Linux最新探讨大数据、云盘算与物联网的融合与发展，阿里技术专家 ...

为了做好运维口试路上的助攻手，特整理了上百道 【运维技术栈口试题集锦】 ，让你口试不慌心不跳，高薪offer怀里抱！
这次整理的口试题，小到shell、MySQL，大到K8s等云原生技术栈，不仅适合运维新人入行口试需要，还适用于想提升进阶跳槽加薪的运维朋友。

本份口试集锦涵盖了

• 174 道运维工程师口试题
  
• 128道k8s口试题
  
• 108道shell脚本口试题
  
• 200道Linux口试题
  
• 51道docker口试题
  
• 35道Jenkis口试题
  
• 78道MongoDB口试题
  
• 17道ansible口试题
  
• 60道dubbo口试题
  
• 53道kafka口试
  
• 18道mysql口试题
  
• 40道nginx口试题
  
• 77道redis口试题
  
• 28道zookeeper
  

总计 1000+ 道口试题， 内容 又全含金量又高

• 174道运维工程师口试题
  

   1、什么是运维?
    2、在工作中，运维职员经常需要跟运营职员打交道，请问运营职员是做什么工作的?
    3、现在给你三百台服务器，你怎么对他们进行管理?
    4、简述raid0 raid1raid5二种工作模式的工作原理及特点
    5、LVS、Nginx、HAproxy有什么区别?工作中你怎么选择?
    6、Squid、Varinsh和Nginx有什么区别，工作中你怎么选择?
    7、Tomcat和Resin有什么区别，工作中你怎么选择?
    8、什么是中心件?什么是jdk?
    9、报告一下Tomcat8005、8009、8080三个端口的含义？
    10、什么叫CDN?
    11、什么叫网站灰度发布?
    12、简述DNS进行域名分析的过程?
    13、RabbitMQ是什么东西?
    14、讲一下Keepalived的工作原理?
    15、报告一下LVS三种模式的工作过程?
    16、mysql的innodb如何定位锁问题，mysql如何镌汰主从复制延迟?
    17、如何重置mysql root密码?
  网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。
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• 处理速率快（Velocity）：大数据的处理需要快速响应，及时或近及时的数据分析和决策支持成为了大数据处理的重要需求。
  
• 代价密度低（Value）：由于数据量庞大，有效信息的提取和利用成为关键，如何在海量数据中挖掘有代价的信息成为大数据的核心挑衅。
  

大数据产业的多个层面

大数据产业涵盖了从数据网络、存储、管理到分析和应用的多个层面，详细包括：
IT基础设施层：提供大数据处理的硬件和软件情况，如高性能盘算、分布式存储等。

• 数据源层：涉及数据的收罗、整合和预处理，为数据分析提供高质量的数据。
  
• 数据管理层：包括数据存储、数据安全和数据治理等方面的技术和方法。
  
• 数据分析层：通过统计分析、数据挖掘等手段从数据中提取有代价的信息。
  
• 数据平台层：为数据科学家和业务职员提供便捷的数据分析工具宁静台。
  
• 数据应用层：将大数据分析的效果应用于各个行业和领域，如金融、医疗、智能都会等。
  

大数据、云盘算和物联网的区别与联系

区别

• 大数据：关注于数据的网络、存储、处理和分析，以从海量数据中提取代价。
  
• 云盘算：旨在提供灵活、可扩展的盘算资源和服务，通过网络交付给用户。
  
• 物联网：偏重于将日常物品通过传感器和网络连接起来，实现智能管理和控制。
  

联系

• 大数据依靠于云盘算的存储和盘算本事，云盘算为大数据处理提供了必要的资源。
  
• 物联网产生的数据是大数据的重要来源，为大数据分析提供了丰富的数据基础。
  

先自我介绍一下，小编浙江大学毕业，去过华为、字节跳动等大厂，现在在阿里
深知大多数程序员，想要提升技能，往往是自己摸索发展，但自己不成体系的自学效果低效又漫长，而且极易遇到天花板技术停滞不前！
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