为了使《大数据管理》课程实验平台更好地服务于日常实验教学,充分利用云实验平台带来的教学优势,需要基于实验平台开发一个辅助实验教学的系统。一方面为学生快速生成实验环境,并提供优秀实验范例供学生学习;另一方面为教师提供学生上机实验出现的热点问题以及行为评价信息,辅助教师进行实验打分。通过对《大数据管理》课程实验特点的分析,根据支持大量学生同时在线实验、辅助教师进行实验评分等方面的需求,设计了一个《大数据管理》实验教学辅助系统。该系统主要包括教学辅助权限控制模块、实验资源配置模块、自动化环境部署模块、现场重现模块以及学生行为评价模块。教学辅助权限控制模块为系统中存在的不同实体提供了不同的权限控制措施,防止出现越权行为。实验资源配置模块一方面实现了按需获取资源,解决了学生实验资源不足问题,另一方面通过手动回收和自动回收两种手段保证了平台资源的利用率。自动化实验环境部署模块实现了复杂实验环境的自动部署,能够根据实验要求,快速为学生搭建好相应的异构数据库实验环境,同时针对实验资源不足的情况,模块也提供了资源申请和环境降级两种解决方案供学生选择。现场重现模块可以为学生提供优秀学习范例,教师可以使用该模块将具有学习价值的实验成果展示给指定班级学生,学生可以自行学习。学生行为评价模块结合了Hadoop-Spark的大数据处理能力以及Light GBM数据挖掘算法的准确性,采集学生上机实验行为数据进行处理分析,得到学生实验完成度、Linux环境熟悉程度、实验态度等图表化信息,从而辅助教师进行更加客观的实验成绩评定。最后使用大数据管理的典型Mongo实验对系统进行了验证,测试表明系统部署方便,各功能完整可用,系统实际表现符合设计初衷,能够为“教”与“学”提供良好的辅助。