1. 面试官：使用简洁的语言解释Hadoop生态系统中的Hive和HBase之间的主要区别。

2. 面试官：描述Pig和Spark之间的相似之处和不同之处，并举例说明它们在数据处理中的优势。

3. 面试官：解释Sqoop和Flume如何在Hadoop生态系统中支持数据的导入和导出。

4. 面试官：通过示例说明Hadoop生态系统中的MapReduce和Spark之间的性能差异，并讨论适合它们的不同用例。

5. 面试官：谈谈Hadoop生态系统中的Oozie和Zookeeper的作用以及它们在工作流管理中的关键区别。

6. 面试官：设计一个数据处理场景，并结合Hadoop生态系统中的相关组件，详细描述如何利用这些组件来实现场景中的数据处理任务。

7. 面试官：探讨Hadoop生态系统中的HDFS和HBase在数据存储和读取方面的优势和劣势，并给出适用的场景。

8. 面试官：解释在Hadoop生态系统中使用YARN和Mesos之间的区别，并举例说明它们在资源管理方面的优势。

9. 面试官：讨论Hadoop生态系统中的Kafka和Storm在实时数据处理方面的性能和适用场景，并进行比较分析。

10. 面试官：论述在Hadoop生态系统中使用Apache Phoenix和Impala进行OLTP和OLAP的优势和劣势，并举例说明适用的数据类型和查询任务。