1. 面试官：请解释一下 Apache Spark 中的 MLlib 是什么，它的主要作用是什么？

2. 面试官：谈谈 MLlib 中的特征工程，包括特征抽取与转换，特征选择和特征组合。

3. 面试官：MLlib 中的监督学习算法有哪些，分别适用于什么样的任务？请举例说明。

4. 面试官：解释一下 Apache Spark 中的分布式计算是如何支持 MLlib 中的算法运行的。

5. 面试官：MLlib 中是否支持神经网络模型？如果支持，可以谈谈它的实现原理以及应用场景。

6. 面试官：MLlib 中的协同过滤算法是如何实现的？请详细描述其原理和运行方式。

7. 面试官：谈谈 MLlib 中的模型评估和调参，包括常用的评估指标和调参方法。

8. 面试官：MLlib 中的聚类算法有哪些，它们的适用场景及优缺点是什么？

9. 面试官：MLlib 中的特征降维算法有哪些，它们的原理是什么，适用于什么样的数据？

10. 面试官：在 Apache Spark 中如何使用 MLlib 进行大规模数据的处理和分析？