1. 面试官：描述一个基于Apache Flink的实时推荐系统的架构设计和流程。

2. 面试官：详细解释Flink中的状态管理以及在实时计算中的重要作用。

3. 面试官：构建一个实时交通监控系统，利用Apache Flink处理车辆定位数据，实现实时交通流量分析和预测。给出完整的系统架构和关键技术。

4. 面试官：介绍Flink中的窗口计算，包括滚动窗口、滑动窗口和会话窗口的实现方式和适用场景。

5. 面试官：解释Flink中的Exactly-Once语义，以及如何确保在事件处理中实现精确一次的语义。

6. 面试官：设计一个实时电商推荐系统，利用Flink处理用户行为数据，实现个性化推荐和实时推荐结果更新。

7. 面试官：深入分析Flink中的水位线（Watermark）原理和在事件时间处理中的重要性。

8. 面试官：展示使用Apache Flink构建实时欺诈检测系统的整体架构与流程，重点介绍欺诈模型的实时更新和应用。

9. 面试官：解释Flink中的状态后端（State Backend）以及对实时计算性能的影响，结合具体场景说明状态后端的选择原则。

10. 面试官：构建一个实时电影推荐系统，利用Flink处理用户行为和实时票房数据，实现多维度推荐和实时热门电影列表更新。