1. 面试官：介绍一种新型的大数据处理与分析技术，并分析其优势和劣势。

2. 面试官：比较Spark、Hadoop和Flink三种大数据处理框架的特性和适用场景。

3. 面试官：解释大数据中的数据倾斜问题，并提出解决方案。

4. 面试官：设计一个高效的大数据存储方案，包括数据存储结构、数据分区、数据索引等方面。

5. 面试官：分析大数据处理流程中的数据安全和隐私保护问题，提出解决方案。

6. 面试官：探讨在大数据处理中如何选择合适的机器学习算法，并解释选择的依据。

7. 面试官：提出一种创新的大数据可视化技术，描述其实现原理和应用场景。

8. 面试官：讨论大数据处理中的数据备份和恢复策略，包括数据冗余、备份频率、恢复速度等方面。

9. 面试官：探究大数据流处理中的容错机制，比较不同的容错技术并评估其优劣势。

10. 面试官：解释大数据处理中的数据清洗和数据预处理步骤，列举常见的数据质量问题和处理方法。