分布式作业
1.分布式数据库系统是由若干个站集合而成。这些站又称为节点，它们在通讯网络中联接在一起，每个节点都是一个独立的数据库系统，它们都拥有各自的数据库、中央处理机、终端，以及各自的局部数据库管理系统。因此分布式数据库系统可以看作是一系列集中式数据库系统的联合。它们在逻辑上属于同一系统，但在物理结构上是分布式的。
产生的根本原因是:由于计算机网络通信的迅速发展，以及地理上分散的公司、团体和组织对于数据库更为广泛应用的需求，在集中式数据库系统成熟技术的基础上产生和发展了分布式数据库系统.
2. 实现方案有:
BigTable: BigTable内部存储数据的文件是Google SSTable格式的。 SSTable是一个持久化的、排序的、不可更改的key-value映射的数据结构。从内部看，SSTable 是一系列的数据块。一个BigTable集群存储了很多表，每个表包含了一个Tablet集合。每个Tablet 包含了某个范围内的行所有相关数据。初始状态下，一个表只有一个Tablet。随着表中数据的增长，它被自动分割成多个Tablet。
Amobea : Amoeba(变形虫)项目，该开源框架于2008年开始发布一款Amoeba for Mysql软件。这个软件致力于MySQL的分布式数据库前端代理层，它主要在应用层访问MySQL的时候充当SQL路由功能，专注于分布式数据库代理层（Database Proxy）开发。 Amoeba 的优点：引入Amoeba的成本很小，熟悉过程需要的时间也很少，目前Amoeba的使用文档也相对比较完善。能够在很多场景解决单机大数据量问题、大访问量的问题。很容易解决读写分离（Amoeba for mysql）。
3. 研究的内容：数据跟踪;分布式查询处理;分布式事务处理;复制数据的管理;安全性;分布式目录管理
三
1. 分布式数据查询考虑的内容有哪些？
答：要考虑：查询总代价是否为最小；每个查询的时间是否为最短。
2．有哪些分布式数据查询策略和算法，它们的优缺点分别是什么？
答：（1）策略有
结论：一个好的查询处理应该使数据的传输量和通信次数最少，这样才能使查询所花费的数据传输和/或通信时间最少，从而减少查询的总代价。
（2）算法有：基于半连接算法的查询优化处理；基于直接连接算法的查询优化处理。
其中四种基于直接连接的优化算法为：1.利用站点依赖信息的算法;2.分片与复制算法;3.站点依赖和数据复制结合算法;4,Hash划分算法.
算法比较:
站点依赖算法:无数据传递;可利用索引做本地连接;每个站点连接数据总量是R，两个片段.
分片和复制算法:数据传输总量是R;数据传送后,可能要重新创建索引;每个站点的连接数据量是
(3/2)R,一个全关系和一个片段.
Hash划分算法:数据传送量是R;索引方面, 比片段复制算法更低;每个站点的连接数据量同站点依赖。四
1.请简要说明分布式数据库事务管理的内容以及具体管理方法。
答：管理内容为：分布式提交；单个站点故障；网络故障；处理数据项的多个副本。
管理的方法的抽象模型如下图：
2.请简要说明两阶段提交协议的内容与工作方式，并说明两阶段提交协议故障
内容及恢复基本方案。
答：内容与工作方式如下：
故障内容有：
p. 站点故障
p. 事务故障
p. 系统故障
p. 介质故障
p. 通信故障
p. 网络分割故障
p. 报文故障
3.请简要说明分布式数据更新及一致性维护基本方法。
答：主文本更新法：指定多副本中的一个为主文本，其他为辅文本。
数据在主文本上得到更新，就认为完成了对该数据的更新。主文本负责把主文本所做的更新发送给各辅文本站点。
一致性维护可以用异步复制器。
五
第三章部分习题答案
第三章部分习题答案 1、高级调度与低级调度的主要任务是什么？为什么要引入中级调度？ 答：高级调度主要任务是根据某种算法，把外存上处于后备队列中的那些作业调入内存，也就是说高级调度的调度对象是作业。 低级调度主要任务是：决定就绪队列中的哪个进程应获得处理机，然后再由分派程序执行把处理机分配给该进程的具体操作。 中级调度的任务：使那些暂时不能运行的进程不再占用宝贵的内存资源，而将它们调至外存上去等待，把此时的进程状态称为就绪驻外存状态或挂起状态。当这些进程重又具备运行条件且内存又稍有空闲时，由中级调度来决定把外存上的那些又具备运行条件的就绪进程重新调入内存，并修改其状态为就绪状态，挂在就绪队列上等待进程调度。引入中级调度的主要目的是为了提高内存利用率和系统吞吐量。 2、何谓作业、作业步和作业流？ 答：作业（Job）：作业是一个比程序更为广泛的概念，它不仅包含了通常的程序和数据，而且还应配有一份作业说明书，系统根据该说明书来对程序的运行进行控制。 作业步(Job Step)。通常，在作业运行期间，每个作业都必须经过若干个相对独立，又相互关联的顺序加工步骤才能得到结果，我们把其
中的每一个加工步骤称为一个作业步，各作业步之间存在着相互联系，往往是把上一个作业步的输出作为下一个作业步的输入。 作业流：若干个作业进入系统后，被依次存放在外存上，这便形成了输入的作业流；在操作系统的控制下，逐个作业进行处理，于是便形成了处理作业流。 5、试说明低级调度的主要功能。 答：(1) 保存处理机的现场信息。 (2) 按某种算法选取进程。 (3) 把处理器分配给进程。 6、在抢占调度方式中，抢占的原则是什么？ 答：(1) 优先权原则。 (2) 短作业(进程)优先原则。 (3) 时间片原则。 7、在选择调度方式和调度算法时，应遵循的准则是什么？ 答：面向用户应遵循的准则是：(1) 周转时间短。(2) 响应时间快。 (3) 截止时间的保证。(4) 优先权准则。 面向系统应遵循的准则是：(1) 系统吞吐量高。(2) 处理机利用率好。(3) 各类资源的平衡利用。
分布式操作系统知识点
第一章知识点 1.说明分布式系统相对于集中式系统的优点和缺点。从长远的角度看，推动分布式系统发展的主要动力是什么？ 2.多处理机系统和多计算机系统有什么不同？ 3.真正的分布式操作系统的主要特点是什么？ 4.分布式系统的透明性包括哪几个方面，并解释透明性问题对系统和用户的重要性。 5.在分布式操作系统中，为什么采用微内核技术，通常微内核提供哪些服务？ 第二章知识点 6.客户-服务器模式的主要思想及优点。 7.客户为了发送消息给服务器，它必须知道服务器的地址。试给出服务器进程编址的几种方法，并说明如何定位进程。 8.对于接收消息Receive原语，为什么需要缓存, 缓存的作用是什么? 9.说明在C/S模式下解决消息可靠传输的三种方法? 10.说明RPC的主要思想及RPC调用的主要步骤。（远程过程调用函数sum(4,7)为例说明） 11.在RPC调用时，如果服务器或客户机崩溃了，各有哪些解决方法。 12.RPC信包发送可采用爆发协议，但是会产生超限错误(overrun error)，给出解决办法。 13.一个影响RPC执行时间的问题是消息的拷贝问题，试说明在那些环节需要拷贝，并说明减少拷贝次数的方法。 14.在组通信中，给出组编址的的三种方式。 15.用组通信方式时，举例说明消息顺序的重要性，并说明解决方法说明。 第三章知识点 16.实现分布式系统同步的复杂性表现在哪几个方面？说明先发生关系，并说明在LAMPORT算法中怎样给事件分配时间。 17.有三个进程分别运行在不同的机器上，每个机器都有自己的时钟并以不同且不变的速率工作（进程1的时钟嘀嗒了6下时，进程2的时钟嘀嗒了8下，而进程3的时钟嘀嗒了10下）。举例说明进程之间消息传递中违反先发生关系的情况，并说明如何用Lamport方法解决。 18.说明RICART和AGRAW ALE分布式互斥算法；假定A和B是相互独立的两个临界区，进程0要进入A，进程1要进入B，R-A分布式互斥算法会导致死锁吗？说明理由。 19.许多分布式算法需要一个协调者，叙述欺负选举算法。 20.举例说明用私有工作空间实现事务处理时的基本思想。 21.说明在分布式系统中实现原子性提交的两阶段提交协议的基本思想及其优点。 22.举例说明为什么使用集中式的死锁检测算法会产生假死锁，并给出一种解决办法。 23.举例说明分布式死锁检测方法Chandy-Misra-Has算法的思想以及如何解除死锁。 24.说明wait-die和wound-wait分布式死锁预防方法。事务时间戳为50的进程申请事务时间戳为100的进程占用的资源。按以上两种策略，结果会如何? 第四章. 知识点 25、叙述实现线程包的方法及其优缺点。 26、说明发送者发起的分布式启发算法和接收者发起的分布式启发算法及各自的主要缺点。 27、说明主机后备容错方法的主要思想，在主机崩溃后存在的问题及解决方法。 28、多处理机系统中，fail-silent类型和Byzantine类型处理机错误各需要至少多少个处理机才能满足要求？说明理由。 29、举例说明Lamport等人提出的算法是如何解决Byzantine将军问题的。
《分布式计算、云计算与大数据》习题参考解答
第1章分布式计算概述 一、选择题 1，CD 2，ABC 3，ABCD 4，ACD 二、简答题 1，参考1.1.1和节 2，参考1.1.2节 3，分布式计算的核心技术是进程间通信，参考1.3.2节 4，单播和组播 5，超时和多线程 三、实验题 1.进程A在进程B发送receive前发起send操作 进程A进程B 发出非阻塞send操 作，进程A继续运行 发出阻塞receive操 作，进程B被阻塞进程B在进程A发起send前发出receive操作
发出非阻塞send 操作，进程A 继续运行 发出阻塞receive 操作，进程B 被阻塞 收到进程A 发送的数据，进程B 被唤醒 2. 进程A 在进程B 发送receive 前发起send 操作 进程A 进程B 发出阻塞send 操作， 进程A 被阻塞 发出阻塞receive 操作，进程B 被阻塞 进程B 在进程A 发起send 前发出receive 操作
发出阻塞send操作，进程A被阻塞 发出阻塞receive操作，进程B 被阻塞 收到进程A发送的数据，进程B 被唤醒 收到进程B返回的数 据，进程A被唤醒 3.1).在提供阻塞send操作和阻塞receive操作的通信系统中在提供非阻塞send操作和阻塞receive操作的通信系统中2)．P1，P2，P3进程间通信的顺序状态图 m1 m1 m2 m2 第2章分布式计算范型概述 1.消息传递，客户-服务器，P2P，分布式对象，网络服务，移动代理等 2.分布式应用最广泛最流行的范型是客户-服务器范型，参考节
3.分布式应用最基本的范型是消息传递模型，参考节 4.参考节，P2P应用有很多，例如Napster，迅雷，PPS网络电视等 5.参考节 6.参考节 7.略 8.消息传递模式是最基本的分布式计算范型，适用于大多数应用；客户-服务器范型是最 流行的分布式计算范型，应用最为广泛；P2P范型又称为对等结构范型，使得网络以最有效率的方式运行，适用于各参与者地位平等的网络；分布式对象范型，是抽象化的远程调用，适用于复杂的分布式计算应用等。 9.略 10.中间件又称为代理，中间件为参与对象提供内容抽象，隐藏对象引用，起到中介作用。 11.略 第3章 Socket编程与客户服务器应用开发 一、填空题 1.数据包socket，流式socket 2.无连接方式，面向连接方式 3.数据层，业务层，应用层 4.迭代服务器和并发服务器 5.有状态服务器和无状态服务器 二、简答题 1.API：Application Programming Interface,应用程序编程接口，是一些预先定义 的函数，目的是提供应用程序与开发人员基于某软件或硬件得以访问一组例程的能 力，而又无需访问源码，或理解内部工作机制的细节 Socket API：套接字应用程序编程接口，适用于进程间通信的套接字应用程序编程 接口
海量数据下分布式数据库系统的探索与研究
海量数据下分布式数据库系统的探索与研究 摘要：当前，互联网用户规模不断扩大，这些都与互联网的快速发展有关。现 在传统的数据库已经不能满足用户的需求了。随着云计算技术的飞速发展，我国 海量数据快速增长，数据量年均增速超过50％，预计到2020年，数据总量全球 占比将达到20％，成为数据量最大、数据类型最丰富的国家之一。采用分布式数 据库可以显著提高系统的可靠性和处理效率，同时也可以提高用户的访问速度和 可用性。本文主要介绍了分布式数据库的探索与研究。 关键词：海量数据；数据库系统 1.传统数据库： 1.1 层次数据库系统。 层次模型是描述实体及其与树结构关系的数据模型。在这个结构中，每种记 录类型都由一个节点表示，并且记录类型之间的关系由节点之间的一个有向直线 段表示。每个父节点可以有多个子节点，但每个子节点只能有一个父节点。这种 结构决定了采用层次模型作为数据组织方式的层次数据库系统只能处理一对多的 实体关系。 1.2 网状数据库系统。 网状模型允许一个节点同时具有多个父节点和子节点。因此，与层次模型相比，网格结构更具通用性，可以直接描述现实世界中的实体。也可以认为层次模 型是网格模型的特例。 1.3 关系数据库系统。 关系模型是一种使用二维表结构来表示实体类型及其关系的数据模型。它的 基本假设是所有数据都表示为数学关系。关系模型数据结构简单、清晰、高度独立，是目前主流的数据库数据模型。 随着电子银行和网上银行业务的创新和扩展，数据存储层缺乏良好的可扩展性，难以应对应用层的高并发数据访问。过去，银行使用小型计算机和大型存储 等高端设备来确保数据库的可用性。在可扩展性方面，主要通过增加CPU、内存、磁盘等来提高处理能力。这种集中式的体系结构使数据库逐渐成为整个系统的瓶颈，越来越不适应海量数据对计算能力的巨大需求。互联网金融给金融业带来了 新的技术和业务挑战。大数据平台和分布式数据库解决方案的高可用性、高可靠 性和可扩展性是金融业的新技术选择。它们不仅有利于提高金融行业的业务创新 能力和用户体验，而且有利于增强自身的技术储备，以满足互联网时代的市场竞争。因此，对于银行业来说，以分布式数据库解决方案来逐步替代现有关系型数 据库成为最佳选择。 2.分布式数据库的概念： 分布式数据库系统：分布式数据库由一组数据组成，这些数据物理上分布在 计算机网络的不同节点上（也称为站点），逻辑上属于同一个系统。 （1）分布性：数据库中的数据不是存储在同一个地方，更准确地说，它不是 存储在同一台计算机存储设备中，这可以与集中数据库区别开来。 （2）逻辑整体性：这些数据在逻辑上是相互连接和集成的（逻辑上就像一个 集中的数据库）。 分布式数据库的精确定义：分布式数据库由分布在计算机网络中不同计算机
数据库大作业设计题目
《数据库原理及技术》大作业大纲 类同卷，网上抄袭，大作业格式不正确一律0分处理 一、课程设计的目的和要求 （1）培养学生运用所学课程《数据库原理及技术》的理论知识和技能，深入理解《数据库原理及技术》课程相关的理论知识，学会分析实际问题的能力。 （2）培养学生掌握用《数据库原理及技术》的知识设计计算机应用课题的思想和方法。 （3）培养学生调查研究、查阅技术文献、资料、手册以及编写技术文献的能力。 （4）通过课程大作业，要求学生在教师的指导下，独立完成大作业要求的相关内容，包括： ①通过调查研究和运用Internet，收集和调查有关资料、最新技术信息。 ②基本掌握撰写小论文的基本步骤和写作方法。 ③根据课题的要求基本理解和掌握E-R图的设计方法和关系模式的转换。 ④根据课题的要求基本理解和掌握数据流图（DFD）和数据字典（DD）的设计方法。 ⑤创建数据库及各种数据库对象。 二、课程设计题目 要求： （1）任选下列一个题目，调查分析一个具体的或模拟的实例； （2）描述该实例的业务信息和管理工作的要求； （3）列出实体、联系； （4）指出实体和联系的属性； （5）画出E-R图； （6）将E-R图转换成关系模式，并注明主码和外码； （7）建立数据字典； （8）创建数据库； （9）根据题目的要求写查询、存储过程、触发器等。 题目： （1）学校图书借阅管理系统 功能要求： ●实现图书信息、类别、出版社等信息的管理； ●实现读者信息、借阅证信息的管理； ●实现图书的借阅、续借、归还管理； ●实现超期罚款管理、收款管理； ●创建触发器，分别实现借书和还书时自动更新图书信息的在册数量；
算法部分作业答案要点
1.1算法：是对特定问题求解步骤的一种描述，是指令的有限序列。 程序：当一个算法用某种程序设计语言来描述时，得到的就是程序，也就是说,程序是用某种程序设计语言对算法的具体实现. 算法有输入、输出、确定性、能行性和有限性等特征，当不具备有穷性时，只能叫做计算过程，而不能称之为算法，算法可以终止，而程序没有此限制。 1.2程序证明和程序测试的目的各是什么？ 程序证明是确认一个算法能正确无误的工作. 程序测试的目的是发现错误 1-9解: n!的递归定义： 1 1 )! 1 (* { != ≥ - =n n n n n 求解n!的递归函数 long Factorial (long n) { if(n<0) { cout<<”error!”; exit(0); } if(n==0) return 1; else return n *Factorial (n-1); } 1-10使用归纳法，证明上题所设计的计算n！的递归函数的正确性 证明(归纳法证明)： (1)首先，如果n=0，那么程序执行 if(n==0) return 1; 返回1,算法显然正确; (2)假定函数Factorial对n
分布式数据库系统复习题
一、何为分布式数据库系统？一个分布式数据库系统有哪些特点？ 答案：分布式数据库系统通俗地说，是物理上分散而逻辑上集中的数据库系统。分布式数据库系统使用计算机网络将地理位置分散而管理和控制又需要不同程度集中的多个逻辑单位连接起来，共同组成一个统一的数据库系统。因此，分布式数据库系统可以看成是计算机网络与数据库系统的有机结合。一个分布式数据库系统具有如下特点： 物理分布性，即分布式数据库系统中的数据不是存储在一个站点上，而是分散存储在由计算机网络连接起来的多个站点上，而且这种分散存储对用户来说是感觉不到的。 逻辑整体性，分布式数据库系统中的数据物理上是分散在各个站点中，但这些分散的数据逻辑上却构成一个整体，它们被分布式数据库系统的所有用户共享，并由一个分布式数据库管理系统统一管理，它使得“分布”对用户来说是透明的。 站点自治性，也称为场地自治性，各站点上的数据由本地的DBMS管理，具有自治处理能力，完成本站点的应用，这是分布式数据库系统与多处理机系统的区别。 另外，由以上三个分布式数据库系统的基本特点还可以导出它的其它特点，即：数据分布透明性、集中与自治相结合的控制机制、存在适当的数据冗余度、事务管理的分布性。 二、简述分布式数据库的模式结构和各层模式的概念。 分布式数据库是多层的，国内分为四层： 全局外层：全局外模式，是全局应用的用户视图，所以也称全局试图。它为全局概念模式的子集，表示全局应用所涉及的数据库部分。 全局概念层：全局概念模式、分片模式和分配模式 全局概念模式描述分布式数据库中全局数据的逻辑结构和数据特性，与集中式数据库中的概念模式是集中式数据库的概念视图一样，全局概念模式是分布式数据库的全局概念视图。分片模式用于说明如何放置数据库的分片部分。分布式数据库可划分为许多逻辑片，定义片段、片段与概念模式之间的映射关系。分配模式是根据选定的数据分布策略，定义各片段的物理存放站点。 局部概念层：局部概念模式是全局概念模式的子集。局部内层：局部内模式 局部内模式是分布式数据库中关于物理数据库的描述，类同集中式数据库中的内模式，但其描述的内容不仅包含只局部于本站点的数据的存储描述，还包括全局数据在本站点的存储描述。 三、简述分布式数据库系统中的分布透明性，举例说明分布式数据库简单查询的 各级分布透明性问题。 分布式数据库中的分布透明性即分布独立性，指用户或用户程序使用分布式数据库如同使用集中式数据库那样，不必关心全局数据的分布情况，包括全局数据的逻辑分片情况、逻辑片段的站点位置分配情况，以及各站点上数据库的数据模型等。即全局数据的逻辑分片、片段的物理位置分配，各站点数据库的数据模型等情况对用户和用户程序透明。
数据挖掘期末大作业任务
数据挖掘期末大作业 1.数据挖掘的发展趋势是什么？大数据环境下如何进行数据挖掘。 对于数据挖掘的发展趋势，可以从以下几个方面进行阐述： (1)数据挖掘语言的标准化描述:标准的数据 挖掘语言将有助于数据挖掘的系统化开发。改进多个数据挖掘系统和功能间的互操作,促进其在企业和社会中的使用。 (2)寻求数据挖掘过程中的可视化方法:可视 化要求已经成为数据挖掘系统中必不可少的技术。可以在发现知识的过程中进行很好的人机交互。数据的可视化起到了推动人们主动进行知识发现的作用。 (3)与特定数据存储类型的适应问题:根据不 同的数据存储类型的特点,进行针对性的研究是目前流行以及将来一段时间必须面对的问题。 (4)网络与分布式环境下的KDD问题:随着 Internet的不断发展,网络资源日渐丰富,这就需要分散的技术人员各自独立地处理分离数据库的工作方式应是可协作的。因此,考虑适应分布式与网络环境的工具、技术及系统将是数据挖掘中一个最为重要和繁荣的子领域。 (5)应用的探索:随着数据挖掘的日益普遍,其应用范围也日益扩大,如生物医学、电信业、零售业等 领域。由于数据挖掘在处理特定应用问题时存在局限性,因此,目前的研究趋势是开发针对于特定应用的数据挖掘系统。 (6)数据挖掘与数据库系统和Web数据库系统的集成:数据库系统和Web数据库已经成为信息处 理系统的主流。 2. 从一个3输入、2输出的系统中获取了10条历史数据，另外，最后条数据是系统的输 入，不知道其对应的输出。请使用SQL SERVER 2005的神经网络功能预测最后两条数据的输出。 首先，打开SQL SERVER 2005数据库软件，然后在界面上右键单击树形图中的“数据库”标签，在弹出的快捷菜单中选择“新建数据库”命令，并命名数据库的名称为YxqDatabase，单击确定，如下图所示。 然后，在新建的数据库YxqDatabas中，根据题目要求新建表，相应的表属性见下图所示。
算法分析与设计作业及参考答案样本
《算法分析与设计》作业( 一) 本课程作业由两部分组成。第一部分为”客观题部分”, 由 15个选择题组成, 每题1分, 共15分。第二部分为”主观题部分”, 由简答题和论述题组成, 共15分。作业总分30分, 将作为平时成 绩记入课程总成绩。 客观题部分: 一、选择题( 每题1分, 共15题) 1、递归算法: ( C ) A、直接调用自身 B、间接调用自身 C、直接或间接 调用自身 D、不调用自身 2、分治法的基本思想是将一个规模为n的问题分解为k个规模 较小的字问题, 这些子问题: ( D ) A、相互独立 B、与原问题相同 C、相互依赖 D、相互独立且与原问题相同 3、备忘录方法的递归方式是: ( C ) A、自顶向下 B、自底向上 C、和动态规划算法相同 D、非递归的 4、回溯法的求解目标是找出解空间中满足约束条件的: ( A )
A、所有解 B、一些解 C、极大解 D、极小解 5、贪心算法和动态规划算法共有特点是: ( A ) A、最优子结构 B、重叠子问题 C、贪心选择 D、 形函数 6、哈夫曼编码是: ( B) A、定长编码 B、变长编码 C、随机编码 D、定 长或变长编码 7、多机调度的贪心策略是: ( A) A、最长处理时间作业优先 B、最短处理时间作业优 先 C、随机调度 D、最优调度 8、程序能够不满足如下性质: ( D ) A、零个或多个外部输入 B、至少一个输出 C、指令的确定性 D、指令的有限性 9、用分治法设计出的程序一般是: ( A ) A、递归算法 B、动态规划算法
C、贪心算法 D、回溯法 10、采用动态规划算法分解得到的子问题: ( C ) A、相互独立 B、与原问题相同 C、相互依赖 D、相互独立且与原问题相同 11、回溯法搜索解空间的方法是: ( A ) A、深度优先 B、广度优先 C、最小耗费优先 D、随机搜索 12、拉斯维加斯算法的一个显著特征是它所做的随机选性决策 有可能导致算法: ( C ) A、所需时间变化 B、一定找到解 C、找不到所需的解 D、性能变差 13、贪心算法能得到: ( C ) A、全局最优解 B、 0-1背包问题的解 C、背包问题的 解 D、无解 14、能求解单源最短路径问题的算法是: ( A ) A、分支限界法 B、动态规划 C、线形规划 D、蒙特卡罗算法 15、快速排序算法和线性时间选择算法的随机化版本是:
北邮分布式计算环境课堂作业答案及点评
分布计算环境作业 一．通过生成进程来构建并发服务器与使用多线程来构建并发服务器相比有优点也有缺点，请分析这两种方式的优缺点。你认为基于CORBA实现的并发服务器是基于生成进程的方法，还是基于多线程的方法？为什么？ 并发服务器需要同时处理多个请求。 采用多进程： 优点：1）处理各个请求的进程之间隔离性好。 缺点：1）创建/撤销处理各个请求的进程的代价大；2）分发器（主进程……）将请求发送到另一个进程的代价大（如果能说明为什么代价大更好）；3）如果各个子进程间需要通信，代价大。 采用线程： 优点：1）创建/撤销处理各个请求的线程的代价小；2）分发器（主线程……）将请求发送到另一个线程的代价小（如果能够说明为什么代价小更好）；3）如果各个线程间需要通信，代价小。 缺点：1）一个线程出问题，可能会影响其他线程。 CORBA：使用多线程技术实现并发服务器。因为如果采用多进程实现，有以下问题：1）服务器端要同时维护多个可被用户访问的CORBA对象，这些对象的数量常常会比较大，为每个服务对象起一个进程，进程数会比较大，系统开销过大；2）对于远程方法调用来说，请求的参数比较复杂，主进程将请求再发送给子进程，开销比较大；3）主进程、子进程都需要ORB的Runtime，进程启动/撤销的代价大；所以如果采用多进程的话实现并发CORBA服务器很困难。 主要问题： (一)针对性不够： a)直接罗列进程和线程的优缺点 (二)理由不够充分： a)为支持高并发及高可用，所以多线程或多进程 b)为支持稳定性和健壮性，所以多线程或多进程 c)ORB拿到请求后要决定哪一个对象实例完成这个请求，送过去，这种工作过程类似于线程
大型数据库_大作业
南京邮电大学计算机学院 《大型数据库技术》Course Project 姓名：班级：学号： 团队：1~2人一组，鼓励1人一组 期限：2016年6月17日（2人一组：2016年6月12日） 报告提交地点：课上（6月12日），学科楼6号楼541（6月17日） 题目：利用MySQL实现一个类似美团外卖的外卖订单的数据库管理系统，具体任务如下。 1）结合数据库系统概论的知识，设计外卖订单的数据库管理系统的关系（schema），至少应该包括商户管理，商品管理，客户管理，订单管理等四部分。（注意：在商户管理中应该包括商户外卖订单收入总额字段，客户管理中应包括客户外卖订单消费总额字段。） 2）简单描述以下的具体流程场景，设计相应的SQL语句，并验证结果， a) 商户插入，修改自身信息 b) 商户插入，修改商品信息 c) 客户插入，修改客户信息 3）简述以下的具体流程场景，设计相应的SQL语句，并验证结果， 多用户场景下，客户下订单，商户接订单的具体流程。（注意：需要更新商户的收入总额，客户的消费总额，不考虑订单失败的情况。） 4）简述的下列后台统计对账功能，设计相应的SQL语句，并验证结果， a)判断商户收入总额，客户消费总额是否与订单管理中相关订单中的总额一致 b)统计近一月的收入总额最多的商户，及其所有商品中订单总金额最多的商品。 （注意：可以假设一张订单只有一种商品，鼓励去除此假设。） 5）简单描述以下的具体流程场景，设计相应的SQL语句，并验证结果， 如何通过触发器来实现订单管理的复制，即创建订单管理的一张镜像表。 6）简述下列问题的解决方案，如果有对应的SQL语句，需要设计相应的SQL语句，并验证结果。 a) 当订单表中数据过多时的处理策略 b) 对数据库系统的备份和恢复策略 报告内容： 报告应由6部分组成，每部分对应与上述一个任务，并附有章节目录。在每一部分需要简述本部分的需求，具体操作流程，以及流程中操作对应的SQL语句，并验证结果（模拟数据，结果截图），以及其它，如schema关系图等有利于方案说明的信息。 如果是2人一组，需要写清楚每个人的分工情况。
最新算法分析与设计作业(一)及参考答案讲课讲稿
《算法分析与设计》作业（一） 本课程作业由两部分组成。第一部分为“客观题部分”，由15个选择题组成，每题1分，共15分。第二部分为“主观题部分”，由简答题和论述题组成，共15分。作业总分30分，将作为平时成绩记入课程总成绩。 客观题部分： 一、选择题（每题1分，共15题） 1、递归算法：（C ） A、直接调用自身 B、间接调用自身 C、直接或间接调用自身 D、不调用自身 2、分治法的基本思想是将一个规模为n的问题分解为k个规模较小的字问题，这些子问题：（D ） A、相互独立 B、与原问题相同 C、相互依赖 D、相互独立且与原问题相同 3、备忘录方法的递归方式是：（C ） A、自顶向下 B、自底向上 C、和动态规划算法相同 D、非递归的 4、回溯法的求解目标是找出解空间中满足约束条件的：（A ） A、所有解 B、一些解 C、极大解 D、极小解 5、贪心算法和动态规划算法共有特点是：（ A ） A、最优子结构 B、重叠子问题 C、贪心选择 D、形函数 6、哈夫曼编码是：（B） A、定长编码 B、变长编码 C、随机编码 D、定长或变长编码 7、多机调度的贪心策略是：（A） A、最长处理时间作业优先 B、最短处理时间作业优先 C、随机调度 D、最优调度 8、程序可以不满足如下性质：（D ） A、零个或多个外部输入 B、至少一个输出 C、指令的确定性 D、指令的有限性 9、用分治法设计出的程序一般是：（A ） A、递归算法 B、动态规划算法
C、贪心算法 D、回溯法 10、采用动态规划算法分解得到的子问题：（ C ） A、相互独立 B、与原问题相同 C、相互依赖 D、相互独立且与原问题相同 11、回溯法搜索解空间的方法是：（A ） A、深度优先 B、广度优先 C、最小耗费优先 D、随机搜索 12、拉斯维加斯算法的一个显著特征是它所做的随机选性决策有可能导致算法：（ C ） A、所需时间变化 B、一定找到解 C、找不到所需的解 D、性能变差 13、贪心算法能得到：（C ） A、全局最优解 B、0-1背包问题的解 C、背包问题的解 D、无解 14、能求解单源最短路径问题的算法是：（A ） A、分支限界法 B、动态规划 C、线形规划 D、蒙特卡罗算法 15、快速排序算法和线性时间选择算法的随机化版本是：（ A ） A、舍伍德算法 B、蒙特卡罗算法 C、拉斯维加斯算法 D、数值随机化算法 主观题部分： 二、写出下列程序的答案（每题2.5分，共2题） 1、请写出批处理作业调度的回溯算法。 #include
湖南大学分布式数据库大作业
分布式数据库课程设计 题目基于MongoDB的QQ空间模拟实现 学生姓名刘家宇 学生学号20110801126 专业班级计科一班 指导老师王永恒 完成日期 2015年1月15日
一、设计目的 QQ空间是现在大家经常使用的社交平台。在QQ空间上可以自己发表说说，查看其他人的说说，也可以给其他人的留言板上留言。这些功能都丰富了我们的社交生活，因此本次用JAVA连接Mongodb来实现一个简单的QQ空间模拟实现。 二、编写环境 Eclipse+Mongodb 三、环境配置 首先要运行MongoDB服务器，然后通过在eclipse里添加MongoDB的jar包来获取关于MongoDB的java方法，然后用这些方法来启动和操作MongoDB服务器。 在MongoDB官网“https://www.wendangku.net/doc/3217364695.html,/downloads”下载MongoDB服务器应用包，将里面的exe文件放到一个自己设置的MongoDB文件夹中，如“F： \MongoDB” 打开CMD，在刚刚的创建文件夹的目录下，输入指令 “mongod–dbpath “F:\MongoDB\data””如下图所示MongoDB服务器连接设置成功：
四、设计实现 1、数据库设计 Mongo数据库的设计 创建一个名为：soial的Mongo数据库，然后创建一些数据集合 ①用户数据集合（userInfo）：含有用户名(name)、用户密码(pwd)、用户地址(address)、用 户出生年月日(year、month、day)、用户证件号(id)和是否处于登陆状态(status)这些属性 ②个人好友数据集合(userFriend)：含有好友名(friend)和个人用户名(name)属性。 ③留言板数据集合（userMassage）：含有留言内容(massage)、留言人名(recipient)和对谁留 言(sender)的属性 ④说说数据集合(userSaySay)：说说内容(massage)和个人用户名(name)属性。 等等
分布式数据库系统(DDBS)概述.
分布式数据库系统(DDBS概述 一个远程事务为一个事务,包含一人或多个远程语句,它所引用的全部是在同一个远程结点上.一个分布式事务中一个事务,包含一个或多个语句修改分布式数据库的两个或多个不同结点的数据. 在分布式数据库中,事务控制必须在网络上直辖市,保证数据一致性.两阶段提交机制保证参与分布式事务的全部数据库服务器是全部提交或全部回滚事务中的语句. ORACLE分布式数据库系统结构可由ORACLE数据库管理员为终端用户和应用提供位置透明性,利用视图、同义词、过程可提供ORACLE分布式数据库系统中的位置透明性. ORACLE提供两种机制实现分布式数据库中表重复的透明性：表快照提供异步的表重复;触发器实现同步的表的重复。在两种情况下，都实现了对表重复的透明性。 在单场地或分布式数据库中，所有事务都是用COMMIT或ROLLBACK语句中止。 二、分布式数据库系统的分类： (1 同构同质型DDBS：各个场地都采用同一类型的数据模型(譬如都是关系型，并且是同一型号的DBMS。 (2同构异质型DDBS：各个场地采用同一类型的数据模型，但是DBMS的型号不同，譬如DB2、ORACLE、SYBASE、SQL Server等。 (3异构型DDBS：各个场地的数据模型的型号不同，甚至类型也不同。随着计算机网络技术的发展，异种机联网问题已经得到较好的解决，此时依靠异构型DDBS就能存取全网中各种异构局部库中的数据。 三、分布式数据库系统主要特点： DDBS的基本特点： (1物理分布性：数据不是存储在一个场地上，而是存储在计算机网络的多个场地上。 逻辑整体性：数据物理分布在各个场地，但逻辑上是一个整体，它们被所有用户(全局用户共享，并由一个DDBMS统一管理。 (2场地自治性：各场地上的数据由本地的DBMS管理，具有自治处理能力，完成本场地的应用(局部应用。 (3场地之间协作性：各场地虽然具有高度的自治性，但是又相互协作构成一个整体。 DDBS的其他特点 (1数据独立性 (2集中与自治相结合的控制机制 (3适当增加数据冗余度
数据库大作业
华南理工大学数据库原理与设计大作业报告 专业：计算机科学与技术 班级： 2015春 学号： 20 学生姓名：陈亮 完成时间：
目录 目录 (2) 1、概述 (4) 2、需求分析 (6) 零售前台（POS）管理系统 (6) 后台管理系统 (7) 数据需求 (7) 3、数据库逻辑设计 (9) 概念结构设计 (9) 4、软件功能设计 (13) 逻辑结构设计 (13) 物理结构设计 (15) 完整性设计 (20) 安全性设计 (22) 5、界面设计 (24) 系统功能结构图 (24) 模块设计与实现（部分界面） (24) 6、结束语 (31)
7、参考文献 (33)
1、概述 超市管理信息系统是针对超级市场的销售而开发的。应用超市管理信息系统能够转变超市的工作方式，有效提高销售速度和服务水平，提高客户对超市的信任度和满意度，改善客户关系。运用超市管理信息系统，在销售商品时实行出口一次性付款，可以实现超市内部现代化管理，能够准确把握每一种商品的销售动态，防止商品断档或过量储备，商品开发方向、进货的适时化都可通过超市管理信息系统来完成。 超市管理信息系统将手工编制好的销售账目或根据原始超市销售记录直接在系统内制作超市销售信息，同时可对输入的超市销售信息进行修改、查询等操作。这种集约化的销售管理模式既便于对超市销售信息的收集、整理和加工，又便于操作员的需求信息在最短的时间内得到反馈，同时超市管理信息系统可自动分析各种商品销售变化规律，商品销售结构、居民消费变化等，从而为合理进货、经营、加工、库存、销售等提供科学的决策依据。 超市管理信息系统充分运用计算机管理信息技术，建立数据库，对超市的进销存过程进行详细分析，实现了对超市的进货、销售和库存的科学管理。
分布式系统试题及答案
分布式系统复习题库及答案 1、计算机系统的硬件异构性、软件异构性主要表现在哪几方面？ 参考答案： 计算机系统的硬件异构性主要有三个方面的表现，即： ①计算机的指令系统不同。这意味着一种机器上的程序模块不能在另一种不兼容的机器上执行，很显然，一种机器上的可执行代码程序不能在另一种不兼容的机器上执行。 ②数据表示方法不同。例如不同类型的计算机虽然都是按字节编址的，但是高字节和低字节的规定可能恰好相反。浮点数的表示方法也常常不一样。 ③机器的配置不同。尽管机器的类型可能相同，其硬件配置也可以互不兼容。 计算机系统的软件异构性包括操作系统异构性和程序设计语言异构性。 操作系统异构性的三个主要表现方面为： ①操作系统所提供的功能可能大不相同。例如，不同的操作系统至少提供了不同的命令集。 ②操作系统所提供的系统调用在语法、语义和功能方面也不相同。 ③文件系统不同。 程序设计语言的异构性表现在不同的程序设计语言用不同方法在文件中存储数据。 2、由于分布计算系统包含多个（可能是不同种类的）分散的、自治的处理资源，要想把它们组织成一个整体，最有效地完成一个共同的任务，做到这一点比起传统的集中式的单机系统要困难得多，需要解决很多新问题。这些问题主要表现在哪些方面？ 参考答案： ①资源的多重性带来的问题。由于处理资源的多重性，分布计算系统可能产生的差错类型和次数都比集中式单机系统多。最明显的一个例子是部分失效问题：系统中某一个处理资源出现故障而其他计算机尚不知道，但单机系统任何一部分出现故障时将停止整个计算。另一个例子是多副本信息一致性问题。可见，资源多重性使得差错处理和恢复问题变得很复杂。资源多重性还给系统资源管理带来新的困难。 ②资源的分散性带来的问题。在分布计算系统中，系统资源在地理上是分散的。由于进程之间的通信采用的是报文传递的方式进行的，通信将产生不可预测的、有时是巨大的延迟，特别是在远程网络所组成的分布计算系统中更是这样。例如使用卫星通信会产生270毫秒的延迟。在分布计算系统中，系统的状态信息分布在各个分散的节点上。分布式的状态信息和不可预知的报文延迟使得系统的控制和同步问题变得很复杂，要想及时地、完整地搜集到系统各方面的信息是很困难的，从而使处理机进行最佳调度相当困难。 ③系统的异构性带来的问题。在异构性分布计算系统中，由于各种不同资源（特别是计算机和网络）的数据表示和编码、控制方式等均不相同，这样一来就产生了翻译、命名、保护和共享等新问题。 由于上述原因，分布计算系统的研制，特别是软件的验证、调试、测量和维护问题变得很复杂。这些正是分布计算系统研制者要解决的主要问题。 3、分布式计算系统具有透明性时，系统有什么主要优点？ 参考答案： 系统具有透明性时有以下一些优点： ①使软件的研制变得容易，因为访问资源的方法只有一种，软件的功能与其位置无关。 ②系统的某些资源变动时不影响或较少影响应用软件。
分布式数据库系统知识点及习题
第9章分布式数据库系统 9.1 基本内容分析 9.1.1 本章重要概念 （1）分布计算的三种形式：处理分布，数据分布，功能分布。 （2）C/S系统，工作模式，技术特征，体系结构，两层、三层、多层C/S结构。 （3）DDBS的定义、特点、优点、缺点和分类；分布式数据存储的两种形式（分片和分配）。 （4）DDB的体系结构：六层模式，分布透明性的三个层次，DDBS的组成，DDBMS的功能和组成。 （5）分布式查询处理的查询代价，基于半联接的优化策略，基于联接的优化策略。 （6）分布式数据库的并发控制和恢复中出现的问题，以及处理机制。 9.1.2 本章的重点篇幅 （1）两层、三层、多层C/S结构。（教材P365-367） （2）分布式数据存储：分片和分配。（教材P375-377） （3）DDB的体系结构。（教材P378的图9.10，P381的图9.12） （4）基于半联接的执行示意图。（教材P389的图9.17） 9.2 教材中习题9的解答 9.1 名词解释 ·集中计算：单点数据和单点处理的方式称为集中计算。 ·分布计算：随着计算机网络技术的发展，突破集中计算框架，DBMS的运行环境逐渐从单机扩展到网络，对数据的处理从集中式走向分布式、从封闭式走向开放式。这种计算环境称为分布计算。 ·处理分布：指系统中处理是分布的，数据是集中的这种情况。 ·数据分布：指系统中数据是分布的，但逻辑上是一个整体这种情况。 ·功能分布：将计算机功能分布在不同计算机上执行，譬如把DBMS功能放在服务器上执行，把应用处理功能放在客户机上执行。 ·服务器位置透明性：指C/S系统向客户提供服务器位置透明性服务，用户
分布式数据库大作业
分布式数据库大作业 Hadoop MapReduce云计算模型研究 学院: 软件学院 专业: 软件工程 2014年01月02日 大连理工大学 Hadoop MapReduce云计算模型研究 1.引言 Hadoop[1]就是一个分布式系统基础架构,由Apache基金会开发。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序。充分利用集群的威力高速运算与存储。简单地说来,Hadoop就是一个可以更容易开发与运行处理大规模数据的软件平台。其包括两个部分:HDFS[2]与MapReduce[3]。 DFS即HadoopDistributed(Hadoop分布式文件系统),HDFS具有高容错性,并且可以被部署在低价的硬件设备之上。HDFS很适合那些有大数据集的应用,并且提供了对数据读写的高吞吐率。HDFS就是一个master/slave的结构,就通常的部署
来说,在master上只运行一个Namenode,而在每一个slave上运行一个Datanode。HDFS支持传统的层次文件组织结构,同现有的一些文件系统在操作上很类似,比如您可以创建与删除一个文件,把一个文件从一个目录移到另一个目录,重命名等等操作。Namenode管理着整个分布式文件系统,对文件系统的操作(如建立、删除文件与文件夹)都就是通过Namenode来控制[4]。 MapReduce就是由Google提出的一种并行分布式编程模型[5-7]。用以进行大数据量的计算。对于大数据量的计算,通常采用的处理手法就就是并行计算。至少现阶段而言,对许多开发人员来说,并行计算还就是一个比较遥远的东西。MapReduce就就是一种简化并行计算的编程模型,它让那些没有多少并行计算经验的开发人员也可以开发并行应用。MapReduce的名字源于这个模型中的两项核心操作:Map与Reduce。也许熟悉FunctionalProgramming(函数式编程)的人见到这两个词会倍感亲切。简单的说来,Map就是把一组数据一对一的映射为另外的一组数据,其映射的规则由一个函数来指定,比如对[1,2,3,4]进行乘2的映射就变成了[2,4,6,8]。Reduce就是对一组数据进行归约,这个归约的规则由一个函数指定,比如对[1,2,3,4]进行求与的归约得到结果就是10,而对它进行求积的归约结果就是24。 2.MapReduce的基本原理 MapReduce就是云计算的核心技术之一,它为并行系统的数据处理提供了一个简单、优雅的解决方案。其主要目的就是为了大型集群的系统能在大数据集上进行并行工作,并用于大规模数据的并行运算。 Divide and Conquer”就是Mapreduce的核心思想[8]。面对一个规模庞大的问题,要处理就是以TB计的数据,Mapreduce采用“输入”------“分解”------“解决”------“聚合”------“输出结果”的基本过程。 在MapRedcue 模型中用户只须指定一个map函数来处理一个输入的key/value对,产生中间结果key/value对集,再通过一个由用户指定的reduce函数来处理中间结果中具有相同key值的value。适合用MapReduce 来处理的数据集(或任务)有一个基本要求: 待处理的数据集可以分解成许多小的数据集,而且每一
第二章多线程分布式计算课后答案
第二章 1. 选择题 12345678910 D A B C C E C A B B 1112131415161718 B B B C A D A A 2. 程序/方法与进程/线程有什么不同？（53页第四段） 答：一个程序/方法是由程序员写的一段代码，它是静态的。进程/线程是由执行的程序/方法、当前值、状态信息和用于支持它执行的资源构成，资源是它执行时的动态因素。换言之，一个进程/线程是一个动态实体，只有当程序或函数执行时才会存在。 3. 比较多进程（多任务）操作系统和多线程编程环境。（53页5、 6、7段） 答：为了真正并行执行多个进程/线程，必须存在多个处理器。如果系统中只有一个处理器，表面上多个进程/线程执行，实际上实在分时模式下顺序执行。 从同一代码块可以创建多个进程/线程。默认情况下，包含在不同进程/线程中的代码和数据是分离的，每一个都有它自己执行代码的副本、局部变量的栈、对象数据区以及其他数据元素。 通常情况下，一个分布式操作系统可以由不同电脑上的多个实例或副本构成，每一个实例或副本都可以管理多个进程。同样，每个进程可以是由多个线程组成的一个多线程程序。 4. 什么是临界操作？用什么方法可以来保护临界操作？（54页第1 段） 答：对共享资源的访问称为临界操作。虽然一个简单的锁定可以防止共享资源被访问，但是也消除了并行处理的可能性。更理想的方法是不锁定并行读操作，而锁定并行读-写和写-写组合。 5. 什么是死锁？哪些策略可以用来解决死锁问题？（55页） 答：死锁的情况是两个或多个竞争操作等待对方完成，导致都不能完成。 解决方法： （1） 死锁预防：使用一种算法可以保证不会发生死锁。 （2） 死锁避免：使用一种算法，能够遇见死锁的发生从而拒绝资源请求、