1. 面试官：使用 Apache Spark 如何集成 Kafka 消息系统？请解释整个流程并提供相关代码示例。

2. 面试官：分析比较 Apache Spark 与 Kinesis 在实时计算中的优缺点，并说明在不同场景下选择的原则。

3. 面试官：设计一个高效的数据流管道，使用 Apache Spark 和 Flume 实现数据采集、传输和处理。请描述管道架构与实现细节。

4. 面试官：对比 Kafka、Kinesis 和 Flume，从可靠性、性能和易用性等方面进行评估，并给出适用场景和推荐使用的系统。

5. 面试官：详细介绍 Kafka、Kinesis 和 Flume 的架构设计和工作原理，并解释它们在实时计算中的作用和价值。

6. 面试官：使用 Apache Spark 如何处理 Kafka 中的数据，并说明处理过程中的分区、偏移量管理方式。

7. 面试官：探讨 Apache Spark 与 Kafka、Kinesis 和 Flume 集成时可能遇到的性能优化和调优方案，并提供实际案例或经验分享。

8. 面试官：如何结合 Apache Spark 和 Kafka 实现端到端的大数据实时分析和处理，涉及数据流的管理、处理和存储。

9. 面试官：使用 Apache Spark Streaming 对接 Kafka 或 Kinesis 数据流，实现实时数据处理和分析，并说明流数据处理的特点和挑战。

10. 面试官：基于 Apache Spark 和 Flume，设计一个可扩展的数据处理系统，实现实时数据采集、处理和存储，并保证高可靠性和一致性。