1. 面试官：如果你必须在Hive、Pig和HBase之间进行选择，你会如何确定哪个工具最适合你的数据存储和处理需求？请详细解释。

2. 面试官：Hadoop生态系统包含许多不同的组件，每个组件都有其独特的功能和用途。请列举并解释Hadoop生态系统中的5个常见组件，以及各自的优势和适用场景。

3. 面试官：解释Hadoop中的MapReduce任务失败和成功的原因。请给出至少3个失败的案例，并分析每个案例的原因以及可能的解决方案。

4. 面试官：HBase是一个分布式的、面向列的NoSQL数据库。请说明HBase相对于传统关系型数据库的优势，并提供一个实际的使用案例。

5. 面试官：Pig被用于数据处理和分析，但它与传统的SQL有何不同？请解释Pig的特点，并举例说明其在大数据处理中的优势。

6. 面试官：Hive是建立在Hadoop之上的数据仓库基础架构。请解释Hive中的Bucketing和Partitioning的概念，并说明它们在数据存储和查询性能方面的作用。

7. 面试官：Hadoop中的NameNode和DataNode是什么？它们之间的关系是什么？请解释HDFS的工作原理，并说明在文件存储和数据处理中的重要性。

8. 面试官：Hadoop生态系统中的YARN是什么？它的作用是什么？请详细解释YARN的架构和工作原理。

9. 面试官：在Hadoop中，ZooKeeper是用于协调和管理分布式系统的关键组件。请解释ZooKeeper的角色和功能，并举例说明其在Hadoop生态系统中的应用。

10. 面试官：讨论Hadoop生态系统中Flume和Sqoop的区别和用途。请解释它们各自的作用，并说明在大数据采集和集成中的应用场景。