1. 面试官：解释数据ETL中的增量加载和全量加载，以及它们在数据处理中的应用场景。

2. 面试官：设计一个具有高性能的ETL流程，确保在处理大规模数据时能够保持高效率和稳定性。

3. 面试官：比较并解释ETL工具和自定义ETL开发的优缺点，以及在不同场景下的适用性。

4. 面试官：讨论ETL流程中的数据质量管理问题，包括数据清洗、去重和异常数据处理等方面的解决方案。

5. 面试官：探讨实时ETL和批处理ETL的特点、优劣势，以及在大数据处理中的应用场景。

6. 面试官：设计一个可伸缩性强、可维护性高的ETL架构，并阐述其核心组成部分和设计原则。

7. 面试官：详细阐述数据仓库中星型模型和雪花模型的特点，以及在ETL流程中的应用和区别。

8. 面试官：讨论ETL流程中的数据融合和数据聚合的概念，以及在多源数据整合中的挑战和解决方案。

9. 面试官：探讨ETL流程中的数据加工和数据转换技术，包括数据格式转换、数据清洗和数据标准化等方面的实践经验。

10. 面试官：解释ETL流程与ELT流程的区别，讨论它们在数据集成和处理中的异同。