1. 面试官：详细解释MapReduce中Combiner的作用及其在数据处理中的优势。

2. 面试官：请描述MapReduce中Partitioner的作用，并举例说明其在大规模数据处理中的重要性。

3. 面试官：你能否说明Combiner和Reducer之间的区别，并提供一个示例来说明它们之间的关系？

4. 面试官：MapReduce任务中如何选择合适的Partitioner？请详细解释你的选择策略。

5. 面试官：在MapReduce中，为什么需要Combiner？举例说明一个情景，表明Combiner能够提高性能和效率。

6. 面试官：你能否解释在MapReduce任务中采用自定义Partitioner的优势，以及如何设计一个有效的自定义Partitioner？

7. 面试官：请比较MapReduce任务中默认的HashPartitioner与自定义Partitioner的优劣，并说明在什么情况下使用自定义Partitioner更为合适。

8. 面试官：你能够阐述MapReduce中Partitioner的工作原理，并说明其在分布式计算环境中的重要性吗？

9. 面试官：请举例说明在MapReduce任务中使用Combiner可能会导致数据处理错误的情况，并解释如何避免这些错误情况的发生。

10. 面试官：对于具有大量重复键的MapReduce任务，你将如何选择适当的Combiner并解释其选择的原因？