1. 面试官：介绍一下Spark中的RDD是什么，它的特点和优势是什么？

2. 面试官：详细解释一下Spark中的DataFrame和DataSet的区别，并举例说明它们各自的使用场景。

3. 面试官：讲解一下Spark中的Transformation和Action操作，并说明它们之间的区别。

4. 面试官：如何在Spark中使用Accumulator进行分布式计数？请说明Accumulator的用途和注意事项。

5. 面试官：设计一个Spark任务，实现对一个RDD中的数据进行去重，并使用不同的方式进行性能对比。

6. 面试官：在Spark中如何处理异常数据？请提供多种处理异常数据的方法，并分析它们的优缺点。

7. 面试官：谈谈在Spark中广播变量的作用和使用场景，并举例说明。

8. 面试官：深入介绍一下Spark中的Shuffle操作，并说明Shuffle过程中的数据传输机制。

9. 面试官：如何在Spark中实现自定义的Partition策略？请提供一个自定义Partition的实现示例。

10. 面试官：讲解一下Spark中的优化技巧，包括但不限于性能优化、资源管理、任务调度等方面的优化策略。