冷色调的夏天
冷色调的夏天

锐捷“2019年全国职业院校技能大赛”高职组计算机网络应用竞赛竞赛样题C卷(软件定义网络部分答案参考)

锐捷“2019年全国职业院校技能大赛”高职组计算机网络应用竞赛竞赛样题C卷(软件定义网络部分答案参考)

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关于锐捷网络技能大赛软件定义网络部分题目分析与探讨

下面三个都开源在Github上 对参加网络技能大赛的同学帮助较大
希望看到的人能给我点个star 给予更多同学帮助 谢谢大家

锐捷网络技能大赛使用到的公共资料

全国各省市网络技能大赛比赛样题/评分标准/解题过程

课程设计与毕业设计

  • 在在考试机器的任意一台PC上已部署的Vmware Workstation软件，导入ODL集成模板，虚拟机的内存设置为2G。采用桥接的网卡模式，配置IP地址为192.168.23.100/24，网关设置成192.168.23.254/24。默认系统登录的用户名/密码都是mininet（大小写区分）。
  • 启动OpenDayLight的karaf程序，并安装如下组件：
    feature:install odl-restconf
    feature:install odl-l2switch-switch-ui
    feature:install odl-mdsal-apidocs
    feature:install odl-dluxapps-applications
  • 使用Mininet和OpenVswitch构建拓扑，连接ODL的6653端口，openFlow版本为1.3，如下拓扑结构：
    锐捷“2019年全国职业院校技能大赛”高职组计算机网络应用竞赛竞赛样题C卷(软件定义网络部分答案参考)_第1张图片
    图1-7拓扑结构图
  • 在浏览器上可以访问ODL管理页面查看网元拓扑结构。
  • 通过OVS给S2下发流表，使得H2与H1、H3无法互通。
  • H1启动HTTP-Server功能，WEB端口为8088，H3作为HTTP-Client，获取H1的html网页配置文件。

导入ODL集成模板 这里就不在写了 不会的话参考
锐捷“2019年全国职业院校技能大赛”高职组计算机网络应用竞赛竞赛样题A卷(软件定义网络部分答案参考)
自定义拓扑
锐捷“2019年全国职业院校技能大赛”高职组计算机网络应用竞赛竞赛样题C卷(软件定义网络部分答案参考)_第2张图片
测试连接
锐捷“2019年全国职业院校技能大赛”高职组计算机网络应用竞赛竞赛样题C卷(软件定义网络部分答案参考)_第3张图片
查看拓扑图(emmm为毛这个扭不过来)
锐捷“2019年全国职业院校技能大赛”高职组计算机网络应用竞赛竞赛样题C卷(软件定义网络部分答案参考)_第4张图片
通过OVS给S2下发流表，使得H2与H1、H3无法互通。
锐捷“2019年全国职业院校技能大赛”高职组计算机网络应用竞赛竞赛样题C卷(软件定义网络部分答案参考)_第5张图片
锐捷“2019年全国职业院校技能大赛”高职组计算机网络应用竞赛竞赛样题C卷(软件定义网络部分答案参考)_第6张图片
H1启动HTTP-Server功能，WEB端口为8088，H3作为HTTP-Client，获取H1的html网页配置文件。
锐捷“2019年全国职业院校技能大赛”高职组计算机网络应用竞赛竞赛样题C卷(软件定义网络部分答案参考)_第7张图片
忘了openflow的协议
锐捷“2019年全国职业院校技能大赛”高职组计算机网络应用竞赛竞赛样题C卷(软件定义网络部分答案参考)_第8张图片
到此就结束了，可以发现和
锐捷“2019年全国职业院校技能大赛”高职组计算机网络应用竞赛竞赛样题A卷的题目很像
比赛的题目都差不多其实仔细看看不难

3.12修改
openflow的协议的协议版本应该在mininet启动的时候就指定，像上面一样指定的话则设置流表时会出现错误！
锐捷“2019年全国职业院校技能大赛”高职组计算机网络应用竞赛竞赛样题C卷(软件定义网络部分答案参考)_第9张图片
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  • 整合Kafka到Spark Streaming——代码示例和挑战 Stark_Summer sparkstormzookeeperPARALLELISMprocessing
    作者Michael G. Noll是瑞士的一位工程师和研究员，效力于Verisign，是Verisign实验室的大规模数据分析基础设施（基础Hadoop）的技术主管。本文，Michael详细的演示了如何将Kafka整合到Spark Streaming中。 期间， Michael还提到了将Kafka整合到 Spark Streaming中的一些现状，非常值得阅读，虽然有一些信息在Spark 1.2版
  • spring-master-slave-commondao 王新春 DAOspringdataSourceslavemaster
    互联网的web项目，都有个特点：请求的并发量高，其中请求最耗时的db操作，又是系统优化的重中之重。 为此，往往搭建 db的 一主多从库的 数据库架构。作为web的DAO层，要保证针对主库进行写操作，对多个从库进行读操作。当然在一些请求中，为了避免主从复制的延迟导致的数据不一致性，部分的读操作也要到主库上。（这种需求一般通过业务垂直分开，比如下单业务的代码所部署的机器，读去应该也要从主库读取数
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