1. 面试官：Apache Spark 是什么？请简要介绍其核心特点和优势。

2. 面试官：请解释 Spark 的 RDD（弹性分布式数据集）是什么，并说明其在 Spark 中的作用和重要性。

3. 面试官：谈谈 Spark 中的共享变量（Shared Variables）是什么，分别介绍广播变量（Broadcast Variables）和累加器（Accumulators）的作用和用法。

4. 面试官：为什么 Spark 在大数据处理中比 MapReduce 更快？请列举几个关键技术特点和优化策略。

5. 面试官：Spark Streaming 是什么？请解释其工作原理，并说明它在实时数据处理中的优势。

6. 面试官：Spark 中的 DAG（Directed Acyclic Graph）是什么？它在 Spark 中扮演着什么样的角色？

7. 面试官：介绍 Spark 中的 DataFrame 和 DataSet，比较它们的特点和适用场景。

8. 面试官：请解释 Spark 中的分区器和分区操作，并说明它们在并行计算中的重要性。

9. 面试官：谈谈 Spark 中的 Shuffle（混洗）操作是什么，它在 Spark 中的作用和性能优化策略是什么？

10. 面试官：请解释 Spark 中的任务调度和执行流程，分别介绍任务提交、任务调度、任务划分和任务执行等方面的内容。