1. 面试官：详细解释 Flink 与 Kafka 集成的整体架构和工作原理。

2. 面试官：比较 Flink 与 Kafka 集成和其他流处理系统与 Kafka 集成的优势和劣势。

3. 面试官：介绍 Flink 与 Kafka 集成中的 Exactly-Once 语义，并解释其在实际场景中的应用。

4. 面试官：分析 Flink 与 Kafka 集成中的水位线（Watermarks）机制，并说明其在事件时间处理中的作用。

5. 面试官：解释 Flink 与 Kafka 集成中的检查点（Checkpoint）机制，包括其设计原理和实现细节。

6. 面试官：探讨 Flink 与 Kafka 集成中的事务性读取与精准一次性（AT_LEAST_ONCE 与 EXACTLY_ONCE）语义的实现方式和对比。

7. 面试官：详细讲解 Flink 与 Kafka 集成中的延迟（Latency）优化策略，包括窗口操作和水位线控制方面的优化。

8. 面试官：分析 Flink 与 Kafka 集成中的端到端一次性语义（End-to-End Exactly-Once Semantics）的实现方式和限制条件。

9. 面试官：探讨 Flink 与 Kafka 集成中的动态调整消费者群组（Dynamic Consumer Group Rebalancing）的实现原理和优化方案。

10. 面试官：设计一种新型的 Flink 与 Kafka 集成模型，能够更好地处理大规模流数据，并降低延迟和提高吞吐量。