【文章內(nèi)容簡介】 2 在主服務(wù)器節(jié)點(diǎn)容錯(cuò)中，采用日志進(jìn)行容錯(cuò)的是（ ） A、 命名空間 B、 Chunk與文件名的映射表 C、 命名空間、 Chunk與文件名的映射表 D、 Chunk數(shù)據(jù) 2 在數(shù)據(jù)塊服務(wù)器容錯(cuò)中，每個(gè) Block對應(yīng)（ ） Bit的校驗(yàn)碼 A、 8bit B、 16bit C、 2bit D、 64bit 2 GFS在 Google中管理著（ ）級別的數(shù)據(jù) A、 TB級 B、 GB級 C、 PB級 D、 MB級 2 在目前 GFS集群中，每個(gè)集群包含（ ）個(gè)存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn) A、 幾百個(gè) B、 幾千個(gè) C、 幾十個(gè) D、 幾十萬個(gè) 2 下列選項(xiàng)中，哪條不是 GFS采用中心服務(wù)器模式的原因（ ） A、 不易成為整個(gè)系統(tǒng)的瓶頸 B、 可以方便增加數(shù)據(jù)塊服務(wù)器 C、 不存在元數(shù)據(jù)的一致性問題 D、 方便進(jìn)行負(fù)載均衡 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（ ） A、 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(shí)現(xiàn)難度，提高通用性 D、 容易擴(kuò)展 3（ ）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、 GFS B、 MapReduce C、 Chubby D、 Bigtable 3 （ ）是 Google的分布式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理系統(tǒng) A、 GFS B、 MapReduce C、 Chubby D、 Bigtable 3下面關(guān)于 MapReduce模型中 Map函數(shù)與 Reduce函數(shù)的描述正確的是（ ） A、 一個(gè) Map函數(shù)就是對一部分原始數(shù)據(jù)進(jìn)行指定的操作 B、 一個(gè) Map操作就是對每個(gè) Reduce所產(chǎn)生的一部分中間結(jié)果進(jìn)行合并操作 C、 Map與 Map之間不是相互獨(dú)立的 D、 Reduce與 Reduce之間不是相互獨(dú)立的 3 Bigtable中行關(guān)鍵字的大小不能超過（ ） KB A、 16 B、 32 C、 48 D、 64 11 3（ ）是 Bigtable中數(shù)據(jù)劃分和負(fù)載均衡的基本單位 A、行 B、列 C、列族 D、 子表 3以下是將網(wǎng)頁地址進(jìn)行倒排序帶來的好處是（ ） A、 降低表的規(guī)模 B、 便于對數(shù)據(jù)進(jìn)行修改操作 C、 便于子表的劃分與管理 D、 同一地址的網(wǎng)頁會(huì)被存儲(chǔ)在表中連續(xù)的位置，有利于用戶 查找和分析，便于數(shù)據(jù)壓縮 3 （ ）是 Bigtable中訪問控制的基本單元 A、行 B、列 C、 列族 D、 子表 3 MapReduce執(zhí)行過程中，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)位置不是在 GFS上的是（ ） A、 Map處理結(jié)果 B、 Reduce處理結(jié)果 C、 日志 3 MapReduce通常把輸入文件按照（ ） MB來劃分 A、 16 B、 32 C、 64 D、 128 （ ）是 Google為 Bigtable設(shè)計(jì)的內(nèi)部數(shù)據(jù)存儲(chǔ)格式 A、 行 B、 SSTable C、列族 D、 子表 4下面哪條 不是 Bigtable主服務(wù)器作用（ ） A、 為每個(gè)子表服務(wù)器分配子表，對外提供服務(wù) B、 對 Bigtable表中的數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ) C、 探測子表服務(wù)器的故障與 恢復(fù) D、 負(fù)載均衡 4 SSTable 結(jié)尾的索引保存的是（ ）信息 A、 SSTable中塊的位置 B、 SSTable的位置 C、 SSTable中塊的大小 D、 SSTable的大小 4 Bigtable中的數(shù)據(jù)壓縮形式有（ ）種 A、 2 B、 3 C、 4 D、 5 4 在 Bigtable中，（ ）主要用來存儲(chǔ)子表數(shù)據(jù)以及一些日志文件 A、 GFS B、 Chubby C、 SSTable D、 MapReduce 4 Bigtable中時(shí)間戳是（ ）位整形數(shù) A、 32 B、 48 C、 56 D、 64 4 下列不屬于亞馬遜機(jī)器映像（ AMI）類型的是（ ） A、 公共 AMI B、 私有 AMI C、 通用 AMI D、 共享 AMI 12 4在使用彈性計(jì)算云 EC2服務(wù) 時(shí) ，第一步要做的是（ ） A、 創(chuàng)建或選用 AMI B、 運(yùn)行實(shí)例 C、 選擇區(qū)域 D、 建立對象 4在 EC2中用戶最多可以擁有（ ）個(gè)實(shí)例 A、 10 B、 20 C、 30 D、 40 4在 EC2服務(wù)中，每個(gè)實(shí)例自身攜帶（ ）個(gè)存儲(chǔ)模塊 A、 1 B、 2 C、 3 D、 4 50、 EC2定義了 CPU的計(jì)算單元 ECU（ EC2 ComprteUnit），下列資源中使用一個(gè)計(jì)算單元的是（ ） A、 Large B、 Small C、 ExtraLarge D、 HighCPUMeD. ium 5 每個(gè)彈性塊存儲(chǔ) EBS最多可以創(chuàng)建（ ）個(gè)卷 A、 10 B、 20 C、 30 D、 40 5下列選項(xiàng)屬于彈性塊 存儲(chǔ) EBS功能的是（ ） A、 快照 B、 負(fù)載均衡 C、 隊(duì)列 D、 映像 5在 EC2服務(wù)的通信機(jī)制中，每個(gè)帳戶限制有（ ）個(gè)彈性 IP A、 4 B、 5 C、 6 D、 7 5在 EC2的安全與容錯(cuò)機(jī)制中，一個(gè)用戶目前最多可以創(chuàng)建（ ）個(gè)安全組 A、 50 B、 100 C、 150 D、 200 5 S3的基本存儲(chǔ)單元是（ ） A、服務(wù) B、 對象 C、卷 D、 組 5下列操作類型不屬于 S3API范疇的是（ ） A、 創(chuàng)建桶 B、 讀取對象 C、 運(yùn)行實(shí)例 D、 設(shè)置訪問控制策略 5與 SDB相比較，下列選項(xiàng)屬于 S3 特點(diǎn)的是（ ） A、 支持?jǐn)?shù)據(jù)查找、刪除等操作 B、 專為大型、非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)塊設(shè)計(jì) C、 為復(fù)雜的數(shù)據(jù)建立 D、 為結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)建立 5與關(guān)系數(shù)據(jù)庫比較，下列選項(xiàng)屬于 SDB特性的是（ ） A、 支持連接操作 B、 具有事務(wù)的概念 C、 不支持自動(dòng)索引 D、 單個(gè)屬性允許有多個(gè)值 5簡單隊(duì)列服務(wù) SQS中采用的是（ ）隊(duì)列方式 13 A、 先進(jìn)先出模式 B、 堆棧模式 C、 權(quán)重模式 D、 后進(jìn)先出模式 60、桶是 S3用于存儲(chǔ)對象的容器，每個(gè)用戶最多可以創(chuàng)建（ ）個(gè)桶 A、 10 B、 50 C、 80 D、 100 二、多選題（共 20題） 目前提供云計(jì)算服務(wù)的公司有（ ） A、 微軟 B、 Google C、 亞馬遜 D、 IBM 云計(jì)算技術(shù)的層次結(jié)構(gòu)中包含以 下 （ ）層 A、 物理資源層 B、 資源池層 C、 管理中間件 D、 SOA構(gòu)建層 云計(jì)算體系結(jié)構(gòu)中，最關(guān)鍵的兩層是（ ） A、物理資源層 B、 資源池層 C、 管理中間件 D、 SOA構(gòu)建層 云計(jì)算按照服務(wù)類型大致可分為以下（ ）類 A、 IaaS B、 PaaS C、 SaaS D、 效用計(jì)算 目前 Google公司提供 的業(yè)務(wù)有（ ） A、 Google地圖 B、 Google地球 C、 Google搜索引擎 D、 Google Google文件系統(tǒng)將整個(gè)系統(tǒng)的節(jié)點(diǎn)分為（ ）的角色 A、 客戶端 B、 主服務(wù)器 C、 數(shù)據(jù)塊服務(wù)器 D、 監(jiān)測服務(wù)器 Google文件系統(tǒng)（ GFS）具有（ ）特點(diǎn) A、 采用中心服 務(wù)器模式 B、 不緩存數(shù)據(jù) C、 采用邊緣服務(wù)器模式 D、 在用戶態(tài)下實(shí)現(xiàn) 單一主服務(wù)器（ Master）解決性能瓶頸的方法是（ ） A、 減少其在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中的參與程度 B、 不使用 Master讀取數(shù)據(jù) C、 客戶端緩存元數(shù)據(jù) D、 采用大尺寸的數(shù)據(jù)塊 GFS中主服務(wù)器節(jié)點(diǎn)存儲(chǔ)的元數(shù)據(jù)包含這些信息（ ） A、 文件副本的位置信息 B、 命名空間 C、 Chunk與文件名的映射 D、 Chunk副本的位置信息 Google不緩存數(shù)據(jù)的原因是（ ） 14 A、 GFS的文件操作大部分是流式讀寫 B、 維護(hù)緩存與實(shí)際數(shù)據(jù)之間的一致性太復(fù)雜 C、 不存在大量的重復(fù)讀寫 D、 數(shù)據(jù)塊服務(wù)器上的數(shù)據(jù)存取使用本地文件系統(tǒng) 1 Google設(shè)計(jì) Bigtable的動(dòng)機(jī)主要是（ ） A、 需要存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)種類繁多 B、 海量的服務(wù)請求 C、 商用數(shù)據(jù)庫無法滿足 Google的需求 D、 需要頻繁地修改數(shù)據(jù) 1 Bigtable開發(fā)團(tuán)隊(duì)確定了 Bigtable設(shè)計(jì)所需達(dá)到的基本目標(biāo)是（ ） A、 廣泛的適用性 B、 很強(qiáng)的可擴(kuò)展性