备考资料：2024年信息系统项目管理师综合知识考点及真题汇总(九)

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真题考点：回归测试

根据国家标准GB/T15532—2008，软件测试可分为：单元测试、集成测试、确认测试、系统测试、配置项测试和回归测试等类别。

回归测试：回归测试的目的是测试软件变更之后，变更部分的正确性和对变更需求的符合性，以及软件原有的、正确的功能、性能和其他规定的要求的不损害性。

回归测试是指在发生修改之后重新测试先前的测试用例，以保证修改的正确性。理论上，软件产生新版本，都需要进行回归测试，验证以前发现和修复的错误是否在新软件版本上再次出现。根据修复好了的缺陷再重新进行测试。回归测试的目的在于验证以前出现过但已经修复好的缺陷不再重新出现。一般指对某已知修正的缺陷再次围绕它原来出现时的步骤重新测试。

考点相关真题

()是针对软件的变更，测试软件原有的，正确的功能、性能和其他规定的要求的不损害性。

A.配置项测试

B.确认测试

C.回归测试

D.集成测试

参考答案：C

真题考点：负载均衡相关概述

注：此考点第3版教程没有具体内容，但2022年下半年考了相关考点，大家了解下。

负载均衡(Load Balance，简称LB)，意思是将负载(如前端的访问请求)进行平衡、(通过负载均衡算法)分摊到多个操作单元(服务器，中间件)上进行执行。是解决高性能，单点故障(高可用)，扩展性(水平伸缩)的终极解决方案。可以理解为，负载均衡是高可用和高并发共同使用的一种技术。

负载均衡建立在现有网络结构之上，它提供了一种廉价有效透明的方法扩展网络设备和服务器的带宽、增加吞吐量、加强网络数据处理能力、提高网络的灵活性和可用性。

负载均衡的作用：

1、增加吞吐量，解决并发压力(高性能);

2、提供故障转移(高可用);

3、通过添加或减少服务器数量，提供网站伸缩性(扩展性);

4、安全防护(负载均衡设备上做一些过滤，黑白名单等处理)。

考点相关真题

利用()扩展网络设备和服务器带宽，增加吞吐量、加强网络数据处理能力，提高网络的灵活性和可用性。

A.分布式任务管理

B.负载均衡

C.资源池管理

D.MapReduce

参考答案：B

真题考点：信息的特征

信息的特征如下：

1、客观性：信息可分为主观信息和客观信息，主观信息必然要转化成客观信

2、普遍性：信息的普遍存在

3、无限性：信息自然是无限的

4、动态性：随着时间的变化而变化

5、相对性：不同的认识主体从同一事物中获取的信息及信息量可能是不同的

6、依附性：任何信息必然由客观事物所产生，不存在无源的信息;任何信息都要依附于一定的载体而存在

7、变换性：信息通过处理可以实现变换或转换

8、传递性：信息在时间上的传递就是存储，在空间上的传递就是转移或扩散

9、层次性：信息是分层次的

10、系统性：信息可以表示为一种集合—信息系统

11、转化性：信息可以转化为物质或能量

考点相关真题

为了表达一只小狗的信息，可以用汉字“小狗”，也可以通过一只小狗的彩色图片，还可以通过声音文件“汪汪”来表示。同一个信息可以借助不同的信息媒体表现出来。这体现了信息的()。

A.传递性

B.依附性

C.及时性

D.动态性

参考答案：B

真题考点：Hadoop组成

Hadoop概念：

狭义Hadoop：指的是HDFS、YARN、MAPREDUCE三大组件。

广义Hadoop：指的是hadoop一系列的生态圈

1、Hadoop Distributed File System (HDFS)：是一个分布式文件系统。HDFS的文件会被分为很多的Block分散存储在不同机器上。[为海量的数据提供了存储]

(1)NameNode(nn)：存储文件的元数据，如文件名，文件目录结构，文件属性(生成时间、副本数、文件权限)，以及每个文件的块列表和块所在的DataNode等。

(2)DataNode(dn)：在本地文件系统存储文件块数据，以及块数据的校验和。

(3)Secondary NameNode(2nn)：每隔一段时间对NameNode元数据备份。

2、Yet Another Resource Negotiator(YARN)：是一种通用的资源管理系统和调度平台。[另一种资源协调者，是Hadoop的资源管理器]

ResourceManager(RM)：整个集群资源(内存、CPU等)的管理者

NodeManager(NM)：单个节点服务器资源的管理者。

ApplicationMaster(AM)：单个任务运行的管理者。

Container：容器，相当于一台独立的服务器，里面封装了任务运行所需要的资源，如内存、CPU、磁盘、网络等。

3、MapReduce：本身就是用于并行处理大数据集的软件框架。将计算过程分为两个阶段：Map 和Reduce。[为海量的数据提供了计算]

(1)Map 阶段并行处理输入数据

(2)Reduce 阶段对Map 结果进行汇总

考点相关真题

Hadoop中，()是大规模数据集的并行计算框架。

A.DataNode

B.HDFS

C.MapReduce

D.Hive

参考答案：C

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