1. 面试官：详细解释 DStream 和 DataFrame 的区别和适用场景。

2. 面试官：通过代码示例，说明如何将 DStream 转换为 DataFrame。

3. 面试官：解释 DStream 和 DataFrame 在窗口操作中的差异和优势。

4. 面试官：讨论 DStream 和 DataFrame 在处理延迟数据时的挑战和解决方案。

5. 面试官：基于 Spark Streaming，设计一个实时计算方案，结合 DStream 和 DataFrame 实现数据处理流程。

6. 面试官：探讨 DStream 和 DataFrame 在处理时间窗口中的性能差异和优化方法。

7. 面试官：详细解释 DStream 和 DataFrame 的事件时间处理机制，以及在实时计算中的重要性。

8. 面试官：使用 Union 和 Join 操作，比较 DStream 和 DataFrame 在实时计算中的使用场景和技巧。

9. 面试官：通过案例分析，探讨 DStream 和 DataFrame 在处理无限数据流时的容错机制和数据一致性保障。

10. 面试官：结合 Spark SQL，讨论 DStream 和 DataFrame 在实时计算场景下的数据持久化和查询优化。