1. 面试官：解释MapReduce的工作原理，并说明其在大数据处理中的重要性。

2. 面试官：详细描述MapReduce框架中的Mapper和Reducer的功能、作用以及数据流程。

3. 面试官：讨论MapReduce作业的优化方法和技巧，包括数据倾斜处理、并行度调整等方面。

4. 面试官：介绍MapReduce框架中的输入分片（Input Split）的概念和原理，并阐述其在作业执行过程中的作用。

5. 面试官：探讨MapReduce框架中的排序与分区（Sorting and Partitioning）算法，并解释其对作业性能的影响。

6. 面试官：分析MapReduce框架中的容错机制，包括任务失败处理、故障节点处理等方面。

7. 面试官：解释MapReduce中的Combiner的作用和原理，并说明其在作业优化中的重要性。

8. 面试官：深入研究MapReduce框架中的Shuffle和Sort阶段，分析其实现原理和性能优化方法。

9. 面试官：讨论MapReduce作业中的输出压缩（Output Compression）技术，包括压缩算法和压缩策略的选择。

10. 面试官：探讨MapReduce框架中的任务并行度调整（Task Parallelism Adjustment）技术，包括任务调度策略和资源利用优化。