软考备考每日试题（210610）

      软考已经考试结束了，大家可以浏览我们的软考真题栏目观看我们的软考真题以进行估分。

      每期慧翔天地小编都会附上5~10道软考综合测试题，以帮助大家达到练习的效果，本期软考试题答案会附加在下一期的结尾。大家如果想了解2021年软考考试报考流程、报考时间、报考要求、软考报考费用、软考成绩查询、软考报考资格测评等等均可访问站内进行了解。

　　56、IP地址是在OSI模型的（）定义

　　A、物理层

　　B、数据链路层

　　C、网络层

　　D、传输层

　　57、存储磁盘阵列按其连接方式的不同，可分为三类，即DAS、NAS和（）

　　A、LAN

　　B、WAN

　　C、SAN

　　D、RAID

　　58、关于无线通信网络的描述，不正确的是（）

　　A、2G应用于GSM、CDMA等数字手机

　　B、3G主流制式包括CDMA200、WCDMA、TD LTE和FDD LTE

　　C、4G是3G与WA、N于一体,理论下载速率达到100Mbps

　　D、正在研发的5G，理论上可达1Gbps以上的速度传送数据

　　59、关于数据库和数据仓库技术的描述，不正确的是（）

　　A、数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策

　　B、企业数据仓库的建设是以现有企业业务系统和大量业务数据的积累为基础的，数据仓库一般不支持异构数据的集成

　　C、大数据分析相比传统的数据仓库应用，其数据量更大，查询分析复杂，且在技术上须依托于分布式、云存储、虚拟化等技术

　　D、数据仓库的结构通常包含数据源、数据集市、数据分析服务器和前端工具4个层次

　　60、中间件有多种类型，IB、M的MQSeries属于（）中间件。

　　A、面向消息

　　B、分布式对象

　　C、数据库访问

　　D、事务

       软考备考每日试题（210609）点击跳转

　　（210609）答案

　　51、答案C

　　题目解析

　　Web1.0和Web2.0的区别，如下表所示：

　　HTML 5相对于HTML 4是一个划时代的改变，新增了很多特性，其中重要的特性包括：

　　支持WebGL、拖曳、离线应用和桌面提醒，大大增强了浏览器的用户使用体验。

　　支持地理位置定位，更适合移动应用的开发。

　　A、ndroid词的本义指机器人，是一种基于Linux的自由及开放源代码的操作系统，主要用于移动设备

　　iOS是一个非开源的操作系统，其SD、、K本身是可以免费下载的，但为了发布软件，开发人员必须加入苹果开发者计划，其中有一步需要付款以获得苹果的批准

　　52、答案A

　　题目解析

　　物联网从架构上面可以分为感知层、网络层和应用层。

　　感知层：负责信息采集和物物之间的信息传输，信息采集的技术包括传感器、条码和二维码、RFID、、射频技术、音视频等多媒体信息，信息传输包括远近距离数据传输技术、自组织网络技术、协同信息处理技术、信息采集中间件技术等传感器网络。

　　网络层：是利用无线和有线网络对采集的数据进行编码、认证和传输，广泛覆盖的移动通信网络是实现物联网的基础设施，是物联网三层中标准化程度最高、产业化能力最强、最成熟的部分，关键在于为物联网应用特征进行优化和改进，形成协同感知的网络。2G、3G、4G网络属于物联网网络层技术。

　　应用层：提供丰富的基于物联网的应用，是物联网发展的根本目标，将物联网技术与行业信息化需求相结合，实现广泛智能化应用的解决方案集，关键在于行业融合、信息资源的开发利用、低成本高质量的解决方案、信息安全的保障以及有效的商业模式的开发。

　　53、答案D

　　题目解析

　　通过网络提供可动态伸缩的廉价计算能力，其通常具有下列特点：

　　(1)超大规模

　　云具有相当的规模，Google云计算已经拥有100多万台服务器，A、mazon、IB、M、微软、Yahoo、阿里等的云均拥有几十万台服务器。企业私有云般拥有数百上千台服务器。

　　(2)虚拟化

　　云计算支持用户在任意位置、使用各种终端获取应用服务。所请求的资源来自云,而不是固定的有形的实体。应用在云中某处运行，但实际上用户无需了解、也不用担心应用运行的具体位置。只需要一台笔记本或者一部手机，就可以通过网络服务来实现我们需要的一切，甚至包括超级计算这样的任务。

　　(3)高可靠性

　　云使用了数据多副本容错、计算节点同构可互换等措施来保障服务的高可靠性，使用云计算比使用本地计算机可靠。

　　(4)通用性

　　云计算不针对特定的应用，在云的支撑下可以构造出千变万化的应用，同一个云可以同时支撑不同的应用运行。

　　(5)高可扩展性

　　云的规模可以动态伸缩，满足应用和用户规模增长的需要。

　　(6)按需服务

　　云是一个庞大的资源池，用户按需购买云可以像自来水、电、煤气那样计费。

　　(7)极其廉价

　　54、答案C

　　题目解析

　　Flume是C、loudera提供的一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统，Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据同时，Flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方（可定制）的能力。

　　MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB、)的并行运算。概念Map(映射）和Reduce(归约），和它们的主要思想，都是从函数式编程语言里借来的。它极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下，将自己的程序运行在分布式系统上，从而实现对39 HD、、FS和HB、ase上的海量数据分析

　　Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统

　　Producer

　　负责发布消息到Kafka broker

　　C、onsumer

　　消息消费者，向Kafka broker读取消息的客户端。

　　A、pache Spark是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark是UC、B、erkeley A、MP lab(加州大学伯克利分校的A、MP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架，Spark，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点但不同于MapReduce的是Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HD、、FS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。

　　Spark是一种与Hadoop相似的开源集群计算环境，但是两者之间还存在一些不同之处，这些有用的不同之处使Spark在某些工作负载方面表现得更加优越，换句话说，Spark启用了内存分布数据集，除了能够提供交互式查询外，它还可以优化迭代工作负载。

　　Spark是在Scala语言中实现的，它将Scala用作其应用程序框架。与Hadoop不同，Spark和Scala能够紧密集成，其中的Scala可以像操作本地集合对象一样轻松地操作分布式数据集。

　　尽管创建Spark是为了支持分布式数据集上的迭代作业，但是实际上它是对Hadoop的补充，可以在Hadoop文件系统中并行运行。通过名为Mesos的第三方集群框架可以支持此行为。Spark由加州大学伯克利分校A、MP实验室(A、lgorithms,Machines,and People Lab)开发，可用来构建大型的、低延迟的数据分析应用程序。

　　55、答案B

　　题目解析

　　信息安全的基本要素有：

　　机密性：确保信息不暴露给未授权的实体或进程。

　　完整性：只有得到允许的人才能修改数据，并且能够判别出数据是否已被篡改。

　　可用性：得到授权的实体在需要时可访问数据，即攻击者不能占用所有的资源而阻碍授权者的工作。

　　可控性：可以控制授权范围内的信息流向及行为方式。

　　可审查性：对出现的网络安全问题提供调查的依据和手段。