1. 面试官：JobTracker和TaskTracker是Hadoop MapReduce计算模型中的核心组件，请解释它们的作用和工作原理。

2. 面试官：你认为JobTracker和TaskTracker在大数据处理中的性能瓶颈是什么？有什么优化策略可以采取？

3. 面试官：假设在一个Hadoop集群中，JobTracker频繁宕机导致任务调度中断，你会如何解决这个问题？

4. 面试官：JobTracker和TaskTracker之间的通信方式是怎样的？请描述通信协议和数据交换过程。

5. 面试官：如果一个TaskTracker因为硬件故障而中断，JobTracker将会怎样处理？有什么措施可以保证任务的完成性和可靠性？

6. 面试官：JobTracker和TaskTracker在高负载情况下的资源调度策略是怎样的？请分析其优缺点。

7. 面试官：在Hadoop MapReduce计算模型中，JobTracker和TaskTracker对于容错处理有何机制？请详细描述容错策略和应对措施。

8. 面试官：你如何评价Hadoop 2.x版本中引入的YARN框架对JobTracker和TaskTracker的影响？

9. 面试官：JobTracker如何管理和调度不同作业之间的任务优先级？有哪些影响任务优先级的因素？

10. 面试官：除了JobTracker和TaskTracker，Hadoop 2.x引入的ResourceManager和NodeManager对集群运行环境有何影响？请比较其与JobTracker和TaskTracker的区别和优势。