1. 面试官：解释RDD是什么，以及它与DataFrame和DataSet的区别。

2. 面试官：描述Spark的SparkContext和SparkSession的作用和区别。

3. 面试官：讲解Spark中的宽依赖和窄依赖，并举例说明它们在作业中的影响。

4. 面试官：深入介绍Spark的行动操作和转换操作，并解释它们之间的区别和使用场景。

5. 面试官：探讨Spark中的shuffle操作，以及如何优化shuffle操作的性能。

6. 面试官：解释Spark中的数据倾斜问题，以及处理数据倾斜的方法。

7. 面试官：详细介绍Spark中的广播变量，重点讨论广播变量的作用和应用场景。

8. 面试官：讨论Spark中的容错机制，包括RDD的容错和Spark作业的容错处理方式。

9. 面试官：探究Spark中的内存管理机制，讨论内存管理的策略和最佳实践。

10. 面试官：描述Spark中的数据格式支持，包括常用的数据格式、优缺点以及最佳实践。