1. 面试官：介绍 Apache Flink 数据流 API 的核心概念和架构。

2. 面试官：解释 Flink 数据流 API 中的事件时间和水印是如何工作的，并举例说明其重要性。

3. 面试官：比较 Flink 数据流 API 和其他流处理框架（如 Apache Storm 或 Apache Kafka Streams）的优势和劣势。

4. 面试官：详细解释 Flink 数据流 API 中的窗口操作和窗口函数，并说明其在实时流处理中的作用。

5. 面试官：如何在 Flink 数据流 API 中实现基于状态的计算，并讨论其与传统批处理的区别。

6. 面试官：谈谈 Flink 数据流 API 中的容错机制和 Exactly-Once 语义。

7. 面试官：解释 Flink 数据流 API 中的连接器（Connectors）及其用途，以及如何自定义连接器。

8. 面试官：说明 Flink 数据流 API 中的异步 I/O 模式及其在实时流处理中的应用场景。

9. 面试官：介绍 Flink 数据流 API 中的时间特性（Time Characteristics）及其配置选项。

10. 面试官：描述 Flink 数据流 API 中的迭代计算模式并提供一个实际应用场景。