Die 50 wichtigsten Fragen und Antworten zu Apache Spark-Interviews (2025)

Spark-Interviewfragen für Erstsemester und Erfahrene

Hier finden Sie Fragen und Antworten zu Apache Spark-Interviews für Erstsemester sowie erfahrene Data Science-Kandidaten, die ihren Traumjob bekommen möchten.

1) Was ist Apache Spark?

Apache Spark ist ein benutzerfreundliches und flexibles Datenverarbeitungs-Framework. Spark kann weiterrunden Hadoop, eigenständig oder in der Cloud. Es ist in der Lage, verschiedene Datenquellen zu bewerten, darunter HDFS, Cassandra und andere.

Kostenloser PDF-Download: Fragen und Antworten zum Apache Spark-Interview

2) Erklären Sie Dsstream anhand von Apache Spark

Dstream ist eine Folge stabiler verteilter Datenbanken, die einen Datenstrom darstellen. Sie können Dstream aus verschiedenen Quellen wie HDFS, Apache Flume, Apache erstellen Kafkaeske Zustände, usw.

3) Nennen Sie drei in SparkSQL verfügbare Datenquellen

Die in SparkSQL verfügbaren Datenquellen sind:

JSON Datensätze
Bienenstock Tabellen
Parkettfeile

4) Nennen Sie einige interne Daemons, die in Spark verwendet werden?

Wichtige in Spark verwendete Daemons sind Blockmanager, Memestore, DAGscheduler, Driver, Worker, Executor, Tasks usw.

5) Definieren Sie den Begriff „Sparse Vector“.

Ein Sparse-Vektor ist ein Vektor mit zwei parallelen Arrays, eines für Indizes und eines für Werte. Er wird zum Speichern von Nicht-Null-Entitäten verwendet, um Platz zu sparen.

6) Nennen Sie die von Apache Spark unterstützte Sprache für die Entwicklung von Big-Data-Anwendungen

Wichtige Sprachverwendungen für die Entwicklung von Big-Data-Anwendungen sind:

Javac
Python
R
Clojure
Scala

7) Mit welcher Methode wird ein Datenrahmen erstellt?

In Apache Spark kann ein Datenrahmen mithilfe von Tabellen in Hive und strukturierten Datendateien erstellt werden.

8) Erklären Sie SchemaRDD

Ein RDD, das aus einem Zeilenobjekt mit Schemainformationen über den Datentyp in jeder Spalte besteht, wird SchemaRDD genannt.

9) Was sind Akkumulatoren?

Akkumulatoren sind schreibgeschützte Variablen. Sie werden einmal initialisiert und an die Worker gesendet. Diese Worker werden basierend auf der geschriebenen Logik aktualisiert, die an den Treiber zurückgesendet wird.

10) Aus welchen Komponenten besteht das Spark-Ökosystem?

Ein wichtiger Bestandteil von Spark sind:

Funkenkern: Es handelt sich um eine Basis-Engine für die groß angelegte parallele und verteilte Datenverarbeitung
Spark-Streaming: Diese Komponente wird für das Echtzeit-Datenstreaming verwendet.
Spark SQL: Integriert die relationale Verarbeitung mithilfe der funktionalen Programmier-API von Spark
GraphX: Ermöglicht Diagramme und graphparallele Berechnungen
MLlib: Ermöglicht Ihnen die Durchführung von maschinellem Lernen in Apache Spark

11) Nennen Sie drei Funktionen der Verwendung von Apache Spark

Die drei wichtigsten Funktionen von Apache Spark sind:

Unterstützung für anspruchsvolle Analysen
Hilft Ihnen bei der Integration mit Hadoop und vorhandenen Hadoop-Daten
Damit können Sie eine Anwendung im Hadoop-Cluster ausführen, bis zu 100-mal schneller im Speicher und zehnmal schneller auf der Festplatte.

12) Erklären Sie den Standardgrad der Parallelität in Apache Spark

Wenn der Benutzer keine Angaben machen kann, wird die Anzahl der Partitionen als Standardniveau der Parallelität in Apache Spark betrachtet.

13) Nennen Sie drei Unternehmen, die Spark-Streaming-Dienste nutzen

Drei bekannte Unternehmen, die Spark-Streaming-Dienste nutzen, sind:

Uber
Netflix
Pinterest

14) Was ist Spark SQL?

Spark SQL ist ein Modul für die strukturierte Datenverarbeitung, bei dem wir SQL-Abfragen nutzen, die in dieser Datenbank ausgeführt werden.

15) Erklären Sie die Parquet-Datei

Paraquet ist eine Datei im Spaltenformat, die von vielen anderen Datenverarbeitungssystemen unterstützt wird. Mit Spark SQL können Sie sowohl Lese- als auch Schreibvorgänge mit der Parquet-Datei durchführen.

16) Spark-Treiber erklären?

Spark Driver ist das Programm, das auf dem Masterknoten der Maschine läuft und Transformationen und Aktionen auf Daten-RDDs deklariert.

17) Wie können Sie die Daten in Spark speichern?

Spark ist eine Verarbeitungs-Engine, die über keine Speicher-Engine verfügt. Es kann Daten von einer anderen Speicher-Engine wie HDFS oder S3 abrufen.

18) Erklären Sie die Verwendung der Dateisystem-API in Apache Spark

Dateisystem API ermöglicht das Lesen von Daten von verschiedenen Speichergeräten wie HDFS, S3 oder lokalem Fileyste.

19) Was ist die Aufgabe der Spark Engine?

Spark Engine ist hilfreich bei der Planung, Verteilung und Überwachung der Datenanwendung im gesamten Cluster.

20) Was ist der Benutzer von sparkContext?

SparkContent ist der Einstiegspunkt für Spark. Mit SparkContext können Sie RDDs erstellen, die verschiedene Möglichkeiten zur Datenumwälzung bieten.

21) Wie können Sie maschinelles Lernen in Spark implementieren?

MLif ist eine vielseitige Bibliothek für maschinelles Lernen von Spark.

22) Können Sie mit Spark SQL eine Echtzeitverarbeitung durchführen?

Eine Echtzeit-Datenverarbeitung ist nicht direkt möglich. Es ist jedoch möglich, vorhandenes RDD als SQL-Tabelle zu registrieren und die SQL-Abfragen nach Priorität auszulösen.

23) Was sind die wichtigen Unterschiede zwischen Apache und Hadoop?

Parameter	Apache Funken	Hadoop
Schnelligkeit	100-mal schneller im Vergleich zu Hadoop.	Es hat eine mäßige Geschwindigkeit.
In Bearbeitung	Stapelverarbeitungsfunktionalität in Echtzeit.	Es bietet nur Stapelverarbeitung.
Lernkurve	Einfach	hart
Interaktivität	Es verfügt über interaktive Modi	Abgesehen von Pig and Hive gibt es keine interaktive Möglichkeit.

24) Können Sie Apache Spark auf Apache Mesos ausführen?

Ja, Sie können Apache Spark auf den von Mesos verwalteten Hardware-Clustern ausführen.

25) Erklären Sie Partitionen

Partition ist eine kleinere und logische Aufteilung von Daten. Dabei handelt es sich um die Methode zur Ableitung logischer Dateneinheiten, um den Verarbeitungsprozess zu beschleunigen.

26) Definieren Sie den Begriff „Lazy Evolution“ in Bezug auf Apache Spark

Apache Spark verzögert seine Auswertung, bis sie benötigt wird. Für die Transformationen fügt Spark diese zu einem Berechnungs-DAG hinzu und fordert nur bei der Ableitung einige Daten an.

27) Erklären Sie die Verwendung von Broadcast-Variablen

Die häufigsten Verwendungszwecke von Broadcast-Variablen sind:

Broadcast-Variablen helfen Programmierern dabei, eine schreibgeschützte Variable auf jedem Computer zwischenzuspeichern, anstatt eine Kopie davon mit Aufgaben zu versenden.
Sie können sie auch verwenden, um jedem Knoten auf effiziente Weise eine Kopie eines großen Eingabedatensatzes zu geben.
Broadcast-Algorithmen helfen Ihnen auch dabei, die Kommunikationskosten zu senken

28) Wie kann man Akka mit Spark verwenden?

Spark nutzt die Akka-Nutzung für die Planung. Außerdem wird Akka für die Nachrichtenübermittlung zwischen Arbeitern und Meistern verwendet.

29) Was das Grundlegende ist Datenstruktur von Spark

Der Datenrahmen ist grundlegend und die grundlegende Datenstruktur von Spark.

30) Können Sie Spark für den ETL-Prozess verwenden?

Ja, Sie können Spark für den ETL-Prozess verwenden.

31) Wozu dient die Kartentransformation?

Die Kartentransformation auf einem RDD erzeugt ein weiteres RDD, indem jedes Element übersetzt wird. Es hilft Ihnen, jedes Element zu übersetzen, indem es die vom Benutzer bereitgestellte Funktion ausführt.

32) Welche Nachteile hat die Verwendung von Spark?

Im Folgenden sind einige der Nachteile der Verwendung von Spark aufgeführt:

Im Vergleich zu Hadoop verbraucht Spark eine große Datenmenge.
Sie können nicht alles auf einem einzelnen Knoten ausführen, da die Arbeit auf mehrere Cluster verteilt werden muss.
Entwickler benötigen beim Ausführen ihrer Anwendung in Spark besondere Sorgfalt.
Spark-Streaming bietet keine Unterstützung für datensatzbasierte Fensterkriterien.

33) Was sind häufige Verwendungszwecke von Apache Spark?

Apache Spark wird verwendet für:
Interaktives maschinelles Lernen
Stream-Verarbeitung
Datenanalyse und -verarbeitung
Sensordatenverarbeitung

34) Nennen Sie den Unterschied zwischen den Funktionen persist() und cache().

Mit der Funktion „Persist()“ kann der Benutzer die Speicherebene angeben, während „cache()“ die Standardspeicherebene verwendet.

35) Benennen Sie die Spark-Bibliothek, die eine zuverlässige Dateifreigabe mit Speichergeschwindigkeit über verschiedene Cluster-Frameworks hinweg ermöglicht.

Tachyon ist eine Spark-Bibliothek, die eine zuverlässige Dateifreigabe mit Speichergeschwindigkeit über verschiedene Cluster-Frameworks hinweg ermöglicht.

36) Für welche Art von maschinellen Lerntechniken eignet sich Apache Spark gut?

Apache Spark ist ideal für einfache Algorithmen für maschinelles Lernen wie Clustering, Regression und Klassifizierung.

37) Wie können Sie das Element mit einem kritischen Wert in einem anderen Rdd entfernen? Ist Apache Spark?

Um die Elemente mit einem Schlüssel zu entfernen, der in einem anderen RDD vorhanden ist, müssen Sie die Funktion substractkey() verwenden.

38) Wozu dienen Checkpoints in Spark?

Checkpoints ermöglichen die Ausführung des Programms rund um die Uhr. Darüber hinaus trägt es dazu bei, die Ausfallsicherheit unabhängig von der Anwendungslogik zu erhöhen.

39) Erklären Sie das Abstammungsdiagramm

Abstammungsdiagramm-Informationscomputer jedes RDD auf Anfrage. Daher immer dann, wenn ein Teil des persistenten RDD verloren geht. In dieser Situation können Sie diese Daten mithilfe der Herkunftsdiagramminformationen wiederherstellen.

40) Welche Dateiformate werden von Spark unterstützt?

Spark unterstützt die Dateiformate JSON, TSV, Snappy, Orc, RC usw.

41) Was sind Aktionen?

Mit der Aktion können Sie die Daten vom RDD auf den lokalen Computer zurückbringen. Seine Ausführung ist das Ergebnis aller zuvor erstellten Transformationen.

42) Was ist Garn?

Garn ist eine der wichtigsten Funktionen von Apache Spark. Wenn Sie spark auf Yarn ausführen, wird Spark binär verteilt, da es auf Yarn-Unterstützung basiert.

43) Erklären Sie Spark Executor

Ein Executor ist ein Spark-Prozess, der Berechnungen ausführt und die Daten auf dem Worker-Knoten speichert. Die endgültigen Aufgaben von SparkContent werden zur Ausführung an den Ausführenden übergeben.

44) Ist es notwendig, Spark auf allen Knoten zu installieren, während die Spark-Anwendung auf Yarn ausgeführt wird?

Nein, Sie müssen Spark nicht unbedingt auf allen Knoten installieren, da Spark auf Yarn läuft.

45) Was ist ein Worker-Knoten in Apache Spark?

Ein Worker-Knoten ist jeder Knoten, der den Anwendungscode in einem Cluster ausführen kann.

46) Wie können Sie Spark-Jobs in Hadoop MapReduce starten?

Mit Spark in MapReduce können Benutzer alle Arten von Spark-Jobs in MapReduce ausführen, ohne dass Administratorrechte für diese Anwendung erforderlich sind.

47) Erklären Sie den Prozess zum Auslösen der automatischen Bereinigung in Spark, um die angesammelten Metadaten zu verwalten.

Sie können automatische Bereinigungen auslösen, indem Sie den Parameter „spark.cleaner.ttf“ sehen oder indem Sie die lang laufenden Jobs in verschiedene Stapel aufteilen und die Zwischenergebnisse auf die Festplatte schreiben.

48) Erklären Sie die Verwendung von Blinkdb

BlinkDB ist ein Abfrage-Engine-Tool, mit dem Sie SQL-Abfragen für große Datenmengen ausführen und Abfrageergebnisse in aussagekräftigen Fehlerbalken darstellen können.

49) Übernimmt Hoe Spark die Überwachung und Protokollierung im Standalone-Modus?

Ja, ein Spark kann die Überwachung und Protokollierung im Standalone-Modus übernehmen, da er über eine webbasierte Benutzeroberfläche verfügt.

50) Wie können Sie feststellen, ob es sich bei einer bestimmten Operation um eine Transformation oder eine Aktion handelt?

Sie können den Vorgang anhand des Rückgabetyps identifizieren. Wenn der Rückgabetyp nicht RDD ist, handelt es sich bei der Operation um eine Aktion. Wenn der Rückgabetyp jedoch mit dem RDD übereinstimmt, handelt es sich bei der Operation um eine Transformation.

51) Können Sie Apache Spark verwenden, um in Cassandra-Datenbanken gespeicherte Daten zu analysieren und darauf zuzugreifen?

Ja, Sie können den Spark Cassandra Connector verwenden, der Ihnen den Zugriff und die Analyse der in der Cassandra-Datenbank gespeicherten Daten ermöglicht.

52) Nennen Sie den Unterschied zwischen Spark SQL und Hql

SparkSQL ist eine wesentliche Komponente der Spark Core-Engine. Es unterstützt SQL und Hive Query Language, ohne seine Syntax zu ändern.

Diese Interviewfragen helfen auch bei Ihrer mündlichen Prüfung

Du magst vielleicht: