1. 面试官：谈谈你对Apache Spark的内存管理和调度器的理解。

2. 面试官：如何解释Spark的RDD（弹性分布式数据集）和DataFrame的区别，并举例说明何时使用哪种数据结构？

3. 面试官：请解释Spark的洞察和优化，以及如何提高Spark作业的性能。

4. 面试官：从集群模式、作业提交和执行执行角度，深入谈谈Spark的架构和原理。

5. 面试官：说说Spark的shuffle操作是如何工作的，为什么shuffle是Spark性能的关键点？

6. 面试官：如何在Spark中处理大规模数据时进行并行化和分区？

7. 面试官：解释Spark中的数据持久化概念和管理策略，包括内存存储和磁盘存储。

8. 面试官：谈谈Spark Streaming的原理和架构，以及实现实时流处理的核心概念。

9. 面试官：谈谈如何在Spark中进行跨数据中心的数据复制和分发。

10. 面试官：Spark的MLlib库是如何在分布式环境中进行机器学习任务的，并分析其使用场景和优势。