1. 面试官：解释并行计算和分布式计算之间的区别。

2. 面试官：谈谈在大数据处理中为什么要使用并行计算。

3. 面试官：简要说明Apache Spark中的并行计算原理。

4. 面试官：举例说明一种常见的并行计算算法，并解释其工作原理。

5. 面试官：讨论在分布式计算中可能遇到的并行计算中的挑战，并提出解决方案。

6. 面试官：描述如何在Apache Spark中实现任务级并行计算。

7. 面试官：比较Apache Spark和Hadoop中的并行计算模型。

8. 面试官：探讨在并行计算中如何处理数据倾斜的问题。

9. 面试官：解释并行计算中的数据本地性原则，并说明其重要性。

10. 面试官：讲解Apache Spark中的数据分区概念，以及如何进行数据分区优化。