在准备Spark相关的面试时，了解一些热门考点是十分必要的。以下是根据已有的信息和行业趋势，总结的一些Spark面试中的重点和热点问题领域：

1. Spark基础概念与架构

   • Spark的核心组件（Spark Core, Spark SQL, Spark Streaming, MLlib, GraphX）及其功能。
   • RDD（弹性分布式数据集）的概念、特性（如不可变性、懒执行、分区）以及操作（转换和动作）。
   • Spark作业的执行流程，包括DAG（有向无环图）的生成、任务调度、Stage划分等。

2. Spark SQL与DataFrame/Dataset API

   • Spark SQL的作用和优势，如何使用SQL或HiveQL进行数据查询。
   • DataFrame和Dataset的区别，以及它们相较于RDD的优势。
   • Catalyst优化器的工作原理和作用。
   • 在Spark 3.0中引入的Adaptive Query Execution (AQE)和Dynamic Partition Pruning (DPP)等新特性。

3. Spark性能调优与资源管理

   • 参数调优的关键参数，如内存配置（executor-memory, spark.memory.fraction）、并行度设置（spark.default.parallelism）等。
   • 如何识别并解决常见的性能瓶颈，如数据倾斜、shuffle过程中的问题。
   • Spark与Hadoop生态系统（如HDFS, YARN）的集成和资源分配机制。

4. Spark运行机制与故障恢复

   • Spark的容错机制，包括RDD的Lineage（血统）和Checkpointing。
   • Driver与Executor的角色及通信机制。
   • Spark的部署模式（Local, Standalone, YARN, Mesos）。

5. Spark Streaming与Structured Streaming

   • 实时数据处理与微批处理的区别。
   • 结构化流处理的特性、时间窗口和 watermark的概念。
   • 如何保证Exactly Once的处理语义。

6. Spark源码阅读与进阶知识

   • 核心源码解读，如RDD的实现、Shuffle机制。
   • Spark的内部执行计划和物理执行计划。
   • Spark作业提交流程和任务调度的深入理解。

7. 实战经验与问题解决

   • 分享在实际项目中遇到的挑战与解决方案，如数据倾斜的处理、性能瓶颈的排查。
   • Spark应用的监控与调试技巧。
   • 常见错误与异常的识别与解决方法，如Out of Memory(OOM)错误的处理。

准备面试时，除了理论知识，动手实践同样重要，建议通过编写代码、参与项目或搭建测试环境来加深理解和掌握。同时，关注Apache Spark的最新版本特性，因为面试官也可能询问关于最新版本中引入的新功能或改进点。