1. 面试官：详细解释Apache Spark的RDD（弹性分布式数据集）是什么，并举例说明其在Hadoop生态系统中的作用。

2. 面试官：介绍RDD的延迟计算特性，及其对Spark性能和资源利用的影响。

3. 面试官：解释Spark的Transformations和Actions操作的区别，分别举例说明。

4. 面试官：如何利用Spark实现数据的分布式机器学习，并说明其优势和适用场景。

5. 面试官：详细介绍Spark的内存管理模型，及其与Hadoop的区别与联系。

6. 面试官：解释Spark Streaming的工作原理，并对比其与Hadoop MapReduce的实时处理能力。

7. 面试官：Spark SQL与传统SQL之间有哪些区别，以及在大数据处理方面的优势和劣势。

8. 面试官：详细解释Spark的图计算框架，以及在社交网络分析和推荐系统中的应用。

9. 面试官：介绍Spark与Hadoop MapReduce的性能比较，分析其优势和劣势。

10. 面试官：如何在Spark中优化Shuffle过程，以提高作业的执行效率和性能。