1. 面试官：介绍一种常用的爬虫框架，并解释其工作原理。

2. 面试官：描述反爬虫技术中的图像识别原理及应对策略。

3. 面试官：演示使用API对网站进行数据抓取，并解释API访问限制及如何规避。

4. 面试官：分析现有社交媒体平台对数据采集的防护机制，并提出突破的建议。

5. 面试官：设计一种高效的动态数据抓取方案，阐述解决动态网页数据采集的技术难点。

6. 面试官：探讨大规模数据抓取下的存储与管理策略，包括数据清洗、去重和存储优化。

7. 面试官：比较多种数据去重算法，并给出适用场景及性能评价。

8. 面试官：解释分布式爬虫架构的优势和挑战，以及如何解决分布式爬虫的数据一致性问题。

9. 面试官：评述现有的NLP技术在文本数据抽取中的应用，包括实体识别和关键词提取。

10. 面试官：讨论数据隐私保护在大数据采集中的挑战，以及符合法规的数据隐私保护方案设计。