1、介绍一下Hadoop的框架
存储hdfs，计算框架MapReduce，资源管理Yarn
2、简单说下HDFS的读写流程
a、客户端发送请求，调用DistributedFileSystem API的open方法发送请求到Namenode,获取block的位置信息，因为真正的block是存在Datanode节点上的，而
namenode里存放block位置信息的元数据。
b、Namenode返回所有block的位置信息，并将这些信息返回给客户端。
c、客户端拿到block的位置信息后调用FSDataInputStream API的read方法并行的读取block信息，block默认是3个副本，所以每个block只需要取一个副本就可以了。
d、datanode返回给客户端。
3、介绍下HDFS中实现数据容错的方式/机制
a、每个数据块3个副本，分布在不同的机架上
b、DataNode定期向NameNode发送心跳
4、介绍一下Yarn的框架结构
a、ResourceManager：负责整个集群的资源管理和调度
b、ApplicationMaster：负责应用程序相关事务，比如任务调度、监控和容错等。
5、介绍一下Yarn框架中的Job调度方式
6、说明一下MapReduce的框架结构
一个完整的mapreduce程序在分布式运行时有三类实例
a、MRAppMaster：负责整个程序的过程调度及状态协调
b、mapTask：负责map阶段的整个数据处理流程
c、ReduceTask：负责reduce阶段的整个数据处理流程。
7、简单说明一下MapReduce中的Shuffle过程
8、MapReduce的容错机制是如何实现的
9、MapReduce的二次排序机制是什么？
10、HDFS启动流程
第一步：启动namenode;
第二步：启动datanode;
11、MapReduce的生命周期/MapReduce的提交执行流程
MapReduce的提交执行流程
a、作业提交
client调用Job.waitForCompletion方法，向整个集群提交MapReduce作业（第1步）。新的作业ID(应用ID)由资源管理分配（第2步）。作业的client核实作业的输出，计算输入的split，将作业的资源（包括Jar包，配置文件，split信息）拷贝给HDFS（第3步）。最后，通过调用资源管理器的YarnClient.submitApplication()提交作业（第4步）
b、作业初始化
当资源管理器收到submitApplication()的请求时，就将该请求发给调度器（scheduler）,调度器分配container，然后资源管理器在该container内启动应用管理器进程，由节点管理器监控（第5a和5b步）
MapReduce作业的应用管理器是一个主类为MRAppMaster的Java应用，其通过创造一些bookkeeping对象监控作业的进度，得到任务的进度和完成报告（第6步），然后其通过分布式文件系统得到由客户端计算好的输入split(第7步)，然后为每个输入split创建一个map任务，根据mapreduce,job.reduces创建reduce任务对象。
c、任务分配
如果作业很小，应用管理器会选择在其自己的JVM中运行任务
如果不是小作业，那么应用管理器向资源管理器请求container来运行所有的map和reduce任务（第8步）。这些请求时通过心跳来传输的，包括每个map任务的数据位置，比如存放输入split的主机名和机架（rask），
d、任务运行
当一个任务由资源管理器的调度器分配给一个container后，应用管理器通过联系节点管理器来启动container(第9a步和9b步)。任务由一个主类为YarnChild的Java应用执行，在运行任务之前首先本地化任务需要的资源，比如作业配置，JAR文件，以及分布式缓存的所有文件（第10步）。最后，运行map或reduce任务（第11步）
YarnChild运行在一个专用的JVM中，但是YARN不支持JVM重用。
e、进度和状态更新
YARN中的任务将其进度和状态（包括counter）返回给应用管理器，客户端每秒(通过mapreduce.client.progressmonitor.pollinterval设置)向应用管理器请求进度更新, 展示给用户。
f、作业完成
除了向应用管理器请求作业进度外，客户端每5分钟都会通过调用waitForCompletion()方法来检查作业是否完成，时间间隔可以通过mapreduce.client.completion.pollinterval来设置. 作业完成之后, 应用管理器和container会清理工作状态, OutputCommiter的作业清理方法也会被调用. 作业的信息会被作业历史服务器存储以备之后用户核查。