1. 面试官：谈谈Apache Spark的RDD是什么，它的特性和用途有哪些？

2. 面试官：结合Spark架构，深入分析Spark执行计划的生成过程和优化策略。

3. 面试官：以Spark内存管理为切入点，探讨Spark性能优化的关键技术和方法。

4. 面试官：谈谈Spark中的数据倾斜问题，如何检测和解决数据倾斜？

5. 面试官：探讨Spark的容错机制和任务调度策略，如何保障任务执行的可靠性和效率？

6. 面试官：从Spark的Shuffle过程入手，分析Shuffle过程中的性能瓶颈及优化方案。

7. 面试官：深入理解Spark的内部运行原理和各个组件之间的交互机制，详细描述其架构设计。

8. 面试官：以Spark SQL为主线，讨论Spark中常见的性能优化技巧和最佳实践。

9. 面试官：探讨Spark Streaming流处理的特性和架构设计，如何实现实时数据处理并保证性能和准确性？

10. 面试官：在容器化环境下，探讨Spark集群部署和资源调度的最佳实践，如何实现高性能的容器化Spark集群？