互联网大数据求职者面试：从Zookeeper到TensorFlow

文章内容

场景：

在一家新兴的大数据公司，面试官老黑正在面试一位求职者小白。公司主要业务涵盖电商场景和实时数仓。

第一轮提问：分布式基础设施

老黑：小白，你对Zookeeper了解多少？它在分布式系统中起什么作用？

小白：Zookeeper主要用于分布式系统中的协调和管理，比如分布式锁、配置管理、命名服务等。

老黑：答得不错。那Yarn呢？

小白：Yarn是一个资源管理平台，主要用于Hadoop集群中的资源调度和管理。

老黑：很好，继续保持。那Redis呢？

小白：Redis是个内存数据库，常用于缓存数据，加速读写速度。

老黑：还不错，那你了解Flume吗？

小白：呃，Flume是...呃，数据采集工具？

老黑：嗯，看你多少了解一些。可以再多了解一下它的数据传输机制。

第二轮提问：数据存储与处理

老黑：小白，你能说说HDFS的基本架构吗？

小白：呃，HDFS是分布式文件系统，呃，数据会被分块存储，呃，有NameNode和DataNode。

老黑：对的不错，那MapReduce你了解吗？

小白：呃，MapReduce是用来处理大数据的，呃，先Map再Reduce。

老黑：对，就是这样。那你知道Hive是干嘛的吗？

小白：Hive是数据仓库，呃，可以用SQL查询大数据。

老黑：嗯，不错，那Storm和Flink有什么不同？

小白：呃，Storm是实时处理，Flink也可以实时处理，但、但它更强大？

老黑：嗯，有点意思，可以再深入学习。

第三轮提问：数据分析与机器学习

老黑：小白，谈谈你对TensorFlow的认识。

小白：呃，TensorFlow是个机器学习框架，可以训练模型。

老黑：嗯，那Scikit-learn呢？

小白：Scikit-learn是用来做数据挖掘的，呃，有很多算法。

老黑：对的，那你了解Kmeans算法吗？

小白：呃，Kmeans是个聚类算法，用来...找相似的东西？

老黑：不错，已经有些理解。

最后，老黑拍拍小白的肩膀说："你表现不错，回去等通知吧。"

面试问题详解

1. Zookeeper

   • 用途：协调分布式应用，管理配置，提供分布式锁。
   • 场景：适用于需要强一致性和高可用性的系统。

2. Yarn

   • 用途：资源管理和任务调度。
   • 场景：Hadoop生态系统中的资源调度。

3. Redis

   • 用途：内存数据存储，常用于缓存。
   • 场景：需要高性能的数据读写。

4. Flume

   • 用途：数据采集和传输。
   • 场景：大数据环境下的数据汇集。

5. HDFS

   • 用途：分布式文件存储。
   • 场景：大规模数据存储和处理。

6. MapReduce

   • 用途：分布式计算模型。
   • 场景：大数据的批处理。

7. Hive

   • 用途：数据仓库，支持SQL查询。
   • 场景：大数据分析。

8. Storm vs Flink

   • Storm：实时流处理，低延迟。
   • Flink：流批一体，实时和批处理能力强。

9. TensorFlow

   • 用途：机器学习框架。
   • 场景：深度学习模型训练。

10. Scikit-learn

    • 用途：数据挖掘和数据分析。
    • 场景：快速实现各种机器学习模型。

11. Kmeans

    • 用途：聚类算法。
    • 场景：数据分组和特征分析。

通过这些问题，小白初步了解了互联网大数据领域的技术。希望对其他求职者有所帮助。