gdb如何進入程序空間，如何查詢多執行緒的乙個bug？
hadoop的結構？
hive是什麼？用來做什麼的？
zookeeper的作用，怎麼實現資料的一致性的？
nginx為什麼高效？
然後是三個手動寫程式的題目：
1、單鏈表的刪除，請盡量寫出多的情況；
2、1億條資料，每個資料都是int型，資料的大小在03、還是接上面2的情況，如何找出出現頻率最高的20個。
第乙個gdb怎麼進入程序空間，不曉得，沒有答上來，沒這方面的經驗。orz！！！後面檢視資料得知答案為：使用gdb attach $(pid)或者gdb --pid $(pid)可以進入程序空間！
第二個hadoop結構，俺倒騰過一段時間的hadoop，對這個生態環境很熟悉，hadoop呢，主要是由hdfs+mapreduce組成基本的框架，基於此框架之上有hbase半結構化的資料庫、hive、pig、zookeeper。還有個日誌監控chuwka以及flume。blalala。。。。
第三個，hive是hadoop上面乙個資料倉儲，需要特別注意的是hive不是乙個資料庫，是倉庫，hive其實就是乙個面向使用者的介面，可以使得使用者使用類sql語言來查詢hdfs或者hbase（注意這個是乙個資料庫）上面的資料，可以使得sql使用者很快地轉向hadoop的使用，hive的就是將使用者寫的這些類sql語言轉化成mapreduce並行化任務，加速查詢的速度以及效率。
第四個問題，zookeeper就是保證hadoop集群中資料的一致性，為什麼有這個需求呢？因為hdfs儲存資料的時候，一般會有兩個備份，這樣是為了提高系統的容錯能力以及健壯性。實現資料一致性的時候，集群中執行zookeeper的機器，需要通過乙個演算法選擇出乙個server，使得其他的server的資料與這個server上的資料保持，然後如果有資料寫入就按照前面的方法繼續選擇然後同步，其實這個選擇演算法使用的是paxos，這個演算法的邏輯性還是比較強的，當時面試小哥沒怎麼問，我也沒怎麼搞搞懂，有時間我好好好研究下。
第五個問題，nginx為何高效，就是使用了epoll模型，然後select與epoll有啥區別，select函式被呼叫的時候發生阻塞，然後又i/o事件的時候，返回所監控的控制代碼集合裡面可讀、可寫或者異常的控制代碼個數，然而select並不知道到底是那個控制代碼，然後需要把所監控控制代碼集拷貝到核心空間，然後進行輪詢，找出事件發生的i/o。關於其他的，本人在部落格中多次提及，這裡就不再贅述了。
然後三個程式設計題目：
1、單鏈表的刪除，我主要寫了兩種情況，當前節點以及當前節點的下乙個節點。具體怎麼寫就不說了很簡單。
2、第二個題目，首先想到地思路就是快速排序，把大的數往前放，尋找位置為20的地方，找到就結束快排，然後前20個就是最大的20個。這種方法只是其中的一種，感覺效率不是很高，當時面試的時候，比較熟悉快速排序的**，所以就寫了快速排序，後面仔細想想這個方法有個問題！一億條資料，都是int型，建立乙個容量為1億的陣列，這樣是可以的，但是每個資料為int性，這樣下來全部讀入記憶體，使用內排序演算法，需要的記憶體空間要達到至少3.8gb，我天！鵝廠雖說這點不是事兒，但是一段時間內對伺服器的負荷造成壓力啊！
用啥演算法好點兒呢？回到實驗室，實驗室乙個師弟提醒了下前段時間研究者july來我邊家村電子職業技術學院講的演算法。小頂堆，突然間豁然開朗啊，這樣就可以避免這麼大量占用記憶體，但是i/o開銷又上去了，其實可以使用快取區來緩解下，具體的方法就是建立乙個20個大小的陣列，從1億條資料中讀入20個，存入此陣列，然後調整為小頂堆，那麼陣列首位元素也就是堆頂是這個陣列中最小的元素，然後開始讀入資料與堆頂元素比較，替換堆頂的數字，然後調整堆，然後就這樣繼續，直到遍歷完整個資料檔案。其實這個演算法也不是很好，犧牲了i/o的效率換取記憶體，其實可以調整堆陣列的大小以及新增快取區來使得效率增加。
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