1. 面试官：使用Apache Beam编写一个自定义的数据处理函数，实现在数据流中根据指定条件过滤掉一部分数据。

2. 面试官：简要解释在Apache Beam中如何处理数据窗口和事件时间，以及它们在数据处理中的作用和优势。

3. 面试官：设计一个复杂的数据流处理任务，要求在数据流中实现多个数据流合并、分割和聚合的操作，使用Apache Beam来实现。

4. 面试官：使用Apache Beam和其内置的时间处理函数，实现在数据流中对事件时间进行延迟触发和处理。

5. 面试官：从Apache Beam的设计角度解释数据流管道中的数据窗口划分、数据并行处理和数据水位线的概念。

6. 面试官：以Apache Beam的实现为例，解释并行数据处理中的数据倾斜问题及解决方法。

7. 面试官：设计一个数据处理任务，结合Apache Beam和外部系统进行数据交互，实现数据的输入、输出和转换。

8. 面试官：使用Apache Beam编写一个自定义的数据处理函数，实现在数据流中对数据进行累加求和的操作。

9. 面试官：以Apache Beam为基础，设计一个实时流处理系统，包括数据流管道的构建、数据处理逻辑和结果输出。

10. 面试官：结合Apache Beam和机器学习库，设计一个数据处理与模型训练的流水线，实现数据读取、特征工程和模型训练等流程。