1-云計算復(fù)習(xí)題

1、一、單項選擇題1. 虛擬化資源指一些可以實現(xiàn)一定操作具有一定功能但其本身是 （ A ）的資源如計算池存 儲池和網(wǎng)絡(luò)池、 數(shù)據(jù)庫資源等通過軟件技術(shù)來實現(xiàn)相關(guān)的虛擬化功能包括虛擬環(huán)境、 虛擬系 統(tǒng)、虛擬平臺。A. 虛擬B.真實C. 物理D.實體2. 云計算是對（ D ）技術(shù)的發(fā)展與運用。A. 并行計算B.網(wǎng)格計算C. 分布式計算D.以上都是3. 2008 年，（ A ）先后在無錫和北京建立了兩個云計算中心。A. IBMB. GoogleC.AmazonD. 微軟4. 微軟于 2008 年 10 月推出云計算操作系統(tǒng)是（ C ）。A. Google App EngineB. 藍云C. AzureD.

2、 EC25. 將基礎(chǔ)設(shè)施作為服務(wù)的云計算服務(wù)類型是（ A ）。A. IaaSB. PaaSC. SaaSD. 以上都不是6. 將平臺作為服務(wù)的云計算服務(wù)類型是（ B ）。 A. IaaSB. PaaSC. SaaSD. 以上都不是7. 云計算體系結(jié)構(gòu)的（ C ）負責(zé)資源管理、任務(wù)管理用戶管理和安全管理等工作。A. 物力資源層B. 資源池層C. 管理中間件層 D. SOA 構(gòu)建層8. IaaS 計算實現(xiàn)機制中，系統(tǒng)管理模塊的核心功能是（ A ）。A. 負載均衡B. 監(jiān)視節(jié)點的運行狀態(tài)C. 應(yīng)用 APID. 節(jié)點環(huán)境配置9. 下列選項中，哪條不是 GFS 選擇在用戶態(tài)下實現(xiàn)的原因（ D ）。A.

3、調(diào)試簡單B. 不影響數(shù)據(jù)塊服務(wù)器的穩(wěn)定性C. 降低實現(xiàn)難度，提高通用性D. 容易擴展10. 下列不屬于 Google 云計算平臺技術(shù)架構(gòu)的是（ D ）。A. 并行數(shù)據(jù)處理 MapReduceB. 分布式鎖 ChubbyC. 結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)表 BigTableD. 彈性云計算 EC211. （ B ）是 Google 提出的用于處理海量數(shù)據(jù)的并行編程模式和大規(guī)模數(shù)據(jù)集的并行運 算的軟件架構(gòu)A. GFS B. MapReduceC. Chubby D. Bigtable12. 在目前GFS集群中，每個集群包含（B）個存儲節(jié)點。A. 幾百個B. 幾千個C. 幾十個D. 幾十萬個13. MapReduce

4、 通常把輸入文件按照(C ) MB 來劃分。A. 16 B. 32C. 64D. 12814. Mapreduce 適用于 ( D )。A. 任意應(yīng)用程序B. 任意可在 windows servet2008 上運行的程序C. 可以串行處理的應(yīng)用程序D. 可以并行處理的應(yīng)用程序15. 下列不屬于亞馬遜及其映像( AMI )類型的是( C )。A. 公共 AMIB. 私有 AMIC. 通用 AMID. 共享 AMI16. 在 Bigtable 中，( A )主要用來存儲子表數(shù)據(jù)以及一些日志文件。A. GFSB. ChubbyC. SSTableD. MapReduce17. 桶是 S3 用于存儲對

5、象的容器，每個用戶最多可以創(chuàng)建( D )個桶。 A. 10B. 50C. 80D. 10018. 下面選項不屬于 Amazon 提供的云計算服務(wù)是( D )。B. 簡單存儲服務(wù) S3D. .Net 服務(wù)C ）。B. OracleD. 亞馬遜的 Simple DBA. 彈性云計算 EC2C. 簡單隊列服務(wù) SQS19. Google APP Engine 使用的數(shù)據(jù)庫是 A. 改進的 SQL ServerC. Date store20. 與網(wǎng)格計算相比，不屬于云計算特征的是( B )。A. 資源高度共享B. 適合緊耦合科學(xué)計算C. 支持虛擬機D. 適用于商業(yè)領(lǐng)域二、判斷題1. 云”使用了數(shù)據(jù)多副

6、本容錯、比使用本地計算機可靠。(V )2. 云計算是由一系列可以動態(tài)升級和虛擬化的資源所組成的，這些資源被所有云計算的用 戶共享并且可以方便地通過網(wǎng)絡(luò)訪問， 用戶無須掌握云計算的技術(shù)， 只需要按照個人或者團 體的需要租賃云計算的資源。 ( V )3. SaaS 是一種基于互聯(lián)網(wǎng)提供軟件服務(wù)的應(yīng)用模式。( V )4. 并行計算是指同時使用多種計算資源解決計算問題的過程，其主要目的是快速解決大型 且復(fù)雜的計算問題。 ( V )5. Google Chrome，又稱Google瀏覽器，是一個由Google (谷歌)公司開發(fā)的開放原始碼網(wǎng) 頁瀏覽器。 ( V )6. 網(wǎng)格計算是分布式計算的一種，是分布

7、式計算封裝。(x )7. Bigtable是一個分布式多維映射表，表中的數(shù)據(jù)通過一個行關(guān)鍵字(Row Key )、一個列關(guān)鍵字( Column Key )以及一個時間戳( Time Stamp )進行索引。 ( V )8. GFS 將容錯的任務(wù)交給文件系統(tǒng)完成，利用軟件的方法解決系統(tǒng)可靠性問題，使存 儲成本成倍下降。 ( V )9. Bigtable 需要對存儲在其中的數(shù)據(jù)做解析。 ( x )10. 為了減少訪問開銷，提高客戶訪問效率，Bigtable使用了緩存(Cache)和刷新(Refresh) 技術(shù)。(X )11. Google 設(shè)計的提供粗粒度鎖服務(wù)的一個文件系統(tǒng)，它基于緊耦合分布式系

8、統(tǒng)，解決了分 布的一致性問題。 ( X )12. 云計算提供了最可靠、最安全的數(shù)據(jù)存儲中心，用戶不用再擔(dān)心數(shù)據(jù)丟失、病毒入侵個 人電腦的麻煩，用戶也不用進行安全防護。 ( X )13. MapReduce 編程模型只適合非結(jié)構(gòu)化的海量數(shù)據(jù)搜索、挖掘、分析與機器智能學(xué)習(xí)等。( X )14. 在 Bigtable 中 Chubby 選取并保證同一時間只有兩個服務(wù)器，一個是主服務(wù)器，一個是 備份服務(wù)器。 ( X )15. Pig是一個基于Hadoop的大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲平臺。(X )16. 每個數(shù)據(jù)中心的 PNUTS 結(jié)構(gòu)由兩部分構(gòu)成，即 Master 和 Chunk Server 。 ( X )17.

9、 Aneka 是一個軟件平臺和在云端開發(fā)分布式應(yīng)用程序的框架。它按需利用臺式機和服務(wù)器或數(shù)據(jù)中心異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的計算資源。(V )18. Pig 是一個基于 Hadoop 的大規(guī)模數(shù)據(jù)分析平臺，它提供的 SQL-LIKE 語言叫 Pig Latin， 該語言的編譯器會把類 SQL 的數(shù)據(jù)分析請求轉(zhuǎn)換為一系列經(jīng)過優(yōu)化處理的 MapReduce 運 算。 ( V )19. HBase 基于 Hadoop Distributed File System ，是一個開源的，基于列存儲模型的分布式數(shù) 據(jù)庫。 ( V )20. 適合用 MapReduce 來處理的數(shù)據(jù)集 (或任務(wù) )有一個基本要求 : 待處理的數(shù)

10、據(jù)集可以分解成許多小的數(shù)據(jù)集，而且每一個小數(shù)據(jù)集都可以完全并行地進行處理。( V )三、填空題1. 在GFS中，主控服務(wù)器存放著三類元數(shù)據(jù)：文件和塊的命名空間、文件到塊的映射信息以及 塊副本的位置信息 。2. 分布式系統(tǒng)是一組 _自治 的計算機集合，通過通信網(wǎng)絡(luò)相互連接，實現(xiàn)資源共享和協(xié)作，而呈現(xiàn)給用戶的是單個完整的計算機系統(tǒng)。3. Bigtable 中的 API_ _提供創(chuàng)建和刪除表以及列族的函數(shù)，還提供了修改集群、表以及列族元數(shù)據(jù)的函數(shù)。4. 中間件是一種獨立的系統(tǒng)軟件或服務(wù)程序， 分布式應(yīng)用軟件借助這種軟件在不同的技術(shù)之間共享資源。5. Yahoo!公司正在建造的 PNUTS系統(tǒng)平臺是一

11、個大規(guī)模、托管型 數(shù)據(jù)庫服務(wù)，它可以支持 Yahoo!公司的 Web程序。6. 將接口放在一臺計算機上，對象本身卻駐留在另外一臺計算機上，就是分布式對象 。7. Aneka 云系統(tǒng)是一項實用基于 .NET_服務(wù)的資源管理平臺， 其特點是以市場為導(dǎo)向。8. Greenplum 是一個基于云平臺的 數(shù)據(jù)管理 系統(tǒng)。9. RPC 的本質(zhì)思想就是希望遠程過程調(diào)用能像_本地調(diào)用 一樣。10. Dynamo 是為 Amazon 公司的平臺建造的高度可用、可升級的分布式 分布式數(shù)據(jù)存儲中心 。11. 最常見的分布式對象是分布式動態(tài)對象和 分布式命名對象 。12. 一個 GFS 集群含有單個主控服務(wù)器，多個_

12、塊服務(wù)器 ，被多個客戶訪問。13. 一個HDFS集群是由一個名字結(jié)點(Namenode)和若干個 數(shù)據(jù)結(jié)點(Datanode)組成。14. Bigtable 的時間戳是 64位的整數(shù)。15. 在PNUTS中使用Yahoo!消息代理代替恢復(fù)日志并作為復(fù)制機制進行應(yīng)用。16. MapReduce應(yīng)用程序通常會通過 map和reduce來實現(xiàn) Mapper和Reducer接口，二者組成作業(yè)的核心。17. Windows Azure屬于PaaS模式，平臺包括一個云計算操作系統(tǒng)和一系列為開發(fā)者提供的服務(wù)。18. MapReduce框架是由一個單獨運行在主結(jié)點的JobTracker和運行在每個集群從結(jié)點的

13、T askTracker共同組成。19. Windows Azure 應(yīng)用程序包括 Web Role 實例、Worker Role實例和 VM Role 實例。20. Google App Engine目前提供Java和Python兩種語言的開發(fā)工具包。21. SQL Azure是微軟的云中關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，是基于SQL Server技術(shù)構(gòu)建的，主要為用戶提供數(shù)據(jù)應(yīng)用。22. 微軟公司的云計算戰(zhàn)略包括微軟運營、伙伴運營和 客戶自建。23. 云計算安全從云端到云中可劃分為三個層次：云端安全性、應(yīng)用服務(wù)層和基礎(chǔ)設(shè)施24. SQL Azure主要提供基于云的 _存儲和管理 _各種信息數(shù)據(jù)的服務(wù)。25.

14、所謂安全云服務(wù)就是云計算技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域的應(yīng)用和拓展從而實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)安全即服務(wù)的一種技術(shù)和業(yè)務(wù)模式。26. 云計算應(yīng)用安全體系的主要目標(biāo)是實現(xiàn)云計算應(yīng)用及數(shù)據(jù)的機密性、完整性、可用性和隱私性等。27. 一組協(xié)同工作的計算機通過網(wǎng)絡(luò)連接，用通信的手段進行協(xié)調(diào)同步，用合理的算法調(diào)度分配資源，從而達到高效可靠的計算，這樣形成的系統(tǒng)叫做 分布式系統(tǒng) 。28. 服務(wù)中斷等風(fēng)險在任何IT環(huán)境中都存在，在部署云計算數(shù)據(jù)中心時，最好采取基于 兩地三中心 的策略，進行數(shù)據(jù)與環(huán)境的備份。29. 云安全的兩個研究方向包括云計算安全和 安全云。30. 進程通信中客戶一服務(wù)器模型的實現(xiàn)方法包括并發(fā)服務(wù)器和_迭代服務(wù)器 _

15、。四、簡答題1. 簡述遠程調(diào)用的過程。1）調(diào)用過程首先以常規(guī)的方式調(diào)用客戶存根；2）客戶存根將所要求操作的參數(shù)打包成一個消息，然后調(diào)用本地操作系統(tǒng)；3）本地操作系統(tǒng)將打包好的消息發(fā)送給遠程服務(wù)器操作系統(tǒng)；4）遠程服務(wù)器操作系統(tǒng)再將該消息交給服務(wù)器存根；5）服務(wù)器存根把消息中的參數(shù)提取出來，然后調(diào)用服務(wù)器；6）服務(wù)器執(zhí)行所要求的操作，操作完成之后再將結(jié)果返回給服務(wù)器存根；7）服務(wù)器存根再將結(jié)果打包成一個消息，然后調(diào)用本地操作系統(tǒng)；8）該操作系統(tǒng)將含有結(jié)果的消息發(fā)送回客戶端操作系統(tǒng)；9）客戶端操作系統(tǒng)將消息交給客戶存根；10）客戶存根將結(jié)果從消息中提取出來，返回給調(diào)用過程。2. 簡述云計算的三種服

16、務(wù)模式及其功能。 SaaS:軟件即服務(wù)，這層的作用是將應(yīng)用作為服務(wù)提供給客戶。 PaaS：平臺即服務(wù)，這層的作用是將一個開發(fā)平臺作為服務(wù)提供給用戶。 laas：基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)，這層的作用是提供虛擬機或者其他資源作為服務(wù)提供給用戶。3.簡述Bigtable中Chubby的作用。答：Bigtable中Chubby的作用是為 GFS提供鎖服務(wù)，選擇 Master節(jié)點，記錄 Master的相 關(guān)描述信息；通過獨占鎖記錄 Chunk Server的活躍情況為Bigtable提供鎖服務(wù)，記錄子表元 信息（如子表文件信息、子表分配信息、子表服務(wù)器信息） ，可能記錄 MapReduce 的任務(wù)信 息，為第三方

17、提供服務(wù)與文件存儲。4. 簡述 GFS 體系結(jié)構(gòu)。一個GFS集群含有單個主控服務(wù)器（Master）,多個塊服務(wù)器（Chunk Server）,被多個客戶 訪問。主控服務(wù)器維護所有文件系統(tǒng)的元數(shù)據(jù)（ Meta Data） ，完成各種控制操作，并定期訪 問服務(wù)器進行控制和狀態(tài)檢查。 而塊服務(wù)器則在客戶同主控服務(wù)器交換元數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)時與所有 數(shù)據(jù)直接通信。5. Windows Azure 存儲服務(wù)提供了幾種類型的存儲方式？闡述每種存儲方式主要存儲對象。 答：二進制大對象（Blob ）服務(wù)，用于存儲文本或二進制數(shù)據(jù)。 表（Table）服務(wù)，用于可被查詢的結(jié)構(gòu)化存儲，存儲的是帶有屬性信息的實體集合。 隊列（

18、Queue）服務(wù)，確保服務(wù)之間可靠的、持久的消息傳遞主要實現(xiàn) Web角色實例和 Woeker 角色實例間的通信。6. 簡述MapReduce操作的全部流程。MapReduce 處理數(shù)據(jù)過程主要分成 2 個階段： map 階段和 reduce 階段，先執(zhí)行 map 階段， 再執(zhí)行 reduce 階段。1）在正式執(zhí)行map函數(shù)前，需要對輸入進行“分片”（就是將海量數(shù)據(jù)分成大概相等的 “塊”， hadoop的一個分片默認是 64M），以便于多個 map同時工作，每一個map任務(wù)處理一個“分 片”。2）分片完畢后，多臺機器就可以同時進行 map 工作了。 map 函數(shù)要做的事情，相當(dāng)于對 數(shù)據(jù)進行“預(yù)處理” ，輸出所要的“關(guān)切” 。 map 對每條記錄的輸出以 <key,value>