1 . 谈谈数据倾斜，它如何发生的，并给出优化方案!
首先谈一下什么是数据倾斜? 答：map /reduce程序执行时，reduce节点大部分执行完毕，但是有一个或者几个reduce节点运行很慢，导致整个程序的处理时间很长。现象是 : 进度长时间维持在99%（或100%），查看任务监控页面，发现只有少量（1个或几个）reduce子任务未完成；查看未完成的子任务，可以看到本地读写数据量积累非常大，通常超过10GB可以认定为发生数据倾斜。
如何发生的?数据的倾斜主要是两个的数据相差的数量不在一个级别上 ,这是因为某一个key的条数比其他key多很多（有时是百倍或者千倍之多）,这条key所在的reduce节点所处理的数据量比其他节点就大很多，从而导致某几个节点迟迟运行不完。
优化方案 :
方式一 : reduce 本身的计算需要以合适的内存作为支持，在硬件环境容许的情况下，增加reduce 的JVM内存大小显然有改善数据倾斜的可能，这种方式尤其适合数据分布第一种情况，单个值有大量记录, 这种值的所有纪录已经超过了分配给reduce 的内存，无论你怎么样分区这种情况都不会改变. 当然这种情况的限制也非常明显, 1.内存的限制存在，2.可能会对集群其他任务的运行产生不稳定的影响。
方式二 : 这个对于数据分布第二种情况有效，情况(一值较多，单个唯一值的记录数不会超过分配给reduce 的内存). 如果发生了偶尔的数据倾斜情况，增加reduce 个数可以缓解偶然情况下的某些reduce 不小心分配了多个较多记录数的情况. 但是对于第一种数据分布无效。
方式三 : 一种情况是某个领域知识告诉你数据分布的显著类型，比如<
2 . datanode 首次加入 cluster 的时候，如果 log 报告不兼容文件版本，那需要namenode 执行格式化操作，这样处理的原因是？(可以当成工作中遇到的问题!)
这样处理是不合理的，因为那么 namenode 格式化操作，是对文件系统进行格式化，namenode 格式化时清空 dfs/name 下空两个目录下的所有文件，之后，会在目录 dfs.name.dir 下创建文件。文本不兼容，有可能时 namenode 与 datanode 的 数据里的 namespaceID、clusterID 不一致，找到两个 ID 位置，修改为一样即可解决。