一，上来就问了项目里日志的处理量，50w  100M左右 

二，问项目里如何解决Hbase的热点问题，面试官没听明白，后面就直接问热点问题如何解决的   答的就举年份例子，加盐，预分区

三，Kafka里是如何leader和follow是如何实现同步的  
具体怎么实现同步我确实不知道，我就答的是offset在follow和leader挂了后如何在实现同步的，面试官说我似乎说了又没说明白，后面查了一下，下面就补充吧

四，Hbase读写原理           说了读数据原理，写数据原理就说了和读数据原理差不多也

五，你了解mysql的索引嘛，有哪些是不会用到索引的
答了，索引的分类，like和or，还有多值索引的最左前缀原则 说完，他就直接问了下一个问题

六，Spark的宽窄依赖你知道吗
我回答上，还说了stage和task

七，Hadoop读写原理
开始的懵住了，答成了yarn的执行原理，后来也回过头来答对了

八，问了一个数据结构的问题，我说了个排序算法，插入排序

在说排序算法的时候，对面网挂了，就在调那网，然后就说结束了，我都还没提问额。。。。

LEO：（LogEndOffset）最后的一个索引位置 副本和leader都有
HW：水位线，就是当follow和leader里最小的LEO

所谓同步，必须满足两个条件：

副本节点必须能与zookeeper保持会话（心跳机制）
副本能复制leader上的所有写操作，并且不能落后太多（卡主或滞后的副本控制由replica.lag.time.max.ms配置）
副本间的同步过程就是依赖LEO和HW来以他们的值变化来演示副本同步消息的过程，
首先生产者不停的向leader写入数据，这个时候leader的LEO可能已经为10了，但HW还是0，两个follow就开始向leader请求同步数据，他们LEO值都为0，然后消息继续写入，LEO的值又发生了变化，俩个follow也各自拉去到了自己的信息，于是更新自己的LEO，但这时Leader的HW依然没有改变
此时，follow依旧向leader拉取数据，这个时候leader会更新自己的HW值，取Follower中的最小的LEO值来更新比如为7，此时leader就响应自己的HW给follow，follow就更新自己的HW值，因为又拉到了数据，就继续更新自己的LEO，依次类推
消费者只能获取HW之前的数据

https://uploadfiles.nowcoder.com/images/20220721/890110428_1658399428516/B6C31D01D41C9E1714958F9C56D01D8F