选择题题库40道：计算机科学与技术专业-专业课程-云计算_云计算的关键技术：虚拟化,分布式计算,并行处理.docxVIP

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云计算中哪种关键技术可以实现资源的动态分配和调整，提高资源的利用率？

A．虚拟化

B．分布式计算

C．并行处理

D．数据同步

答案:A

解析:虚拟化技术是云计算中实现资源动态分配和提高资源利用率的关键，它允许在单一物理资源上运行多个虚拟资源。

分布式计算中，哪种模型最常用于处理大规模数据集？

A．MapReduce

B．Master-Slave

C．Peer-to-Peer

D．Client-Server

答案:A

解析:MapReduce模型尤其适用于处理大规模数据集，通过将数据处理任务分解为map和reduce两个阶段，实现数据的分布式处理。

在并行处理中，系统如何确保多线程对共享资源的访问不会产生冲突？

A．使用锁机制

B．数据复制

C．负载均衡

D．异步通信

答案:A

解析:锁机制是并行处理中常用的手段，用于控制多线程对共享资源的访问顺序，防止数据冲突。

以下哪项不是虚拟化技术在云计算中的主要应用？

A．提升服务器硬件利用率

B．实现软件定义网络

C．支持大规模分布式计算

D．提高物理安全防护

答案:D

解析:虚拟化技术可以提升硬件利用率、支持软件定义网络和分布式计算，但并非直接提高物理安全防护。

MapReduce的工作流程中，哪个阶段负责将数据的键值对分发给各个Reducer？

A．Mapper

B．Shuffle

C．Reducer

D．Combiner

答案:B

解析:Shuffle阶段负责在Mapper和Reducer之间进行数据分发和排序。

分布式计算中，如何解决节点失效导致的数据丢失？

A．数据压缩

B．数据冗余

C．数据加密

D．数据分割

答案:B

解析:数据冗余（例如通过数据复制）是解决分布式计算中节点失效导致数据丢失的主要方法。

在并行处理中，以下哪种技术用于将任务分解为若干子任务？

A．线程同步

B．任务调度

C．任务分解

D．数据共享

答案:C

解析:任务分解技术在并行处理中用于将大的任务分解为多个可独立处理的子任务。

以下哪种虚拟化技术允许在一台物理服务器上同时运行多个操作系统？

A．硬件虚拟化

B．存储虚拟化

C．网络虚拟化

D．应用程序虚拟化

答案:A

解析:硬件虚拟化（例如全虚拟化或半虚拟化）允许一台物理服务器运行多个操作系统。

在并行处理中，哪种负载分配策略旨在使所有处理器的负载尽可能均衡？

A．负载灌注

B．动态负载平衡

C．静态负载平衡

D．优先级调度

答案:B

解析:动态负载平衡策略在并行处理中根据处理器的实时状态动态调整负载，以实现负载的均匀分配。

虚拟化技术中，以下哪个概念指的是虚拟机的操作系统？

A．Hypervisor

B．GuestOS

C．HostOS

D．Virtualhardware

答案:B

解析:GuestOS（客户端操作系统）是指运行在虚拟机上的操作系统。

MapReduce中，哪个阶段用来实现本地数据处理，减少网络传输压力？

A．Mapper

B．Shuffle

C．Reducer

D．Combiner

答案:D

解析:Combiner阶段主要用于本地数据的预处理，减少网络传输的数据量。

在分布式计算中，如何实现节点间的高效数据传输？

A．使用加密算法

B．数据缓存

C．高速网络

D．错误检测

答案:C

解析:高速网络是实现分布式计算中节点间高效数据传输的关键。

以下哪种并行处理架构主要用于科学计算和大数据分析？

A．SIMD

B．MIMD

C．SISD

D．MISD

答案:B

解析:MIMD（多指令多数据流）架构允许各个处理器独立执行不同的指令，适用于科学计算和大数据分析等复杂任务。

虚拟化技术中，Hypervisor的作用是什么？

A．控制硬件资源

B．提供高级编程接口

C．管理虚拟机

D．加密数据

答案:C

解析:Hypervisor（虚拟机监控器）用于管理和控制虚拟机的运行。

在基于MapReduce的分布式计算中，如果一个Map任务处理的数据量很大，最佳实践是？

A．减少Map任务数量

B．增加Map任务数量

C．增加Reducer数量

D．减少Reducer数量

答案:B

解析:增加Map任务数量可以更均匀地分布数据处理负载，提高数据处理效率。

以下哪种云服务模型允许用户使用云平台提供的开发和运行环境部署应用程序？

A．IaaS

B．PaaS

C．SaaS

D．DaaS

答案:B

解析:PaaS（平台即服务）模型提供开发和运行环境，用户可以在此基础上部署应用程序。

在并行处理架构中，以下哪种模型的处理器在每个时