1. 面试官：介绍一下Spark框架的核心概念和架构。

2. 面试官：谈谈Spark框架的优点和局限性。

3. 面试官：解释一下Spark中的RDD（Resilient Distributed Dataset）是什么，它的作用和特点是什么？

4. 面试官：谈谈Spark中的DataFrame和Dataset的区别及其适用场景。

5. 面试官：详细解释Spark中的Transformations和Actions，并举例说明它们的使用。

6. 面试官：解释Spark中的Shuffle操作是什么，它在Spark架构中的作用和影响是什么？

7. 面试官：谈谈Spark中的内存管理和调优方法。

8. 面试官：详细介绍Spark Streaming的原理和核心组件。

9. 面试官：解释Spark中的图计算框架GraphX，以及它在大数据处理中的应用场景。

10. 面试官：谈谈Spark中的机器学习库MLlib，以及它在实际项目中的应用和优化方式。