1. 面试官：谈谈Apache Spark的容错机制及其原理。

2. 面试官：详细解释Apache Spark的高可用性机制，并举例说明其应用场景。

3. 面试官：介绍Apache Spark Job的故障处理流程，并分析其影响因素。

4. 面试官：探讨Apache Spark的数据丢失问题及其解决方案。

5. 面试官：分析Apache Spark的故障转移机制，以及其在集群部署中的作用。

6. 面试官：评价Apache Spark的容错性能，并提出改进方法。

7. 面试官：比较Apache Spark和其他大数据处理框架的容错性能，指出其优势和劣势。

8. 面试官：谈谈Apache Spark的资源调度策略与容错机制的关联。

9. 面试官：解释Apache Spark中的RDD容错机制，并讨论其对数据处理的影响。

10. 面试官：探讨Apache Spark在容错与高可用性方面的最佳实践，包括部署策略和调优建议。