1. 面试官：介绍一下Spark中的Shuffle机制，以及在实际应用中如何进行性能优化？

2. 面试官：什么是Spark的RDD和DataFrame，它们之间有什么区别？请分别说明它们的性能特点。

3. 面试官：详细阐述Spark作业调度的原理，并介绍您在生产环境中如何优化Spark作业的调度效率？

4. 面试官：谈谈Spark中的并行度是什么？如何确定合理的并行度，并说明如何进行调优？

5. 面试官：什么是Spark中的广播变量和累加器？请说明它们的作用以及在性能优化中的应用场景。

6. 面试官：深入分析Spark中的内存管理机制，以及如何利用内存进行性能调优？

7. 面试官：介绍一下Spark中与数据倾斜相关的问题，以及处理数据倾斜的方法和策略。

8. 面试官：什么是Spark中的写入器合并？请说明其原理及在实践中的性能优化效果。

9. 面试官：详细解释Spark中的任务重试机制，以及在生产环境中如何合理地使用任务重试来优化作业的稳定性与性能。

10. 面试官：讨论Spark中的容错机制，包括任务失败处理、任务重试、任务重分配等，以及在实际应用中如何进行容错性能优化。