1. 面试官：什么是并行计算？并行计算与串行计算有何区别？

2. 面试官：请解释分布式计算和并行计算之间的关系，并列举其优缺点。

3. 面试官：谈谈你对MapReduce模型的理解，以及在实际应用中的局限性和改进方向。

4. 面试官：分布式系统中的CAP理论是什么？它对实际系统设计有哪些启示？

5. 面试官：讨论数据并行和任务并行的区别，以及它们在分布式计算中的应用场景。

6. 面试官：为什么在大规模数据处理中需要采用数据分区和数据副本的策略？请解释这些策略的工作原理和优势。

7. 面试官：解释数据流处理模型中的窗口和水位线概念，以及它们在流式数据处理中的作用。

8. 面试官：详细讨论Apache Beam中的数据流管道和数据处理阶段的架构设计，并说明其在大规模数据处理中的优势。

9. 面试官：谈谈数据流管道中的数据窗口和触发器是如何实现的，以及对实时数据处理的影响。

10. 面试官：如何设计一个高可靠、高可扩展的数据流管道系统？请提出具体的解决方案和技术架构。