华南理工大学云计算试卷.pdf

【知识点详解】 1. **MapReduce执行过程**：MapReduce是一种分布式计算模型，由Google提出。在执行过程中，Map任务并行处理输入数据，生成中间键值对；Reduce任务则根据中间键对这些数据进行聚合处理。选项A是正确的，因为Map任务完成后，Reduce任务可以启动，无需等待所有Map任务完成。选项B正确，任务调度是基于数据本地性原则，尽可能将任务分配到数据所在节点，减少数据传输。选项C错误，如果Map任务失败，只需重新运行失败的任务，而不是全部任务。选项D正确，Master节点需要跟踪中间文件的位置。 2. **Hadoop Map/Reduce Word Count示例**：Map阶段接收输入文本，将每个单词分割并生成键值对（<单词, 1>）。Reduce阶段对相同键的键值对进行合并，计算每个单词的总数。Map输入："Hello World Bye World"等，输出：<Hello,1>, <World,1>, <Bye,1>等。Sort阶段对键值对进行排序，Combine（可选）阶段对键相同的值进行局部聚合，Reduce输入：<Hello,1,1,1,1>, <World,1,1,1>, <Bye,1,1>, <SCUT,1,1>，输出：<Hello,4>, <World,3>, <Bye,2>, <SCUT,4>。 3. **蝶形网络**：蝶形网络是一种用于快速计算的网络结构，节点度是网络中每个节点的连接数，网络直径是网络中最远两个节点之间的最短路径长度，网络对剖宽度是在所有割集中最小的割集大小。具体数值需根据题目中的图来确定。 4. **GFS（Google File System）**：GFS是Google开发的分布式文件系统，主要设计用于处理大规模的数据，具有高容错性和扩展性。系统架构包括一个主服务器（Master）、多个数据块服务器（Chunkserver）和客户端（Client）。 5. **PSRS（Parallel Sorting by Regular Sampling）算法**：这是一种并行排序算法，利用了分治策略。对于给定的序列和处理机数量，算法会进行采样、分区、排序和合并步骤。最终结果是序列按升序排列。具体步骤和输出结果需要根据题目中的序列和处理机数量计算。 6. **最短路径问题**：对于有向加权图，可以使用Dijkstra算法或Floyd-Warshall算法求解最短路径。并行化算法通常通过分治策略或工作窃取等方法来加速计算。时间复杂度分析和是否成本最优需具体分析算法实现。 7. **DNS方法**：DNS方法（Divide-and-Conquer Numerical Solution）通常用于矩阵运算，例如矩阵乘法。这里的问题是求矩阵乘积，首先需要将矩阵分解，然后并行计算部分乘积，最后汇总。具体的计算步骤和图示说明需要根据矩阵结构进行。 8. **向量内积计算**：串行代码是简单的逐项乘法累加。在并行计算中，可以使用OpenMP或MPI来实现。OpenMP会在共享内存环境中划分任务，MPI则适用于分布式内存环境。对于BSP模型，需要考虑计算、带宽和同步开销。 9. **并行算法性能分析**：计算加速比是并行执行时间与串行执行时间的比值，它可以分为固定负载、固定时间和存储受限三种情况。加速比的讨论涉及到负载平衡、通信开销和并行效率。 10. **对数划分技术**：在并行算法中，对数划分是将数据集分割成大小相等或相近的子集，以提高并行效率。选项C符合对数划分的原则，使得A和B的子集大小接近。 以上是对云计算试卷中涉及知识点的详细解释，包括MapReduce、Hadoop、分布式文件系统、并行算法、排序算法、最短路径计算以及并行计算性能分析等。这些知识点都是云计算领域的重要组成部分，对于理解和应用云计算技术至关重要。