1. 面试官：请介绍一种创新的大数据存储解决方案，并说明其优势和劣势。

2. 面试官：如何对大数据进行高效的去重处理？请提供多种方法并比较它们的适用场景。

3. 面试官：请设计一个可靠的、高吞吐量的大数据处理系统架构，并阐述关键技术点。

4. 面试官：大数据中的数据压缩技术有哪些？请详细解释其中一种压缩算法的原理和应用场景。

5. 面试官：解释数据分片处理的概念，并说明在大数据环境中如何设计和优化数据分片方案。

6. 面试官：什么是数据湖？它与传统数据仓库有何不同？请举例说明数据湖的优势和应用场景。

7. 面试官：如何在大数据处理过程中处理缺失数据和异常数据？请提供多种处理方法，并说明其适用条件。

8. 面试官：请解释大数据流处理架构，并说明如何实现大规模流数据的实时处理和分析。

9. 面试官：介绍一种可以提高大数据处理性能的数据预处理技术，并说明其工作原理和适用场景。

10. 面试官：如何设计一个可扩展的大规模数据存储系统？请阐述设计考虑的关键因素和解决方案。