以下是一些常见的Spark面试题：
1. 请解释一下Spark是什么，以及它的主要特点是什么？
2. Spark和Hadoop的主要区别是什么？
3. Spark的生态系统包括哪些组件，它们各自的作用是什么？
4. 请解释一下RDD（弹性分布式数据集）是什么，以及它在Spark中的作用是什么？
5. Spark中的宽依赖和窄依赖有什么区别？
6. 请解释一下Spark中的shuffle过程是什么，以及它为什么重要？
7. Spark如何划分stage，每个stage又根据什么决定task个数？
8. 请解释一下Spark中的算子是什么，常用的算子有哪些？
9. reduceByKey和groupByKey有什么区别，为什么在满足需求的情况下应该选用reduceByKey？
10. 请解释一下Spark SQL是什么，以及它如何与DataFrame和Dataset进行交互？
11. Spark如何优化性能，有哪些常见的优化策略？
12. 请解释一下Spark中的缓存机制是什么，以及如何使用它来提高性能？
13. 在Spark中如何处理数据倾斜问题？
14. 请解释一下Spark Streaming是什么，以及它如何实时处理数据流？
15. 在Spark中如何进行容错处理，如何保证数据的可靠性？
这些问题涵盖了Spark的基础知识、生态系统、性能优化、数据处理和容错处理等方面，可以帮助你全面了解Spark的相关知识和技能，具体的面试问题可能会因招聘公司和职位要求而有所不同。
