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  • 常见的有哪些信息系统
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    2021-06-25 13:26:08

    大家好,我是时间财富网智能客服时间君,上述问题将由我为大家进行解答。

    常见的网络设备有计算机(无论其为个人电脑或服务器)、集线器、交换机、网桥、路由器、网关、网络接口卡(NIC)、无线接入点(WAP)、打印机和调制解调器、光纤收发器、光缆等。

    网络设备及部件是连接到网络中的物理实体。网络设备的种类繁多,且与日俱增。不论是局域网、城域网还是广域网,在物理上通常都是由网卡、集线器、交换机、路由器、网线、RJ45接头等网络连接设备和传输介质组成的。网络设备又包括中继器、网桥、路由器、网关、防火墙、交换机等设备。

    服务器是计算机网络上最重要的设备。服务器指的是在网络环境下运行相应的应用软件,为网络中的用户提供共享信息资源和服务的设备。服务器的构成与微机基本相似,有处理器、硬盘、内存、系统总线等,但服务器是针对具体的网络应用特别制定的,因而服务器与微机在处理能力、稳定性、可靠性、安全性、可扩展性、可管理性等方面存在很大的差异。通常情况下,服务器比客户机拥有更强的处理能力、更多的内存和硬盘空间。服务器上的网络操作系统不仅可以管理网络上的数据,还可以管理用户、用户组、安全和应用程序。

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  • 目前流行的操作系统有Windows操作系统、UNIX操作系统、Linux操作系统和Android操作系统等。 一、Windows操作系统的体系结构 Windows体系结构是分层的模块系统,主要层次硬件抽象层HAL、内核、执行体和大量的子...

    第二节 操作系统的体系结构

    目前流行的操作系统有Windows操作系统、UNIX操作系统、Linux操作系统和Android操作系统等。

    一、Windows操作系统的体系结构

    Windows体系结构是分层的模块系统,主要层次有硬件抽象层HAL、内核、执行体和大量的子系统集合

    子系统又分为环境子系统和保护子系统,其中环境子系统仿真不同的操作系统,保护子系统提供安全功能。

    1、内核

    内核执行Windows操作系统中最基本的操作,主要提供线程调度、陷入处理和异常调度、中断处理和调度、多处理器同步、供执行体使用的基本内核对象。

    Windows操作系统的内核始终运行在核心态,代码短小紧凑,可移植性也好。通常,除了中断程序例程,正在运行的线程是不能抢先内核的。

    2、硬件抽象层

    Windows操作系统设计的一个至关重要的方面就是在多种硬件平台上的可移植性。HAL就是使这种可移植性成为可能的关键部分。HAL是一个可加载的核心态模块HAL.dll,它为运行在Windows操作系统上的硬件平台提供低级接口。

    HAL隐藏各种与硬件有关的细节

    3、执行体

    Windows的执行体是 NTOSKRNL.EXE 的上层(内核在其下层)。执行体是从用户态导出并且可以调用函数,这些函数的接口在 NTDLL.DLL 中,通过Win32API可以对它们进行访问。

    4、系统进程和系统线程

    系统进程是一种特殊类型的、只运行在核心态的“系统线程”的宿主。系统线程具有一般用户态线程的所有属性和描述表。不同点在于它们仅运行在内核态,执行加载于系统空间。

    系统线程没有用户进程地址空间,因此必须从系统内存堆中动态存储区。

    系统进程只能从内核态中调出

    二、UNIX 操作系统的体系结构

    其最里层是硬件,作为整个系统的基础。紧邻最里层的是操作系统的内核,它包括进程管理、存储器管理、设备管理、和文件管理四个资源管理功能,往外一层是系统调用接口,即操作系统与用户的接口Shell以及编译程序等;最外层是应用程序。

    1、内核层

    内核层是操作系统管理和控制中心,常驻内存。其包括两个方面的接口,一方面是内核与硬件的接口,它通常是由一组驱动程序和一些基本的例程组成;另一方面是内核和Shell接口,它由两组系统调用及命令解释程序组成。

    内核本身又可以分出两个部分,一部分是进程控制子系统,另一部分是文件子系统。

    (1)进程控制子系统,负责对四个资源中的两个资源-处理器和存储器进行管理。其功能可分为进程控制、进程通信、存储器管理和进程调度

    (2)文件子系统,负责有效管理系统中所有的设备和文件。其功能包括 文件管理、高速缓存机制、设备驱动程序

    2、系统调用层

    系统调用层介于内核层和应用层之间,是供程序员设计、应用程序开发时调用。

    UNIX系统调用包括进程管理、文件管理、终端状态等。

    3、应用层

    应用层包括各种开发工具,高级语言编译器,网络通讯处理程序等。

    所有的应用层程序都是在Shell层(命令语言解释程序)的管理和控制下为用户服务的,是面向用户的操作界面。

    三、Linux 操作系统的体系结构

    Linux系统有四个主要部分,即内核、Shell、文件系统和用户应用程序。内核、Shell和文件系统形成了基本的操作系统结构。

    1、Linux内核

    内核是操作系统的核心,它负责管理系统的进程、内存、设备驱动程序、文件和网络系统,它决定了系统的性能和稳定性。

    Linux 内核的组成: 系统调用、内存管理、进程管理、设备驱动程序、文件系统和网络管理

    2、Linux Shell

    Shell 是系统的用户界面,提供了用户和内核进行交互操作的一种接口。它接受用户输入的命令并将它送入内核去执行,是一种命令解释器。

    3、Linux 文件系统

    文件系统是文件存储在磁盘等设备上的组织方法。Linux系统能支持多种目前流行的文件系统,比如:EXT2、EXT3、FAT、FAT32、VFAT和ISO9660。

    4、Linux 应用程序

    标准的Linux系统一般都有一套称之为应用程序的程序集,包括文本编辑器、编程语言、XWindow、办公套件、Internet工具和数据库等。

    四、Android 操作系统的体系结构

    Android操作系统分为四层,从高层到底层分别是应用程序、应用架构层、系统运行层和Linux内核层。

    1、Android应用程序

    Android会同一系列核心应用程序一起发布,该应用程序包括客户端、SMS短消息程序、日历、地图、浏览器等。

    2、Android应用框架

    应用架构层为应用开发者提供了用于访问核心功能的API框架。

    应用架构层提供了各种服务和管理工具,包括应用开发所需的界面管理、数据访问、应用层的消息传递、应用包的管理、电话管理、位置管理等功能。

    3、C、C++本地库和Android运行时环境

    Android包括一些C/C++库,这些库能被Android系统中不同的组件使用。它通过Android应用程序框架为开发者提供服务,如系统C库、媒体库和SQLite库等

    Android 运行时环境(Android Runtime)提供了核心链接库(Core Libraries)和Dalvik VM虚拟系统(Dalvik Virtual Machine)。

    4、Linux 内核

    Android是基于不同版本的Linux内核开发出来的,Linux内核层包括系统层安全机制、内存管理、进程管理、网络堆栈及一系列的驱动模块,位于硬件与其他软件层之间,提供与硬件的交互

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  • 常见分布式系统

    千次阅读 2020-09-22 11:47:04
    目录1、分布式存储系统1.1 中间控制节点架构1.2 完全无中心架构2、分布式计算系统2.1 Hadoop Map Reduce2.2 Spark2.3 Flink2.4 Hadoop & Spark & Flink 比较3、分布式消息队列系统4、分布式机器学习系统4.1 ...

    1、分布式存储系统

    分布式存储系统主要分为两个大类:

    • 中间控制节点架构
    • 完全无中心架构

    1.1 中间控制节点架构

    定义:以单独元数据服务器为中间控制,具体数据存储服务器为分布式存储的架构存储;

    代表:Hadoop Distributed File System (HDFS);

    元数据:描述数据的数据(包含具体数据的路径,以及相关信息);

    架构图:
    在这里插入图片描述
    从架构图可以看到,用户第一步先访问元数据的服务器节点,这个元数据服务器为中间控制;每一次访问真正数据前,都需要先访问元数据服务节点,元服务器节点存储的是元数据,元数据是描述数据的数据,元数据存储了真实数据的描述信息,包含具体数据的路径以及相关信息;

    中间控制节点架构的代表为HDFS,下面举一个例子:

    数据类型描述位置
    学生信息学生的相关信息服务器1
    学生成绩学生的考试成绩服务器2

    元数据是描述数据的数据,包含具体数据的数据路径和相关信息,表格中就是一个元数据,其包括具体数据的数据类型、描述和具体存储位置;

    所以当用户想访问真实数据前,必须先访问元数据服务器节点;

    HDFS概括图

    在这里插入图片描述

    • Namenode:负责管理元数据(真正数据的位置及相关信息);
    • Datanode:负责存储实际数据;

    HDFS中元数据服务器节点被称为NameNode节点,存储真实数据的节点被称为DataNode节点;

    中间控制节点架构特点

    • 用户进行数据读写时,先访问存储元数据的节点(Namenode),得到真正数据的存储信息后,去真正存储数据的节点(Datanode)进行读写;
    • 存储元数据的节点通常为单一的服务器节点,但是因为访问元数据节点的频率和访问量都相对数据节点较小,所以不太可能会出现性能瓶颈;

    1.2 完全无中心架构

    定义:客户端通过设备映射关系计算出具体数据的位置,客户端直接访问;

    代表:计算模式(Ceph);

    流程介绍:客户端通过Mon通信服务,计算得到客户端需要写到的具体文件路径;

    架构图

    在这里插入图片描述
    如上图,客户端有一个Mon服务,客户端根据Mon服务经过一系列的运算可以得到一个想要访问的数据的具体地址;Mon在客户端和数据段都存在,两者之间会有一个通信来保持相关信息的更新,保持相关节点的描述信息更新;客户端通过Mon服务和对应的信息可以计算得到想要访问的具体数据的具体文件路径,以便于直接访问;

    完全无中心架构的特点

    • 与中间控制节点架构相似的地方在于真实的数据都是分布式存储在各个服务器节点;
    • 与中间控制节点架构不同的地方在于,完全无中心架构中没有类似于Namenode的中心节点;客户端通过设备映射关系计算出其读写数据的数据节点位置,从而可以直接访问数据存储节点;

    2、分布式计算系统

    常用的分布式计算系统主要分为三类:

    • Hadoop Map Reduce
    • Spark
    • Flink

    2.1 Hadoop Map Reduce

    定义:一种大数据编程模型,将数据处理运用Map和Reduce的概念进行分而治之的处理;

    理念:分而治之,将大任务划分成小任务;

    应用场景:批处理(一次性处理数据);

    在这里插入图片描述
    下面通过计数实例解释图进行分析:

    在这里插入图片描述
    给定一串英文短句,在map端会细分为splitting和mapping,splitting会将英文短语细分为三个部分,然后进行mapping操作,计算出每种单词的计数;Map结束后会进入Reduce端,Reduce中有Shuffling和Reducing,Shuffling会把相同的key放到同一个分区,之后执行Reducing的操作,也就是加法操作;

    Hadoop Map Reduce具体的应用程序流程图:

    在这里插入图片描述
    Hadoop Map Reduce的特点:

    • 分布式计算;
    • 中间结果都存放在硬盘;
    • 无法查询上一步的结果;
    • 效率一般;

    在机器学习训练的时候我们会不断查看过去的数据,这在Hadoop中是没有办法实现的,所以我们迎来了第二个比较好的计算框架Spark;

    2.2 Spark

    定义:基于内存优化的分布式大数据计算框架;

    理念:分而治之,将大任务划分成小任务,引入RDD概念;

    应用场景:批处理(效率最好) + 流处理(微小批处理);

    在这里插入图片描述
    在Spark中,每一个执行计划的中间结果都是写在分布式内存中;当需要读取数据的时候,可以直接从分布式内存中直接进行读取;这种基于内存优化的分布式大数据框架在单纯计算的时候高于Hadoop Map Reduce,所以Spark在批处理中效率是最好的,而且Spark也可以做流处理,流处理就是实时的处理;

    计数实例解释图

    在这里插入图片描述
    Spark应用程序流程图

    在这里插入图片描述
    图中的Cluster Manager是集群管理器,Spark集群上有Master Node(主节点)和Worker Node(从节点),主节点用于监测从节点,从节点会真正执行分配的任务;集群管理器的作用是协调资源并且检测从节点的资源使用情况;

    2.3 Flink

    定义:分布式大数据处理框架,对流数据可以进行计算;

    理念:实时处理;

    应用场景:流处理;

    架构图:

    在这里插入图片描述
    应用程序流程图:

    在这里插入图片描述

    2.4 Hadoop & Spark & Flink 比较

    Hadoop Map ReduceSparkFlink
    应用场景批处理批处理+实时处理实时处理
    效率中间结果在硬盘,效率一般提供内存优化,批处理效率最好,实时处理为微型批处理真正的实时处理效率最高的开源框架
    功能性无法交互式查询可以交互式查询可以实时进行状态交互式查询
    支持语言Java,C++Java,Scala,Python,RJava,Scala,Python,R
    扩展包HDFS,YARNSpark Graph,Spark MLFlink Sql

    3、分布式消息队列系统

    Kafka:Kafka是一个分布式消息队列。具有高性能、持久化、多副本备份、横向扩展能力。生产者往队列里写消息,消费者从队列里取消息进行业务逻辑计算;

    在这里插入图片描述
    Producers可以想象为产生数据的进程,产生的数据会存放到Kafka中;消费者是可以读取Kafka中数据的进程;

    Kafka重要概念

    • Topic:定义特定的消息,可以让生产者和消费者都从该Topic中进行数据读写;
    • Partition:一个Topic可以分成好几个分区;
    • Broker:服务器存储数据,可以做备份;

    在这里插入图片描述

    4、分布式机器学习系统

    主要介绍两个:

    • Spark ML
    • 分布式TensorFlow

    4.1 Spark ML

    定义:以Spark为计算引擎的分布式机器学习框架;
    特点:提供一个分布式的模型训练环境;提供一个训练数据集分布式处理的环境;
    常见机器学习框架比较:Sklearn、Tensorflow、Pytorch;

    4.2 分布式TensorFlow

    分布式TensorFlow,是在分布式集群上进行训练;

    在这里插入图片描述

    5、回顾与总结

    在这里插入图片描述

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  • 五种常见的计算机病毒种类有哪些

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    45d03de97c7c719aec888d98c8aafa74.png

    五种常见的计算机病毒种类有系统病毒、蠕虫病毒、木马病毒、脚本病毒、宏病毒。计算机病毒(Computer Virus)是编制者在计算机程序中插入的破坏计算机功能或者数据的代码,能影响计算机使用,能自我复制的一组计算机指令或者程序代码。

    计算机病毒是人为制造的,有破坏性,又有传染性和潜伏性的,对计算机信息或系统起破坏作用的程序。它不是独立存在的,而是隐蔽在其他可执行的程序之中。计算机中病毒后,轻则影响机器运行速度,重则死机系统破坏;因此,病毒给用户带来很大的损失,通常情况下,我们称这种具有破坏作用的程序为计算机病毒。三百兆的网速是多少

    三百兆的网速是多少,37.5MB/秒。100M网络实际下载速度为12.5MB/秒,300M约为37.5MB/秒。网速一般是指电脑或手机上网时,上传和下载数据时,请求和返回数据所用的时间长短。要提高(电脑)网速,要看ISP(网络服务商)的接入网情况。

    计算机病毒按存在的媒体分类可分为引导型病毒、文件型病毒和混合型病毒3种;按链接方式分类可分为源码型病毒、嵌入型病毒和操作系统型病毒等3种;按计算机病毒攻击的系统分类分为攻击DOS系统病毒,攻击Windows系统病毒,攻击UNIX系统的病毒。如今的计算机病毒正在不断的推陈出新,其中包括一些独特的新型病毒暂时无法按照常规的的类型进行分类,如互联网病毒(通过网络进行传播,一些携带病毒的数据越来越多)、电子邮件病毒等。

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