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news 2025/10/27 3:42:45

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第三大题第三大题Map/Reduce项目涉及代码下列Map/Reduce伪代码的结果是什么?解释它并举例说明映射器/还原器之间的信息交换出现两次根据下列场景如何使用 MapReduce 计算模型组织计算请提供算法伪代码。您可以编写适用于给定输入的 Map/Reduce 程序计算每个供应商提供的商品的平均销售价格或者使用伪代码编写规范。编写一个Map/Reduce Java程序来计算每个事件类别中最受欢迎的事件(即最常预订的古典音乐会爵士音乐会流行音乐会等)。包括注释来解释代码的作用。您还可以使用伪代码来编写规范或者用图表来说明输入、映射、减少和输出块之间的数据流。第三大题阿姆达尔定律计算关于Map/Reduce的性能定义并行计算中的加速概念使用Amdahl定律计算用10个处理器运行此作业时可实现的最大加速注意8%的计算作业必须顺序执行。关于Map/Reduce的性能描述阿姆达尔定律以及顺序计算和并行计算之间的区别。说出Hadoop中必须按顺序执行的一个阶段如果95%的计算作业必须顺序执行那么在跨8个处理器运行该作业时可实现的最大加速是多少?同样对于同一个作业当跨1000个处理器运行该作业时可实现的最大加速是多少?用阿姆达尔定律来回答描述Flynn对计算机体系结构的四种分类。W1D1用阿姆达尔定律计算提高使用10个处理器并行运行20%应用程序的系统的性能速度第三大题键值对计算假设作业是针对600万张图片的数据集执行的。Hadoop为作业分配了20个mapper和6个Reducers一张照片中出现的汽车的平均数量是0.5估计Mapper将发出多少个键值对假设数据集有3000个独特的汽车型号每个Reducer有多少个key?注意您可以假设在reducer之间实现均衡的分区。在该场景中Hadoop使用10个mapper和2个reducer来完成计算每个Mapper发出多少中间键:值对?有多少唯一的键被馈送到每个Reducer? 第三大题也与map有关但不是代码和计算涉及到Map/Reduce的Combiner什么是Combiner用处?它和减速器有什么不同?使用组合器是可选的还是强制的简要说明组合器必须遵守的两条规则。解释在MapReduce作业的shuffle和sort阶段由谁运行Combiner函数以及在哪个时间点执行Combiner函数。关于Map-Reduce的数据过滤Map-Reduce作业中数据过滤的目的是什么?给出一个数据过滤的例子为什么数据过滤是“Mapper唯一的工作” 第三大题HDFS描述涉及Hadoop计算作业执行用箭头(→)连接Hadoop计算任务对应负责的守护进程关于Hadoop分布式文件系统的NameNode在HDFS中的职责是什么用合适的图表解释HDFS的写操作(例如如何创建一个新文件并将数据写入HDFS)为什么HDFS默认为每个块存储三个单独的副本?为什么在大型集群中将三个副本分散到不同的物理机架上是有用的? 定义分布式系统和基础设施的高可用性。在分布式系统的背景下什么是“五九可用性”?请解释这与“单点故障”的概念之间的关系以及这可能对分布式系统产生的负面影响该题出现2次 HDFS (Hadoop Distributed File System)如何检测数据块损坏如果Map任务中的一个失败Map/Reduce作业是否会完成?应用程序主机和节点管理器如何检测Map任务的失败并对其作出反应? 第四大题第四大题DNS描述什么是内容交付网络(CDN)中的DNS缓存DNS缓存的两个好处。关于内容分发网络(CDN)为什么网站要使用CDN?为什么CDN在世界各地放置服务器? 与内容交付网络(CDN)有关什么是内容分发网络(CDN)?解释CDN是如何工作的CDN中的DNS重定向是什么?简要解释不同的DNS重定向类型及其优缺点点对点(P2P)网络是什么?解释P2P网络相对于客户机-服务器网络的三个好处。第四大题数据库描述关于Map/Reduce之外的大数据平台什么是内存处理?讨论Hadoop Map/Reduce与现代内存处理系统(如Apache Spark)相比的的主要性能限制用一个例子说明两者的区别在Apache Spark的背景下什么是弹性分布式数据集(RDD) ?解释两种类型的RDD操作并为每种操作提供一个示例例如如何通过编程操作创建和修改RDD。与云数据库有关解释以下这些用于实现数据分区和复制的技术内存缓存、读写分离、高可用性集群、数据分片SQL数据库以牺牲分区为代价提供了强一致性和可用性而不同的NoSQL数据库采用不同的基于cap的权衡那么Dynamo做了哪些权衡? 与云数据库有关为什么在云数据库中使用数据分区和复制很重要在数据访问上下文中解释强一致性和最终一致性之间的区别用例子来解释关于分布式云数据库的解释NoSQL数据库与传统关系数据库的区别请在ACID事务属性上下文中解释这一点使用NoSQL数据库的好处是什么说出使用NoSQL数据库(例如Cassandra)而不是使用传统SQL关系数据库的两个原因什么是布鲁尔CAP定理解释CAP的三个特性NoSQL数据库是否满足CAP的所有三个支柱如果没有解释为什么没有以及放松这些限制的好处是什么。这个问题是关于云数据库的列出ACID事务属性大多数云数据库都有ACID事务属性吗?如果不是为什么什么是memcached?它的功能与关系数据库(例如SQL)有什么不同?如果在没有可用存储空间的情况下尝试在memcached中存储对象会发生什么情况? 关于Casandra的一个NoSQL数据库解释卡桑德拉戒指上的复制因子是指什么这对Cassandra数据存储的弹性有什么影响假设你管理一个Cassandra数据库你面临着可伸缩性问题即当前的Cassandra节点集不足以处理你的应用程序的需求如何增加Cassandra数据库的容量用弹性来解释这一点以及它对性能的影响Cassandra有单点故障吗第四大题其它描述关于Apache Spark框架计算的它基于RDD定义Spark RDD解释为什么Spark是一个使用rdd概念的内存处理平台通过回答以下问题来描述RDD的生命周期Spark程序如何创建新的RDD?何时创建rdd?如何修改rdd?Spark框架如何以及何时销毁rdd给出一个利用Spark作为内存处理系统的算法示例。传统的流处理系统和微批流处理系统有什么区别? 关于分布式图处理的解释Pregel在并行图计算时使用“像顶点一样思考”模型的方式给出一个适合这个模型的图算法的例子什么是图分区为什么有必要讨论图划分在分布式图处理系统中的作用图分区和性能之间的关系是什么错误的分区决策会导致更差的性能吗如果是为什么关于分布式图处理描述谷歌Pregel背后的主要概念。它是如何并行化图计算的?它如何最小化节点之间发送消息的需求? 第一大题第一大题HA计算给出计算连接到EC2节点的EBS的高可用性(HA)的数学公式如场景中所述计算EC2节点上的EBS的高可用性(HA)场景中80%的AWS EC2节点用于并行处理总共有100个虚拟中央处理单元(vCPUs)用于处理数据使用固定工作负载和缩放工作负载来计算AWS EC2系统的系统效率(固定和缩放效率)。用上述资料分别以“固定工作量”和“扩展工作量”计算该电子商务集群的两个系统效率如果该电子商务公司使用的集群平均平均恢复时间(MTTR)为96小时总平均故障时间(MTTF)为900天计算集群的高可用性(HA) 一个Amazon AWS EC2 集群包含300个vCPUs。如果这些处理器的80%用于并行执行计算和处理活动计算使用“固定工作负载”和“扩展工作负载”的AWS EC2集群的系统效率(两个单独的计算)上面描述的AWS EC2集群还有一个为集群提供HA的AWS S3如果集群的总平均故障间隔时间(MTTF)为500天平均平均修复时间(MTTR)为2.5天则计算集群的系统可用性不写答案了和前题差不多第一大题n个xx只答若干个短语列出四种云部署模型该题出现2次描述管理虚拟集群的四种方法W1D2 讨论四种类型的云计算部署模型并在每种情况下描述Security和Trust的问题描述私有云和公共云部署模型之间的三个区别W1D1 描述两种类型的可伸缩性度量以及在此场景中可能出现的问题一家银行决定在其现有的银行应用程序中添加一个新的客户关系管理(CRM)功能还在两个国家开设了新的分行这些新分行将使用相同的应用程序。第一大题子网掩码计算 AWS VPC的公网子网CIDR为20.0.2.0/20计算IP数量地址写出子网可以拥有的最大EC2实例。利用您在云计算方面的知识在下述场景中解释您认为解决方案架构师决定使用伦敦区域和两个可用区(az)的原因描述解决方案架构师决定将Web应用程序部署在公共子网中而将DynamoDB数据库部署在私有子网中的原因计算Amazon VPC中可创建的最大IP地址个数和公网子网中可创建的最大虚拟机个数。一家客户主要在伦敦的公司正在将其内部部署(私有云)服务迁移到亚马逊网络服务(AWS)他们已经聘请了一位解决方案架构师来设计他们将用于部署的AWS架构。该架构包括:Amazon VPC (Amazon Virtual Private Cloud) CIDR为10.0.0.0/16;位于伦敦地区(eu-west-2)的eu-west-2a可用区(AZ)的公网子网CIDR为10.0.1.0/20;位于伦敦地区(AZ)的eu-west-2b可用区(AZ)的私有子网CIDR为10.0.2.0/20。Web应用程序将驻留在公共子网中DynamoDB数据库将驻留在私有子网中第一、二大题描述名词第一大题和第二大题的描述名词雷同所以放一起但第三、四大题也有很多来源于前两周第一大题描述名词描述计算机网络中的数据完整性和数据机密性该题出现2次数据机密性还可以这么写描述 AWS CloudFront 描述AWS Regions和AWS Zones 描述AWS可信顾问W1D3 第二大题描述名词描述Amazon CloudWatch和AWS CloudTrail 描述模型视图控制器(MVC)和前端控制器设计模式为这两种设计模式在实际应用中的应用分别举出一个例子第二大题第二大题CUDA代码关于GPU和CUDA简要说明在CUDA C编程模型中使用的五个主要步骤以解决基于主机和设备组件的GPU编程架构的异构性质编写一个简单的CUDA C程序打印“欢迎来到GPU编程世界!”使用myGPUKernel()作为CUDA C程序的内核名称并使用分隔符启动它以打印消息“欢迎来到GPU编程世界!”并行五次(不要使用任何C迭代循环命令)。编写一个GPU CUDA C程序内核名为“add”添加两个整数变量a和显示程序将与主机(CPU)和设备(GPU)通信的所有步骤包括内存管理活动(可以随意使用更多变量)。该题出现2次上述代码补充讲解关于GPU和CUDA描述使用CUDA平台编写GPU的三种方法描述GPU CUDA计算或编程中异构计算的两个特性。两个特性找不到原文下面三选一吧第二大题经济计算根据传统IT成本模型和云计算成本模型解释CAPEX和OPEX并给出两个CAPEX下的成本例子和两个OPEX下的成本例子。在你的答案中使用数学成本模型作为例证。根据上述公司收支的描述计算资本支出(CAPEX)和运营费用假设公司可以通过在AWS市场上向客户出租资产来收回所有的资本支出估算一下如果公司将其基础设施迁移到云端可以节省多少成本。关于云经济的用图表分别描述计算传统IT成本和云计算成本的两种算法/数学模型如果一个传统IT系统的总成本为50万英镑那么它的前期资本成本为30万英镑用云计算代替传统IT模式的成本是多少? 第三大题第三大题Map/Reduce项目涉及代码下列Map/Reduce伪代码的结果是什么?解释它并举例说明映射器/还原器之间的信息交换出现两次根据下列场景如何使用 MapReduce 计算模型组织计算请提供算法伪代码。您可以编写适用于给定输入的 Map/Reduce 程序计算每个供应商提供的商品的平均销售价格或者使用伪代码编写规范。大型超市连锁店的收银柜台对于每个售出的商品它生成一个记录格式如下 [方括号中为类型] ProductId [String]Supplier [String]Price [Double] 在这里ProductId [String] 是产品的唯一标识符Supplier [String] 是产品的供应商名称而 Price [Double] 是产品的销售价格。假设超市连锁店在数个月的时间里积累了数千兆字节的数据。这些数据可以作为输入提供给 MapReduce 作业格式为一组键/值对String ProductIdProductRecord record。键是字符串表示超市连锁店产品的唯一标识符而值是 ProductRecord 对象包含产品的全部详细信息以及用于访问每个字段的方法。例如ProductRecord.getPrice() 和 ProductRecord.getSupplier() 分别返回输入行的 Price 和 Supplier 字段。注意可以假设存在一个名为 computeAvg(ListPair values) 的方法它返回列表中商品的平均销售价格。应该在 reduce 方法中使用这个方法。超市连锁店的首席执行官想要一个供应商列表列出每个供应商提供的商品的平均销售价格。 Map(String key, ProductRecord value):// key 是产品IDvalue 是产品记录对象supplier value.getSupplier() // 获取供应商price value.getPrice() // 获取销售价格emitIntermediate(supplier, price) // 输出中间键/值对Reduce(String key, ListDouble values):// key 是供应商名称values 是该供应商的所有销售价格列表avgPrice computeAvg(values) // 调用computeAvg方法计算平均销售价格emit(key, avgPrice) // 输出最终键/值对键为供应商值为平均销售价格编写一个Map/Reduce Java程序来计算每个事件类别中最受欢迎的事件(即最常预订的古典音乐会爵士音乐会流行音乐会等)。包括注释来解释代码的作用。您还可以使用伪代码来编写规范或者用图表来说明输入、映射、减少和输出块之间的数据流。第三大题阿姆达尔定律计算关于Map/Reduce的性能定义并行计算中的加速概念使用Amdahl定律计算用10个处理器运行此作业时可实现的最大加速注意8%的计算作业必须顺序执行。关于Map/Reduce的性能描述阿姆达尔定律以及顺序计算和并行计算之间的区别。说出Hadoop中必须按顺序执行的一个阶段如果95%的计算作业必须顺序执行那么在跨8个处理器运行该作业时可实现的最大加速是多少?同样对于同一个作业当跨1000个处理器运行该作业时可实现的最大加速是多少?用阿姆达尔定律来回答描述Flynn对计算机体系结构的四种分类。W1D1用阿姆达尔定律计算提高使用10个处理器并行运行20%应用程序的系统的性能速度第三大题键值对计算假设作业是针对600万张图片的数据集执行的。Hadoop为作业分配了20个mapper和6个Reducers一张照片中出现的汽车的平均数量是0.5估计Mapper将发出多少个键值对假设数据集有3000个独特的汽车型号每个Reducer有多少个key?注意您可以假设在reducer之间实现均衡的分区。解析第一题的300万个键值对是由600万张图片*一张照片中出现的汽车的平均数量是0.5得来第二题的500个keys是由3000个独特的汽车型号/6个Reducers得来在该场景中Hadoop使用10个mapper和2个reducer来完成计算每个Mapper发出多少中间键:值对?有多少唯一的键被馈送到每个Reducer? 第三大题也与map有关但不是代码和计算涉及到Map/Reduce的Combiner什么是Combiner用处?它和减速器有什么不同?使用组合器是可选的还是强制的简要说明组合器必须遵守的两条规则。解释在MapReduce作业的shuffle和sort阶段由谁运行Combiner函数以及在哪个时间点执行Combiner函数。关于Map-Reduce的数据过滤Map-Reduce作业中数据过滤的目的是什么?给出一个数据过滤的例子为什么数据过滤是“Mapper唯一的工作” 第三大题HDFS描述涉及Hadoop计算作业执行用箭头(→)连接Hadoop计算任务对应负责的守护进程关于Hadoop分布式文件系统的NameNode在HDFS中的职责是什么用合适的图表解释HDFS的写操作(例如如何创建一个新文件并将数据写入HDFS)为什么HDFS默认为每个块存储三个单独的副本?为什么在大型集群中将三个副本分散到不同的物理机架上是有用的? 定义分布式系统和基础设施的高可用性。在分布式系统的背景下什么是“五九可用性”?请解释这与“单点故障”的概念之间的关系以及这可能对分布式系统产生的负面影响该题出现2次 “五九可用性”是指系统的可用性达到99.999%。这意味着系统每年最多只能停机5.26分钟忍受少数错误不能有单点误差。这是对分布式系统高可用性的极端要求通常在需要持续运行且不容忍长时间停机的关键应用中使用。 HDFS (Hadoop Distributed File System)如何检测数据块损坏如果Map任务中的一个失败Map/Reduce作业是否会完成?应用程序主机和节点管理器如何检测Map任务的失败并对其作出反应? 第四大题第四大题DNS描述什么是内容交付网络(CDN)中的DNS缓存DNS缓存的两个好处。关于内容分发网络(CDN)为什么网站要使用CDN?为什么CDN在世界各地放置服务器? 与内容交付网络(CDN)有关什么是内容分发网络(CDN)?解释CDN是如何工作的CDN中的DNS重定向是什么?简要解释不同的DNS重定向类型及其优缺点点对点(P2P)网络是什么?解释P2P网络相对于客户机-服务器网络的三个好处。第四大题数据库描述关于Map/Reduce之外的大数据平台什么是内存处理?讨论Hadoop Map/Reduce与现代内存处理系统(如Apache Spark)相比的的主要性能限制用一个例子说明两者的区别在Apache Spark的背景下什么是弹性分布式数据集(RDD) ?解释两种类型的RDD操作并为每种操作提供一个示例例如如何通过编程操作创建和修改RDD。与云数据库有关解释以下这些用于实现数据分区和复制的技术内存缓存、读写分离、高可用性集群、数据分片SQL数据库以牺牲分区为代价提供了强一致性和可用性而不同的NoSQL数据库采用不同的基于cap的权衡那么Dynamo做了哪些权衡? 关于读写分离所有的写操作都发生在主数据库上确保数据的一致性。读操作可以分发到任意一个从数据库上实现了负载均衡提高了并发能力。优点提高了系统的并发读能力降低了读操作对主数据库的压力。增加了系统的可伸缩性可以通过添加从数据库来扩展读能力。缺点数据同步延迟从数据库复制数据的过程是异步的可能导致读到的数据并不是最新的。一致性问题在某些情况下主数据库和从数据库之间可能存在数据不一致的情况需要采取一些措施来处理这种情况。高可用性集群是指由多个节点组成的数据库集群旨在提高系统的可用性和容错能力。如果一个节点出现故障其他节点可以接管其工作从而保持系统的正常运行。适用于读写操作都较为频繁的场景。数据分片是为了应对大规模数据存储和处理的需求将数据分散存储在多个节点上每个节点负责一部分数据。数据分片的实现方式例子垂直分片将不同表或列的数据存储在不同的节点上可以根据数据的关系进行垂直拆分。水平分片将同一表中的不同行数据存储在不同的节点上可以根据某个字段值的范围或哈希值进行水平拆分。与云数据库有关为什么在云数据库中使用数据分区和复制很重要在数据访问上下文中解释强一致性和最终一致性之间的区别用例子来解释关于分布式云数据库的解释NoSQL数据库与传统关系数据库的区别请在ACID事务属性上下文中解释这一点使用NoSQL数据库的好处是什么说出使用NoSQL数据库(例如Cassandra)而不是使用传统SQL关系数据库的两个原因什么是布鲁尔CAP定理解释CAP的三个特性NoSQL数据库是否满足CAP的所有三个支柱如果没有解释为什么没有以及放松这些限制的好处是什么。这个问题是关于云数据库的列出ACID事务属性大多数云数据库都有ACID事务属性吗?如果不是为什么什么是memcached?它的功能与关系数据库(例如SQL)有什么不同?如果在没有可用存储空间的情况下尝试在memcached中存储对象会发生什么情况? 关于Casandra的一个NoSQL数据库解释卡桑德拉戒指上的复制因子是指什么这对Cassandra数据存储的弹性有什么影响假设你管理一个Cassandra数据库你面临着可伸缩性问题即当前的Cassandra节点集不足以处理你的应用程序的需求如何增加Cassandra数据库的容量用弹性来解释这一点以及它对性能的影响Cassandra有单点故障吗或用chatgpt 第四大题其它描述关于Apache Spark框架计算的它基于RDD定义Spark RDD解释为什么Spark是一个使用rdd概念的内存处理平台通过回答以下问题来描述RDD的生命周期Spark程序如何创建新的RDD?何时创建rdd?如何修改rdd?Spark框架如何以及何时销毁rdd给出一个利用Spark作为内存处理系统的算法示例。传统的流处理系统和微批流处理系统有什么区别? 关于分布式图处理的解释Pregel在并行图计算时使用“像顶点一样思考”模型的方式给出一个适合这个模型的图算法的例子什么是图分区为什么有必要讨论图划分在分布式图处理系统中的作用图分区和性能之间的关系是什么错误的分区决策会导致更差的性能吗如果是为什么关于分布式图处理描述谷歌Pregel背后的主要概念。它是如何并行化图计算的?它如何最小化节点之间发送消息的需求?
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