1. 面试官：如何使用Apache Spark进行大规模图数据的存储与管理？

2. 面试官：在图数据结构中，如何有效处理顶点和边的属性？

3. 面试官：介绍一种高效的图数据结构存储方案，能够支持大规模图处理。

4. 面试官：如何在Apache Spark中实现图数据结构的分布式处理？

5. 面试官：讨论图数据库与图处理引擎的异同，以及它们在大规模图计算中的应用场景。

6. 面试官：解释Apache Spark中图数据结构的快速图分析算法，并举例说明其应用。

7. 面试官：如何利用Apache Spark图处理框架解决大规模社交网络数据挖掘中的难题？

8. 面试官：探讨Apache Spark图处理框架在图神经网络训练中的优势与挑战。

9. 面试官：介绍图数据库中常用的图查询语言和图数据分析工具，并进行比较。

10. 面试官：在图数据处理系统中，如何应对图数据增量更新和动态变化的挑战？