NUAA-云计算-考试_nuaa服务器

作者：寸_铁 | 2024-07-27 16:20:55

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nuaa服务器

19级期末

问题

答案: md格式自己想办法看


# 随堂测验
 
#### 一、请简述GFS 的系统架构和特点。
 
**1. 系统架构**
 
- GFS将整个系统节点分为三类角色：
  - Client（客户端）：Client是GFS提供给应用程序的访问接口，以库文件的形式提供。
  - Master（主服务器）：Master是GFS的管理节点，在逻辑上只有一个，负责整个文件系统的管理。
  - Chunk Server （数据块服务器）：Chunk Server负责具体的存储工作，数据以文件的形式储存。
- GFS的实现机制：
  - 客户端首先访问Master节点，获取交互的Chunk Server信息，然后访问 这些Chunk Server，完成数据存取工作。这种设计方法实现了控制流和 数据流的分离。
  - Client与Master之间只有控制流，而无数据流，极大地降低了Master的 负载。
  - Client与Chunk Server之间直接传输数据流，同时由于文件被分成多个 Chunk进行分布式存储，Client可以同时访问多个Chunk Server，从而 使得整个系统的I/O高度并行，系统整体性能得到提高。
 
**2. 特点**
 
- 采用中心服务器模式：
  - 可以方便的增加Chunk Server
  - Master掌握系统内所有Chunk Server的情况，方便进行负载均衡
  - 不存在元数据的一致性问题
- 不缓存数据：
  - 文件操作大部分是流式读写，不存在大量重复读写，使用Cache 对性能提高不大 
  - 由于GFS的数据在Chunk Server上以文件的形式存储，如果对某 块数据读取频繁，本地的文件系统自然会将其缓存 
  - Chunk Server上数据存取使用本地文件系统从可行性看，Cache 与实际数据的一致性维护也极其复杂 
  - 由于读取的数据量巨大，以当前的内存容量无法完全缓存
- 在用户态下实现
  - 利用POSIX编程接口存取数据降低了实现难度，提高通用性 
  - POSIX接口提供功能更丰富 
  - 用户态下有多种调试工具 
  - Master和Chunk Server都以进程方式运行，单个进程不影响整个操作系统 
  - GFS和操作系统运行在不同的空间，两者耦合性降低
- 只提供专用接口
  - 降低了实现的难度。通常与POSIX兼容的接口需要在OS内核一级 实现，而GFS是在应用层实现的
  - 可以根据应用的特点对应用提供一些特殊支持
  - 专用接口直接和Client、Master、Chunk Server交互，减少了 上下文的切换，降低了复杂度，提高了效率
 
#### 二、(1)   请简述 Yarn 的体系架构与组件。
        (2)   请简述 Yarn 的工作流程。
 
**1. Yarn的体系架构与组件**
 
- Yarn是master/slave架构，主进程Resource是整个集群资源仲裁中心，从进程NodeManager管理本机资源，ResourceManager和从属节点的进程NodeManager组成了Hadoop2.0的分布式数据计算框架。 
 
- 组件：
 
  - ResourceManager（RM）
 
    主要负责处理客户端请求对各NM上的资源进行统一调度和管理，给ApplicationMaster分配空闲的Container 运行并监控其运行状态。
 
  - NodeManager（NM）
 
    相当于ResourceManager在每台机器上的代理。定时向RM汇报本节点资源的使用情况和Container 的运行状态，它还会处理来自ApplicationMaster的Container 启动或停止请求。
 
  - ApplicationMaster（AM）
 
    YARN中每启动一个任务就会启动一个AM，它可以负责向RM申请资源，请求NM启动Container，并告诉Container做什么，，它还可以重启失败的任务。
 
  - Container
    container是YARN中资源的抽象，它封装了某个节点上的一定的资源（cpu、内存、磁盘、网络等），YARN中所有的应用都是在其上运行的，包括AM，Container是由AM向RM申请的，由RM中的scheduler分配给AM。
 
**2. Yarn的工作流程**
 
- （1）作业提交
- （2）任务分配
- （3）任务执行
- （4）进度和状态更新
- （5）任务完成
 
#### 三、请描述用 MapReduce 实现过程
 
**1. 实现过程**
 
- 第一个步骤
 
  对原始的数据进行分割，得到10个不同的数据分块。
 
- 第二个步骤
 
  对每一个数据分块都启动一个Map进行处理。采用桶排序的方法，每个Map中按照用户id排序分配到100个不同的桶中。
 
- 第三个步骤
 
  对于Map之后得到的中间结果，启动100个Reduce。按照用户id将Map中不同桶中的购物记录集合放置到行营的Reduce中进行处理。
 
**2. 相关结果**
 
- Mapper数量：10
- Reducer数量：100
- <key1,value1>：<第几个数据分块，对应块的购物记录>
- <key2,value2>：<用户id，对应购物记录>
- <key3,value3>：<用户id，对应购物记录>
 
 
 
#### 四、请写出数据对象在虚拟节点和物理节点上的分布情况
 
**1. 物理节点与虚拟节点对应关系**
 
| 物理节点 |  1   |   2   |    3     |
| :------: | :--: | :---: | :------: |
| 虚拟节点 |  V1  | V2,V4 | V3,V5,V6 |
 
**2.数据对象分布情况**
 
|  数据对象id  |  1   |  2   |  3   |  4   |  5   |  6   |  7   |  8   |  9   |  10  |  11  |  12  |
| :----------: | :--: | :--: | :--: | :--: | :--: | :--: | :--: | :--: | :--: | :--: | :--: | :--: |
| **虚拟节点** |  V1  |  V2  |  V2  |  V3  |  V1  |  V3  |  V4  |  V6  |  V5  |  V6  |  V5  |  V3  |
| **物理节点** |  1   |  2   |  2   |  3   |  1   |  3   |  2   |  3   |  3   |  3   |  3   |  3   |
 
#### 五、程序
 
**1. 程序**
 
```java
public static void main(String[] args) throws IOException{
    Configuration conf = new Configuration();
    Path inFile = new Path("/user/joe/mufile");
    FileSystem hdfs = FileSystem.get(conf);
    
    //写入内容
    FSDataOutputStream OutputStream = hdfs.create(inFile);
    outputStream.writeUTF("cloud computing is useful");
    outputSteram.flush();
    outputStream.close();
    
    //输出内容
    FSDataInputStream inputStream = hdfs.open(inFile);
    System.out.println("myfile:"+inputStream.readUTF());
    inputStream.close();
}
```
 
**2. 匹配**
 
|   术语    |                  具体描述                  |
| :-------: | :----------------------------------------: |
|    GAE    |       (c) 主要用于 PaaS 应用的公有云       |
|    CRM    |  (g) 在商业社会中最常使用的 SaaS 应用之一  |
|    AWS    |    (d) 用在可伸缩应用程序中的公有计算云    |
|    SLA    |   (a) 云计算中用户和提供商之间签署的协议   |
|   Azure   | (b) 必须从基于 Windows 的主机运行的公有云  |
|    EC2    |         (h) 主要用于 IaaS 的云服务         |
|    S3     |     (i) 用于分布式存储应用程序的存储云     |
| Force.com |      (e) SalesForce.com 构建的云平台       |
| vSphere/4 | (f) 将数据中心转换为云平台的商业云操作系统 |
|    XEN    |     (j) 剑桥大学开发的开源 hypervisor      |
 
#### 六、云计算数据中心空调系统节能技术
 
**1. 节能技术与原理**
 
- 高温回风空调系统
 
  根据不同水温度下的制冷和能耗，对应的出水温度（即空调回风温度）提高1°C，空调系统约节能3%。
 
- 低能耗加湿系统
 
  将纯净的水直接喷洒在多孔介质或者空气中，形成颗粒极小的水雾，由送风气流送出。整个加湿过程无需电能加热水，仅需水泵和风机能耗。
 
- 自然冷空调系统
 
  使用室外自然冷风直接带走机房的IT 设备的散热，减少了机械制冷系统中最大的压缩耗能环节，压缩机制冷系统的 EER 由 2~3.5 提高到 10~15 ，节能空间巨大。
 
**2. DVFS节能技术**
 
- 当CPU 未被完全利用时，通过降低 CPU 的供电电压和时钟频率主动降低 CPU 性能，这样可以带来立方数量级的动态能耗降低，并且不会对性能产生影响。
- DVFS节能方法能够利用因任务交互而导致的松弛时间以一个低电压、频率执行任务。