1. 面试官：介绍一下大数据技术中的Lambda 架构和 Kappa 架构各自的特点和适用场景是什么？

2. 面试官：阐述 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）的架构原理，并解释其在大数据存储中的重要作用。

3. 面试官：描述 Spark 的工作原理及其在大数据处理中的优势和劣势。

4. 面试官：如何理解并行计算与分布式计算，在大数据处理中哪种计算模型更为常见和有效？

5. 面试官：解释数据湖与数据仓库的区别，以及在数据架构中的应用场景和优劣势对比。

6. 面试官：介绍一些当前流行的大数据处理框架，分析它们的优缺点并指出在实际应用中需要注意的问题。

7. 面试官：探讨大数据技术领域中的数据治理和数据安全，如何在架构设计中保障大数据的隐私、完整性和安全性？

8. 面试官：详细介绍一种大数据计算模型（比如 MapReduce），包括其工作原理、应用场景和优化实践。

9. 面试官：解释数据流处理和批处理的概念，分析它们在大数据处理中的优劣势及对应的应用场景。

10. 面试官：讨论实时数据处理与批量数据处理之间的区别，并提出针对实时数据处理的架构设计方案。