1. 面试官：请解释一下 MapReduce 是什么，并举例说明它在大数据处理中的应用。

2. 面试官：介绍一下分布式文件系统 HDFS 的架构以及其优缺点。

3. 面试官：什么是分布式数据库？请举例说明一个常用的分布式数据库系统，并分析其特点。

4. 面试官：请解释一下数据并行和任务并行的区别，并说明它们在大数据处理中的应用场景。

5. 面试官：介绍一下 Spark 的 RDD，以及其特点和优势。

6. 面试官：分布式计算中的 CAP 理论是什么？请简要介绍 CAP 理论，并说明它对分布式系统的影响。

7. 面试官：描述一下并行计算中的 Amdahl 定律，以及在实际应用中如何利用它来优化计算性能。

8. 面试官：分布式计算中有哪些常见的数据一致性模型？请对比并分析它们的优缺点。

9. 面试官：什么是数据局部性原理？请解释数据局部性在分布式计算中的重要性和应用场景。

10. 面试官：介绍一下消息队列系统在大数据处理中的作用和优势，以及你对其设计和优化的理解。