1. 面试官：介绍一下 Spark MLlib 中的特征提取和转换函数。

2. 面试官：谈谈在 Spark MLlib 中如何处理缺失值的问题。

3. 面试官：详细解释一下在 Spark MLlib 中的特征选择和降维技术。

4. 面试官：探讨一下在 Spark MLlib 中如何处理大规模数据集的机器学习模型训练问题。

5. 面试官：举例说明 Spark MLlib 中的数据预处理技术。

6. 面试官：讨论 Spark MLlib 中常用的监督学习算法及其应用场景。

7. 面试官：解释 Spark MLlib 中的模型评估和性能优化方法。

8. 面试官：探讨在 Spark MLlib 中如何处理文本数据的特征提取和转换。

9. 面试官：详细分析 Spark MLlib 中的协同过滤技术及其在推荐系统中的应用。

10. 面试官：给出一个实际场景，描述如何在 Spark MLlib 中构建一个端到端的机器学习流水线。