高校实验室大数据开发平台建设方案是针对现代职业教育领域中对大数据技术与物联网教学需求而提出的一种智慧解决方案。该方案旨在构建一个先进的、集教学、实践、研究于一体的平台，以提升学生和教师在大数据处理、分析及物联网应用方面的能力。
平台功能包括以下几个主要方面：
1. **数据采集与标准化**：平台通过各种传感器和设备收集来自不同领域的数据，如智能家居、智能交通、环境监测等。数据采集需遵循标准化流程，确保数据的质量和一致性。
2. **大数据分析与可视化**：利用大数据分析工具，如Hadoop、HBase、Spark和MapReduce，对海量数据进行离线和在线处理，提取有价值的信息。同时，通过可视化工具（如CVS和WLS）将复杂的数据转化为直观的图表和报告，方便教学和研究。
3. **物联网解决方案**：针对传统物联网解决方案面临的挑战，如网络拥堵、实时报警和历史统计等问题，平台提供了高效的网络层和设备层管理，支持多协议接入、高并发处理和实时报警功能。
4. **职业教育应用**：平台不仅适用于矿业采掘、工业制造、城市石油化工等传统行业，还特别关注职业教育，为教师和学生提供实践环境，进行大数据和物联网相关课程的学习。
5. **数据存储与服务**：平台采用开放数据存储服务（如OTS），支持结构化、半结构化和非结构化数据的存储，同时通过DTS服务实现第三方数据的接入和整合。
6. **分布式计算与资源管理**：平台采用Hadoop的HDFS和HBase作为分布式大数据存储引擎，以及Spark和YARN进行计算任务调度，确保高效的数据处理和分析。
7. **计算分析工具**：支持R语言、Caffe深度学习框架、MATLAB等工具，提供实时流数据处理（如Storm）、统计分析和机器学习算法优化，推动计算任务开发的新模式。
8. **可视化服务**：WLS设计器提供纯BS（浏览器-服务器）方式的页面组件服务，用户可以通过拖拽方式搭建画面，无需编程，实现跨平台的自适应分辨率展示。
高校实验室大数据开发平台的建设方案是一个全面的智慧解决方案，它涵盖了数据的采集、处理、分析、可视化以及教育资源的整合，旨在培养具备大数据技能的专业人才，并推动职业教育与行业需求的紧密结合。通过这个平台，教师可以设计创新的教学活动，学生则有机会接触到实际的大数据项目，提升自身的实践能力。
