个人简介：
一名14年经验的资深毕设内行人，语言擅长Java、php、微信小程序、Python、Golang、安卓Android等
开发项目包括大数据、深度学习、网站、小程序、安卓、算法。平常会做一些项目定制化开发、代码讲解、答辩教学、文档编写、也懂一些降重方面的技巧。
朋友圈喜欢分享一些毕设开发中遇到的问题的解决办法、工具和毕设开发避坑指南，有空喜欢交流技术，作为资深内行人深知同学对毕业设计的焦虑，帮学生定做毕设成千上万套源码，特精选了300套毕业设计和1000份开题报告供大家学习、参考和使用，文末可找我们免费获取资料。
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评委老师：X同学，请先用1分钟简单介绍一下你的课题。
答辩学生：各位老师好，我的课题是"基于Hadoop架构的教学过程监控系统的设计与实现"。目标是利用Hadoop的大数据处理能力，构建一个实时、可扩展的教学过程监控与评价平台，帮助学校从多维度动态掌握教学质量，并为教师、督导、学生提供个性化反馈。
评委老师：为什么选择Hadoop作为技术路线，而不是更轻量的Spring Cloud或传统关系型数据库？
答辩学生：教学过程产生的日志、视频、问卷等数据呈PB级增长，传统RDBMS难以水平扩展；Hadoop的HDFS可线性扩容，MapReduce并行计算可满足秒级乃至分钟级的批量分析需求，成本也比商业MPP数据库低。Spring Cloud擅长在线业务，但不擅长大规模离线批处理，两者并不冲突，后期可用Spring Cloud做实时子系统，与Hadoop互补。
评委老师：开题报告中提到"约束型"监控存在弊端，你的系统如何在功能层面体现"激励"而非"约束"？
答辩学生：系统会把督导、学生、同行的评价结果以可视化成长报告的形式推送给教师，突出进步曲线、亮点标签，弱化排名；同时提供"教学改进建议库"，教师可自主选择采纳并获得积分，积分可兑换培训资源或评优推荐，从而把外部约束转化为内在激励。
评委老师：请用一句话描述系统的核心数据流。
答辩学生：多源教学数据→Flume/Kafka→HDFS→MapReduce/Spark清洗与指标计算→MySQL(元数据)+HBase(明细)+Redis(缓存)→Web前端实时可视化。
评委老师：如果某门课程的学生评价数据在2025年9月1日激增到原来的10倍，系统哪些环节最先出现瓶颈？如何验证？
答辩学生：最先出现瓶颈的可能是NameNode内存和MapReduce JobTracker调度。验证方法：在测试环境用JMeter模拟10倍并发评价提交，监控NameNode RPC延迟和JobTracker队列长度，如果延迟>500 ms或队列积压>20%，则通过增加DataNode、调整块大小、启用YARN动态资源池进行扩容。
评委老师：系统需要保存历史数据至少5年，冷热数据如何分层存储？
答辩学生：热数据（最近一学期）放SSD+HBase；温数据（1--2年）放SATA HDD+HDFS副本=2；冷数据（2--5年）转储到对象存储(OSS/S3)并做EC纠删码，HDFS只保留元数据和索引，查询时通过Hive on S3实现。
评委老师：请给出衡量系统是否"实时"的量化指标，并说明如何测试。
答辩学生：指标：从学生点击提交评价到教师看到最新得分的P95延迟≤1秒。测试：用Gatling模拟1000并发评价，统计从Kafka生产到前端AJAX轮询拿到最新结果的端到端延迟，95分位延迟>1s即不达标，通过增加Kafka分区、优化Flink窗口或改用WebSocket推送解决。
评委老师：项目计划安排中，2025年4月--5月完成系统测试，但留给用户试用的时间只有两周，是否足够？
答辩学生：略显紧张，我已预留缓冲：4月中旬完成单元+集成测试，4月下旬在学院内选3门课程做小规模灰度试用，收集反馈后5月初快速迭代，两周足以修复影响核心体验的缺陷，非关键功能可延后上线。
评委老师：最后，如果学校2026年要全面上线你的系统，最大的风险点是什么？
答辩学生：最大风险是数据治理与隐私合规。需要提前与信息中心、网信办确认教师课堂录像、学生行为日志的脱敏与分级授权策略，否则无法过审。我已预留"数据合规子模块"，支持字段级脱敏、权限粒度到教学班，2025年12月前完成三级等保测评。
【答辩结束】
评委老师评价与总结：X同学的开题目标明确，技术路线可行，能够结合自身痛点提出激励导向的设计思路；对性能瓶颈、数据冷热分层、实时性指标都给出了量化方案，展现出较好的工程思维。若能在后续阶段进一步细化隐私合规与教学场景验证计划，项目有望取得良好效果。整体评价：通过。
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最后：
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