MapReduce的容错mapreduce常用语大数据处理，需要在集群中利用多台机器一起工作，所以必须能够有容错能力，能从容的处理突发的机器状况workerFailuremaster会定期的对所有worker发送请求，像心跳机制，虽然都是leader或者master发送但是raft里面的心跳是leader发送给所有follower告知他们我有心跳，防止follower发起leader选举，而mapreduce做的是，leader需要确定所有的worker是否有心跳。如果没有收到worker的响应，则标记worker为失败状态。worker如果完成了map的工作就会重置为空闲状态，因此就可以在其

问过的一些公司：头条，字节，阿里x3，腾讯，竞技世界参考答案：1、容错方式容错指的是一个系统在部分模块出现故障时还能否持续的对外提供服务，一个高可用的系统应该具有很高的容错性；对于一个大的集群系统来说，机器故障、网络异常等都是很常见的，Spark这样的大型分布式计算集群提供了很多的容错机制来提高整个系统的可用性。一般来说，分布式数据集的容错性有两种方式：数据检查点和记录数据的更新。面向大规模数据分析，数据检查点操作成本很高，需要通过数据中心的网络连接在机器之间复制庞大的数据集，而网络带宽往往比内存带宽低得多，同时还需要消耗更多的存储资源。因此，Spark选择记录更新的方式。但是，如果更新粒度太

问过的一些公司：头条，字节，阿里x3，腾讯，竞技世界参考答案：1、容错方式容错指的是一个系统在部分模块出现故障时还能否持续的对外提供服务，一个高可用的系统应该具有很高的容错性；对于一个大的集群系统来说，机器故障、网络异常等都是很常见的，Spark这样的大型分布式计算集群提供了很多的容错机制来提高整个系统的可用性。一般来说，分布式数据集的容错性有两种方式：数据检查点和记录数据的更新。面向大规模数据分析，数据检查点操作成本很高，需要通过数据中心的网络连接在机器之间复制庞大的数据集，而网络带宽往往比内存带宽低得多，同时还需要消耗更多的存储资源。因此，Spark选择记录更新的方式。但是，如果更新粒度太