每期慧翔天地小编都会附上5~10道软考综合测试题，以帮助大家达到练习的效果，本期软考试题答案会附加在下一期的结尾。大家如果想了解2022年软考考试报考流程、报考时间、报考要求、软考报考费用、软考成绩查询、软考报考资格测评等等均可访问站内进行了解。

       软考中高项备考刷题交流QQ群：221801769（点击一键加群）

　　6、《“十四五”数字经济发展规划》中明确提出（）要素是数字经济深化发展的核心引擎。

　　A:数据

　　B:信息

　　C:技术

　　D:资源

　　7、元宇宙本身不是一种技术，而是一个理念和概念，它需要整合不同的新技术，强调虚实相融。元宇宙主要有以下几项核心技术：一是（），包括VR、AR和MR，可以提供沉浸式的体验；二是（），能够把现实世界镜像到虚拟世界里面去，在元宇宙里面，我们可以看到很多自己的虚拟分身；三是用（）来搭建经济体系。经济体系将通过稳定的虚拟产权和成熟的去中心化金融生态具备现实世界的调节功能，市场将决定用户劳动创造的虚拟价值。

　　A:扩展现实数字孪生区块链

　　B:增强现实虚拟技术区块链

　　C:增强现实数字孪生大数据

　　D:扩展现实虚拟技术大数据

　　8、OSI七层协议中，RPC，NFS协议属于（）。

　　A:网络层

　　B:传输层

　　C:会话层

　　D:表示层

　　9、使用结构化分析（SA）方法进行需求分析，围绕数据字典建立的三个层次的模型不包括（）。

　　A:实体联系图

　　B:业务流程图

　　C:数据流图

　　D:状态转换图

　　10、（）是一个容器化平台，它以容器的形式将应用程序及所有依赖项打包在一起，以确保应用在任何环境中无缝运行。

　　A:OOA

　　B:Spark

　　C:Docker

　　D:Spring cloud

       软考备考每日试题（220922）点击跳转

　?。?20922）答案

　　1、参考答案：B

　　参考解析：考题解析：本题考查的是信息特征的相关内容。首先，根据题干描述，我们比较容易先排除A和C选项。不少考生纠结于是选B还是D，依附性和动态性是什么意思有点搞不懂，不少培训老师一开始都错选了D。信息系统项目管理师教程开篇前列章前列小节的前列个知识点就讲到了信息的特征，本知识点不少培训老师没有重点讲解，基本都是一掠而过，考生也一知半解，出现翻车现象也就不足为奇。信息的特征有11个，涉及本题选项的4个特征解释如下：

　　A．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。

　　B．依附性：信息的依附性可以从两个方面来理解。一方面，信息是客观世界的反映，任何信息必然由客观事物产生，不存在无源的信息；另一方面，任何信息都要依附于一定的载体而存在，需要有物质的承担者，信息不能完全脱离物质而存在。

　　C．及时性:信息的特征没有这条，属于迷惑性选项。

　　D．动态性：信息是随着时间的变化而变化的。

　　2、参考答案：D

　　参考解析：

　　1.2.4面向服务的方法

　　〇〇的应用构建在类和对象之上，随后发展起来的建模技术将相关对象按照业务功能进行分组，就形成了构件（Component)的概念。对于跨构件的功能调用，则采用接口的形式暴露出来。进一步将接口的定义与实现进行解耦，则催生了服务和面向服务(Service-Oriented,SO)的开发方法。

　　从应用的角度来看，组织内部、组织之间各种应用系统的互相通信和互操作性直接影响着组织对信息的掌握程度和处理速度。如何使信息系统快速响应需求与环境变化，提高系统可复用性、信息资源共享和系统之间的互操作性，成为影响信息化建设效率的关键问题，而SO(Service-Oriented,SO)的思维方式恰好满足了这种需求。

　　3、参考答案：C

　　参考解析：

　　Hadoop

　　Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。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进行高速运算和存储。Hadoop实现了一个分布式文件系统（Distributed File System），其中一个组件是HDFS（Hadoop Distributed File System）。HDFS有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高吞吐量（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。HDFS放宽了（relax）POSIX的要求，可以以流的形式访问（streaming access）文件系统中的数据。Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储，而MapReduce则为海量的数据提供了计算。

　　MapReduce

　　MapReduce本身就是用于并行处理大数据集的软件框架。MapReduce的根源是函数性编程中的map和reduce函数。它由两个可能包含有许多实例（许多Map和Reduce）的操作组成。Map函数接受一组数据并将其转换为一个键/值对列表，输入域中的每个元素对应一个键/值对。Reduce函数接受Map函数生成的列表，然后根据它们的键（为每个键生成一个键/值对）缩小键/值对列表。

　　4、参考答案：A

　　参考解析：

　　“十四五”国家信息化规划

　　四、重大任务和重点工程

　　建设物联数通的新型感知基础设施。

　　加快公共安全、交通、城管、民生、生态环保、农业、水利、能源等领域公共基础设施的数字化、智能化升级。推动将行业物联网纳入公共基础设施建设规划，加快制定跨部门、跨厂商、跨行业的统一平台规范。统筹建设物联、数联、智联三位一体的新型城域物联专网，加快5G和物联网的协同部署，提升感知设施的资源共享和综合利用水平?？钩と切乱淮畔⒒∩枋┗チネㄏ刃惺痉?。

　　5、参考答案：C

　　参考解析：

　　“十四五”软件和信息技术服务业发展规划

　　四、主要任务

　?。ㄒ唬┩贫砑盗瓷?/p>

　　聚力攻坚基础软件。完善桌面、服务器、移动终端、车载等操作系统产品及配套工具集，推动操作系统与数据库、中间件、办公套件、安全软件及各类应用的集成、适配、优化。