1. 面试官：详细解释什么是Spark集群，以及为什么在大数据处理中使用Spark集群？

2. 面试官：谈谈Spark集群的架构，包括组成部分和各个组件之间的通信机制。

3. 面试官：解释Spark集群的弹性分布式数据集（RDD）以及其在Spark集群中的作用。

4. 面试官：讨论在Spark集群中如何进行资源管理和任务调度，以确保高效的集群运行。

5. 面试官：描述Spark集群中的主节点和工作节点之间的协作方式，以及它们之间的通信流程。

6. 面试官：解释Spark集群中的作业调度器（Job Scheduler）的工作原理和调度策略，包括作业的优先级和调度算法。

7. 面试官：讨论Spark集群中容错机制的实现方式，以及在集群故障情况下的恢复策略。

8. 面试官：谈谈在Spark集群中任务执行的并行化机制，包括任务划分和并行执行的优化方法。

9. 面试官：详细描述Spark集群中的数据持久化与缓存机制，包括数据的存储格式和缓存策略。

10. 面试官：讨论Spark集群的扩展性和性能优化策略，以及在不同规模数据处理场景下的适用性。