1. 面试官：DataFrame 是什么？它与传统的数据结构有何不同？

2. 面试官：在 Spark 中，如何从 JSON 数据源中读取数据并将其转换为 DataFrame？

3. 面试官：什么是数据源连接器？Spark 中有哪些内置的数据源连接器？

4. 面试官：如何处理来自不同数据库的数据，并将其整合为一个统一的 DataFrame？

5. 面试官：解释一下 Spark 中的数据分区概念，并说明它对数据读取的影响。

6. 面试官：什么是数据倾斜？在读取数据时，如何处理数据倾斜问题？

7. 面试官：如何处理嵌套结构的数据？举例说明如何将嵌套数据转换为 DataFrame。

8. 面试官：介绍一下 Spark 中的读取优化技巧，如何最大限度地提高数据读取性能？

9. 面试官：什么是数据格式转换？在数据读取过程中，如何进行数据格式转换？

10. 面试官：在 Spark 中，如何从不同文件格式读取数据并将其映射为 DataFrame？