互联网大数据求职面试：从Zookeeper到数据挖掘与机器学习的全栈技术挑战

场景：互联网大数据求职面试

在一家大型互联网公司，小白正在接受面试官老黑的严格考核。面试围绕着互联网大数据技术栈展开。

第一轮提问

老黑： 小白，请你谈谈在分布式协调中，Zookeeper是如何工作的？

小白： 这个简单，Zookeeper主要用于分布式系统中的协调服务，比如管理配置信息、命名、分布式同步……

老黑： 很好，Zookeeper确实是个强大的工具，那么在分布式资源调度中，Yarn的核心组件有哪些？

小白： Yarn有两个主要组件：ResourceManager和NodeManager……

老黑： 不错，最后一个问题，Redis在分布式缓存中优势是什么？

小白： Redis支持丰富的数据结构，操作也很快。

第二轮提问

老黑： 现在我们谈谈数据采集工具，比如Flume和Logstash在什么场景下使用？

小白： Flume一般用于大数据实时采集，而Logstash适合多种数据源的统一处理……

老黑： 那你对Kafka与RocketMQ有什么了解呢？

小白： Kafka是高吞吐量的消息系统，RocketMQ则是阿里巴巴的开源消息队列……

老黑： 好的，能不能说说HDFS的优缺点？

小白： HDFS适合大数据存储，扩展性好，但不适合小文件。

第三轮提问

老黑： 我们聊聊数据挖掘与机器学习，Mahout和TensorFlow有什么不同？

小白： Mahout是Hadoop生态的一部分，TensorFlow是用于深度学习的……

老黑： 那么在数据可视化方面，Tableau和Kibana有何区别？

小白： Tableau是一款商业智能工具，而Kibana一般和Elasticsearch一起使用……

老黑： 最后，能说说Airflow是如何进行任务调度的？

小白： Airflow通过DAG定义任务流，灵活性很高，但具体实现不太熟……

老黑： 好的，小白，你的表现还不错，回去等通知吧。

技术问题详解

Zookeeper的工作原理

Zookeeper通过一个简单的主/从架构来协调分布式应用程序。它使用ZAB协议来确保数据的一致性和可用性。主要应用包括：配置管理、命名服务、分布式锁和集群管理。

Yarn的核心组件

Yarn的架构主要由ResourceManager和NodeManager组成。ResourceManager负责管理集群资源，NodeManager则管理每个节点的资源使用情况。这种架构使得资源调度更加灵活。

Redis的优势

Redis是一个开源的内存数据结构存储系统，支持字符串、散列、列表、集合等多种数据结构。其操作速度极快，适用于需要快速数据访问的场景。

数据采集工具场景

Flume通常用于大数据实时日志采集，它可以从多个来源采集数据并将其传输到HDFS等存储系统中。Logstash则擅长于从多种来源获取数据，进行过滤和转换，并输出到目标位置。

Kafka与RocketMQ的比较

Kafka是一种分布式流处理平台，擅长于高吞吐量的消息处理。RocketMQ则因其支持事务消息和顺序消息处理而闻名，适合需要严格消息顺序的场景。

HDFS的优缺点

HDFS设计用于存储海量数据，具有高容错性和可扩展性。然而，由于其块大小为64MB或128MB，不适合存储大量小文件。

Mahout与TensorFlow

Mahout旨在为Hadoop提供机器学习和数据挖掘算法，而TensorFlow是一个开源的深度学习框架，广泛用于图像识别、语音识别等领域。

Tableau和Kibana的区别

Tableau是一款功能强大的数据可视化工具，适合商业智能分析。Kibana则是专门为Elasticsearch设计的，提供实时数据可视化，主要用于日志和时间序列分析。

Airflow的任务调度

Airflow使用有向无环图（DAG）来定义任务流，提供了灵活的调度和监控功能。它支持复杂的任务依赖关系和任务状态监控，适合构建动态的数据管道。