云计算考试重点汇总.docxVIP

云计算是对（并行计算，分布式计算和网格计算）技术的发展与应用。云计算特点的包括（超大规模，虚拟化，高可靠性，通用性，高可伸缩性，按需服务，极其廉价）。按照服务类型，云计算大致可分为（将基础设施作为服务IaaS、将平台作为服务PaaS和将软件作为服务SaaS）IaaS计算实现机制中，系统管理模块的核心功能是（负载均衡）云计算体系结构包括（物理资源层、资源池、管理中间件和SOA构建层），最关键的两层是（资源池和管理中间件），其中的（管理中间件）负责资源管理、任务管理、用户管理和安全管理等工作。Google云计算平台技术架构包括（Google文件系统GFS、分布式计算编程模型MapReduce、分布式锁服务Chubby、分布式结构化数据表Bigtable、分布式存储系统Megastore以及分布式监控系统Dapper）Google文件系统GFS分块默认的块大小是（64M）Google文件系统（GFS）分成固定大小的块，每个块都用一个对应的（索引号（Index））。Google文件系统（GFS）提供给应用程序的访问接口是（专用接口）GFS的假设和目标是（硬件出错正常；主要负载时流数据读写，需要存储大尺寸的文件）Google文件系统（GFS）通过（冗余）方式提高可靠性Google文件系统（GFS）中每个数据块默认是在（3）个数据块服务器上冗余Google文件系统（GFS）中客户端直接从（数据块服务器）角色完成数据存取。文件体统（GFS）中主服务器节点任务是（存储元数据、文件系统目录管理和与数据块服务器进行周期性通信）在主服务器节点存储中，采用日志进行容错的是（命名空间、Chunk与文件名的映射）在数据块服务器容错中，每个Block对应32Bit的校验码GFS采用用中心服务器模式的原因包括（可以方便增加数据块服务器；不存在元数据的一致性问题；方便进行负载均衡）Google不缓存数据的原因是（OFS的文件操作大部门是流式读写；维护缓存与实际数据之间的一致性太复杂；不存在大量的重复读写；数据块服务器上的数据存取使用本地文件系统；）GFS中主服务器节点存储的元数据包括（命名空间；Chunk与文件名间的映射表、Chunk副本的位置信息）单一主服务器（Master）解决性能瓶颈的方法是（减少其在数据存储中的参与程度、不适用Master读取数据、客户端缓存元数据、采用大尺寸的数据块）Google云计算技术和开源框架Hadoop如何对应的22）（MapReduce）是Google提出的用于处理海量数据的并行编程模式和大规模数据集的并行运算的软件架构。简答题云计算和网格计算的异同？MapReduce与传统的分布式程序设计相比有何优点？另外一个文档上有答案 MapReduce执行流程图MapReduce函数首先把输入文件分成M块这些分派执行程序有一个程序比较特别，他是主程序Master。剩下的执行程序都是作为Master分派工作的Worker（工作机）。总共有M个Map任务和R个Reduce任务需要分派，Master选择空闲的Worker来分配这些Map或Reduce任务。一被分配的Map任务的Worker读取并处理相关的输入块。这些缓存到内存的中间结果将被定时写到本地硬盘，这些数据通过分区函数分层R个区当Master通知Reduce的Worker关于key,value对的位置时，它调用远程控制过程，从Map Worker的本地硬盘上读取缓冲的中间数据。Reduce Worker根据每一个唯一的中间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。当所有Map任务和Reduce任务都完成时，Master激活用户程序。设计题试绘制GFS体系结构的示意图，并对工作流程进行简要说明另外一个文档上面有答案GFS将整个系统的节点分为三类角色：Client（客户端）、Master（主服务器）和Chunk Server（数据块服务器）。Client提供给应用程序的访问接口，它是一组专用接口。Master是GFS的管理节点，在逻辑上有一个，它保存系统的元数据，负责整个文件系统的管理。Chunk Server负责具体的存储工作。数据以文件的形式存储在Chunk Server上，Chunk Server的个数可以有多个，它的数量直接决定了GFS的规模。客户端在访问GFS是，首先访问Master节点，获取与之进行交互的Chunk Server信息，然后直接访问这些Chunk Server，完成数据的存取工作。Google Mapduce案例分析（字符串排序）对原始的数据进行分割(Split)，得到N个不同的数据分块对每一个数据块都启动一个Map进行处理，采用桶排序的方法，每个Map按照首字母将字符串分配到