在大数据领域，面试通常会涉及各种技术栈，如Hadoop、Spark和Zookeeper等。这里我们根据提供的面试题，分析并解释相关知识点。快速排序算法是数据处理中的基础，它是一种高效的排序算法，由C.A.R. Hoare在1960年提出。在大数据场景下，快速排序常被用来预处理数据，使其能更好地进行后续的分析和处理。quicksort函数中的partition方法是关键，通过选取一个基准值（pivot），将数组分为两部分，一部分的所有元素都小于或等于基准，另一部分的所有元素都大于基准，然后递归地对这两部分进行快速排序。 Zookeeper是Apache Hadoop的一个子项目，它是一个分布式协调服务，用于管理和维护配置信息、命名服务、集群同步、分布式锁等。在面试中，Zookeeper的选举机制和任务分配常常会被问到：

1. Zookeeper选举机制：Zookeeper中的选举主要用于选举集群中的领导者（Leader）。当一个新的服务器加入或现有服务器宕机时，Zookeeper会通过投票来确定新的领导者。每个服务器节点都有一个票数，通常基于其持有的事务日志的大小。拥有最新数据的节点更有可能成为领导者。选举过程包括提议、投票和确认阶段，确保了集群的高可用性和一致性。

2. Zookeeper做任务分配：在上述场景中，Zookeeper用于组织和协调任务调度。例如，当创建一个新任务（如任务序号033451dcabe9465eb03e683fe2a2f295）时，任务状态会存储在Zookeeper的/msched/tasks/$task_id路径下。任务分配的流程如下：

- 任务创建：任务被创建并设置为“N”（新建）状态。

- 任务调度：任务信息发送给agent，agent开始执行任务（可能涉及多个目标机器）。

- 状态更新：agent在执行过程中会更新任务在Zookeeper中的状态，如“W”（等待）、“R”（执行）、“S”（成功）或“F”（失败）。

- 结果反馈：任务完成后，执行结果会被记录，便于监控和分析。

整个任务调度架构中，各组件的作用如下：

- GitLab：用于代码版本控制和权限管理，可以存储脚本。

- Job-Server：保存任务，负责任务的打包和其他准备工作。