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MapReduce 如何实现大规模数据排序？排序的性能瓶颈在哪里，如何进行优化？

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如何在 MapReduce 中实现多级聚合？有哪些常见的多级聚合策略？

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MapReduce 的性能瓶颈通常在哪里？如何通过数据压缩和网络优化来提升性能？

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MapReduce 是如何通过 Checkpoint 机制保证作业容错的？如何优化 Checkpoint 的使用？

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MapReduce 如何处理流式数据？如何通过自定义 MapReduce 实现近实时处理？

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MapReduce 的作业调度器（Scheduler）是如何工作的？如何自定义调度策略？

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HBase 中的 MemStore 是什么？它的作用是什么？

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HBase 的 Region 是如何进行分裂和合并的？这些操作对性能有什么影响？

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HBase 中的 Bloom Filter 是什么？它如何帮助加速数据查询？

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HBase 的压缩机制是如何工作的？如何选择合适的压缩算法？

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