大数据面试精华：Hadoop, Spark与TCP详解及灯泡问题解析

本文档是一份针对大数据技术的面试题集，主要涵盖了Hadoop、Spark和MPI计算框架的对比分析，网络通信中的TCP连接建立过程，以及算法设计问题。以下是每个部分的详细解读： 1. **Hadoop、Spark和MPI的特点及适用场景** - **Hadoop** 是一个开源的大数据处理框架，它以分布式文件系统HDFS为核心，适合大规模数据存储和批处理任务。Hadoop MapReduce模型通过将任务分解成小块在集群上并行执行，适合离线处理大量静态数据。 - **Spark** 是一种内存计算框架，相比于Hadoop的批处理，它提供了实时流处理和交互式查询能力，适合需要低延迟的数据处理和机器学习任务。 - **MPI (Message Passing Interface)** 是一种进程间通信标准，常用于高性能计算，特别是科学计算领域。它适合处理计算密集型任务，通过并行消息传递进行数据交换。 2. **TCP连接建立过程** TCP连接的建立涉及三次握手过程：首先，客户端发送SYN包，然后服务器响应SYN+ACK包，最后客户端发送ACK确认。涉及到的操作函数可能包括`socket()`, `connect()`, 和 `send()` 等。 3. **算法设计：空间复杂度O(1)的数组和选择问题** 问题要求在不允许额外空间的条件下找出数组中和最大的非连续子序列。伪代码可能采用滚动窗口或迭代的方式来实现，通过维护两个变量，一个记录当前和的最大值，另一个记录前一个有效和，遍历数组时更新这两个值。 4. **二分查找算法实现** 二分查找是一种在有序数组中查找特定元素的高效搜索算法，伪代码展示了如何使用自定义比较函数`compar()`对目标值进行查找，通过不断将搜索范围减半，直到找到目标或确定目标不存在。 5. **灯泡问题：计数亮着的灯泡** 该问题是经典的动态规划问题，通过分析每个同学操作的影响，可以推导出每个灯泡最终状态的规律。可以用位运算（异或操作）来解决，因为每次按灯都会改变灯的状态，而相邻灯泡的开关相互抵消。第100个同学操作后，亮着的灯泡编号即为所有灯泡初始编号与1到100的异或结果。 6. **麻将胡牌判断程序** 题目要求编写一个程序来检查庄家是否能形成胡牌的组合。麻将胡牌规则涉及对子、顺子和刻子的组合，需要检查庄家手中的14张牌能否满足这些规则。对于不会打麻将的读者，理解规则后可以使用递归或回溯算法来检查所有可能的组合。 总结来说，这份面试题集涵盖了从分布式计算框架到网络通信，再到算法设计和具体领域的实际问题，全面展示了大数据技术的相关知识点。对于求职者来说，解答这些问题不仅能测试其技术能力，也能展现他们对行业趋势和实际问题解决的理解。