1. 面试官：介绍一下 GroupByKey 操作的原理及其在 Apache Beam 中的应用。

2. 面试官：分析 GroupByKey 操作的性能与效率，以及如何优化 GroupByKey 操作以提高性能。

3. 面试官：谈谈 GroupByKey 操作在数据并行处理中的作用以及如何充分利用其并行能力。

4. 面试官：比较 GroupByKey 和 CoGroupByKey 操作的异同，以及在不同场景下的选择。

5. 面试官：如果给定一个数据集，如何设计合适的 key function 以便在 GroupByKey 操作中实现数据合并与聚合。

6. 面试官：举例说明在实际项目中，如何利用 GroupByKey 操作实现某种特定数据集的分析与处理。

7. 面试官：探讨在分布式数据处理系统中，GroupByKey 操作的并行度与数据倾斜问题的关系，以及如何解决数据倾斜。

8. 面试官：深入分析 GroupByKey 操作在 Apache Beam 中的执行流程与原理，并进行图形化说明。

9. 面试官：解释在 Apache Beam 中针对 GroupByKey 操作提供的窗口化处理支持，以及窗口化处理在数据合并与聚合中的应用。

10. 面试官：讨论在数据流处理中，实时流与批处理中的 GroupByKey 操作有何不同，以及如何处理实时流数据的窗口化 GroupByKey。