云计算与云存储 期中试卷

( 2022 －2023  学年第 1 学期)

   

信息工程学院     班（年）级 课程   云计算与云存储

  
  

标题	一	二	三	四	五	…	总分
得分
阅卷人

  
  一、单项选择题(每题 3 分，共 21 分)

  
  1.OpenStack 是一个由NASA（美国国家航空航天局）和 Rackspace 互助研发并发起的，以 Apache 允许证授权的自由软件和开放源代码项目。openstack 技术属于（）架构的实现。（A ）
  （A）底子设置即服务；       （B）平台即服务；
  （C）软件即服务；           （D）硬件即服务；
  2.云端资源只给两个或者两个以上的特定单位组织内的员工使用，除此之外的人和机构都无权租赁和使用云端计算资源，例如，深圳地区的酒店联盟组建的关于酒店方面的云服务，这种云服务属于（B）
  （A）私有云；           （B）社区云；
  （C）公有云；           （D）混合云；
  3.下列哪个支持将 RDD  数据恒久地保存在磁盘文件中进行数据重用      (B)
  （A）cache() ；          （B）checkpoint()；
  （C）persist ()；           （D）memory();
  4.软件架构的演变过程很漫长，履历了几十年发展，主要履历了从（）的过程。(A)
  (A)单体架构-分布式架构-SOA 架构-微服务架构
  (B)分布式架构-单体架构-微服务架构- SOA 架构
  (C)单体架构-微服务架构-分布式架构-SOA 架构
  (D)分布式架构- SOA 架构-单体架构-微服务架构
  
  5.当必要比力多个服务器在不同长度的时间段内的性能时，由于不同组数据的丈量尺度相差太大，或者数据量纲的不同，使用()指标可以较好地消除丈量尺度和量纲对结果的影响。      （ C）
  （A）平均值；             （B）方差；
  （C）变异系数；           （D）标准差；
  
  6.软件系统的高可靠性（也称为可用性，英文描述为 HA，High Available）里有个衡量其可靠性的标准——9 的个数。5 个 9 表示在该软件系统在连续运行 1 年时间里最多大概的业务停止时间是 （ D）
  （A）87.6  小时；          （B）8.76 小时；
    （C）52.6 分钟；           （D）5.26 分钟；
  
  7.将键值对 RDD 中具有相同键的元素进行分组，可以使用什么操作:   (B)
  （A）sortByKey()；                            （B）groupByKey()；
  （C）reduceByKey()；                       （D）keys()；
  
  
  二、多项选择题(每题 4 分，共 8 分)

  1.Spark 的设计遵循“一个软件必要满足不同应用场景”的理念，逐渐形成了一套完整的生态系统，可以支持以下哪些操作计算：     （ABCD）
  （A）图计算（GraphX)；               （B）SQL 即席查询（Spark SQL)；
  （C）机器学习（MLlib）；             （D）流式计算（Spark Streaming）;
  2.spark 的部署模式有：       （ABCD）
  （A）当地模式；                           （B）standalone 模式；
  （C）spark on yarn 模式；            （D）mesos 模式;
  
  

  三、简答题（每题 10 分，共 60 分）

  

• 1. 云计算技术主要有三个显著特点：资源池化，弹性伸缩，安全可靠，分别对这三个特点进行简要的描述（10 分）。
  

  

• 资源池化: “云”具有相称的规模，支持用户在任意位置、使用各种终端获取应用服务。所哀求的资源来自“云”，而不是固定的有形的实体。
  
• 云计算不针对特定的应用，同一个“云”可以同时支撑不同的应用运行， “云”的规模可以动态伸缩，满足应用和用户规模增长的必要。
  
• 安全可靠：“云”使用了数据多副本容错、计算节点同构可交换等措施来保障服务的高可靠性，使用云计算比使用当地计算机可靠。
  

  
  

• 2. RDD 之间的依赖关系可以分为窄依赖和宽依赖，请对窄依赖和宽依赖分别进行先容并举例说明（10 分）。
  

          窄依赖：是指每个父RDD的一个Partition最多被子RDD的一个Partition所使用，例如map、                          filter、union等操作都会产生窄依赖；(独生后代)
          宽依赖：是指一个父RDD的Partition会被多个子RDD的Partition所使用，例如groupByKey、                         reduceByKey、sortByKey等操作都会产生宽依赖；(超生)
  
   

• 3. RDD（Resilient Distributed Dataset）叫做弹性分布式数据集，是 Spark 中最基本的数据处置惩罚模子。代码中是一个抽象类，它代表一个弹性的、不可变、可分区、里面的元素可并行计算的聚集。请简要先容 RDD 的 5 个核心属性（10 分）
  

  
  

• RDD是由一系列partition组成。(block块对应partition),textFile底层调用的是MR读取hdfs上的数据的方法默认一个block块对应一个split,split的大小和block大小同等,可以自己调整。
  
• 函数作用在每一个partition(split)上。
  
• RDD之间有一系列的依赖关系(容错机制)。
  
• 分区器作用在K,V格式的RDD上。
  
• 提供一系列最佳的计算位置。按照“移动数据不如移动计算”的理念，Spark在进行任务调理的时候，会尽大概地将计算任务分配到其所要处置惩罚数据块的存储位置。
  

  
  

• 4.  RDD  通过缓存或者检查点技术将前面的计算结果持久化，，并供背面的 RDD 反复用。请简要说明cache，persist 和checkpoint 这 3 种持久化技术的区别。（10 分）。
  

  
  

• Cache 缓存只是将数据暂时保存起来。Cache 缓存的数据通常存储在内存，可靠性低。不切断血缘依赖，只会在血缘关系中添加新的依赖，一旦出现问题，可以重头读取数据。
  
• persisit：将数据暂时存储在磁盘文件中进行数据重用，涉及到磁盘IO，性能较低，但是数据安全。假如作业执行完毕，暂时保存的数据文件就会丢失。
  
• CheckPoint：将数据恒久地保存在磁盘文件中进行数据重用，涉及到磁盘IO，性能较低，但是数据安全。为了包装数据安全，一般情况下会把当前必要持久化的RDD重新创建并保存。
  
• Checkpoint 检查点会切断血缘依赖，重新建立新的血缘关系。
  
• cache 机制是每计算出一个要 cache 的 partition 就直接将其 cache 到内存了。但 checkpoint是比及 job 竣事后另外启动专门的 job 去完成 checkpoint 。
  

  
  

• 5. Hadoop 的 MR 框架和Spark 框架都是数据处置惩罚框架，请简要说明它们关系，以及我们在使用时候如何选择 （10 分）。
  

  

• Spark把运算中数据放到内存中，迭代计算服从会更高；MR的中心结果必要落地磁盘，以是大量的磁盘IO操作，会影响性能
  
• MR是基于进程，Spark是基于线程。MR是多进程单线程模子，而Spark是多进程多线程模子；此外，Spark是粗粒度资源申请模式，而MR是细粒度资源申请模式
  
• Spark容错性高，它通过弹性分布数据集RDD来实现高容错，RDD是一组分布式存在节点内存中只读性的数据，这些聚集是弹性，某一部门数据丢失或堕落，可以通过整个数据集的计算流程的血缘来实现重建；MR的容错必要重新计算，成本高。
  
• Spark更加通用，Spark提供了transformation和action这两大类多功能API，另外还有流式处置惩罚SparkStreaming模块，机器学习、图计算；MR只提供Map和Reduce方法，没有其他模块，MR其实是有机器学习的基本上没有人使用。
  
• Spark框架的生态更加丰富，起首由RDD、血缘Lineage，执行时有有向无环图DAG，Stage分别等等，很多时候Spark作业必要在不同场景上运行，此时可以根据不同场景进行调优；MR计算框架相对简朴，对性能也相对较弱，单运行稳定，适合长时间在后台运行。
  

  
  

• 6. Spark 包罗 5 大核心模块，请对每个模块进行简要先容（10 分）。
  

        1、Spark Core：包罗了 Spark 最核心与底子的功能，为其他 Spark 功能模块提供了核心层                 的支撑，可类比 Spring 框架中的 Spring Core。
        2、Spark SQL：官方文档的先容如下图，Spark SQL 实用于结构化表和非结构化数据的查                 询，并且可以在运行时自适配执行计划，支持 ANSI SQL（即标准的结构化查询语言）。
        3、Spark Streaming：是 Spark 平台上针对实时数据进行流式计算的组件，而流式数据指的              是实时或接近实时的时效性处置惩罚的大数据流，常见的流式数据处置惩罚使用Spark、Storm和                  Samza等框架。
        4、Spark MLlib：是 Spark 提供的一个机器学习算法库。MLlib 不仅提供了模子评估、数据                 导入等额外的功能，还提供了一些更底层的机器学习原语。
        5、Spark GraphX：是 Spark 面向图计算提供的框架与算法库。

四、编程题 (每题 11 分，共 11 分)

1．有一组键值对("Spark",5),("Hadoop",3),("Scala",4),("Spark",3),("Hadoop",1),键值对的 key 表示图书名称，value 表示某天图书的销量，编程计算每个键对应的平均值，即计算每种图书当天的平均销量,将每本图书的平均销量打印到控制台。（10 分）

import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

object WordCount {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val sparkConf =new SparkConf().setMaster("local").setAppName("WordCount")
    val sc= new SparkContext(sparkConf)
    val datas: RDD[(String,Int)] = sc.makeRDD(
      List(("Spark",5),("Hadoop",3),("Scala",4),("Spark",3),("Hadoop",1)),5)
    val a = datas.groupByKey() //按key分组 (张三,CompactBuffer(78, 80, 88))
      .map(x => {
        var num = 0
        var sum = 0
        for (i <- x._2) {
          sum = sum + i
          num = num + 1
        }
        val avg = sum / num
        (x._1, avg)
      })
    a.collect.foreach(x => println(x._1+"\t"+x._2))
    //关闭毗连
    sc.stop()
  }}

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