大数据分析平台支持交互式地数据分析，方便做出可数据驱动的、可交互且可协作的精美文档，可以接入不同的数据处理引擎，包括 Flink、Spark、Hive、Scala、SQL、SparkSQL、shell, markdown、MySql等，可实现你所需要的数据采集，数据发现，数据分析，数据可视化和协作，主要功能有: “适配器配置和绑定”配置需绑定适配器的连接信息，如Hive、Hbase、Spark等； “数据分析”通过”%组件名”引用组件进行数据分析，支持多视图展示：图表、柱状图、饼状图等； “权限控制”主要有Owners、Readers、Writers三种权限，admin拥有最大权限。

大数据框架平台主要用于创建、管理、监视 Hadoop 的集群（例如 Hive、Hbase、Spark、Sqoop、Zookeeper 等），具体功能如下: 采用图形化方式安装大数据组件，可以方便在指定 的master所在的节点，使集群快速运行起来； 实现集群状态监控，并通过Grafana进行数据的展示(CPU、内存、负载等)； 集群部署后，可以方便的通过dashboard进行参数修改，如HDFS的core-site等； 节点快速扩展，快速增加大数据组件，如Hbase、Kylin等； 可定制的Alert功能，报警信息可以自定义，用户可以根据自己的需要，设置哪些情况下需要报警，哪些不需要。

后台目前设置了7个功能模块: “系统管理”是系统的基础模块，可以在这里对用户角色和权限进行设置等； “实验信息”录入实验基本信息，包括实验名称、实验内容、实验要求、实验目的，并设置实验安排表，以便学生预约实验； “学生预约”根据实验安排表预约需要参加的实验； “老师审批”老师针对学生提交的实验预约申请进行审批：通过、拒绝； “学生记录实验”实验完成后记录实验完成情况，出现的问题以及解决方案； “老师评分管理”根据学生所做实验的完成情况进行评分，并给予评语。 “统计分析管理”从三个维度：学校总体情况分析、实验信息分析、实验分数分析对实验进行全方面的分析。