1. 面试官：介绍一下 Flink 与 Elasticsearch 集成的架构和原理。

2. 面试官：讨论 Flink 与 Elasticsearch 集成时可能遇到的性能优化方面的挑战和解决方案。

3. 面试官：比较 Flink 与 Elasticsearch 集成与其他流处理框架集成 Elasticsearch 的优势和劣势。

4. 面试官：解释 Flink 与 Elasticsearch 集成时的数据一致性保证机制。

5. 面试官：探讨 Flink 与 Elasticsearch 集成在大规模数据处理场景下的可靠性和扩展性。

6. 面试官：描述 Flink 与 Elasticsearch 集成在实时流式数据处理中的应用场景和实际案例。

7. 面试官：分析 Flink 与 Elasticsearch 集成在多集群环境下的部署策略和最佳实践。

8. 面试官：探究 Flink 与 Elasticsearch 集成在数据丢失和重复处理方面的容错机制和问题解决方案。

9. 面试官：设计一种新的 Flink 与 Elasticsearch 集成的数据预处理和过滤策略，以提高处理效率和减少资源消耗。

10. 面试官：评估 Flink 与 Elasticsearch 集成方案在不同硬件配置和网络环境下的性能表现和适用性。