今天給大家介紹幾道MapReduce相關的面試題，這些題目是我或者別人在面試過程中遇到的，看看你能回答出幾道，明天將答案發放給大家。

題目1：現有100TB的使用者查詢詞（從搜尋引擎日誌中提取出來的），如何用MapReduce計算出現次數最多的K個查詢詞？如何對你設計的演算法進行優化？考慮的優化點有：如果一個查詢詞出現次數非常多，產生的負載傾斜問題會不會導致你的演算法效能非常低下，等等。

題目2：現有100TB的網頁文件（文件庫），很容易統計出每個文件中每兩個詞（詞對）出現頻率，設計一個MapReduce演算法統計出現在超過10個文件中的詞對，比如以下文件

I am a good man

那麼詞對有I am，I a，I good， I man， a man， am good …..

設計出演算法之後，嘗試考慮從以下幾點進行優化：

（1）在Map階段，一個Map Task可能會輸出大量的臨時資料，這可能會帶來什麼效能問題？如何對其進行優化？

（2）假設現在有一個詞頻表，已經統計出了文件庫中每個詞出現的頻率，怎麼利用這個詞頻表優化你的mapreduce程式？

（3）如果詞頻表非常大，記憶體放不下，有哪些資料結構可以節省記憶體？

（4）如果嘗試使用各種資料結構後，詞頻表仍無法儲存到記憶體中，如何進行解決該問題？

題目3：目前有很多基於MapReduce的資料探勘庫、機器學習庫和圖演算法庫，嘗試基於MapReduce實現最短路徑演算法。

題目4：Hadoop MapReduce提供了什麼機制允許一個作業的各個任務間共享只讀檔案？嘗試描述該機制的工作原理。

題目5：請描述MapReduce中shuffle階段的工作流程？如何優化shuffle階段？

題目6：一個MapReduce作業的Map Task數目是如何決定的？一般情況下，在Hadoop中，一個處理文字檔案的作業的Map Task是如何計算的？

題目7：什麼叫資料本地性？Hadoop採用了哪些機制提高任務的資料本地性？

題目8：描述Hadoop MapReduce的容錯機制。

題目9：MapReduce中Partitioner的作用是什麼，哪些情況下需要自定義Parititioner？

題目10：MapReduce中Combiner的作用是什麼，它一般用於哪些場景？舉出一個不能使用Combiner的例子。