本文深入探讨了Hadoop生态圈中的关键技术，包括HDFS、MapReduce、YARN、HBase、Hive等，详细解释了它们的工作原理、核心概念及应用场景。同时，介绍了Hadoop2.0的主要改进，以及在大数据处理过程中的优化策略。
1.hbase怎么预分区？
3.htable API有没有线程安全问题，在程序中是单例还是多例？
4.hbase有没有并发问题？
5.metaq消息队列，zookeeper集群，storm集群，就可以完成对商城推荐系统功能吗？还有没有其他的中间件？
6.storm 怎么完成对单词的计数？
7.hdfs的client端，复制到第三个副本时宕机， hdfs怎么恢复保证下次写第三副本?
8.block块信息是先写dataNode还是先写nameNode?
9.Hadoop生态圈中各种框架的运用场景？
10.hive中的压缩格式RCFile、TextFile、SequenceFile各有什么区别？
11.说明 Hadoop 2.0 的基本构成。
12.相比于 HDFS1.0, HDFS 2.0最主要的改进在哪几方面？
13.试使用"步骤 1，步骤 2，步骤 3…" 说明YARN中运行应用程序的基本流程。
14.MapReduce2.0中，MRAppMaster主要作用是什么？MRAppMaster如何实现任务容错的？
15.为什么会产生yarn, 它解决了什么问题，有什么优势？
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