大数据面试：Zookeeper选举与任务分配

"大数据面试题集，涵盖storm、hadoop及spark相关问题，以及涉及到zookeeper在分布式系统中的应用，如选举机制和任务分配。" 面试题中的第一个部分是关于算法的问题，具体是快速排序的实现。快速排序是一种高效的排序算法，由C.A.R. Hoare在1960年提出。它的基本思想是通过一趟排序将待排记录分隔成独立的两部分，其中一部分记录的关键字均比另一部分的关键字小，然后分别对这两部分记录继续进行排序，以达到整个序列有序。代码中展示了经典的快速排序算法实现，包括`quicksort`函数和`partition`函数，后者用于找到数组中的基准元素并重新排列数组，使得基准元素左侧的元素都小于它，右侧的元素都大于它。 接下来的面试题涉及到zookeeper在分布式环境中的选举和任务分配。zookeeper是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务，它是集群的管理者，监视着集群中各个节点的状态根据节点提交的反馈进行下一步合理操作。在选举中，zookeeper通常采用ZAB协议（Zookeeper Atomic Broadcast），这是一种基于消息广播的协议，用于实现领导者选举和保证数据一致性。面试题中要求画图说明选举过程，通常会涉及到节点的注册、心跳检测、投票和结果确认等步骤。 对于zookeeper做任务分配的实现，给出了一条调度流程：从gateway开始，经过api、schedule、agent、gitlab、job-server、job-cache、再到agent、log-server和log-center。每个组件都有特定的角色：gitlab负责脚本管理和权限控制；job-server存储和处理任务，对任务进行打包；gateway作为多机房调度的入口；schedule是任务调度的主要程序；agent是客户端，实际执行任务；job-cache是任务的缓存服务器，保存下载的任务供agent获取；log-center集中管理日志；log-server存储和处理来自agent的日志信息；而zookeeper在整个架构中起到组织和协调任务调度的作用。 storm、hadoop和spark是大数据处理的三个关键框架。storm常用于实时流处理，提供了一个分布式、容错的实时计算系统；hadoop则是大规模数据处理的基石，主要由HDFS（分布式文件系统）和MapReduce（并行计算模型）组成，适用于离线批量处理；spark则是一个快速、通用且可扩展的大数据处理框架，支持批处理、交互式查询、实时流处理等多种应用场景，相比hadoop，其内存计算特性使其在性能上有显著优势。 在面试中，可能需要对这些框架的原理、应用场景、配置优化、故障排查等方面有深入理解，并能够解决实际问题。例如，storm可能会考察topology设计、容错机制、Tuples处理流程等；hadoop可能会涉及HDFS的副本策略、MapReduce作业优化、YARN资源调度等；而spark则可能涉及RDD的持久化、DataFrame/Dataset API的使用、Spark SQL的性能调优等。面试者需要具备扎实的理论知识和实践经验，才能在这些问题上给出满意的答案。