1. 面试官：谈谈你对DataFrame和Dataset的理解，它们分别适用于什么样的场景？

2. 面试官：在Spark中，DataFrame和Dataset的性能区别是什么？如何选择合适的数据结构？

3. 面试官：请说明DataFrame和Dataset之间的关系，以及它们与RDD的区别与联系。

4. 面试官：使用示例代码说明DataFrame和Dataset的操作方法及区别，比如筛选数据、聚合统计等。

5. 面试官：谈谈DataFrame和Dataset的优缺点，以及在大数据处理中的应用场景。

6. 面试官：如何在Spark中优化DataFrame和Dataset的性能？有哪些常用的优化手段？

7. 面试官：DataFrame和Dataset的编程接口有哪些形式？分别使用Scala和Python演示一个简单的数据处理过程。

8. 面试官：在Spark的数据处理流程中，DataFrame和Dataset的使用有哪些注意事项？如何避免常见的数据处理错误？

9. 面试官：介绍DataFrame和Dataset的序列化和反序列化过程，以及相关的性能优化策略。

10. 面试官：请说明DataFrame和Dataset在Spark SQL中的使用场景，以及与SQL语句的对比和区别。