云计算与大数据技术课后习题
云计算习题参考答案
第6章云计算习题参考答案6-1简述云和云计算的基本概念。
答：云也叫做资源池，是一些可以自我维护和管理的虚拟计算资源，通常是一些大型服务器集群，包括计算服务器、存储服务器和宽带资源等。
云计算是一种基于互联网的、大众参与的计算模式，其计算资源（计算能力、存储能力、交互能力）是动态、可伸缩、且被虚拟化的，以服务的方式提供。
6-2简述私有云、公用云和混合云的基本概念。
答：私有云也叫做专用云，是由单个客户所拥有的按需提供基础设施，该客户控制哪些应用程序在哪里运行，拥有服务器、网络和磁盘，并且可以决定允许哪些用户使用基础设施。
公用云是由第三方运行的云，第三方可以把来自许多不同客户的作业在云内的服务器、存储系统和其他基础设施上混合在一起。
最终用户不知道运行其作业的同一台服务器、网络或磁盘上还有哪些用户。
混合云把公用云模式与私有云模式结合在一起。
客户通过一种可控的方式对云部分拥有，部分与他人共享。
6-3简述云计算的四个本质特征。
答：云计算的本质包括：(1)虚拟化，即把软件、硬件等IT资源进行虚拟化，抽象成标准化的虚拟资源，放在云计算平台中统一管理，保证资源的无缝扩展；(2)多粒度和多尺度，即灵活的面对需求，提供不同的服务；(3)不确定性，因为云计算是一个人参与的计算，是群体智能的体现，表现出自然界不确定性特征；(4)软计算，即如何让网络明白一些定量、定性的转换，如一些大约的量词等。
6-4简述云计算与并行计算的关系。
答：并行计算式云计算的萌芽阶段。
在并行计算中，为了获得高速的计算能力，人们不惜采用昂贵的服务器和购买更多的服务器。
因此，强大的并行计算能力需要巨额的投资。
并且，传统的并行计算机的使用是一个相当专业的工作，需要使用者具有较高的专业素质。
而云计算将服务器等设施集中起来，最大程度地做到资源共享，能够动态地为用户提供计算能力和存储能力，随时满足用户的需求。
6-5简述分布式计算的基本原理，并指出云计算与分布式计算的关系。
云计算与大数据技术-课后习题答案docx (6)[1页]
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6.11 习题答案
1．启动Hadoop集群可以使用一条命令，也可以使用两条命令，它们分别是什么？
答：使用一条命令：start-all.sh；使用两条命令：start-dfs.sh和start-yarn.sh。
2．Hadoop启动成功之后，使用jps命令，分别回答在master和slave端，至少需要看到那几个服务进程已经启动才表示Hadoop启动正确？
答：master机器上：NameNode、SecondaryNameNode、ResourceManager服务进程；slave机器上：NodeManager、DataNode服务进程。
3．试述ZooKeeper正确启动之后，可以看见的它的守护进程是什么？
答：QuorumPeerMain进程。
4．HBase启动成功之后，分别在master和slave端可见的它的守护进程是什么？
答：在hbase的主节点master机器可见HMaster、HRegionServer进程，在从节点slave上可见HRegionServer进程。
5．试叙述如果需要Hbase正常工作的话，Hbase、ZooKeeper、Hadoop三者的启动先后顺序。
答：先启动Hadoop，再启动ZooKeeper，最后启动ZooKeeper。
在前一个正确的基础上，后一个才可以正确运行。
6．试述在安装Hive之前，必须在Linux服务上事先安装什么数据库软件？
答：安装mysql数据库软件。
7．试述在安装Kafka之前，需要在Linux环境下，必须事先安装好什么软件或服务？
答：Kafka工作的时候需要jdk和zookeeper服务，所以必须事先安装。
《大数据技术原理与操作应用》第2章习题答案
《大数据技术原理与操作应用》第2章习题答案第2章课后习题答案一、单选题1. 下列选项中,哪个配置文件可以配置 HDFS 地址、端口号以及临时文件目录( )。
A. core-site. xml B. hdfs-site. xml C. mapred-site. xml D. yarn-site. xml 参考答案：A2. Hadoop 集群启动成功后,用于监控 HDFS 集群的端口是( A.50010 B. 50075 C. 8485 D. 50070 参考答案：D3. 下列选项中,可以进行重启引导系统的是( )。
A. OK B. CancelC. RebootD. Apply 参考答案：C4.下列选项中,关于SSH服务说法正确的是()。
A.SSH服务是一种传输协议B.SSH服务是一种通信协议C.SSH服务是一种数据包协议D.SSH服务是一种网络安全协议参考答案：D5. 下列选项中,一键启动 HDFS 集群的命令是( )。
A. start-namenode. sh B. start-datanode. sh C. start-dfs. sh D. start-slave. sh 参考答案：C6. 在 Hadoop 的解压目录下,可以查看 Hadoop 的目录结构的命令是(。
A. jps B. ll C. tar D. find 参考答案：B7. 下列选项中,存放 Hadoop 配置文件的目录是( ） A. include B. bin C. libexe D. etc 参考答案：D8. 在配置 Linux 网络参数时,固定 IP 地址是将路由协议配置为( )。
A. staticB. dynamicC. immutableD. variable 参考答案：A9. 下列选项中,可以对 Hadoop 集群进行格式化的是( A. hadoop namenode -format B. hadoop namenode -ls C. hdfs datanode -ls D. hdfs datanode -format 参考答案：A10. 下列选项中,查看 Linux 系统的 IP 配置的命令是( )。
云计算与大数据技术考核试卷
2.大数据技术中，如何理解“数据挖掘”这一概念？请列举三种常用的数据挖掘技术，并简要说明它们的应用场景。
3.请阐述Hadoop的核心组件及其作用，并分析Hadoop在处理大数据方面的优势。
4.结合实际案例，说明大数据技术如何在金融、医疗、电商等其中一个行业中的应用，以及它所带来的价值。
5.大数据分析中，K-means算法属于______类型的算法。
6.云计算的服务部署模型包括公共云、私有云、混合云和______云。
7.下列哪种技术常用于大数据的实时流数据处理：______。
8.在大数据分析中，数据可视化是帮助用户理解数据的重要手段，常用的数据可视化工具包括Tableau、Power BI和______。
标准答案
一、单项选择题
1. D
2. C
3. C
4. C
5. D
6. D
7. D
8. B
9. C
10. D
11. D
12. D
13. C
14. D
15. C
16. D
17. D
18. D
19. D
20. D
二、多选题
1. ACDE
2. AB
3. ABCD
4. ABC
5. ABCD
6. ABCD
7. ABC
3.在云计算中，PaaS层为用户提供的是平台化的服务，用户无需关心底层的硬件和操作系统。（）
4. Spark比Hadoop快的原因之一是Spark使用内存计算，而Hadoop完全依赖于磁盘I/O。（）
5.云计算中的多租户技术是指多个用户共享同一物理硬件资源，但彼此之间的数据和计算是隔离的。（）
云计算与大数据技术应用习题
1. 简述什么是云计算？答：云计算是一种动态扩展的计算模式，通过网络将虚拟化的资源作为服务提供；云计算是一种无处不在的、便捷的通过互联网访问一个可定制的IT资源（IT资源包括网络、服务器、存储、应用软件和服务）共享池，并是一种按使用量付费的模式，它能够通过最少量的管理或与服务供应商的互动实现计算资源的迅速供给和释放；云计算是基于互联网服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。
2. 云计算有什么特点？答：①具有大规模并行计算能力；②资源虚拟化（Virtualization）和弹性调度；③数据量巨大并且增速迅猛；④高可靠性；⑤按需分配，按量计费。
3. 请分别回答什么是IaaS、PaaS、SaaS？答：IaaS：基础设施即服务，Infrastructure as a Service；PaaS：平台即服务，Platform as a Service；SaaS：软件即服务，Software as a Service。
4. 云计算的基础设施有哪些，各自完成什么功能？答：①分布式文件系统，完成数据的存储；②MapReduce编程模式，提供分布式并行编程环境进行数据处理；③大规模分布式数据库BigTable，提供分布式大规模数据库管理系统。
1. 解释说明什么是非结构化和半结构化数据？答：非结构化数据是数据结构不规则或不完整，没有预定义的数据模型，不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据，包括所有格式的办公文档、文本、图片、图像和音频/视频信息等。
半结构化数据是介于完全结构化数据（如关系型数据库、面向对象数据库中的数据）和完全无结构的数据之间的数据，XML、HTML文档属于半结构化数据，它一般是自描述的，数据的结构和内容混在一起，没有明显的区分。
2. 大数据价值链的三大构成是什么？答：数据本身、技能与思维。
3. 大数据的4V特征是什么？答：①多样性（Variety）；②规模性大（V olume）；③快速性（Velocity）；④价值密度低（Value）。
云计算与大数据技术考试 选择题 64题
1. 云计算的核心特征是什么？A. 按需自助服务B. 广泛的网络访问C. 资源池化D. 快速弹性E. 以上都是2. 下列哪个不是云计算的服务模型？A. IaaSB. PaaSC. SaaSD. DaaS3. 云计算中的“IaaS”代表什么？A. Infrastructure as a ServiceB. Internet as a ServiceC. Information as a ServiceD. Integration as a Service4. 下列哪个是大数据的“4V”特征之一？A. VelocityB. VolumeC. VarietyD. VeracityE. 以上都是5. Hadoop生态系统中的哪个组件用于数据存储？A. HDFSB. MapReduceC. HiveD. Pig6. 下列哪个技术不是用于大数据分析的？A. SparkB. KafkaC. DockerD. Storm7. 云计算中的“SaaS”代表什么？A. Software as a ServiceB. System as a ServiceC. Storage as a ServiceD. Security as a Service8. 下列哪个是云计算的部署模型？A. 公有云B. 私有云C. 社区云D. 混合云E. 以上都是9. 下列哪个不是大数据处理框架？A. FlinkB. CassandraC. KubernetesD. Beam10. 云计算中的“PaaS”代表什么？A. Platform as a ServiceB. Process as a ServiceC. Programming as a ServiceD. Protocol as a Service11. 下列哪个是Hadoop的主要组件？A. HBaseB. ZookeeperC. FlumeD. Oozie12. 下列哪个不是NoSQL数据库？A. MongoDBB. CassandraC. RedisD. MySQL13. 下列哪个是大数据处理的关键技术？A. 数据挖掘B. 机器学习C. 数据可视化D. 以上都是14. 云计算中的“DaaS”代表什么？A. Data as a ServiceB. Database as a ServiceC. Desktop as a ServiceD. Development as a Service15. 下列哪个是云计算的安全挑战？A. 数据隔离B. 数据加密C. 身份验证D. 以上都是16. 下列哪个是大数据的存储解决方案？A. HDFSB. S3C. Azure Blob StorageD. 以上都是17. 下列哪个是云计算的成本优势？A. 资本支出减少B. 运营成本降低C. 可扩展性D. 以上都是18. 下列哪个是大数据的分析工具？A. TableauB. Power BIC. QlikViewD. 以上都是19. 下列哪个是云计算的性能优势？A. 高可用性B. 快速部署C. 弹性扩展D. 以上都是20. 下列哪个是大数据的挑战？A. 数据质量B. 数据隐私C. 数据安全D. 以上都是21. 下列哪个是云计算的可靠性优势？A. 数据备份B. 灾难恢复C. 负载均衡D. 以上都是22. 下列哪个是大数据的集成技术？A. ETLB. APIC. 消息队列D. 以上都是23. 下列哪个是云计算的灵活性优势？A. 按需服务B. 多租户C. 资源共享D. 以上都是24. 下列哪个是大数据的实时处理技术？A. Spark StreamingB. KafkaC. StormD. 以上都是25. 下列哪个是云计算的可扩展性优势？A. 水平扩展B. 垂直扩展C. 自动扩展D. 以上都是26. 下列哪个是大数据的存储技术？A. HBaseB. CassandraC. MongoDBD. 以上都是27. 下列哪个是云计算的互操作性优势？A. 跨平台B. 跨网络C. 跨数据中心D. 以上都是28. 下列哪个是大数据的分析技术？A. 数据挖掘B. 机器学习C. 深度学习D. 以上都是29. 下列哪个是云计算的移动性优势？A. 移动设备支持B. 移动应用支持C. 移动数据支持D. 以上都是30. 下列哪个是大数据的可视化技术？A. TableauB. Power BIC. QlikViewD. 以上都是31. 下列哪个是云计算的全球化优势？A. 多地域部署B. 多语言支持C. 多时区支持D. 以上都是32. 下列哪个是大数据的存储挑战？A. 数据一致性B. 数据可用性C. 数据持久性D. 以上都是33. 下列哪个是云计算的合规性优势？A. 数据隐私B. 数据安全C. 数据治理D. 以上都是34. 下列哪个是大数据的分析挑战？A. 数据复杂性B. 数据多样性C. 数据规模D. 以上都是35. 下列哪个是云计算的性能挑战？A. 延迟B. 带宽C. 吞吐量D. 以上都是36. 下列哪个是大数据的实时分析技术？A. Spark StreamingB. KafkaC. StormD. 以上都是37. 下列哪个是云计算的安全优势？A. 数据加密B. 身份验证C. 访问控制D. 以上都是38. 下列哪个是大数据的存储优势？A. 高可用性B. 高扩展性C. 高性能D. 以上都是39. 下列哪个是云计算的成本挑战？A. 隐性成本B. 运营成本C. 资本支出D. 以上都是40. 下列哪个是大数据的分析优势？A. 数据洞察B. 数据预测C. 数据优化D. 以上都是41. 下列哪个是云计算的可靠性挑战？A. 数据丢失B. 系统故障C. 网络中断D. 以上都是42. 下列哪个是大数据的集成挑战？A. 数据一致性B. 数据同步C. 数据转换D. 以上都是43. 下列哪个是云计算的灵活性挑战？A. 资源分配B. 服务选择C. 用户管理D. 以上都是44. 下列哪个是大数据的实时处理挑战？A. 数据延迟B. 数据吞吐量C. 数据一致性D. 以上都是45. 下列哪个是云计算的可扩展性挑战？A. 资源限制B. 服务限制C. 用户限制D. 以上都是46. 下列哪个是大数据的存储挑战？A. 数据一致性B. 数据可用性C. 数据持久性D. 以上都是47. 下列哪个是云计算的互操作性挑战？A. 平台兼容性B. 服务兼容性C. 数据兼容性D. 以上都是48. 下列哪个是大数据的分析挑战？A. 数据复杂性B. 数据多样性C. 数据规模D. 以上都是49. 下列哪个是云计算的移动性挑战？A. 设备兼容性B. 应用兼容性C. 数据兼容性D. 以上都是50. 下列哪个是大数据的可视化挑战？A. 数据呈现B. 数据交互C. 数据理解D. 以上都是51. 下列哪个是云计算的全球化挑战？A. 地域限制B. 语言限制C. 时区限制D. 以上都是52. 下列哪个是大数据的存储挑战？A. 数据一致性B. 数据可用性C. 数据持久性D. 以上都是53. 下列哪个是云计算的合规性挑战？A. 数据隐私B. 数据安全C. 数据治理D. 以上都是54. 下列哪个是大数据的分析挑战？A. 数据复杂性B. 数据多样性C. 数据规模D. 以上都是55. 下列哪个是云计算的性能挑战？A. 延迟B. 带宽C. 吞吐量D. 以上都是56. 下列哪个是大数据的实时分析技术？A. Spark StreamingB. KafkaC. StormD. 以上都是57. 下列哪个是云计算的安全优势？A. 数据加密B. 身份验证C. 访问控制D. 以上都是58. 下列哪个是大数据的存储优势？A. 高可用性B. 高扩展性C. 高性能D. 以上都是59. 下列哪个是云计算的成本挑战？A. 隐性成本B. 运营成本C. 资本支出D. 以上都是60. 下列哪个是大数据的分析优势？A. 数据洞察B. 数据预测C. 数据优化D. 以上都是61. 下列哪个是云计算的可靠性挑战？A. 数据丢失B. 系统故障C. 网络中断D. 以上都是62. 下列哪个是大数据的集成挑战？A. 数据一致性B. 数据同步C. 数据转换D. 以上都是63. 下列哪个是云计算的灵活性挑战？A. 资源分配B. 服务选择C. 用户管理D. 以上都是64. 下列哪个是大数据的实时处理挑战？A. 数据延迟B. 数据吞吐量C. 数据一致性D. 以上都是答案：1. E2. D3. A4. E5. A6. C7. A8. E9. C10. A11. A12. D13. D14. A15. D16. D17. D18. D19. D20. D21. D22. D23. D24. D25. D26. D27. D28. D29. D30. D31. D32. D33. D34. D35. D36. D37. D38. D39. D40. D41. D42. D43. D44. D45. D46. D47. D48. D49. D50. D51. D52. D53. D54. D55. D56. D57. D58. D59. D60. D61. D62. D63. D64. D。
大数据与云计算综合练习含答案
大数据与云计算综合练习含答案1.下列关于大数据(Big data)特点的叙述,错误的是( ).[单选题] *A:数据体量巨大B:数据类型繁多C:商业价值高D:处理速度慢(正确答案)2.当前大数据技术的基础是由( )首先提出的.[单选题] *A:微软B:百度C:谷歌(正确答案)D:阿里巴巴3.大数据的起源是( ).[单选题] *A:金融B:电信C:互联网(正确答案)D:公共管理4.大数据的最显著特征是( ).[单选题] *A:数据规模大(正确答案)B:数据类型多样C:数据处理速度快D:数据价值密度高5.美国海军军官莫里通过对前人航海日志的分析,绘制了新的航海路线图,标明了大风与洋流可能发生的地点.这体现了大数据分析理念中的( ).[单选题] *A:在数据基础上倾向于全体数据而不是抽样数据B:在分析方法上更注重相关分析而不是因果分析(正确答案)C:在分析效果上更追究效率而不是绝对精确D:在数据规模上强调相对数据而不是绝对数据6.当前社会中,最为突出的大数据环境是( ).[单选题] *A:自然资源B:综合国力C:物联网D:互联网(正确答案)7.大数据时代,数据使用的关键是( ).[单选题] *A:数据收集B:数据存储C:数据分析D:数据再利用(正确答案)8.下列论据中,能够支撑"大数据无所不能"的观点的是( ).[单选题] *A:互联网金融打破了传统的观念和行为(正确答案)B:大数据存在泡沫C:大数据具有非常高的成本D:个人隐私泄露与信息安全担忧9.支撑大数据业务的基础是( ).[单选题] *A:数据科学B:数据应用(正确答案)C:数据硬件D:数据人才10.大数据的核心就是( ).[单选题] *A:告知与许可B:预测(正确答案)C:匿名化D:规模化11.大数据不是要教机器像人一样思考.相反,它是( ).[单选题] *A:把数学算法运用到海量的数据上来预测事情发生的可能性(正确答案)B:被视为人工智能的一部分C:被视为一种机器学习D:预测与惩罚12.大数据是指不用随机分析法这样的捷径,而采用( )的方法 .[单选题] *A:所有数据(正确答案)B:绝大部分数据C:适量数据D:少量数据13.相比依赖于小数据和精确性的时代,大数据因为更强调数据的( ),帮助我们进一步接近事实的真相.[单选题] *A:安全性B:完整性C:混杂性D:完整性和混杂性(正确答案)14.大数据的发展,使信息技术变革的重点从关注技术转向关注( ).[单选题] *A:信息(正确答案)B:数字C:文字D:方位15.大数据时代,我们是要让数据自己"发声",没必要知道为什么,只需要知道( ).[单选题] *A:原因B:是什么(正确答案)C:关联物D:预测的关键16.下列关于大数据的分析理念的说法中,错误的是( ).[单选题] *A:在数据基础上倾向于全体数据而不是抽样数据B:在分析方法上更注重相关分析而不是因果分析C:在分析效果上更追究效率而不是绝对精确D:在数据规模上强调相对数据而不是绝对数据(正确答案)17.下列说法正确的是( ).[单选题] *A:有价值的数据是附属于企业经营核心业务的一部分数据B:数据挖掘它的主要价值后就没有必要再进行分析了C:所有数据都是有价值的(正确答案)D:在大数据时代,收集、存储和分析数据非常简单18.关于数据创新,下列说法正确的是( ).[单选题] *A:多个数据集的总和价值等于单个数据集价值相加B:由于数据的再利用,数据应该永久保存下去C:相同数据多次用于相同或类似用途,其有效性会降低D:数据只有开放价值才能得到真正释放(正确答案)19.关于数据估值,下列说法错误的是( ).[单选题] *A:随着数据价值被重视,公司所持有和使用的数据也渐渐纳入了无形资产的范畴B:无论是向公众开放还是将其锁在公司的保险库中,数据都是有价值的(正确答案) C:数据的价值可以通过授权的第三方使用来实现D:目前可以通过数据估值模型来准确的评估数据的价值评估20.在大数据时代,下列说法正确的是( ).[单选题] *A:收集数据很简单B:数据是最核心的部分(正确答案)C:对数据的分析技术和技能是最重要的D:数据非常重要,一定要很好的保护起来,防止泄露21.在大数据时代,我们需要设立一个不一样的隐私保护模式,这个模式应该更着重于( )为其行为承担责任.[单选题] *A:数据使用者(正确答案)B:数据提供者C:个人许可D:数据分析者22.对大数据使用进行正规评测及正确引导,可以为数据使用者带来什么切实的好处( ).[单选题] *A:他们无须再取得个人的明确同意,就可以对个人数据进行二次利用(正确答案) B:数据使用者不需要为敷衍了事的评测和不达标准的保护措施承担法律责任C:数据使用者的责任不需要强制力规范就能确保履行到位D:所有项目,管理者必须设立规章,规定数据使用者应如何评估风险、如何规避或减轻潜在伤害23.下列论据中,体现"冷眼"看大数据的观点的是( ).[单选题] *A:互联网金融打破了传统的观念和行为B:大数据医疗正在走进平民百姓C:数据资产型企业前景光明D:个人隐私泄露与信息安全担忧(正确答案)24.大数据环境下的隐私担忧,主要表现为( ).[单选题] *A:个人信息的被识别与暴露(正确答案)B:用户画像的生成C:恶意广告的推送D:病毒入侵25.对线下零售而言,做好大数据分析应用的前提是( ).[单选题] *A:增加统计种类B:扩大营业面积C:增加数据来源(正确答案)D:开展优惠促销26.一切皆可连,任何数据之间逻辑上都有可能存在联系,这体现了大数据思维维度中的( ).[单选题] *A:定量思维B:相关思维(正确答案)C:因果思维D:实验思维27.一切皆可试,大数据分析的效果好坏,可以通过模拟仿真或者实际运行来验证,这体现了大数据思维维度中的( ).[单选题] *A:定量思维B:相关思维C:因果思维D:实验思维(正确答案)28.下列企业中,最有可能成为典型的数据资产动营商的是( ).[单选题] *A:物联网企业B:互联网企业C:云计算企业D:电信运营商(正确答案)29.大数据处理中的数据分析根据不同层次大致可分为3类:计算架构、( )以及数据分析和处理.[单选题] *A:支撑技术B:数据解释C:查询与索引(正确答案)D:数据的收集管理30.大数据的4V特点,不包括( ).[单选题] *A:大量(Volume)B:高速(Velocity)C:多样(Variety)D:可视化(Visualization)(正确答案)31.大数据的处理不包含下列( ).[单选题] *A:采集B:导入/预处理C:统计/分析D:查询(正确答案)32.大数据分析相比于传统的( )仓库应用,具有数据量大、查询分析复杂等特点.[单选题] *A:小型B:大型C:数据(正确答案)D:计算33.网上购物过程中,经常会看到"看了此商品的会员通常还看了…"、"买了此商品的会员通常还买了…".这些信息既方便了顾客购物选择,又为商家赢得了更多的利润.这里采用的技术是( ).[单选题] *A:联机分析处理B:智能代理C:智能机器人D:数据挖掘(正确答案)34.基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式,通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源.这种新的计算机应用领域称为( ).[单选题] *A:嵌入式技术B:云计算(正确答案)C:虚拟现实技术D:物联网技术35.云计算是对( )技术的发展与运用.[单选题] *A:并行计算B:网格计算C:分布式计算D:三个选项都是(正确答案)36.云计算通过共享( )的方法将巨大的系统池连接在一起.[单选题] *A:CPUB:软件C:基础资源(正确答案)D:处理能力37.云计算中,提供资源的网络被称为( ).[单选题] *A:母体B:导线C:数据池D:云(正确答案)38.通过分布处理和并行处理的方式,将计算资源放置在网络中,供多个终端设备共同来分享使用的技术是( ).[单选题] *A:多媒体技术B:云安全技术C:物联网技术D:云计算技术(正确答案)39.下列关于云计算技术的叙述,错误的是( ).[单选题] *A:可以轻松实现不同设备间的数据和应用共享B:云计算是一种分布式计算C:提供了较为可靠安全的数据存储中心D:对用户端的设备要求较高(正确答案)40.移动云计算是云计算技术在移动网络中的应用,下列不是移动云计算优势的是( ).[单选题] *A:便捷的数据存取B:降低管理成本C:限制资源的访问(正确答案)D:突破终端硬件限制41.云计算将存在于互联网上的( )集群上的硬件资源和软件资源池连接在一起,以服务的方式提供计算资源,形成了一种动态可伸缩、虚拟化的新型计算资源组织、分配和使用模式.[单选题] *A:存储器B:网络设备C:服务器(正确答案)D:无线设备42.云计算的特点有通用性、按需服务、成本低廉、超大规模及( ).[单选题] *A:基于互联网B:高可扩展性(正确答案)C:计算速度快D:存储速度快43.一般认为云计算不包括以下( )层次的服务.[单选题] *A:基础设施即服务(IaaS)B:平台即服务(PaaS)C:软件即服务(SaaS)D:硬件即服务(HaaS)(正确答案)44."云"使用了数据多副本容错、计算节点同构可互换等措施来保障服务的( ),使用云计算比使用本地计算机更加可靠.[单选题] *A:高可靠性(正确答案)B:通用性C:超大规模D:虚拟性45.云计算技术在( )中的应用,体现在搜索引擎、网络信箱、Google的Applications 等.[单选题] *A:虚拟现实B:嵌入式技术C:网络服务(正确答案)D:通信技术46.按照云计算服务类型进行划分,以下不是其分类的是( ).[单选题] *A:基础设施即服务(IaaS)B:平台即服务(PaaS)C:软件即服务(SaaS)D:网络服务(正确答案)47.云计算是一种基于互联网的计算方式,以下不属于云计算特征的是( ).[单选题] * A:多人共享资源池B:随需应变自助服务C:借助自然界的云为载体的计算(正确答案)D:基于虚拟化技术获得服务48.云计算通常通过( )来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源.[单选题] *A:局域网B:互联网(正确答案)C:服务器D:软件49.大数据与云计算的关系( ).[单选题] *A:密不可分(正确答案)B:毫无关系C:不一定D:以上都不对50.云计算服务除了提供计算服务外,还必然提供了( )服务.[单选题] *A:存储(正确答案)B:分布C:打包D:运算。
云计算与大数据技术课后习题
第一章云计算与大数据基础1.在信息产业的发展历程中。
硬件驱动力，网络驱动力，作为两个重要的内在动力在不同的时期起着重要的作用6．MapReduce思想来源LISP语言7。
按照资源封装层次，云计算分为 Iaas paas saas三种8。
教材P2 1。
1.210。
教材P8 1。
2。
211. 教材P10 1.2.3第二章云计算与大数据相关技术1。
一致性hash算法原理:哈希算法是一种从稀疏值到紧密值范围的映射方法，在存储和计算定位时可以被看做是一种路由算法。
通过这种路与哦算法文件块能被唯一的定位到一个节点的位置.传统的hash算法容错性和扩展性都不好，无法有效的适应面向数据系统节点的动态变化。
意思就是当集群需要增加节点，传统的hash算法不容易检测到新增加的节点,此为扩展性不好，而一致性hash算法增加一个节点只会影响增加的这个节点到前一个节点之间的数据.容错性就是如果不幸一个机器C宕机了，那么机器B和C之间的数据都会被D执行，那么受影响的数据只是机器B和C之间的数据。
当然,容错性和扩展性对于节点数较多的集群是比较有意义的，对于节点较少的集群似乎这两个特性并没有什么诱惑力。
一致性hash的实际目的就是解决节点频繁变化时的任务分配问题,一致性hash将整个hash值空间组织成一个虚拟圆环，我们这里假设某hash函数H值空间为0~（2^32—1），即32位无符号整形。
下面简述一下一致性hash的原理：这是一致性hash的整个值空间0～（2^32-1）下一步将各个服务器使用Hash进行一个哈希，具体可以选择服务器的ip或主机名作为关键字进行哈希,这样每台机器就能确定其在哈希环上的位置，假设使用四台机器进行hash：将数据key使用相同的函数Hash计算出哈希值，并确定此数据在环上的位置，从此位置沿环顺时针“行走”，第一台遇到的服务器就是其应该定位到的服务器。
例如我们有Object A、Object B、Object C、Object D四个数据对象,经过哈希计算后，在环空间上的位置如下：根据一致性哈希算法，数据A会被定为到Node A上，B被定为到Node B上，C被定为到Node C上，D被定为到Node D上下面我们看看当集群机器比较少的情况例如系统中只有两台服务器，其环分布如下，此时必然造成大量数据集中到Node A上，而只有极少量会定位到Node B上。
大数据技术与应用习题答案第5-6章
1）请阐述大数据存储的定义。
大数据存储通常是指将那些数量巨大、难于收集、处理、分析的数据集持久化到计算机中。
在进行大数据分析之前，首先的步骤就是要将海量的数据存储起来，以便今后的使用。
因此，大数据的存储是数据分析与应用的前提。
2）文件存储和对象存储有什么区别？文件存储（NAS）相对块存储来说更能兼顾多个应用和更多用户访问，同时提供方便的数据共享手段。
对象存储是一种新的网络存储架构。
存储标准化组织SINA早在2004年就给出了对象存储的定义，但早期多出现在超大规模系统中，所以并不为大众所熟知，相关产品一直也不温不火。
一直到云计算和大数据的概念全民强推，才慢慢进入公众视野。
对象存储的优势是互联网或者公网，主要解决海量数据，海量并发访问的需求。
总体上讲，对象存储同时兼具SAN高级直接访问磁盘特点及NAS的分布式共享特点。
它的核心是将数据通路(数据读或写)和控制通路(元数据)分离，并且基于对象存储设备(OSD)，构建存储系统，每个对象存储设备具备一定的职能，能够自动管理其上的数据分布。
3）什么是NoSQL，有什么特点？NoSQL数据库又叫作非关系数据库，它是英文“Not Only SQL”的简写，即“不仅仅是SQL”。
和数据库管理系统（RDBMS）相比，NoSQL不使用SQL作为查询语言，其存储也可以不需要固定的表模式，用户操作NoSQL时通常会避免使用RDBMS的JION操作。
NoSQL数据库一般都具备水平可扩展的特性，并且可以支持超大规模数据存储，灵活的数据模型也可以很好地支持Web 2.0应用，此外还具有强大的横向扩展能力。
典型的NoSQL数据库包含以下几种：键值数据库、列族数据库、文档数据库和图形数据库。
值得注意的是：每种类型的数据库都能够解决传统关系数据库无法解决的问题。
4）什么是NewSQL，有什么特点？NewSQL 数据库是对各种新的可扩展/高性能数据库的简称，它是一种相对较新的形式，旨在使用现有的编程语言和以前不可用的技术来结合SQL和NoSQL中最好的部分。
云计算与大数据技术-课后习题答案docx (7)[1页]
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7.5 习题答案
1．使用Hadoop通过浏览器监控其服务运行情况使用什么ip地址和端口？
答：假设Hadoop集群的master机器配置使用了192.168.1.21，则访问http://192.168.1.21:50070或打开http://127.0.0.1:50070均可访问到Hadoop运行状况。
2．Nagios的工作原理是什么？
答：Nagios的功能是监控服务和主机，但是他自身并不包括这部分功能，所有的监控、检测功能都是通过各种插件来完成的。
启动Nagios后，它会周期性的自动调用插件去检测服务器状态。
3．Nagios安装的前提条件是什么？
答：Nagios的官方文档中只要求安装时系统必须是Linux或者其它Nagios支持的系统即可。
为了可以用直观的界面来查看监控信息，就需要安装apache（即http服务），所以安装apache应该算是一个前提条件。
4．ganglia的工作原理是什么？
答：ganglia是一款为高性能计算集群设计的可扩展性的分布式监控系统，它可以监视和显示集群中节点的各种状态信息。
Ganglia包括gmetad、gmond和gweb这三大组件。
它由运行在各个节点上的gmond守护进程来采集CPU、内存、磁盘利用率、I/O负载、网络流量情况等方面的数据，然后汇总到gmetad守护进程下，使用rrdtool存储数据。
最后将历史数据用gweb以图形、图表等方式通过PHP页面呈现。
云计算与大数据技术课后习题教学文案
第一章云计算与大数据基础1.在信息产业的发展历程中。
硬件驱动力，网络驱动力，作为两个重要的内在动力在不同的时期起着重要的作用6．MapReduce思想来源LISP语言7.按照资源封装层次，云计算分为 Iaas paas saas三种8. 教材P2 1.1.210. 教材P8 1.2.211. 教材P10 1.2.3第二章云计算与大数据相关技术1.一致性hash算法原理：哈希算法是一种从稀疏值到紧密值范围的映射方法，在存储和计算定位时可以被看做是一种路由算法。
通过这种路与哦算法文件块能被唯一的定位到一个节点的位置。
传统的hash 算法容错性和扩展性都不好，无法有效的适应面向数据系统节点的动态变化。
意思就是当集群需要增加节点，传统的hash算法不容易检测到新增加的节点，此为扩展性不好，而一致性hash算法增加一个节点只会影响增加的这个节点到前一个节点之间的数据。
容错性就是如果不幸一个机器C宕机了,那么机器B和C之间的数据都会被D执行，那么受影响的数据只是机器B和C之间的数据。
当然，容错性和扩展性对于节点数较多的集群是比较有意义的，对于节点较少的集群似乎这两个特性并没有什么诱惑力。
一致性hash的实际目的就是解决节点频繁变化时的任务分配问题，一致性hash将整个hash值空间组织成一个虚拟圆环，我们这里假设某hash函数H值空间为0~(2^32-1),即32位无符号整形。
下面简述一下一致性hash的原理：这是一致性hash的整个值空间0~(2^32-1)下一步将各个服务器使用Hash进行一个哈希，具体可以选择服务器的ip或主机名作为关键字进行哈希，这样每台机器就能确定其在哈希环上的位置，假设使用四台机器进行hash：将数据key使用相同的函数Hash计算出哈希值，并确定此数据在环上的位置，从此位置沿环顺时针“行走”，第一台遇到的服务器就是其应该定位到的服务器。
例如我们有Object A、Object B、Object C、Object D四个数据对象，经过哈希计算后，在环空间上的位置如下：根据一致性哈希算法，数据A会被定为到Node A上，B被定为到Node B上，C被定为到Node C上，D被定为到Node D上下面我们看看当集群机器比较少的情况例如系统中只有两台服务器，其环分布如下，此时必然造成大量数据集中到Node A上，而只有极少量会定位到Node B上。
南京邮电大学云计算与大数据课后作业节选(附题干)
1、在信息产业的发展历程中，计算和数据作为两个重要的内在动力在不同时期起着重要作用。
5、吉姆•格雷（Jim Gray提出了第四范式，被誉为“大数据之父”。
6 Map Reduce的思想来源是Lisp编程语言。
7、按照资源封装层次，云计算可分为基础设施既服务、平台既服务、软件既服务三种类型。
8、与传统的资源提供方式相比，与计算具有什么特点？云计算技术是资源与用户需求之间是一种弹性化的关系，资源的实用这之需对资源的使用按需付费，从而敏捷地响应客户不断变化的需求，从而降低了资源使用者的成本，提高了走远利用的效率。
10、简述主要的大数据的处理系统。
（1）数据查询分析计算系统：对大规模莫数据进行事时或准时查询（2）批处理系统：典型代表有MapReduce计算模式的Hadoop与Spark（3）流式计算系统：具有很强的实时系统，需要对应用源源不断产生的数据实时进行处理，使数据不积压、不丢失，常用于处理电信、电力等行业应用与互联网恒业的访问日志等。
（4）迭代计算系统：iMapReduce Twister、Spark、Hadoop 等。
（5）图计算系统：图数据需要专门的系统进行存储和计算。
常用的计算系统有：Giraph、Prege、Trinity、GraphX等（6）内存计算系统：Dremel、HANA、Spark等11、简述大数据处理的基本流程。
（1）数据抽取与集成：从数据中取出关系与实体，经过关联和聚合等操作，按照统一的格式进行存储。
（2）数据分析：是大数据处理流程的核心步骤，通过数据抽取和集成环节获得原始数据后用户可以根据自己的需求对这些数据进行分析处理。
（3）数据解释：可视化和人机交互是书记解释的主要技术。
第二章1、简述一致性哈希算法的基本原理。
一致性哈希算法的设计目标是解决节点频发变化时的任务分配问题。
一致性哈希算法将整个哈希空间组织成一个哈希环。
比如将ip 作为关键字哈希，确定每个结点在哈希环上的位置，将key用函数映射到哈希空间上的某个值，沿该值向后，将遇到的第一个节点作为处理节点。
第2章 云计算与大数据习题答案
习题2一、选择题1.云计算按照提供的服务类型进行分类，包括IaaS、PaaS和（）A. SaaSB. DockerC. XenD.KVM2.存储虚拟化通过对存储系统或存储服务的内部功能进行抽象、隐藏或隔离，从而实现（）和存储的独立管理。
A.数据B.应用C.IOD.服务器3.大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行（）A.数据信息B.专业化处理C.速度处理D.内容处理二、简答题1.简要描述云计算的体系结构。
2.云计算与大数据的关系如何？谈谈你的理解。
一.选择题A B B二、简答题1.简要描述云计算的体系结构。
云计算的体系结构由5部分组成，分别为应用层，平台层，资源层，用户访问层和管理层，云计算的本质是通过网络提供服务，所以其体系结构以服务为核心。
2.云计算与大数据的关系如何？谈谈你的理解。
本质上，云计算与大数据的关系是静与动的关系：云计算强调的是计算，这是动的概念;而数据则是计算的对象，是静的概念。
如果结合实际的应用,前者强调的是计算能力，或者看中的是存储能力。
但是这样说，并不意味着两个概念就如此泾渭分明。
大数据需要处理大数据的能力，其实就是强大的计算能力；另一方面，云计算的动也是相对而言，比如基础设施即服务中的存储设备提供的主要是数据存储能力，所以可谓是动中有静。
如果数据是财富，那么大数据就是宝藏，而云计算就是挖掘和利用宝藏的利器！从技术上来看，大数据和云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。
大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。
它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术等。
从应用角度上讲，云计算给大数据提供信息化的基础设施，更有效利用资源；从产业发展的角度上讲，运用云平台，每天可以处理大批量的数据，并对这些数据进行科学，快速，智能检索。
信息技术：颠覆性影响—移动金融、大数据、云计算、物联网 课后练习
信息技术：颠覆性影响—移动金融、大数据、云计算、物联网课后练习判断题：1、互联网下的金融体现了中心化趋势。
A、对B、错正确答案：B题目解析：第三次科技革命以后，市场的力量越来越大，对中心交易平台的依赖逐步减轻，因此互联网下的金融体现了去中心化的趋势。
2、数字化对零售业的影响是线上和线下的影响、其结果必然是线上和线下无法共存。
A、对B、错正确答案：B题目解析：数字化对零售业的影响是线上和线下的影响、其结果是线上和线下可以共存，对于中国急需解决的问题是物流配送，来达到线上线下共同发展的目的。
3、所有信息科技的影响的一大特色是它成长的速度是直线上升的。
A、对B、错正确答案：B题目解析：所有信息科技的影响的一大特色是他成长的速度不是直线，而是指数上升的。
4、移动互联网、物联网以及云计算等热点崛起在很大程度上是大数据产生的原因。
A、对B、错正确答案：A题目解析：大数据的产生主要归结于互联网、移动设备、物联网和云计算等快速崛起，全球数据量大大提升。
物联网，移动互联网再加上传统互联网，每天都在产生海量数据，而大数据又通过云计算的形式，将这些数据筛选处理分析，提炼出有用的信息。
5、信息技术大数据的运用会颠覆传统的金融服务业，降低行业的交易成本，增强企业竞争力。
A、对B、错正确答案：A题目解析：大数据的运用颠覆了传统金融业的商业模式，加快信息的交流沟通，降低交易成本，增强企业竞争力。
6、信息时代，数据的使用不再符合边际效率递减的规律。
A、对B、错正确答案：A题目解析：一旦数据化，其协调、制造的成本几乎为零。
而且数据被使用得越多，其价值也就越高，和边际效应正好相反。
7、工作智能化可以给社会带来巨大福利，提高工作效率，没有任何风险。
A、对B、错正确答案：B题目解析：知识工作在智能化的同时也可能引发社会挑战，如就业、再教育问题，应同时做好相应的风险应对。
8、实现大数据的优势需要从企业战略、决策方式和人才管理三个主要方面做出改变。
课后作业答案云计算与大数据
第一章1.硬件驱动力网络驱动力2.西摩·克雷(Seymour Cray)·麦卡锡·博纳斯·李·格雷平台即服务软件即服务8.(1) 超大规模“云”具有相当的规模，Google云计算已经拥有100多万台服务器， Amazon、IBM、微软、Yahoo等的“云”均拥有几十万台服务器。
企业私有云一般拥有数百上千台服务器。
“云”能赋予用户前所未有的计算能力。
(2) 虚拟化云计算支持用户在任意位置、使用各种终端获取应用服务。
所请求的资源来自“云”，而不是固定的有形的实体。
应用在“云”中某处运行，但实际上用户无需了解、也不用担忧应用运行的具体位置。
只需要一台笔记本或者一个，就可以通过网络服务来实现我们需要的一切，甚至包括超级计算这样的任务。
(3) 高可靠性“云”使用了数据多副本容错、计算节点同构可互换等措施来保障服务的高可靠性，使用云计算比使用本地电脑可靠。
(4) 通用性云计算不针对特定的应用，在“云”的支撑下可以构造出千变万化的应用，同一个“云”可以同时支撑不同的应用运行。
(5) 高可扩展性“云”的规模可以动态伸缩，满足应用和用户规模增长的需要。
(6) 按需服务“云”是一个庞大的资源池，你按需购买；云可以像自来水，电，煤气那样计费。
(7) 极其廉价由于“云”的特殊容错措施可以采用极其廉价的节点来构成云，“云”的自动化集中式管理使大量企业无需负担日益高昂的数据中心管理成本，“云”的通用性使资源的利用率较之传统系统大幅提升，因此用户可以充分享受“云”的低成本优势，经常只要花费几百美元、几天时间就能完成以前需要数万美元、数月时间才能完成的任务。
云计算可以彻底改变人们未来的生活，但同时也要重视环境问题，这样才能真正为人类进步做奉献,而不是简单的技术提升。
(8) 潜在的危险性云计算服务除了提供计算服务外，还必然提供了存储服务。
但是云计算服务当前垄断在私人机构〔企业〕手中，而他们仅仅能够提供商业信用。
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第一章云计算与大数据基础1.在信息产业的发展历程中。
硬件驱动力，网络驱动力，作为两个重要的内在动力在不同的时期起着重要的作用2~56．MapReduce思想来源LISP语言7.按照资源封装层次，云计算分为Iaas paas saas三种8. 教材P2 1.1.210. 教材P8 1.2.211. 教材P10 1.2.3第二章云计算与大数据相关技术1.一致性hash算法原理：哈希算法是一种从稀疏值到紧密值范围的映射方法，在存储和计算定位时可以被看做是一种路由算法。
通过这种路与哦算法文件块能被唯一的定位到一个节点的位置。
传统的hash 算法容错性和扩展性都不好，无法有效的适应面向数据系统节点的动态变化。
意思就是当集群需要增加节点，传统的hash算法不容易检测到新增加的节点，此为扩展性不好，而一致性hash算法增加一个节点只会影响增加的这个节点到前一个节点之间的数据。
容错性就是如果不幸一个机器C宕机了,那么机器B和C之间的数据都会被D执行，那么受影响的数据只是机器B和C之间的数据。
当然，容错性和扩展性对于节点数较多的集群是比较有意义的，对于节点较少的集群似乎这两个特性并没有什么诱惑力。
一致性hash的实际目的就是解决节点频繁变化时的任务分配问题，一致性hash将整个hash值空间组织成一个虚拟圆环，我们这里假设某hash函数H值空间为0~(2^32-1),即32位无符号整形。
下面简述一下一致性hash的原理：这是一致性hash的整个值空间0~(2^32-1)下一步将各个服务器使用Hash进行一个哈希，具体可以选择服务器的ip或主机名作为关键字进行哈希，这样每台机器就能确定其在哈希环上的位置，假设使用四台机器进行hash：将数据key使用相同的函数Hash计算出哈希值，并确定此数据在环上的位置，从此位置沿环顺时针“行走”，第一台遇到的服务器就是其应该定位到的服务器。
例如我们有Object A、Object B、Object C、Object D四个数据对象，经过哈希计算后，在环空间上的位置如下：根据一致性哈希算法，数据A会被定为到Node A上，B被定为到Node B上，C被定为到Node C上，D被定为到Node D上下面我们看看当集群机器比较少的情况例如系统中只有两台服务器，其环分布如下，此时必然造成大量数据集中到Node A上，而只有极少量会定位到Node B上。
为了解决这种数据倾斜问题，一致性哈希算法引入了虚拟节点机制，即对每一个服务节点计算多个哈希，每个计算结果位置都放置一个此服务节点，称为虚拟节点。
具体做法可以在服务器ip 或主机名的后面增加编号来实现。
例如上面的情况，可以为每台服务器计算三个虚拟节点，于是可以分别计算“Node A#1”、“Node A#2”、“Node A#3”、“Node B#1”、“Node B#2”、“Node B#3”的哈希值，于是形成六个虚拟节点：同时数据定位算法不变，只是多了一步虚拟节点到实际节点的映射，例如定位到“Node A#1”、“Node A#2”、“Node A#3”三个虚拟节点的数据均定位到Node A上。
这样就解决了服务节点少时数据倾斜的问题。
在实际应用中，通常将虚拟节点数设置为32甚至更大，因此即使很少的服务节点也能做到相对均匀的数据分布。
2.科学研究的四个范式：观测实验、理论、计算仿真、数据3.物联网产业链分为：标识，感知，处理，信息传送4.非关系型数据库分为：(1)Column-Oriented面向检索的列式存储，其存储结构为列式结构如：Google的big table，apache的hbase(2)Key-Value面向高性能的并发读/写的缓存存储，结构类似于Hash表(hash算法真的要好好学，用的地方太多了，性能的确也是最高的)，每个key分别对应一个value，这种数据库适合用来作为缓存系统使用，比如：MemcacheDB，Berkeley DB，redis，flare(3)Document-Oriented面向海量数据访问的文档存储，这类存储类似key-value形式，只是value主要以JSON或者XML等格式进行存储，比如:mongoDB,CouchDB第三章虚拟化技术1.Popek和Goldberg 指出：虚拟机具有同一性，高效性，可控性2.虚拟化技术从计算机体系结构层次上可分为以下5类：指令集架构级虚拟化，硬件抽象层虚拟化，操作系统层虚拟化，编程语言上的虚拟化，库函数虚拟化3.常用的虚拟化软件系统有VirtualBox ，VMware Workstation ，KVM4.系统虚拟化具有硬件无关性，隔离性，多实例，，特权功能等优点。
5.系统虚拟化可分为服务器虚拟化桌面虚拟化网络虚拟化6.服务器虚拟化按照虚拟化的部分可分为CPU虚拟化，内存虚拟化，I/O虚拟化7.什么是广义虚拟化技术：答：虚拟化技术是一种逻辑简化技术，实现物理层向逻辑层的变化，对物理层运动复杂性的屏蔽，是系统对外运动呈现出简单的逻辑运行状态8虚拟化技术有哪些优势劣势？优势：1.虚拟化技术可提高资源利用率2.提供相互隔离，高效的应用执行环境3.虚拟化可以简化资源和资源管理4.虚拟化实现软件和硬件的分离劣势 1.可能会使物理计算机负载过重2.升级和维护引起的安全问题3.物理计算机的影响第四章集群系统基础1.云计算领域存在两个主要技术路线，一个是基于集群技术的云计算资源整合技术，一个是基于虚拟机的云计算资源切分技术2.集群的设计要考虑5个关键的问题是可用性单一系统映像作业管理并行文件系统高效通信3.传统的集群系统可以分为高可用性系统负载均衡高性能虚拟化4类。
4简述Beowulf系统的主要特点答：1 Beowulf系统通常由一个管理节点和多个计算节点构成2 Beowulf 系统通常用最常见的硬件设备组成3 Beowulf 系统同城采用哪些廉价且广为传播的软件5 Lustre存储系统的组成有MDS，MDT，OSS，OST，Client6.简述面向计算分布式系统，混合分布式系统，面向数据的分布式系统的实现机制，分析三种系统的区别.面向计算分布式系统：P59 4.6.1混合型分布式系统：P60 4.6.2面向数据的分布式系统：P61 4.6.3分析区别：P64 表4.2 3中分布式系统的对比第五章MPI-面向计算的高性能集群技术1，什么是MPIMPI（Message Passing Interface）消息传递接口。
它本身不是一个具体的实现，而只是一种标准描述。
2，MPI支持FORTRAN77 、C 、Fortran90 、C++ 等语言的调用，能满足大多数科学计算的应用需要。
3，简述MPICH并行环境建立的主要步骤。
(1).配置好NFS服务，实现所有节点对主节点指定文件夹的共享，该文件夹为MPICH的安装位置，数据和程序的存储位置，这样就可以避免在每个节点安装MPICH，启动计算时也可以避免每次向各个节点分发程序。
(2).配置好各个节点间的互信，这一步就是实现集群内部个节点间无密码访问，因为MPICH 在计算时需要在各节点进行数据交换，集群内的节点应用相互信任的节点。
(3).编译安装配置MPICH。
4.动手配置MPI节点间的ssh无密码访问。
(1)生成私钥id_dsa和公钥id_dsa.pub(2)将该密钥用作认证，进行访问授权。
(3)将~/.ssh目录下的文件复制到所有节点。
(4)检查是否可以直接（不需要密码）登录其他节点。
5，简述基于蒙特卡罗思想求π值的编程方法，并编写用MPI程序。
蒙特卡罗方法，又称为随机抽样或统计试验方法。
代码在Page 83 -84第六章Hadoop-分布式大数据系统1.谷歌三宝：mapreduce，bigtable，gfs2.gfs的工作过程: p933.HDFS分块策略: p95第七章HPCC-面向数据的高性能计算集群系统1，简述HPCC的主要特点。
（1）强大灵活的ECL语言，显著提升了程序员编程的效率。
（2）HPCC系统提供的Roxie集群提供了高效的在线查询和分析服务。
（3）ECL程序首先编译为优化的C++，高速性能得到保证。
（4）高效的错误恢复和冗余备份机制。
（5）稳定和可靠的系统。
（6）相对于其他平台，在较低的系统消耗上实现了更高的性能。
2，高性能计算目前可以分为两类:一类是面向计算的高性能计算，另一类是面向数据的高性能计算。
3，数据密集型集群计算系统主要有Hadoop HPCC Storm Apache Drill Rapid Miner Pentaho4,HPCC系统从总体物理上可以看作在同一个集群上部署了Thor(数据加工处理平台) 、Roxie(数据查询、分析和数据仓库) 两套集群计算系统。
5，HPCC的系统服务器包含ECL服务器、Dali服务器、Sasha服务器、DFU服务器、ESP服务器6，简述HPCC平台数据检索任务的执行过程。
(1)加载原始数据(2)切分、分发待处理的数据(3)分发后原始数据的ETL处理(4)向Roxie集群发布Page 117-1187，熟悉HPCC网页化管理界面ECLWatch。
Page 1238，动手完成HPCC的安装部署。
(省略了大部分)(1)配置ssh无密码访问(2)在每个节点上分别安装HPCC文件并查看运行情况(3)配置集群环境Page 119 - 122第八章Storm-基于拓扑的流数据实时计算系统1.storm的三架构包括Nimbus zookeeper Supervisior2.在Storm 中没实现一个任务，用户需要构造包含Spout Bolt组件的拓扑。
-可编辑修改-。