手撕1：自己设置结构初始化ip路由表，有ip（可能有掩码也可能没有）与跳转ip，实现输入ip地址，输出下一跳ip地址的功能

手撕2：DNS域名可能对应很多ip，每个域名下的ip有自己的权重（0-100的整数），实现输入域名，按权重的概率输出一个ip地址，例如（ip1:1，ip2:2，ip3:3）输出ip1的概率是1/6，ip2的概率是2/6，ip3的概率是3/6

有没有监测过Redis上线后是否满足延迟要求？如果有告警的话怎么排查告警？

怎么部署上线的？是用了K8s/Docker吗，介绍一下？告警是怎么埋点获取到的？

数据库用的是什么？（Hadoop：大数据底层平台；Hive：基于 Hadoop 的 SQL 大数据仓库；Spark：通用分布式计算引擎；）介绍一下Hadoop、Hive与Spark？（Hive 主要用于离线分析，Spark 主要用于实时分析）为什么要用Hive？数据仓库、数据库有啥区别？

  1. Hadoop 是大数据生态的底座，由 HDFS（分布式存储）、YARN（资源调度）和 MapReduce（早期计算框架）组成，为海量数据提供可靠存储和分布式计算能力；
  2. Hive 构建在 Hadoop 之上，是一个使用 SQL（HiveQL）来管理和分析存储在 HDFS 上数据的数据仓库系统，本质是把 SQL 转成 MapReduce/Tez/Spark 任务执行，适合离线批处理和数仓建模；
  3. Spark 则是新一代通用分布式计算引擎，采用内存计算，速度比 MapReduce 快数十倍，支持批处理、SQL、流处理、机器学习等，并可直接读取 Hive Metastore，与 Hive 深度整合。
  4. 三者关系可以理解为：Hadoop 提供底层“地基”，Hive 提供“SQL + 数据管理”，Spark 提供“高速计算引擎”，它们不是竞争关系，而是共同构成现代大数据平台的核心。