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河南省住建局官网_idc机房_头条权重查询_广告信息发布平台

时间:2025/7/22 10:57:21来源:https://blog.csdn.net/ke1ying/article/details/142440268 浏览次数:0次
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1某公司内部的信息系统集成,需要实现在系统之间快速传递可定制格式的数据包,并且当有新的数据包到达时候,接收系统会自动得到通知。另外还要支持数据重传,以确保传输的成功。针对这些需求,应该采用()的集成方式。

A 远程过程调用

B 共享数据库

C 文件传输

D 消息传递

解析:

远程调用一般同步,可靠性较低。数据共享和文件传输性能比较差。

消息传递能保证数据异步、立即和可靠传输等。

2将系统需求模型转换为架构模型是软件系统需求分析阶段的一项重要工作,以下描述中,()是在转换过程中需要关注的问题。

A 如何通过多视图模型描述软件系统的架构

B 如何确定架构模型中哪些元素构成

C 如何采用表格或用例映射保证可转换和可追踪

D 如何通过模型转换技术,将高层次的模型逐步细化为细颗粒度的架构模型

解析:

系统需求模型转换成架构模型的时候,需要保可追踪性。

3半双工总线可在两个方向轮流传输信息,双全工总线可在两个方向同时传输信息。

4某互联网公司正在设计一套网络聊天系统,为了限制用户在使用该系统时发表不恰当言论,需要对聊天内容进行特定敏感词过滤。针对上述功能需求,采用()能够灵活配置敏感过滤过程。

A 责任链模式

B 工厂模式

C 组合模式

D 装饰模式

解析:

A

5用200字以内的文字解析分布式文件系统的概念,并列出分布式文件系统解决方案。

解析:

HDFS,FastDFS

分布式文件系统指文件存储在物理资源不一定在本地的单个节点,而是会将计算机通过网络与各个其他节点连接,分布式系统可以在网络上各个不同的位置提供树形文件结构,使用户更方便访问网络上的共享文件。

6Kappa和Lambda的区别?和优缺点?

解析:

Lambda架构是分为批处理层、加速层和服务层,而Kappa是在Lambda的基础上,去掉了批处理层,保留了两层,利用消息队列来代替批处理层的处理,Kappa架构当需要计算和分析历史数据的时候,则重新将消息发送到消息队列再次消费,分析和处理数据。Kappa

专注与流处理,采用Apache Kafka Steams。Kappa的缺点是历史数据处理能力相对较弱,优点是维护成本和运行成本比Lambda少很多,成本也小不少,系统复杂性更低。Lambda因为有Spark Layer和Batch Layer,所以需要统一接口,保证数据的完整性和一致性,单独去处理,而Kappa将实时数据和离线数据统一起来,方便维护且统一了接口。Kappa相对于Lambda而言扩展性较弱。Kappa在处理实时数据的效果不错,抛弃了离线处理能力,也就抛弃了离线处理的稳定性和可靠性。Kappa的核心特点之一就是让流计算框架Apache Kafka Steams直接读取HDFS中数据仓库的数据,实现实时计算和历史数据回溯。

7REST服务和WEB服务的优缺点比较?7分

解析:

优点:

1REST服务基于W3C标准规范,包括如HTTP、XML和MIME等,实现技术简单。

2REST服务基于URL和超链接,不需要集中式服务信息就可以使用。

3REST服务支持缓存,支持大量客户端。

4REST基于轻量级WEB,构建过程简单成本低。

5REST测试简单,浏览器就可以完成。

缺点:

REST要指定类型,如POST,GET,DELETE,PUT但是大部分会拦截,所以基本只用POST和GET.

REST发送长度有限制,目前数据包时4KB。

REST表达复杂类型的参数比较困难,每次需要指明资源。

8读写分离实现方式?分库分表实现方式?

解析:

读写分离,主要是为了减轻单个服务器压力,设置主从机制,主服务器写入,当数据需要改动的时候,改动请求到主服务器,再把主服务器数据同步到从服务器,主服务器只负责写入数据,从服务器负责数据的查询。

分库分表,主要是为了解决单个表数据太大,已经到了性能瓶颈,也可以解决单个服务器压力,将表水平拆分成多个字段相同的表,分散到多个服务器上,防止单个表数据太大影响查询性能。

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