管理员和老师端可以强制关闭和监控学生端实验环境. 三、图形式大数据引擎 对原始的数据进行大数据全链路的加工处理。提供易学易用，零代码，通过 鼠标拖拽的方式开发大数据全流程的数据处理工作流。包括数据源功能模块、 数据汇集功能模块、数据湖功能模块、数据加工功能模块、分析挖据功能模块。 平台支持 C/S 架构，平台客户端和服务端可以部署在不同的物理服务器之上。 1.图形式大数据实验平台支持图形化（鼠标拖拽）的方式进行教学/科研的大数据实验。 2. 对于用户经常使用的数据组件，在客户端的主界面工具栏上显示快捷操作，可以在不进入组件面板的情况下直接拖拽使用。提供产品截图证明。 3.在不需要编程序的基础上，用户可以采用鼠标拖拽设计开发 ApacheSpark大数据批式（非实时）处理作业（数据工作流）和大数据流式（实时）处理 作业（流式数据工作流），可以支持大数据全链路的功能，包括数据源定义、数据汇集、数据加工、分析挖掘、数据可视化。 4. 数据工作流设计器提供编辑功能，可以对数据工作流的各个节点进行布局排版，提供 13 种排版功能，包括：左对齐、右对齐、左右居中、上对齐、下对齐、上下居中、水平均布、垂直均布、水平增加间距、水平减少间距、垂直增加间距、垂直减少间距、树布局。提供全选、反选、复制、粘贴、删除工作流节点组件的功能。数据工作流的每个数据节点可以在底部显示其名字，支持超长的名字自动换行以保证名字文本的长度始终不超过节点图标的宽 度。支持鼠标拖拽图标的四个角改变工作流节点尺寸。两个相匹配的数据节点可以通过鼠标右键创建连接线。 5.平台至少提供四类图形式工作流节点组件方便用户设计大数据工作流，包括：数据源类型节点、转换类型节点、算法类型节点、和落地类型节点。）。要求每种类型的组件在工具栏上分组显示，可以通过鼠标拖拽来使用，可以设置工具栏的隐藏和关闭。 6. 平台支持至少 13 种数据源功能包括：关系数据库、MongoDB、HDFS、FTP、文件夹、Hbase、系统 Hive、Cassandra、流、云文件、云数据库、课程文件、课程数据库。提供产品截图证明。 7.
