1. 面试官：请解释什么是数据管道（Data Pipeline）？在 Apache Spark 中是如何实现数据管道的？

2. 面试官：谈谈 Apache Spark 中的数据分区（Data Partitioning）是什么，并举例说明其优势。

3. 面试官：请解释 Apache Spark 中的宽依赖（Wide Dependency）与窄依赖（Narrow Dependency）的区别，并说明它们在任务调度中的影响。

4. 面试官：结合 Apache Spark，详细解释并比较容错机制与数据一致性的概念。

5. 面试官：如何在 Apache Spark 中进行数据清洗和数据转换？请说明其中的关键步骤和技术。

6. 面试官：谈谈 Apache Spark 中的累加器（Accumulator）的作用和原理，以及在实际数据处理中的应用场景。

7. 面试官：在 Apache Spark 中，什么是广播变量（Broadcast Variables）？请举例说明其使用场景和优势。

8. 面试官：详细介绍 Apache Spark 中的关键性能优化策略，包括数据倾斜解决、shuffle 优化和内存管理等方面。

9. 面试官：解释 Apache Spark 中的聚合操作（Aggregation）是如何工作的，包括 Shuffle 过程和处理方式。

10. 面试官：请说明 Apache Spark 中的数据复制（Data Replication）是如何实现的，并讨论其在分布式计算中的作用和意义。