1. 面试官：详细解释ETL流程中的抽取（Extract）过程，并说明在数据仓库中的重要性。

2. 面试官：探讨ETL流程中的转换（Transform）阶段中可能遇到的数据质量问题，并提出解决方案。

3. 面试官：画出ETL流程中数据加载（Load）的架构图，并说明各个组件的作用和交互。

4. 面试官：详细解释ETL工具中的数据清洗（Cleansing）功能，包括常见数据清洗技术和工具的应用。

5. 面试官：探讨在大规模数据处理下，ETL流程可能面临的性能优化挑战，并提出相应的优化策略。

6. 面试官：分析ETL流程中的增量加载（Incremental Loading）策略，讨论其对数据仓库中的数据更新和维护的影响。

7. 面试官：比较ETL工具中的各种数据转换（Data Transformation）技术，包括映射转换、格式转换、聚合转换等，优缺点及适用场景。

8. 面试官：探讨在ETL流程中应用机器学习和自然语言处理技术的可能性，以及对数据处理流程的影响。

9. 面试官：详细解释ETL流程中的数据校验（Data Validation）方法，包括约束检查、数据对比、异常检测等技术的原理和实际应用。

10. 面试官：分析ETL流程中的错误处理和容错机制，包括数据质量异常、系统故障、网络中断等情况下的处理策略及实施方案。