備考資料：2024年信息系統項目管理師綜合知識考點及真題匯總(九)

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真題考點：回歸測試

根據國家標準GB/T15532—2008，軟件測試可分為：單元測試、集成測試、確認測試、系統測試、配置項測試和回歸測試等類別。

回歸測試：回歸測試的目的是測試軟件變更之后，變更部分的正確性和對變更需求的符合性，以及軟件原有的、正確的功能、性能和其他規定的要求的不損害性。

回歸測試是指在發生修改之后重新測試先前的測試用例，以保證修改的正確性。理論上，軟件產生新版本，都需要進行回歸測試，驗證以前發現和修復的錯誤是否在新軟件版本上再次出現。根據修復好了的缺陷再重新進行測試?；貧w測試的目的在于驗證以前出現過但已經修復好的缺陷不再重新出現。一般指對某已知修正的缺陷再次圍繞它原來出現時的步驟重新測試。

考點相關真題

()是針對軟件的變更，測試軟件原有的，正確的功能、性能和其他規定的要求的不損害性。

A.配置項測試

B.確認測試

C.回歸測試

D.集成測試

參考答案：C

真題考點：負載均衡相關概述

注：此考點第3版教程沒有具體內容，但2022年下半年考了相關考點，大家了解下。

負載均衡(Load Balance，簡稱LB)，意思是將負載(如前端的訪問請求)進行平衡、(通過負載均衡算法)分攤到多個操作單元(服務器，中間件)上進行執行。是解決高性能，單點故障(高可用)，擴展性(水平伸縮)的終極解決方案?？梢岳斫鉃?，負載均衡是高可用和高并發共同使用的一種技術。

負載均衡建立在現有網絡結構之上，它提供了一種廉價有效透明的方法擴展網絡設備和服務器的帶寬、增加吞吐量、加強網絡數據處理能力、提高網絡的靈活性和可用性。

負載均衡的作用：

1、增加吞吐量，解決并發壓力(高性能);

2、提供故障轉移(高可用);

3、通過添加或減少服務器數量，提供網站伸縮性(擴展性);

4、安全防護(負載均衡設備上做一些過濾，黑白名單等處理)。

考點相關真題

利用()擴展網絡設備和服務器帶寬，增加吞吐量、加強網絡數據處理能力，提高網絡的靈活性和可用性。

A.分布式任務管理

B.負載均衡

C.資源池管理

D.MapReduce

參考答案：B

真題考點：信息的特征

信息的特征如下：

1、客觀性：信息可分為主觀信息和客觀信息，主觀信息必然要轉化成客觀信

2、普遍性：信息的普遍存在

3、無限性：信息自然是無限的

4、動態性：隨著時間的變化而變化

5、相對性：不同的認識主體從同一事物中獲取的信息及信息量可能是不同的

6、依附性：任何信息必然由客觀事物所產生，不存在無源的信息;任何信息都要依附于一定的載體而存在

7、變換性：信息通過處理可以實現變換或轉換

8、傳遞性：信息在時間上的傳遞就是存儲，在空間上的傳遞就是轉移或擴散

9、層次性：信息是分層次的

10、系統性：信息可以表示為一種集合—信息系統

11、轉化性：信息可以轉化為物質或能量

考點相關真題

為了表達一只小狗的信息，可以用漢字“小狗”，也可以通過一只小狗的彩色圖片，還可以通過聲音文件“汪汪”來表示。同一個信息可以借助不同的信息媒體表現出來。這體現了信息的()。

A.傳遞性

B.依附性

C.及時性

D.動態性

參考答案：B

真題考點：Hadoop組成

Hadoop概念：

狹義Hadoop：指的是HDFS、YARN、MAPREDUCE三大組件。

廣義Hadoop：指的是hadoop一系列的生態圈

1、Hadoop Distributed File System (HDFS)：是一個分布式文件系統。HDFS的文件會被分為很多的Block分散存儲在不同機器上。[為海量的數據提供了存儲]

(1)NameNode(nn)：存儲文件的元數據，如文件名，文件目錄結構，文件屬性(生成時間、副本數、文件權限)，以及每個文件的塊列表和塊所在的DataNode等。

(2)DataNode(dn)：在本地文件系統存儲文件塊數據，以及塊數據的校驗和。

(3)Secondary NameNode(2nn)：每隔一段時間對NameNode元數據備份。

2、Yet Another Resource Negotiator(YARN)：是一種通用的資源管理系統和調度平臺。[另一種資源協調者，是Hadoop的資源管理器]

ResourceManager(RM)：整個集群資源(內存、CPU等)的管理者

NodeManager(NM)：單個節點服務器資源的管理者。

ApplicationMaster(AM)：單個任務運行的管理者。

Container：容器，相當于一臺獨立的服務器，里面封裝了任務運行所需要的資源，如內存、CPU、磁盤、網絡等。

3、MapReduce：本身就是用于并行處理大數據集的軟件框架。將計算過程分為兩個階段：Map 和Reduce。[為海量的數據提供了計算]

(1)Map 階段并行處理輸入數據

(2)Reduce 階段對Map 結果進行匯總

考點相關真題

Hadoop中，()是大規模數據集的并行計算框架。

A.DataNode

B.HDFS

C.MapReduce

D.Hive

參考答案：C

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