面试官老黑与程序员小白的互联网大数据技术面试故事

场景介绍

在一个阳光明媚的下午，小白走进了一家知名互联网公司的面试间。面试官老黑以严肃的面孔坐在对面，准备考验这位求职者对于大数据技术的了解。

第一轮提问：基础技术

老黑：“你对Zookeeper的基本作用了解吗？”

小白：“Zookeeper？嗯……它是用来，呃，做分布式协调的吧？”

老黑点点头：“不错，Zookeeper主要用于分布式应用程序中的协调服务。那你对Yarn在Hadoop生态系统中的角色了解吗？”

小白：“Yarn是资源管理器……呃，就是分配任务和资源的。”

老黑微微一笑：“回答得不错，Yarn确实负责资源管理和任务调度。”

第二轮提问：数据流处理

老黑：“能说说Flume和FlinkCDC在数据采集中的区别吗？”

小白挠了挠头：“Flume好像是用来采集日志数据的，FlinkCDC……呃，是实时数据采集？”

老黑：“基本正确，Flume用于日志数据的收集和传输，而FlinkCDC是用于实时数据变更的捕获。”

老黑继续问：“在流处理上，你会选择Storm还是Flink？”

小白：“Storm，我听说过，它是……呃实时处理的工具？”

老黑：“Storm确实是实时流处理框架，但Flink在流处理性能上也大有可为，适合复杂的流计算需求。”

第三轮提问：数据存储与分析

老黑：“如果让你设计一个电商数据分析平台，你会选择哪些存储和分析工具？”

小白低头思索：“HDFS存储数据，Hive做数据仓库，呃，然后用Spark做分析？”

老黑：“选择不错，HDFS用于海量数据存储，Hive作为数据仓库，Spark则能做高效的数据分析。你对数据挖掘算法了解多少？”

小白：“决策树、随机森林……大概就是这样。”

老黑：“这些算法用于分类和回归任务，继续多学些吧。”

面试总结

老黑合上笔记本：“小白，今天的面试就到这里，你回去等通知吧。”

技术点总结

1. Zookeeper：分布式应用协调服务，提供一致性、配置管理、命名和同步服务。
2. Yarn：Hadoop生态系统中的资源管理和任务调度框架。
3. Flume与FlinkCDC：Flume用于日志数据的收集传输，FlinkCDC用于实时数据变更捕获。
4. Storm与Flink：Storm适用于实时流处理，Flink在复杂流计算中表现优异。
5. HDFS、Hive与Spark：HDFS用于海量数据存储，Hive是数据仓库，Spark用于高效的数据分析。
6. 数据挖掘算法：决策树和随机森林用于分类和回归任务。

通过这样的面试对话，小白能够逐步了解大数据领域的技术要点，并在此基础上继续提升自己的技能。