云计算基础考题

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1、.一、选择题30‘云计算SoftwareasaServicePlatform-as-a-ServicePlatform-as-a-Service云计算的特点:通用高扩展按需服务极其廉价云计算的三大核心技术GFS中的每一个文件被划分成多个Chunk，Chunk的默认大小是64MB，每个Chunk又划分为若干Block（64KB），每个Block对应一个32bit的校验码，保证数据正确（若某个Block错误，则转移至其他Chunk副本）二、名词解释15’1.企业信息化：企业信息化是指企业利用现代信息技术，通过对信息资源..的深化开发和广泛利用，不断提高企业生产、经营、管理、决策的效

2、率和水平，进而提高企业经济效益和企业市场竞争力的过程。2.云计算:是一种商业计算模型。它将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上，使各种应用系统能够按需获取计算力、存储空间和信息服务。3.hadoop:Apache开源组织的一个分布式计算框架，可以在大量廉价的硬件设备组成的集群上运行应用程序，为应用程序提供了一组稳定可靠的接口，旨在构建一个具有高可靠性和良好扩展性的分布式系统4.企业信息系统PS:管理信息系统是一个以人为主导，利用计算机硬件、软件、网络通讯设备以及其它办公设备，进行信息收集、传输、加工、存储、更新和维护，以提高企业竞争力、提高效益和效率为目的，支持企业高层决策、

3、中层控制、基层运作的集成化的人机系统。4、决策支持信息系统DSS是一种以计算机为工具，应用决策科学及有关学科的理论与方法，以人机交互方式辅助决策者解决半结构化和非结构化决策问题的信息系统。5.客户关系管理:通过信息技术使企业在营销、销售和服务业务范围内实现以客户为中心的管理理念的软件系统，其中涉及销售、市场营销、客户服务以及支持应用等软件三、简答题30‘1.hadoop的三大关键技术，了解GFS的构成以及作用，实现机制。三大关键技术：mapreduce,hbase,hdfs.实现机制：u客户端首先访问Master节点，获取交互的ChunkServer信息，然后访问这些Chunk

4、Server，完成数据存取工作。这种设计方法实现了控制流和数据流的分离。uClient与Master之间只有控制流，而无数据流，极大地降低了Master的负载。uClient与Chunk..Server之间直接传输数据流，同时由于文件被分成多个Chunk进行分布式存储，Client可以同时访问多个ChunkServer，从而使得整个系统的I/O高度并行，系统整体性能得到提高。架构：GFS将容错的任务交给文件系统完成，利用软件的方法解决系统可靠性问题，使存储的成本成倍下降。GFS将服务器故障视为正常现象，并采用多种方法，从多个角度，使用不同的容错措施，确保数据存储的安全、保证提供

5、不间断的数据存储服务构成作用Client（客户端）：应用程序的访问接口Master（主服务器）：管理节点，在逻辑上只有一个，保存系统的元数据，负责整个文件系统的管理ChunkServer（数据块服务器）：负责具体的存储工作。数据以文件的形式存储在ChunkServer上。Ps:技术1.大规模集2.群安装技术3.故障检测技术4.节点动态加入技术5.节能技术特点：采用中心服务器模式/不缓存数据/在用户态下实现/只提供专用接口2.MapReduce基本功能，任务要求，实现过程。任务基本要求：待处理的数据集可以分解成许多小的数据集，而且每一个小数据集都可以完全并行地进行处理实现过程：（

6、1）输入文件分成M块，每块大概16M～64MB（可以通过参数决定），接着在集群的机器上执行分派处理程序（2）M个Map任务和R个Reduce任务需要分派，Master选择空闲Worker来分配这些Map或Reduce任务（3）Worker读取并处理相关输入块，Map函数产生的中间结果..对暂时缓冲到内存（4）中间结果定时写到本地硬盘，分区函数将其分成R个区。中间结果在本地硬盘的位置信息将被发送回Master，然后Master负责把这些位置信息传送给ReduceWorker（5）当Master通知执行Reduce的Worker关于中间对

7、的位置时，它调用远程过程，从MapWorker的本地硬盘上读取缓冲的中间数据。当ReduceWorker读到所有的中间数据，它就使用中间key进行排序，这样可使相同key的值都在一起（6）ReduceWorker根据每一个唯一中间key来遍历所有的排序后的中间数据，并且把key和相关的中间结果值集合传递给用户定义的Reduce函数。Reduce函数的结果写到一个最终的输出文件（7）当所有的Map任务和Reduce任务都完成的时候，Master激活用户程序。此时MapReduce返回用户程序的