2010年安徽职业院校技能大赛高职组-河南职业技术学院.doc

第十一届河南省高职院校技能大赛暨 2018年全国职业院校技能大赛高职组河南选拔赛 大数据技术与应用项目赛项规程 一、赛项名称 赛项名称：大数据技术与应用 赛项组别：高职组 赛项专业大类：电子信息大类 二、竞赛目的 本赛项的设置，是为适应大数据开发应用产业对高素质技术技能型人才的职业需求，赛项选取典型的大数据应用业务分析应用场景，重点检验参赛选手掌握大数据业务分析方法和数据分析能力、运用大数据平台及相关工具软件解决具体业务问题的能力，激发学生对大数据知识和技术的学习兴趣，提升学生职业素养和职业技能，努力为中国大数据应用产业以及河南省国家大数据综合试验区建设和发展储备、输送新鲜血液。 以大数据应用技能大赛，搭建校企合作的平台，提升高职电子信息类及相关专业毕业生能力素质，满足企业用人需求，实现行业资源、企业资源与教学资源的有机融合，使高职院校在专业建设、课程建设、人才培养方案和人才培养模式等方面，跟踪社会发展的最新需要，缩小人才培养与行业需求差距，促进专业教学建设和教学改革。 三、竞赛时间和地点 竞赛时间：4月3日8:30-12:30,共4个小时。 竞赛地点：河南职业技术学院（郑州市郑东新区龙子湖高校园区平安大道210号 考核知识点和技能点 Hadoop平台应用 Hadoop平台基本配置和常见应用。 HDFS常用操作命令（查询文件类别、上传、删除文件、查询HDFS基本统计信息）。 Hadoop集群的性能调优。 数据抓取 规则文件数据和关系型数据库数据抓取以及数据同步（同Hadoop/Hive数据同步）。 掌握Hive数据仓库导入、导出以及同Hadoop数据文件的转换，实现Hive数据管理常用命令。 能够通过Python编程，使用streaming和MapReduce机制实现数据的抓取。 数据清洗、整理、计算和表达 基于MapReduce的HDFS文件系统的文件数据的数据查询、整理和计算。 结合Hadoop大数据平台相关技术实现对数据的分析和展现。 应用Python编程工具，实现给定数据源的采集，提取、清洗、转换、分析、挖掘操作，产生分析结果，并且实现可视化呈现。 综合分析 综合应用数据抓取、清洗、整理、计算和表达等相关知识及技术，使用Python编程工具，实现对提供的数据源分析、展现，根据展现结果得出结论，并对结论进行分析，形成分析报告。 竞赛各阶段分值权重和时间分布如下： 序号 竞赛时间 分值权重 Hadoop平台应用 240分钟 权重15% 数据抓取 权重30% 数据清洗、整理、计算和表达 权重20% 综合分析 权重30% 团队分工明确合理、操作规范、文明竞赛 权重5% 五、竞赛规则 1.参赛选手须为3名本校在籍学生，竞赛时间4小时，竞赛连续进行。 2.参赛选手报到当天可预先熟悉比赛场地，但不得进行现场练习。严禁参赛选手、赛项裁判、工作人员私自携带通讯、摄录设备进入比赛场地。 3.参赛队的竞赛工位号采用抽签方式确定。 4.竞赛所需的硬件设备、系统软件和辅助工具由赛项组委会统一准备，参赛选手不得自带硬件设备、软件、移动存储设备、辅助工具、移动通信工具等进入竞赛现场。 5.参赛队自行决定选手分工、工作程序和时间安排。 6.所有参赛选手都必须携带参赛证件进行检录。凭参赛证、学生证和身份证（三证必须齐全）在赛前10分钟进入竞赛工位并领取竞赛任务，竞赛正式开始后方可展开相关工作。选手迟到30分钟取消比赛资格。 7.竞赛过程中，选手须严格遵守操作规程，确保人身及设备安全，并接受裁判员的监督和警示。如遇到设备或软件等故障，参赛选手应当举手示意；现场裁判应及时予以解决。如确因计算机软件或硬件故障，致使操作无法继续的，由现场裁判协同技术支持人员共同解决。 8.若因选手因素造成设备故障或损坏，无法继续竞赛的，由现场裁判报告裁判长。裁判长有权决定中止该队竞赛；若因非参赛选手个人因素造成设备故障，由裁判长视具体情况做出裁决。 9.竞赛结束或提前完成后，参赛队要确认已成功提交所有竞赛文档，由参赛队队长签字（签工位号）确认，参赛队在确认后不得再进行任何操作，经现场裁判确认后方可离开赛场。 10.成绩评定评分方法分为现场评分和结果评分，经裁判长、监督人员签字确认后予以公布。 11.赛项成绩由赛项组委会公布，任何组织和个人，不得擅自对赛项成绩进行涂改、伪造或用于欺诈等违法犯罪活动。 12.竞赛过程不安排现场观摩。 六、竞赛环境 1.竞赛场地。竞赛场地分为：竞赛现场、裁判员休息区、指导老师休息区等。 2.竞赛设备。场内竞赛区按照参赛队数量准备比赛所需的软硬件平台，为参赛队提供统一竞赛设备和备用设备。选手无需自带任何工具及附件。 3.竞赛工位。竞赛现场各个工作区配备单相220V/3A以上交流电源。每个比赛工