1. 面试官：介绍一下Apache Spark中用于图处理的GraphX模块，包括其主要特点和用途。

2. 面试官：详细解释一下Apache Spark中的图处理算法PageRank的原理和实现过程。

3. 面试官：对比Apache Spark中GraphX和其他图处理框架（例如Pregel）的优劣势，以及在不同场景下的适用性。

4. 面试官：分析Apache Spark中图处理的性能优化策略，包括分区策略、内存管理等方面。

5. 面试官：解释Apache Spark中图处理框架与机器学习库（MLlib）之间的集成方式和优势。

6. 面试官：设计一个复杂的图处理问题，要求使用Apache Spark中的GraphX模块进行解决，并解释解决方案的思路和步骤。

7. 面试官：讨论Apache Spark中图处理框架的容错机制，并分析其在大规模图处理中的作用和效果。

8. 面试官：描述Apache Spark中图处理任务的并行计算模型，以及其在分布式环境下的执行方式和优势。

9. 面试官：探讨Apache Spark中图处理框架的可扩展性和并行性能，并给出相关实验数据分析。

10. 面试官：以实际案例为例，阐述Apache Spark中图处理框架与实时流处理（Spark Streaming）的整合方式和应用场景。