1. 面试官：Apache Flink 与数据仓库集成的核心原理是什么？

2. 面试官：如何利用 Apache Flink 实现数据仓库的增量数据加载？

3. 面试官：介绍基于 Apache Flink 的数据仓库实时计算架构设计。

4. 面试官：Apache Flink 如何与常见的数据仓库系统（如Hive、HBase等）集成？

5. 面试官：分析 Apache Flink 与数据仓库集成过程中的性能优化策略。

6. 面试官：探讨 Apache Flink 与数据仓库集成对企业数据管理的影响。

7. 面试官：如何使用 Apache Flink 实现跨数据仓库的实时数据同步？

8. 面试官：基于 Apache Flink 和数据仓库集成的解决方案，分析数据一致性和容错性如何保障？

9. 面试官：讨论 Apache Flink 在数据仓库集成中的并行计算优势和挑战。

10. 面试官：介绍如何利用 Apache Flink 实现实时数据仓库的查询和报表功能？