1. 面试官：介绍一下并行集合和数据并行处理的概念及其在Scala中的应用。

2. 面试官：谈谈Scala中数据并行处理与任务并行处理的区别和联系。

3. 面试官：举例说明Scala中如何使用并行集合进行数据处理，以及并行集合的优缺点。

4. 面试官：探讨在Scala中使用并行集合进行并行计算时可能遇到的线程安全问题，并提出解决方案。

5. 面试官：分析Scala中并行集合在多核处理器上的效率及性能优化策略。

6. 面试官：解释Scala中数据并行处理框架的概念，以及其与传统MapReduce框架的区别。

7. 面试官：如何在Scala中实现数据并行处理的分布式计算，以及分布式计算的挑战和改进方案。

8. 面试官：讨论Scala中对大规模数据进行高效数据并行处理的方法，以及在处理大数据时的性能优化策略。

9. 面试官：评价Scala中常用的数据并行处理库，并比较它们在处理大规模数据和并行计算方面的优势和劣势。

10. 面试官：设计一个并行数据处理的应用场景，并说明如何在Scala中实现该应用场景的数据并行处理解决方案。