1. 面试官：介绍一下Apache Spark的核心组件及其作用。

2. 面试官：解释一下RDD（弹性分布式数据集）是什么，它的特点和作用是什么？

3. 面试官：请描述Apache Spark与Hadoop的区别和相似之处。

4. 面试官：详细解释一下Spark的惰性求值（Lazy Evaluation）的原理和优势。

5. 面试官：讨论一下Spark的广播变量（Broadcast Variables）和累加器（Accumulators）的用途和区别。

6. 面试官：什么是Spark的Shuffle操作，它在Spark作业中的作用是什么？

7. 面试官：谈谈Spark中的容错机制，以及Spark是如何处理故障和数据丢失的。

8. 面试官：如何优化Spark作业的性能？分享一些常见的Spark作业优化技巧。

9. 面试官：详细解释一下Spark中的窄依赖和宽依赖，并举例说明。

10. 面试官：讨论一下Spark Streaming的原理及其在实时数据处理中的应用场景。