2025年P(guān)ython云計算與大數(shù)據(jù)云原生技術(shù)專項訓(xùn)練試卷考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、請簡述云計算的核心理念，并列舉至少三種主流的云服務(wù)提供商。二、解釋什么是Serverless計算，并說明其與傳統(tǒng)虛擬機(jī)部署在資源管理、成本控制和開發(fā)模式方面的主要區(qū)別。三、在Python中，請編寫一個函數(shù)，該函數(shù)接收一個包含多個字典的列表（列表中的每個字典代表一個用戶，包含`username`和`email`鍵），并將用戶名和郵箱地址分別存儲到兩個不同的列表中，最后返回這兩個列表。要求函數(shù)需包含異常處理機(jī)制，以應(yīng)對輸入數(shù)據(jù)格式可能的不規(guī)范。四、假設(shè)你正在使用AWS云平臺，請描述如何使用Python和Boto3庫實現(xiàn)以下功能：自動創(chuàng)建一個EC2實例（指定AMIID、實例類型、子網(wǎng)ID等必要參數(shù)），并在實例創(chuàng)建完成后，獲取并打印該實例的公共IP地址。請說明需要調(diào)用的關(guān)鍵API及其參數(shù)。五、簡述大數(shù)據(jù)處理中Hadoop生態(tài)系統(tǒng)的核心組件（至少列出三個）及其主要作用。并說明Spark在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時相比HadoopMapReduce的優(yōu)勢體現(xiàn)在哪些方面。六、請解釋Kubernetes中Pod、Service和Deployment這三個核心概念分別代表什么，并說明它們在云原生應(yīng)用部署和管理中各自扮演的角色。七、在Python中，請使用DockerSDKforPython（或等效庫）編寫代碼片段，實現(xiàn)以下功能：檢查指定名稱的Docker鏡像是否存在，如果不存在則從指定倉庫拉取該鏡像。八、描述在云原生環(huán)境下實施CI/CD流程的基本步驟，并說明配置管理（如使用ConfigMap或Secret）在微服務(wù)架構(gòu)中的重要性。九、請編寫一段Python代碼，使用`requests`庫向一個公開的API（例如/todos/1）發(fā)送GET請求，獲取JSON響應(yīng)，并提取出響應(yīng)數(shù)據(jù)中`title`字段的值，然后打印該值。十、結(jié)合Python編程，簡要說明如何實現(xiàn)對一個部署在Kubernetes集群中的Pod進(jìn)行監(jiān)控。可以提及可能使用的技術(shù)或工具（如Prometheus客戶端庫），以及需要考慮的關(guān)鍵點（如指標(biāo)采集、日志收集等）。十一、設(shè)計一個簡單的云原生微服務(wù)架構(gòu)方案，用于處理一個電商平臺的商品推薦業(yè)務(wù)。該方案應(yīng)至少包含前端服務(wù)（調(diào)用推薦服務(wù)）、推薦服務(wù)本身（可能需要訪問商品數(shù)據(jù)和用戶行為數(shù)據(jù)）以及后端數(shù)據(jù)存儲（如使用數(shù)據(jù)庫或NoSQL）。請說明各部分可能采用的技術(shù)（如Python框架、數(shù)據(jù)庫類型、服務(wù)發(fā)現(xiàn)機(jī)制等），并解釋選擇這些技術(shù)的理由。十二、在大數(shù)據(jù)處理場景下，解釋流處理（如使用ApacheKafka+Flink/SparkStreaming）相對于批處理的優(yōu)勢。并描述Python在流處理任務(wù)中可能扮演的角色（如數(shù)據(jù)采集、預(yù)處理、與實時系統(tǒng)交互等）。試卷答案一、云計算的核心理念包括：按需自助服務(wù)（On-demandself-service）、廣泛的網(wǎng)絡(luò)訪問（Broadnetworkaccess）、資源池化（Resourcepooling）、快速彈性（Rapidelasticity）、可計量服務(wù)（Measurableservice）。主流云服務(wù)提供商包括：亞馬遜云科技（AWS）、微軟Azure、谷歌云平臺（GCP）、阿里云、華為云等。二、Serverless計算是一種云計算執(zhí)行模型，開發(fā)者無需管理服務(wù)器或運行時環(huán)境，只需提交代碼和資源需求，云平臺會自動處理資源的分配、擴(kuò)展和管理。與傳統(tǒng)虛擬機(jī)部署相比，Serverless在資源管理上更為動態(tài)和自動化，用戶只需為實際使用的計算時間付費，避免了閑置資源的浪費；成本控制上更為精細(xì)，具有“付即止”的特性；開發(fā)模式上更利于實現(xiàn)持續(xù)集成和持續(xù)部署（CI/CD），開發(fā)者可以專注于編寫業(yè)務(wù)邏輯代碼。三、```pythondefsplit_user_data(user_list):usernames=[]emails=[]ifnotisinstance(user_list,list):raiseValueError("Inputmustbealistofdictionaries.")foruserinuser_list:ifnotisinstance(user,dict):raiseValueError("Eachiteminthelistmustbeadictionary.")if'username'notinuseror'email'notinuser:raiseKeyError("Eachdictionarymustcontain'username'and'email'keys.")usernames.append(user['username'])emails.append(user['email'])returnusernames,emails```解析思路：函數(shù)接收列表`user_list`，初始化兩個空列表`usernames`和`emails`。首先進(jìn)行輸入驗證，確保輸入是列表且列表元素是字典。然后遍歷列表中的每個字典，檢查是否包含`username`和`email`鍵，如果存在則分別添加到對應(yīng)的列表中。最后返回兩個列表。代碼中包含異常處理機(jī)制，用于處理輸入數(shù)據(jù)格式不規(guī)范的場景。四、使用Boto3庫創(chuàng)建EC2實例并獲取IP地址的步驟如下：1.導(dǎo)入Boto3庫并配置AWS憑證。2.獲取EC2資源客戶端。3.調(diào)用`run_instances`API創(chuàng)建實例，指定`ImageId`,`InstanceType`,`SubnetId`等參數(shù)。4.獲取創(chuàng)建的實例對象。5.等待實例狀態(tài)變?yōu)閌running`。6.從實例對象中獲取`PublicIpAddress`屬性。關(guān)鍵API：`boto3.client('ec2').run_instances(...)`,`instance.wait_until_running()`,`instance.public_ip_address`.五、Hadoop生態(tài)系統(tǒng)核心組件及其作用：*HDFS(HadoopDistributedFileSystem):用于存儲大規(guī)模文件數(shù)據(jù)的分布式文件系統(tǒng)。*YARN(YetAnotherResourceNegotiator):用于資源管理和作業(yè)調(diào)度的高級架構(gòu)。*MapReduce:用于分布式處理和生成大規(guī)模數(shù)據(jù)集的計算模型。Spark相比HadoopMapReduce的優(yōu)勢：*內(nèi)存計算：Spark將數(shù)據(jù)緩存在內(nèi)存中，顯著提高處理速度。*更高的吞吐量：Spark設(shè)計目標(biāo)是高吞吐量，適用于迭代式算法和交互式分析。*更豐富的API：Spark提供更豐富的API，支持SQL查詢、流處理、機(jī)器學(xué)習(xí)等。*易于使用：Spark提供PySpark等易用的接口。六、Kubernetes核心概念及角色：*Pod:Kubernetes中最小的部署單元，是一個或多個容器的集合，通常包含運行應(yīng)用所需的容器、存儲資源、網(wǎng)絡(luò)配置和元數(shù)據(jù)。*Service:提供對一組Pod的穩(wěn)定訪問接口，負(fù)責(zé)負(fù)載均衡和服務(wù)發(fā)現(xiàn)，使Pods在網(wǎng)絡(luò)層面抽象為一個統(tǒng)一的IP地址或DNS名稱。*Deployment:用于管理Pod的副本集（ReplicaSet），提供聲明式更新、回滾等能力，確保應(yīng)用按預(yù)期運行。角色：Pod是應(yīng)用運行的基礎(chǔ)單元；Service為Pod提供網(wǎng)絡(luò)訪問的抽象和穩(wěn)定性；Deployment負(fù)責(zé)管理Pod的創(chuàng)建、更新和刪除，保證應(yīng)用的可控性和高可用性。七、```pythonimportdockerclient=docker.from_env()image_name="nginx:latest"try:image=client.images.get(image_name)print(f"Image{image_name}exists.")exceptdocker.errors.ImageNotFound:print(f"Image{image_name}notfound,pulling...")client.images.pull(image_name)print(f"Image{image_name}pulledsuccessfully.")```解析思路：使用`docker.from_env()`連接本地Docker環(huán)境。定義要檢查的鏡像名稱`image_name`。嘗試使用`client.images.get()`獲取鏡像，如果存在則打印信息。如果捕獲到`docker.errors.ImageNotFound`異常，說明鏡像不存在，則調(diào)用`client.images.pull()`從倉庫拉取該鏡像，并打印成功信息。八、CI/CD流程基本步驟：代碼提交->代碼檢出->代碼編譯/構(gòu)建->單元測試->集成測試->部署到測試環(huán)境->測試驗證->部署到生產(chǎn)環(huán)境。配置管理的重要性：在微服務(wù)架構(gòu)中，每個服務(wù)都是獨立的部署單元，配置管理（如使用ConfigMap或Secret）允許將配置信息與代碼解耦，便于集中管理、版本控制、動態(tài)更新和隔離不同環(huán)境（開發(fā)、測試、生產(chǎn)）的配置，提高部署的靈活性和安全性。九、```pythonimportrequestsurl="/todos/1"try:response=requests.get(url)response.raise_for_status()#檢查請求是否成功data=response.json()title=data['title']print(title)exceptrequests.exceptions.RequestExceptionase:print(f"Requestfailed:{e}")exceptKeyError:print("Key'title'notfoundinresponseJSON.")exceptExceptionase:print(f"Anerroroccurred:{e}")```解析思路：使用`requests`庫的`get`方法向指定URL發(fā)送GET請求。使用`response.raise_for_status()`檢查HTTP響應(yīng)狀態(tài)碼，如果不是200則拋出異常。如果請求成功，調(diào)用`response.json()`解析JSON響應(yīng)體。從解析后的字典中提取`title`字段的值并打印。代碼包含異常處理，捕獲請求相關(guān)的錯誤、JSON解析錯誤以及字段不存在的情況。十、使用Python實現(xiàn)對KubernetesPod進(jìn)行監(jiān)控的方法：1.使用`kubernetes`Python客戶端庫連接到Kubernetes集群。2.通過客戶端獲取目標(biāo)Pod的實時狀態(tài)信息（如`status`,`conditions`）。3.使用PrometheusPython客戶端庫（如`prometheus_client`）采集Pod產(chǎn)生的指標(biāo)（Metrics），如CPU使用率、內(nèi)存使用量等。4.將采集到的指標(biāo)發(fā)送到Prometheus服務(wù)器或進(jìn)行本地存儲/處理。5.配置Prometheus規(guī)則，對指標(biāo)進(jìn)行監(jiān)控和告警。6.使用ELK（Elasticsearch,Logstash,Kibana）或EFK（Elasticsearch,Fluentd,Kibana）棧收集、存儲和可視化Pod的日志信息。關(guān)鍵點：確保Python程序有權(quán)限訪問KubernetesAPI和目標(biāo)Pod；正確配置Prometheus客戶端以采集所需指標(biāo)；考慮日志收集的格式和存儲方案。十一、電商商品推薦微服務(wù)架構(gòu)方案設(shè)計：*前端服務(wù)（如使用Flask/Django構(gòu)建的WebAPI或簡單的React/Vue前端）：負(fù)責(zé)接收用戶請求（如商品詳情頁、搜索結(jié)果頁），調(diào)用推薦服務(wù)接口獲取推薦列表，并將結(jié)果展示給用戶。*推薦服務(wù)（如使用Python+FastAPI/Starlette構(gòu)建）：核心業(yè)務(wù)邏輯。接收來自前端服務(wù)或內(nèi)部其他服務(wù)的請求，根據(jù)用戶畫像（歷史行為、偏好標(biāo)簽）、商品信息（屬性、銷量、關(guān)聯(lián)性）和實時上下文（如當(dāng)前活動）進(jìn)行推薦算法計算（如協(xié)同過濾、基于內(nèi)容的推薦、深度學(xué)習(xí)模型）。推薦服務(wù)需要訪問商品數(shù)據(jù)和用戶行為數(shù)據(jù)。*后端數(shù)據(jù)存儲：使用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫（如PostgreSQL/MySQL）存儲商品詳細(xì)信息、用戶基本信息；使用NoSQL數(shù)據(jù)庫（如MongoDB/Redis）存儲用戶行為日志、用戶畫像特征向量、推薦結(jié)果緩存等，以支持快速查詢和更新。技術(shù)選擇理由：Flask/Django/Starlette適合快速構(gòu)建API服