提交的任务习题、任务报告及录制的操纵视频，课程花费时间要求可以精确到秒级别； 4、 课程进度功能支持系统自动统计已完成课程的学生人数、未完成课程的学生人数； 5、 支持学生学习进度统计，对项目进度进行监控，课程进度要求以百分比状态显示，同时显示正在进行中的任务数量； 6、 要求课程评价模块支持查看学生成绩功能，要求每个学生的最终得分以图表形式展现，如果学生重修，可以同时现实任务得分情况和重修得分情况； 7、 支持对虚拟机的查询、关机、删除、批量删除等功能，查询条件需要包含：虚拟机名称、所属用户、所属物理机、所属母本、状态（已启动、未启动）等； 8、 支持在课程进行中编辑课程内容、修改排课信息等； 9、 支持系统态势展现，至少保护热门课程排行、成绩发布动态、统计曲线形式展现学习任务成绩分布，要求统计图形式展现系统学习进度分布等内容； | 1 | 套 | |
| 4 | 大数据实验资源管理块 | 1、 用户端支持对系统拓扑和教师拓扑的分类查询，对系统内置网络拓扑可以进行预览，同时可以将网络拓扑导出图片； 2、 支持网络拓扑构建，支持通过平台自行设计网络拓扑，包括拓扑名称、拓扑描述，支持设备的拖拽、连线、放大、缩小、居中等操作； 3、 支持拓扑库管理功能，包括基础拓扑库、私有拓扑库，基础拓扑库的查询条件包括拓扑名称、更新时间，私有拓扑库的查询条件支持拓扑名称、更新时间、创建人，要求私有拓扑库管理列表包含拓扑名称、虚拟设备数、创建人、更新时间、删除操作； 4、 在拓扑构建系统中，用户可以将任何虚拟服务器进行自定义连接； 5、 网络拓扑展现，需要显示网络拓扑名称、更新时间、虚拟设备名称、所属教师等内容； 6、 教师自己创建的网络拓扑可以进行编辑修改，编辑过程支持设备的拖拽、放大、缩小、连线、导出成图片、拓扑名称、拓扑描述等内容，要求已经被应用到实验中的网络拓扑不能被修改； 7、 教师创建的网络拓扑支持用户在新建实验过程中以列表形式呈现供用户选择，要求呈现列表包含网络拓扑名称、虚拟机设备数、内存、磁盘、更新时间等内容，选择列表支持网络拓扑名称关键字搜索功能，单个实验的网络拓扑不可以多选； 8、 实验环境支持完全隔离，即学员在进行实验操作时开启同一网段下的相同或者不同实验拓扑场景，场景之间不可通讯； 9、 用户端支持对网络拓扑的查询功能，系统网络拓扑库和用户的网络拓扑库分类管理，查询条件要求支持网络拓扑名称的关键字查询方式 | 1 | 套 | |
| 5 | 大数据基础运维 | 1）该课程应介绍大数据相关各类软件的安装与应用，包括 Hadoop、Hbase、Hive、Spark、Zookeeper、Kafka、Storm、Flume、Sqoop、Ooize、impala等组件的搭建实验。通过实验案例的实践操作使学生掌握大数据平台的搭建及基础运维技术； 2）实验知识点应包含以下实验任务： Hadoop单机部署、Hadoop伪分布部署、Hadoop完全分布式部署、Hadoop查看集群状态、Hadoop基础命令的使用、Hadoop示例程序WordCount的执行、MySQL的安装、Hive环境搭建、Hive SQL语句操作、Hive 函数的使用、Hive 分区表的创建、Zookeeper伪集群模式配置、Zookeeper完全分布式模式配置、Zookeeper节点管理、Zookeeper观察者的使用、Hbase单机部署、Hbase伪分布部署、Hbase查看集群状态、Hbase shell命令的使用、使用内置zookeeper搭建Hbase集群、搭建基于Zookeeper服务的Hbase集群、Kafka单节点安装、Kafka基本操作命令、Kafka consumer 与 producer测试、搭建基于Zookeeper服务的Kafka集群、storm单机部署、storm伪分布部署、storm完全分布式部署、storm基础命令操作、查看storm集群运行状态、spark单机部署、spark伪分布部署、spark完全分布式部署、查看spark集群运行状态、sqoop的安装和使用、Ooize的安装和使用、impala的安装和快速查询、flume的安装和配置； | 1 | 套 | |
| 6 | Python基础与应用实战 | 1）本课程应该讲解Python基础环境搭建、基础语法、函数、类和对象、模块、Python文件和数据库等Python基本程序设计规范和方法，以及Python语言在大数据分析技术上的应用，包括Python爬虫基础、爬虫框架、Python数据分析案例、Python可视化技术及可视化工具使用。通过对Python程序基础和典型应用场景案例的学习和训练，充分掌握基于Python的大数据分析和数据可视化基本技能； 2）实验知识点至少包含以下实验任务： Python环境安装与配置、Pycharm开发环境搭建和使用、Python数字变量定义赋值、Python控制流和运算符、List列表基本操作、Tuple元组基本操作、Dict字典基本操作(Python 字典基本操作)、Python字符串基本操作、Python函数实现乘法口诀、Python函数参数、Python局部、全局、Global变量、Python异常捕获与处理、Python类与对象实验、类方法、对象方法、静态方法、类继承、组合实验、类的多重继承、Python模块属性、Python模块导入、ZipFile模块、Python模块内置函数、Python文件的基本操作、Python目录的基本操作、安装Mysql数据库和Python连接数据库、使用Python实现MySQL增删改查、urllib库的导入和使用、urllib库爬取百度贴吧、PhantomJS、Selenium、PhantomJS+Selenium实现图片爬虫、Scrapy框架的安装及使用、Scrapy命令行工具、Scrapy爬取豆瓣图书保存MySQL实验、pandas基本功能实验、pandas汇总和计算实验、pandas缺失数据处理、pandas构建层次化索引、pandas文件读写实验、pandas数据库读写、pandas数据处理实验、pandas数据聚合和组迭代、pandas绘图函数实验、matplotlib交互式绘图、pyplot和kwargs的使用、多类型图表绘制实验 | 1 | 套 | |
| 7 | 数据采集与预处理 | 1）该课程应包含数据采集和预处理相关的技术、工具及应用技术，数据采集形式包括：网络数据的采集、日志数据的采集，学生可使用Flume、Pig 、kettle、java等多种工具进行数据采集与预处理，介绍数据采集与预处理的综合应用，对多复合来源数据的采集、关联、清洗对MySQL、MongoDB数据库的应用，对HDFS上的数据预处理并回传，以及大数据预处理综合应用。 2）实验知识点至少包含以下实验任务：数据采集和预处理工具的认知和基本应用、使用java爬取单个页面、python爬虫设计实验、爬取页面中的图片、多线程爬虫实验、linux系统日志采集、 nginx+flume 数据采集、flume 采集指定端口的日志、flume 对指定日志进行读取、flume 通过syslog协议读取系统日志、使用Grunt shell方式交互处理数据、PigLatin脚本编写、使用Pig进行数据的预处理、Pig嵌入java程序使用、使用kettle采集excel表格中的数据、使用kettle进行数据的多表关联、使用kettle进行多复合来源数据的采集与关联、使用kettle进行数据清洗、使用kettle采集并处理mysql数据库中的数据、使用kettle进行数据采集处理与数据关联操作、 使用kettle采集并处理mongoDB数据库中的数据、使用kettle处理HDFS上的数据并写回HDFS、大数据预处理工具的综合使用、 flume+Nginx+Pig数据采集预处理应用。 | 1 | 套 | |
| 8 | 数据可视化与BI工具 | 1、该课程应讲解数据可视化及BI的概念、原理及主流技术，重点介绍数据可视化主流工具、组件的使用，包括D3.js、Echasrts.js和Tableau等。课程将以深入浅出的教学设计思路为原则，结合丰富的数据可视化行业应用案例展开教学和实验实训，让学生充分理解和体验数据可视化技术和工具对于呈现大数据分析决策的最终可视化效果，所表现出来的强大视觉感染力和社会效益。 实验知识点至少包含以下实验任务： 传统可视化工具图表制作、展示工具插件的使用、图表选择组合实验、安装和简单的D3.js案例、D3.js元素控制及数据绑定演示、D3.js简单图表（柱形图）制作、未来一周气温变化折线图案例、某高校课程学生学习人数分布柱形图案例、IT技术方向分布雷达图案例、地图案例、图表比例尺和柱状图坐标轴、有动态效果的散点图案例、柱状图添加交互式操作（鼠标移入、鼠标移出等）、布局的简单应用---饼状图制作、地理空间数据集图表实验、多元变量数据集图表、数据的统计分布图表、数据的多种展现方案区分与对比、Tableau的安装、Tableau Deskop 界面操作、Tableau 数据类型和运算符操作实验、Tableau连接本地文件数据源和数据库综合实验、Tableau工作区和工作表的操作、Hadoop集群链接实验、Tableau维度和度量的建立、tableau表计算、tableau函数综合应用、tableau聚合计算； | 1 | 套 | |
| 9 | 云资源建设模块 | 1、 支持用户以选择文件形式上传自己的镜像，上传过程中实时显示镜像上传进度百分比，上传时需要选择系统分类，上传后系统自动纪录镜像的状态、大小等信息，要求镜像上传后自动获取镜像分类等信息； 2、 支持对系统镜像进行查询功能，查询条件要求支持镜像名称的关键字查询方式； 3、 支持自定义镜像配置，配置包括配置名称、CPU核数、内存大小、硬盘大小等信息； 4、 母本库显示每个母本虚机的配置名称、CPU数量、内存数量、硬盘大小、详细描述等信息； 5、 创建母本，支持选择特定的镜像文件及对应的系统配置，并对镜像进行命名及特性描述； 6、 支持对系统母本资源的查询功能，基础母本库和用户上传的母本库分类管理，查询条件要求支持镜像名称的关键字查询方式； 7、 支持基础母本库，内置初始课程中所有母本虚机，以增量的形式对学生操作进行保存； 8、 支持系统统计整体资源使用情况，要求包括对CPU使用率、内存使用情况、硬盘大小等性能进行实时统计； 9、 支持系统告警功能，当磁盘使用率达到一定阈值时，书写告警信息，包括：节点名称、告警类型、告警内容、告警状态、告警时间； 10、支持系统日志记录功能，要求记录内容包含：操作类型、操作行为、操作时间、用户名称等内容，方便用户查看系统操作记录； 11、支持系统日志清除机制，且可以设置系统自动保存系统日志的时间，时间范围至少包含：一个月、两个月、三个月、六个月、一年； 12、支持磁盘自动清理和手动清理，要求自动清理可以设置清理的时间（三个月、六个月、一年），手动清理可以设置清除日期，磁盘空间清理后要求系统能够记录磁盘清理纪录； 13、支持磁盘清理记录，要求至少记录以下内容：节点名称、告警内容、清理时间、释放空间大小、磁盘清理范围、操作来源； | 1 | 套 | |
| 10 | 《Web前端开发技术》课程及实验资源包 | 1）该课程主要包含Web前端开发技术相关知识点 2）实验知识点至少包含以下实验任务：css样式表、HTML5 拖放、css导航栏下拉菜单、HTML5 画布与svg、CSS浮动 | 1 | 套 | |
| 11 | 海量数据库Hbase开发基础 | 1）该课程内容应涵盖Hbase开发相关基础知识Hbase环境搭建、Hbase Shell操作、Hbase API、Hbase优化等方面的知识点教学使学生具备Hbase开发基础能力。 2）实验知识点至少包含以下实验任务：hbase服务的启动和停止、HBase伪分布式环境搭建、Hbase环境安装和配置、Hbase shell基本命令操作、Hbase shell操作成绩表、Hbase shell终端操作之库表操作、Hbase shell操作用户表、Hbase shell终端操作之数据操作一、Hbase shell终端操作之数据操作二、Hbase的Java API操作之扫描读、Hbase的Java API操作之插入数据、Hbase的Java API操作之删除数据、Hbase的Java API操作之创建删除表、Hbase的Java API操作之单行读、Hbase的比较过滤器RowFilter的使用、电信语音详单数据表设计、Hbase专用过滤器PageFilter的使用、Hbase关于CMS数据表设计、Hbase专用过滤器SingleColumnValueFilter的使用、从Hbase中读取数据写入hdfs中、 | 1 | 套 | |
| 12 | 数据分析技术与应用课程 | 1)该课程内容应涵盖主流的数据统计分析工具Excel和SPSS的基本操作和应用，涵盖了Excle排序、筛选与分类汇总、公式与函数、1）SPSS数据文件的建立与操作、基本分析功能、回归分析、分析图表的绘制； 2）实验知识点至少包含以下实验任务： Excel安装实验、Excel的界面操作、Excel数据录入和编辑、Excel格式化工作表、Excel关键字排序与自定义排序、Excel自动筛选与自定义筛选、Excel简单分类、高级分类和嵌套分类、Excel数据透视表和透视图实验、Excel 使用公式进行数据逻辑处理、Excel时间日期函数实验、Excel逻辑函数与数学函数的简单使用、使用Excel统计函数对大量数据进行分析、SPSS安装和启动实验、SPSS界面及设置、SPSS数据录入和编辑、SPSS数据编辑器的使用和数据文件的建立、SPSS数据文件的一般操作、SPSS数据分类汇总、SPSS数据文件的结构重组、SPSS汇总分析与频数分布分析、SPSS描述性统计分析和探索性分析、SPSS均值分析实验、SPSS多种样本T检验实验、SPSS线性回归实验、SPSS曲线回归与非线性回归、SPSS二元Logistic回归、SPSS多元Logistic回归 3）其中分析图表的绘制方向至少包含以下课程：SPSS条形图与线型图的使用和区别、SPSS面积图与饼图的绘制、SPSS帕累托图的应用实验、SPSS散点图和直方图； | 1 | 套 | |
| 13 | Storm实时分析处理企业订单实训 | 1）该实训主要包含kafka实时订单推送，以及storm实时处理的基本操作步骤和操作流程。通过该实训，同学们可以学习到企业中实时数据处理流程和实时数据框架。 2）该项目实训课程主体应包含一个整体的综合项目，项目细分为5个实训任务，针对每一个实训任务提供完整的实训任务指导手册、实训镜像环境、项目数据集。 3）该项目实训课程应可做为教学实训周使用，内容包括：zookeeper集群的搭建和测试、Storm环境搭建和简单拓扑实现、kafka环境搭建和生产者、消费者的使用、storm订单处理topology编写、storm订单分析和处理。 | 1 | 套 | |
| 14 | 多场景数据可视化综合实训 | 1）该实训项目应该以培养学生熟悉企业中数据可视化中常用框架：Echarts，D3.js的使用，通过两个实训项目实训让学生掌握应用Echarts，D3.js根据相应场景绘制相应的图标展示后台分析结果数据，便于决策分析，使学生在企业胜任前端方面的工作。 2）该项目实训课程主体应包含一个整体的综合项目，项目细分为多个实训任务，针对每一个实训任务提供完整的实训任务指导手册、实训镜像环境、项目数据集。 3）该项目实训课程应可做为教学实训周使用，内容包括：构建雷达图（ECharts可视化实训）、时空维度的数据展示（ECharts可视化实训）、完成中国标准地图（ECharts可视化实训）、构建弦图（D3.jS 可视化实训）、ERP商家数据中心导图（D3.js可视化实训）、基于D3.js山东环境问题可视化。 | 1 | 套 | |
| 15 | ETL工具离线日志采集与清洗实训 | 1）该实训课内容应主要包括：Flume、kettle的安装和常规配置；按照大数据企业工作流程和规范，完成Flume数据采集，并使用kettle分别完成大数据人工控制清洗和自动化清洗工作。通过本实训项目的所有工作任务，充分锻炼和提高学生使用主流工具开展数据采集、清洗等数据预处理的工作技能，掌握企业大数据预处理工作流程和典型工作场景。 2）该项目实训课程主体应包含一个整体的综合项目，项目细分为多个实训任务，针对每一个实训任务提供完整的实训任务指导手册、实训镜像环境、项目数据集。 该项目实训课程应可做为教学实训周使用，包括：Flume的安装、企业常用Flume配置、Flume采集数据到集群、企业ETL工具kettle安装和脚本编写、kettle数据清洗脚本和自动化数据清洗的实现。 | 1 | 套 | |
| 16 | Hadoop 大数据系统搭建与运维实训》资源包 | 1）该项目实训课程应能够通过综合实训项目的方式，让学生完成完整的企业级大数据平台及开发环境的搭建，包括搭建集群的服务器配置，Hadoop分布式环境，数据仓库Hive的安装调试，Zookeeper，Hbase分布式集群搭建，以及整体框架的综合运维；通过完整的大数据平台构建综合实训让学生能够将所学知识点融会贯通，让学生了解及熟悉企业级大数据环境部署及注意事项，为学生实际企业工作打下扎实基础能够胜任企业对大数据平台运维岗位的基本要求。 2）该实训课程主体应包含一个整体的综合项目，项目细分为多个实训任务，针对每一个实训任务提供完整的实训任务指导手册、实训镜像环境。 3）该项目实训课程应可做为教学实训周使用，实训任务包括：集群服务器系统基本配置、hadoop完全分布式部署、hive数据仓库搭建、zookeeper集群部署，hbase完全分布式部署、框架运维应用。 | 1 | 套 | |
| 17 | Hadoop离线数据分析实训 | 1）该实训主要包括企业中大数据环境中HDFS API的应用，MapReduce框架的应用，HIve的使用，MapReduce数据清洗的使用，shell脚本的编写。整个离线分析的总体架构就是使用Flume从FTP服务器上采集日志文件，并存储在Hadoop HDFS文件系统上，再接着用Hadoop的mapreduce清洗日志文件，最后使用HIVE构建数据仓库做离线分析。任务的调度使用Shell脚本完成，当然大家也可以尝试一些自动化的任务调度工具，比如说AZKABAN或者OOZIE等；在该项目中我们不关注如何去采集和收集日志和制作一个web页面进行数据可视化展现（因为工作分工不同），采用Hadoop+hive的基本结构。使用hadoop作为存储和计算的核心，Hive提供HiveSQL作为分析语言。 2）该项目实训课程主体应包含一个整体的综合项目，项目细分为多个实训任务，针对每一个实训任务提供完整的实训任务指导手册、实训镜像环境、项目数据集。 3）该项目实训课程应可做为项目教学实训周使用，包括：项目框架介绍和Hdfs的API操作、MapReduce简单编程框架和高级编程框架、MapReduce数据字典的使用和多目录输出、MapReduce清洗的实现、hiveSQL的常用命令、清洗中历史数据的分区、定时任务和shell脚本。 | 1 | 套 |
服务周期: 365天
二、申请人资格要求
符合《中华人民共和国政府采购法》第二十二条的规定，且已在本系统注册的供应商。
1.具有独立承担民事责任的能力（提供法人或者其他组织的营业执照等证明文件，扫描件加盖公章）；
2.具有良好的商业信誉和健全的财务会计制度；
3.具有履行合同所必需的设备和专业技术能力；
4.有依法缴纳税收和社会保障资金的良好记录；
5.参加政府采购活动前三年内，在经营活动中没有重大违法记录；
6.法律、行政法规规定的其他条件；
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三、凡对本次采购提出疑问,请按以下方式联系
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