1-云計(jì)算復(fù)習(xí)題

1、一、單項(xiàng)選擇題1.虛擬化資源指一些可以實(shí)現(xiàn)一定操作具有一定功能但其本身是（A ）的資源如計(jì)算池存虛擬系統(tǒng)、虛擬平臺(tái)。A.虛擬B.真實(shí)C.物理D.實(shí)體2.云計(jì)算是對(duì)（ D）技術(shù)的發(fā)展與運(yùn)用。A.并向算B.網(wǎng)格計(jì)算C.分布式計(jì)算D.以上都是3.2008 年，（ A ）先后在尢錫和北京建立了兩個(gè)女計(jì)算中心。A.IBMB. GoogleC.AmazonD.微軟4.微軟于2008年10月推出云計(jì)算操作系統(tǒng)是（C）。A. Google App EngineB.藍(lán)云C.AzureD. EC25.將基礎(chǔ)設(shè)施作為服務(wù)的云計(jì)算服務(wù)類型是（A ）。A.IaaSB. PaaSC.SaaSD.以上都不是6.將平臺(tái)作為服

2、務(wù)的云計(jì)算服務(wù)類型是（B ）。A.IaaSB. PaaSC.SaaSD.以上都不是7.云計(jì)算體系結(jié)構(gòu)的（C ）負(fù)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(jì)算實(shí)現(xiàn)機(jī)制中,系統(tǒng)管理模塊的核心功能是（A ）。A.負(fù)載均衡B.監(jiān)視節(jié)點(diǎn)的運(yùn)行狀態(tài)C.應(yīng)用APID.節(jié)點(diǎn)環(huán)境配置儲(chǔ)池和網(wǎng)絡(luò)池、數(shù)據(jù)庫資源等通過軟件技術(shù)來實(shí)現(xiàn)相關(guān)的虛擬化功能包括虛擬環(huán)境、D ）。9.A.B.C.D.10.A.B.C.D.下列選項(xiàng)中，哪條不是 GFS選擇在用戶態(tài)下實(shí)現(xiàn)的原因（調(diào)試簡(jiǎn)單不影響數(shù)據(jù)塊服務(wù)器的穩(wěn)定性降低實(shí)現(xiàn)難度，提高通用性容易擴(kuò)展下列不屬于G

3、oogle云計(jì)算平臺(tái)技術(shù)架構(gòu)的是（ D ）。并行數(shù)據(jù)處理MapReduce分布式鎖Chubby結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)表BigTable彈性云計(jì)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(yùn)算的軟件架構(gòu)A. GFSC. ChubbyB. MapReduceD. Bigtable12.在目前GFS集群中，每個(gè)集群包含（ B）個(gè)存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)。A.幾百個(gè)C.幾十個(gè)B.幾千個(gè)D.幾十萬個(gè)13. MapReduce通常把輸入文彳按照（ C ） MB來劃分。A.16B.32C.64D. 12814. Mapreduce 適用于 （ D ）。A.任意應(yīng)用程序B.任意可在wi

4、ndows servet2008上運(yùn)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(chǔ)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(chǔ)對(duì)象的容器，每個(gè)用戶最多可以創(chuàng)建（ D ）個(gè)桶。A. 10B. 50C. 80D. 10018 .下面選項(xiàng)不屬于 Amazon提供的云計(jì)算服務(wù)是（ D ）。A.彈性云計(jì)算EC2B.簡(jiǎn)單存儲(chǔ)服務(wù)S3C.簡(jiǎn)單隊(duì)列服

5、務(wù) SQSD. .Net服務(wù)19 . Google APP Engine 使用的數(shù)據(jù)庫是（C）。A.改進(jìn)的 SQL ServerB. OracleC. Date storeD.亞馬遜的 Simple DB20.與網(wǎng)格計(jì)算相比，不屬于云計(jì)算特征的是（ B ）。A.資源高度共享B.適合緊耦合科學(xué)計(jì)算C.支持虛擬機(jī)D.適用于商業(yè)領(lǐng)域二、判斷題1. 云”使用了數(shù)據(jù)多副本容錯(cuò)、比使用本地計(jì)算機(jī)可靠。（V ）2. 云計(jì)算是由一系列可以動(dòng)態(tài)升級(jí)和虛擬化的資源所組成的，這些資源被所有云計(jì)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(jì)算的技術(shù)，只需要按照個(gè)人或者團(tuán)體的需要租賃云at算的資源。（V ）3

6、. 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(jì)算是指同時(shí)使用多種計(jì)算資源解決計(jì)算問題的過程，其主要目的是快速解決大型且復(fù)雜的計(jì)算問題。（V ）5. Google Chrome,又稱Google瀏覽器，是一個(gè)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(jì)算是分布式計(jì)算的一種，是分布式計(jì)算封裝。（x ）7. Bigtable是一個(gè)分布式多維映射表，表中的數(shù)據(jù)通過一個(gè)行關(guān)鍵字（Row Key）、一個(gè)列關(guān)鍵字（Column Key）以及一個(gè)時(shí)間戳（Time Stamp）進(jìn)行索引。（V ）8. GFS將容錯(cuò)的任務(wù)交給文件系統(tǒng)完成，利用軟件的方法解

7、決系統(tǒng)可靠性問題，使存儲(chǔ)成本成彳下降。（V ）9. Bigtable需要對(duì)存儲(chǔ)在其中的數(shù)據(jù)做解析。（乂 ）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(jì)的提供粗粒度鎖服務(wù)的一個(gè)文件系統(tǒng)，它基于緊耦合分布式系統(tǒng)，解決了分 布的一致性問題。（x ）12. 云計(jì)算提供了最可靠、最安全的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中心，用戶不用再擔(dān)心數(shù)據(jù)丟失、病毒入侵個(gè) 人電腦的麻煩，用戶也不用進(jìn)行安全防護(hù)。 （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(jī)器智能學(xué)習(xí)等。（x ）14. 在Bigta

8、ble中Chubby選取并保證同一時(shí)間只有兩個(gè)服務(wù)器，一個(gè)是主服務(wù)器，一個(gè)是 備份服務(wù)器。（x ）15. Pig是一個(gè)基于Hadoop的大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲(chǔ)平臺(tái)。（x ）16. 每個(gè)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. Aneka是一個(gè)軟件平臺(tái)和在云端開發(fā)分布式應(yīng)用程序的框架。它按需利用臺(tái)式機(jī)和服務(wù)器或數(shù)據(jù)中心異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算資源。（V ）18. Pig是一個(gè)基于Hadoop的大規(guī)模數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，它提供的 SQL-LIKE語言叫Pig Latin, 該語言的編譯器會(huì)把類 SQL的數(shù)據(jù)分析請(qǐng)求轉(zhuǎn)換為一系列經(jīng)過優(yōu)化處理的MapReduce運(yùn)算

9、。（，）19. HBase基于Hadoop Distributed File System ,是一個(gè)開源的，基于列存儲(chǔ)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(gè)基本要求：待處理的數(shù)據(jù)集可以分 解成許多小的數(shù)據(jù)集，而且每一個(gè)小數(shù)據(jù)集都可以完全并行地進(jìn)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(jì)算機(jī)集合，通過通信網(wǎng)絡(luò)相互連接，實(shí)現(xiàn)資源共享和協(xié)作，而呈現(xiàn)給用戶的是單個(gè)完整的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)。3. Bigtable中的 API_提供

10、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(dú)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(tái)是一個(gè)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(tái)計(jì)算機(jī)上，對(duì)象本身卻駐留在另外一臺(tái)計(jì)算機(jī)上，就是 分布式對(duì)象 O7. Aneka云系統(tǒng)是一項(xiàng)實(shí)用基于 .NET服務(wù)的資源管理平臺(tái)，其特點(diǎn)是以市場(chǎng)為導(dǎo)向。8. Greenplum是一個(gè)基于云平臺(tái)的數(shù)據(jù)管理 系統(tǒng)。9. RPC的本質(zhì)思想就是希望遠(yuǎn)程過程調(diào)用能像本地調(diào)用 一樣。10.

11、Dynamo是為Amazon公司的平臺(tái)建造的高度可用、可升級(jí)的分布式 分布式數(shù)據(jù)存 儲(chǔ)中心。11. 最常見的分布式對(duì)象是分布式動(dòng)態(tài)對(duì)象和 分布式命名對(duì)象 。12. 一個(gè)GFS集群含有單個(gè)主控服務(wù)器，多個(gè)一塊服務(wù)器,被多個(gè)客戶訪問。13. 一個(gè)HDFS集群是由一個(gè)名字結(jié)點(diǎn) （Namenode）和若干個(gè) 數(shù)據(jù)結(jié)點(diǎn)（Datanode） 組成。14. Bigtable的時(shí)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(jī)制進(jìn)行應(yīng)用。16. MapReduce應(yīng)用程序通常會(huì)通過 map和 reduce 來實(shí)現(xiàn) Mapper和Reducer接口，二者組成作業(yè)的

12、核心。17. Windows Azure屬于 PaaS 模式，平臺(tái)包括一個(gè)云計(jì)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(gè)單獨(dú)運(yùn)行在主結(jié)點(diǎn)的JobTracker和運(yùn)行在每個(gè)集群從結(jié)點(diǎn)的T askTracker 共 同 組成。19. Windows Azure 應(yīng)用程序包括 Web Role 實(shí)例、Worker Role 實(shí)例和 VM Role 實(shí)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)

13、用。22. 微軟公司的云計(jì)算戰(zhàn)略包括微軟運(yùn)營、伙伴運(yùn)營和一客戶自建。23. 云計(jì)算安全從云端到云中可劃分為三個(gè)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(chǔ)和管理各種信息數(shù)據(jù)的服務(wù)。25. 所謂安全云服務(wù)就是云計(jì)算技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域的應(yīng)用和拓展從而實(shí)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(jì)算應(yīng)用安全體系的主要目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)云計(jì)算應(yīng)用及數(shù)據(jù)的機(jī)密性、完整性、可用性和隱私性 等。27. 一組協(xié)同工作的計(jì)算機(jī)通過網(wǎng)絡(luò)連接，用通信的手段進(jìn)行協(xié)調(diào)同步，用合理的算法調(diào)度分配資源，從而達(dá)到高效可靠的計(jì)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(xiǎn)在

14、任何IT環(huán)境中都存在，在部署云計(jì)算數(shù)據(jù)中心時(shí)， 最好采取基于 兩地三中心 的策略，進(jìn)行數(shù)據(jù)與環(huán)境的備份。29. 云安全的兩個(gè)研究方向包括云計(jì)算安全和 安全云。30. 進(jìn)程通信中客戶一服務(wù)器模型的實(shí)現(xiàn)方法包括并發(fā)服務(wù)器和迭代服務(wù)器 。四、簡(jiǎn)答題1 .簡(jiǎn)述遠(yuǎn)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(gè)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(yuǎn)程服務(wù)器操作系統(tǒng)；4） 遠(yuǎn)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

15、務(wù)器存根；7） 服務(wù)器存根再將結(jié)果打包成一個(gè)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(jiǎn)述云計(jì)算的三種服務(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(tái)即服務(wù)，這層的作用是將一個(gè)開發(fā)平臺(tái)作為服務(wù)提供給用戶。Iaas：基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)，這層的作用是提供虛擬機(jī)或者其他資源作為服務(wù)提供給用戶。3 .簡(jiǎn)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

16、節(jié)點(diǎn)，記錄 Master的相 關(guān)描述信息；通過獨(dú)占鎖記錄 Chunk Server的活躍情況為Bigtable提供鎖服務(wù)，記錄子表元,可能記錄MapReduce的任務(wù)信信息（如子表文件信息、子表分配信息、子表服務(wù)器信息） 息，為第三方提供服務(wù)與文件存儲(chǔ)。4 .簡(jiǎn)述GFS體系結(jié)構(gòu)。一個(gè)GFS集群含有單個(gè)主控服務(wù)器（Master）,多個(gè)塊服務(wù)器（Chunk Server）,被多個(gè)客戶 訪問。主控服務(wù)器維護(hù)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(jìn)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(shí)與所有 數(shù)據(jù)直接通信。5 . Windows A

17、zure存儲(chǔ)服務(wù)提供了幾種類型的存儲(chǔ)方式？闡述每種存儲(chǔ)方式主要存儲(chǔ)對(duì)象。答：二進(jìn)制大對(duì)象（Blob）服務(wù)，用于存儲(chǔ)文本或二進(jìn)制數(shù)據(jù)。表（Table）服務(wù)，用于可被查詢的結(jié)構(gòu)化存儲(chǔ)，存儲(chǔ)的是帶有屬性信息的實(shí)體集合。隊(duì)列（Queue）服務(wù)，確保服務(wù)之間可靠的、持久的消息傳遞.主要實(shí)現(xiàn) Web角色實(shí)例和 Woeker角色實(shí)例間的通信。6 .簡(jiǎn)述MapReduce操作的全部流程。MapReduce處理數(shù)據(jù)過程主要分成 2個(gè)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(duì)輸入進(jìn)行“分片”（就是將海量數(shù)據(jù)分成大概相等的 “塊”， hado

18、op的一個(gè)分片默認(rèn)是 64M）,以便于多個(gè) map同時(shí)工作，每一個(gè)map任務(wù)處理一個(gè)“分 片”。2） 分片完畢后，多臺(tái)機(jī)器就可以同時(shí)進(jìn)行map工作了。map函數(shù)要做的事情，相當(dāng)于對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行“預(yù)處理"，輸出所要的"關(guān)切”。map對(duì)每條記錄的輸出以<key,value> pair的形式 輸出。3） 在進(jìn)入reduce階段之前，還要將各個(gè)map中相關(guān)的數(shù)據(jù)（key相同的數(shù)據(jù)）歸結(jié)到一起， 發(fā)往一個(gè)reducero4） 接下來進(jìn)入reduce階段。相同的 key的map輸出會(huì)到達(dá)同一個(gè) reducer。reducer對(duì)key 相同的多個(gè)value進(jìn)行"reduce操作”，最后一個(gè)key的一串value經(jīng)過reduce函數(shù)的作用后， 變成了一個(gè) value o7 .簡(jiǎn)述云計(jì)算核心架構(gòu)安全中的各項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)。1） IaaS層是云計(jì)算的基礎(chǔ)。通過建立大規(guī)模數(shù)據(jù)中心，IaaS層為上層云計(jì)算服務(wù)提供海量 硬件資源。2） PaaS層作為3層核心服務(wù)的中間層，既為上層應(yīng)用提供簡(jiǎn)單、可靠的分布式編程框架，