1. 面试官：使用Apache Spark管理数据分区和分桶可以如何优化数据存储与读取性能？

2. 面试官：描述数据分区和数据分桶的区别，并解释它们在优化数据存储与读取中的应用。

3. 面试官：探讨在大规模数据处理中如何选择合适的数据分区策略以实现最佳性能。

4. 面试官：讨论在基于时间的数据集中如何利用数据分区和分桶来提高查询效率和降低成本。

5. 面试官：通过一个案例研究，说明在数据仓库中如何利用分区和分桶技术来提高数据存储和读取的效率。

6. 面试官：解释Spark中数据分区的作用，并举例说明如何根据数据特征选择合适的分区策略。

7. 面试官：讨论在数据湖架构中如何利用数据分区和分桶来实现数据的优化存储和高效读取。

8. 面试官：探讨数据倾斜在数据分区和分桶优化中的挑战，并提出解决策略。

9. 面试官：描述在分析性能调优中，如何利用数据分区和分桶技术来降低数据倾斜和提高查询性能。

10. 面试官：通过对数据存储和读取过程的优化，说明如何利用数据分区和分桶技术来提高数据处理的整体效率。