Οι κορυφαίες 52 ερωτήσεις και απαντήσεις συνέντευξης στο Apache Spark (2025)

Ερωτήσεις συνέντευξης Spark για πρωτοετείς και έμπειρους

Ακολουθούν ερωτήσεις και απαντήσεις συνέντευξης στο Apache Spark για νεοφώτιστους καθώς και έμπειρους υποψηφίους Επιστήμης Δεδομένων για να πάρουν τη δουλειά των ονείρων τους.

1) Τι είναι το Apache Spark;

Το Apache Spark είναι εύκολο στη χρήση και ευέλικτο πλαίσιο επεξεργασίας δεδομένων. Ο σπινθήρας μπορεί να στρογγυλεύεται Hadoop, αυτόνομο ή στο σύννεφο. Είναι σε θέση να αξιολογήσει διάφορες πηγές δεδομένων, οι οποίες περιλαμβάνουν HDFS, Cassandra και άλλες.

Δωρεάν λήψη PDF: Ερωτήσεις και απαντήσεις στη συνέντευξη του Apache Spark

2) Εξηγήστε το Dsstream με αναφορά στο Apache Spark

Το Dstream είναι μια ακολουθία ελαστικών κατανεμημένων βάσεων δεδομένων που αντιπροσωπεύουν μια ροή δεδομένων. Μπορείτε να δημιουργήσετε Dstream από διάφορες πηγές όπως HDFS, Apache Flume, Apache ΚάφκαΚ.λπ.

3) Ονομάστε τρεις πηγές δεδομένων που είναι διαθέσιμες στο SparkSQL

Υπάρχουν διαθέσιμες πηγές δεδομένων στο SparkSQL:

JSON Δεδομένα
Κυψέλη πίνακες
Λίμα παρκέ

4) Ονομάστε μερικούς εσωτερικούς δαίμονες που χρησιμοποιούνται στο σπινθήρα;

Σημαντικοί δαίμονες που χρησιμοποιούνται στο spark είναι οι Blockmanager, Memestore, DAGscheduler, Driver, Worker, Executor, Tasks κ.λπ.

5) Ορίστε τον όρο 'Sparse Vector'.

Το αραιό διάνυσμα είναι ένα διάνυσμα που έχει δύο παράλληλους πίνακες, έναν για δείκτες, έναν για τιμές, που χρησιμοποιείται για την αποθήκευση μη μηδενικών οντοτήτων για εξοικονόμηση χώρου.

6) Ονομάστε τη γλώσσα που υποστηρίζεται από το Apache Spark για την ανάπτυξη εφαρμογών μεγάλων δεδομένων

Σημαντική χρήση γλώσσας για την ανάπτυξη εφαρμογής μεγάλων δεδομένων είναι:

Java
Python
R
Clojure
Scala

7) Ποια είναι η μέθοδος δημιουργίας ενός πλαισίου δεδομένων;

Στο Apache Spark, ένα πλαίσιο δεδομένων μπορεί να δημιουργηθεί χρησιμοποιώντας Πίνακες στο Hive και δομημένα αρχεία δεδομένων.

8) Εξηγήστε το SchemaRDD

Ένα RDD που αποτελείται από αντικείμενο σειράς με πληροφορίες σχήματος σχετικά με τον τύπο δεδομένων σε κάθε στήλη ονομάζεται SchemaRDD.

9) Τι είναι οι συσσωρευτές;

Οι συσσωρευτές είναι οι μεταβλητές μόνο για εγγραφή. Αρχικοποιούνται μία φορά και αποστέλλονται στους εργαζόμενους. Αυτοί οι εργαζόμενοι θα ενημερώσουν με βάση τη λογική που έχει γραφτεί, το οποίο θα στείλει πίσω στον οδηγό.

10) Ποια είναι τα συστατικά του Spark Ecosystem;

Ένα σημαντικό συστατικό του Spark είναι:

SparkCore: Είναι μια βασική μηχανή για μεγάλης κλίμακας παράλληλη και κατανεμημένη επεξεργασία δεδομένων
Spark Streaming: Αυτό το στοιχείο χρησιμοποιείται για ροή δεδομένων σε πραγματικό χρόνο.
Σπινθήρας SQL: Ενσωματώνει τη σχεσιακή επεξεργασία χρησιμοποιώντας το λειτουργικό API προγραμματισμού του Spark
GraphX: Επιτρέπει γραφήματα και παράλληλους υπολογισμούς
MLlib: Σας επιτρέπει να εκτελείτε μηχανική εκμάθηση στο Apache Spark

11) Ονομάστε τρία χαρακτηριστικά χρήσης του Apache Spark

Τρία πιο σημαντικά χαρακτηριστικά της χρήσης του Apache Spark είναι:

Υποστήριξη για εξελιγμένα Analytics
Σας βοηθά να ενσωματωθείτε με Hadoop και υπάρχοντα δεδομένα Hadoop
Σας επιτρέπει να εκτελείτε μια εφαρμογή στο σύμπλεγμα Hadoop, έως και 100 φορές πιο γρήγορα στη μνήμη και δέκα φορές πιο γρήγορα στο δίσκο.

12) Εξηγήστε το προεπιλεγμένο επίπεδο παραλληλισμού στο Apache Spark

Εάν ο χρήστης δεν μπορεί να καθορίσει, τότε ο αριθμός των κατατμήσεων θεωρείται ως προεπιλεγμένο επίπεδο παραλληλισμού στο Apache Spark.

13) Ονομάστε τρεις εταιρείες που χρησιμοποιούν τις υπηρεσίες Spark Streaming

Τρεις γνωστές εταιρείες που χρησιμοποιούν υπηρεσίες Spark Streaming είναι:

Uber
Netflix
Pinterest

14) Τι είναι το Spark SQL;

Το Spark SQL είναι μια ενότητα για δομημένη επεξεργασία δεδομένων όπου εκμεταλλευόμαστε τα ερωτήματα SQL που εκτελούνται σε αυτήν τη βάση δεδομένων.

15) Εξηγήστε το αρχείο παρκέ

Το Paraquet είναι ένα αρχείο σε μορφή στήλης που υποστηρίζεται από πολλά άλλα συστήματα επεξεργασίας δεδομένων. Το Spark SQL σάς επιτρέπει να εκτελείτε λειτουργίες ανάγνωσης και εγγραφής με το αρχείο Parquet.

16) Εξηγήστε το Spark Driver;

Το Spark Driver είναι το πρόγραμμα που εκτελείται στον κύριο κόμβο του μηχανήματος και δηλώνει μετασχηματισμούς και ενέργειες σε RDD δεδομένων.

17) Πώς μπορείτε να αποθηκεύσετε τα δεδομένα στο spark;

Το Spark είναι μια μηχανή επεξεργασίας που δεν διαθέτει μηχανή αποθήκευσης. Μπορεί να ανακτήσει δεδομένα από άλλη μηχανή αποθήκευσης όπως HDFS, S3.

18) Εξηγήστε τη χρήση του API συστήματος αρχείων στο Apache Spark

Το σύστημα αρχείων API σας επιτρέπει να διαβάζετε δεδομένα από διάφορες συσκευές αποθήκευσης όπως HDFS, S3 ή τοπικό Fileyste.

19) Ποια είναι η αποστολή του Spark Engine

Το Spark Engine είναι χρήσιμο για τον προγραμματισμό, τη διανομή και την παρακολούθηση της εφαρμογής δεδομένων σε όλο το σύμπλεγμα.

20) Ποιος είναι ο χρήστης του sparkContext;

Το SparkContent είναι το σημείο εισόδου στο σπινθήρα. Το SparkContext σάς επιτρέπει να δημιουργείτε RDD που παρείχαν διάφορους τρόπους ανάδευσης δεδομένων.

21) Πώς μπορείτε να εφαρμόσετε τη μηχανική εκμάθηση στο Spark;

Το MLif είναι μια ευέλικτη βιβλιοθήκη μηχανικής εκμάθησης που παρέχεται από τη Spark.

22) Μπορείτε να κάνετε επεξεργασία σε πραγματικό χρόνο με το Spark SQL;

Η επεξεργασία δεδομένων σε πραγματικό χρόνο δεν είναι δυνατή άμεσα. Ωστόσο, είναι δυνατό με την εγγραφή του υπάρχοντος RDD ως πίνακα SQL και την ενεργοποίηση των ερωτημάτων SQL κατά προτεραιότητα.

23) Ποιες είναι οι σημαντικές διαφορές μεταξύ Apache και Hadoop

Παράμετρος	Apache Spark	Hadoop
Ταχύτητα	100 φορές πιο γρήγορα σε σύγκριση με το Hadoop.	Έχει μέτρια ταχύτητα.
Επεξεργασία	Λειτουργία επεξεργασίας παρτίδων σε πραγματικό χρόνο.	Προσφέρει επεξεργασία μόνο κατά παρτίδες.
Καμπύλη εκμάθησης	Εύκολος	Σκληρά
Διαδραστικότητα	Διαθέτει διαδραστικές λειτουργίες	Εκτός από το Pig and Hive, δεν έχει διαδραστικό τρόπο.

24) μπορείτε να εκτελέσετε το Apache Spark στο Apache Mesos;

Ναι, μπορείτε να εκτελέσετε το Apache Spark στα συμπλέγματα υλικού που διαχειρίζεται η Mesos.

25) Εξηγήστε τις κατατμήσεις

Η κατάτμηση είναι μια μικρότερη και λογική διαίρεση δεδομένων. Είναι η μέθοδος εξαγωγής λογικών μονάδων δεδομένων για την επιτάχυνση της διαδικασίας επεξεργασίας.

26) Ορίστε τον όρο «Lazy Evolution» με αναφορά στο Apache Spark

Το Apache Spark καθυστερεί την αξιολόγησή του μέχρι να χρειαστεί. Για τους μετασχηματισμούς, το Spark τους προσθέτει σε ένα DAG υπολογισμού και μόνο όταν η εξαγωγή ζητά κάποια δεδομένα.

27) Εξηγήστε τη χρήση μεταβλητών εκπομπής

Η πιο κοινή χρήση μεταβλητών εκπομπής είναι:

Οι μεταβλητές μετάδοσης βοηθούν τον προγραμματιστή να διατηρεί μια μεταβλητή μόνο για ανάγνωση στην κρυφή μνήμη σε κάθε μηχάνημα αντί να αποστέλλει ένα αντίγραφό της με εργασίες.
Μπορείτε επίσης να τα χρησιμοποιήσετε για να δώσετε σε κάθε κόμβο ένα αντίγραφο ενός μεγάλου συνόλου δεδομένων εισόδου με αποτελεσματικό τρόπο.
Οι αλγόριθμοι μετάδοσης σάς βοηθούν επίσης να μειώσετε το κόστος επικοινωνίας

28) Πώς μπορείτε να χρησιμοποιήσετε το Akka με το Spark;

Το Spark χρησιμοποιεί τη χρήση Akka για τον προγραμματισμό. Χρησιμοποιεί επίσης το Akka για την ανταλλαγή μηνυμάτων μεταξύ των εργατών και των δασκάλων.

29) Ποια η θεμελιώδης δομή δεδομένων του Spark

Το πλαίσιο δεδομένων είναι θεμελιώδες είναι η θεμελιώδης δομή δεδομένων του Spark.

30) Μπορείτε να χρησιμοποιήσετε το Spark για τη διαδικασία ETL;

Ναι, μπορείτε να χρησιμοποιήσετε το spark για τη διαδικασία ETL.

31) Ποια είναι η χρήση του μετασχηματισμού χάρτη;

Ο μετασχηματισμός χάρτη σε ένα RDD παράγει ένα άλλο RDD μεταφράζοντας κάθε στοιχείο. Σας βοηθά να μεταφράσετε κάθε στοιχείο εκτελώντας τη λειτουργία που παρέχεται από τον χρήστη.

32) Ποια είναι τα μειονεκτήματα της χρήσης του Spark;

Τα παρακάτω είναι μερικά από τα μειονεκτήματα της χρήσης Spark:

Το Spark καταναλώνει τεράστιο όγκο δεδομένων σε σύγκριση με το Hadoop.
Δεν μπορείτε να εκτελέσετε τα πάντα σε έναν μόνο κόμβο, καθώς η εργασία πρέπει να είναι δυσπιστία σε πολλά συμπλέγματα.
Οι προγραμματιστές χρειάζονται επιπλέον προσοχή κατά την εκτέλεση της εφαρμογής τους στο Spark.
Η ροή Spark δεν παρέχει υποστήριξη για κριτήρια παραθύρου που βασίζονται σε αρχεία.

33) Ποιες είναι οι κοινές χρήσεις του Apache Spark;

Το Apache Spark χρησιμοποιείται για:
Διαδραστική μηχανική μάθηση
Ροή επεξεργασίας
Ανάλυση και επεξεργασία δεδομένων
Επεξεργασία δεδομένων αισθητήρα

34) Δηλώστε τη διαφορά μεταξύ των συναρτήσεων persist() και cache().

Η συνάρτηση Persist() επιτρέπει στο χρήστη να καθορίσει το επίπεδο αποθήκευσης ενώ η cache() χρησιμοποιεί το προεπιλεγμένο επίπεδο αποθήκευσης.

35) Ονομάστε τη Βιβλιοθήκη Spark που επιτρέπει αξιόπιστη κοινή χρήση αρχείων με ταχύτητα μνήμης σε διαφορετικά πλαίσια συμπλέγματος.

Το Tachyon είναι μια βιβλιοθήκη spark που επιτρέπει αξιόπιστη κοινή χρήση αρχείων με ταχύτητα μνήμης σε διάφορα πλαίσια συμπλέγματος.

36) Το Apache Spark είναι κατάλληλο για ποιον τύπο τεχνικών μηχανικής εκμάθησης;

Το Apache Spark είναι ιδανικό για απλούς αλγόριθμους μηχανικής μάθησης όπως η ομαδοποίηση, η παλινδρόμηση και η ταξινόμηση.

37) Πώς μπορείτε να αφαιρέσετε το στοιχείο με κρίσιμο παρόν σε οποιοδήποτε άλλο Rdd is Apache Spark;

Για να αφαιρέσετε τα στοιχεία με ένα κλειδί που υπάρχει σε οποιοδήποτε άλλο rdd, πρέπει να χρησιμοποιήσετε τη συνάρτηση substractkey().

38) Ποια είναι η χρήση των σημείων ελέγχου στο spark;

Τα σημεία ελέγχου επιτρέπουν στο πρόγραμμα να λειτουργεί όλο το εικοσιτετράωρο. Επιπλέον, βοηθά στο να γίνει ανθεκτικό σε αποτυχία ανεξάρτητα από τη λογική της εφαρμογής.

39) Εξηγήστε το γράφημα της γενεαλογίας

Υπολογιστής πληροφοριών γραφήματος γενεαλογίας κάθε RDD κατά παραγγελία. Επομένως, κάθε φορά που χάνεται ένα μέρος της επίμονης RDD. Σε αυτήν την περίπτωση, μπορείτε να ανακτήσετε αυτά τα δεδομένα χρησιμοποιώντας πληροφορίες γραφήματος γενεαλογίας.

40) Ποιες είναι οι μορφές αρχείων που υποστηρίζονται από το spark;

Το Spark υποστηρίζει μορφή αρχείου json, tsv, snappy, orc, rc κ.λπ.

41) Τι είναι οι Δράσεις;

Η δράση σάς βοηθά να επαναφέρετε τα δεδομένα από το RDD στο τοπικό μηχάνημα. Η εκτέλεσή του είναι το αποτέλεσμα όλων των μετασχηματισμών που δημιουργήθηκαν προηγουμένως.

42) Τι είναι το νήμα;

Το νήμα είναι ένα από τα πιο σημαντικά χαρακτηριστικά του Apache Spark. Το Running Spark on Yarn κάνει δυαδική κατανομή του σπινθήρα καθώς είναι χτισμένο στη βάση του Νήματος.

43) Εξηγήστε το Spark Executor

Ένας εκτελεστής είναι μια διαδικασία Spark που εκτελεί υπολογισμούς και αποθηκεύει τα δεδομένα στον κόμβο εργάτη. Οι τελικές εργασίες από το SparkContent μεταφέρονται στον εκτελεστή για την εκτέλεσή τους.

44) Είναι απαραίτητο να εγκαταστήσετε το Spark σε όλους τους κόμβους κατά την εκτέλεση της εφαρμογής Spark στο Yarn;

Όχι, δεν χρειάζεται απαραίτητα να εγκαταστήσετε το spark σε όλους τους κόμβους καθώς το spark τρέχει πάνω από το Yarn.

45) Τι είναι ένας κόμβος εργάτη στο Apache Spark;

Κόμβος εργάτη είναι οποιοσδήποτε κόμβος που μπορεί να εκτελέσει τον κώδικα εφαρμογής σε ένα σύμπλεγμα.

46) Πώς μπορείτε να εκκινήσετε εργασίες Spark μέσα στο Hadoop MapReduce;

Το Spark στο MapReduce επιτρέπει στους χρήστες να εκτελούν όλα τα είδη εργασίας spark μέσα στο MapReduce χωρίς να χρειάζεται να αποκτήσουν δικαιώματα διαχειριστή αυτής της εφαρμογής.

47) Εξηγήστε τη διαδικασία ενεργοποίησης του αυτόματου καθαρισμού στο Spark για τη διαχείριση συσσωρευμένων μεταδεδομένων.

Μπορείτε να ενεργοποιήσετε τον αυτόματο καθαρισμό βλέποντας την παράμετρο 'spark.cleaner.ttf ή διαχωρίζοντας τις μακροχρόνιες εργασίες σε διάφορες παρτίδες και γράφοντας τα ενδιάμεσα αποτελέσματα στο δίσκο.

48) Εξηγήστε τη χρήση του Blinkdb

Το BlinkDB είναι ένα εργαλείο μηχανής ερωτημάτων που σας επιτρέπει να εκτελείτε ερωτήματα SQL σε τεράστιους όγκους δεδομένων και αποδίδει τα αποτελέσματα των ερωτημάτων σε σημαντικές γραμμές σφαλμάτων.

49) Το Hoe Spark χειρίζεται την παρακολούθηση και τη σύνδεση σε αυτόνομη λειτουργία;

Ναι, ένας σπινθήρας μπορεί να χειριστεί την παρακολούθηση και τη σύνδεση σε αυτόνομη λειτουργία, καθώς διαθέτει διεπαφή χρήστη που βασίζεται στον ιστό.

50) Πώς μπορείτε να προσδιορίσετε εάν μια δεδομένη λειτουργία είναι Μετασχηματισμός ή Δράση;

Μπορείτε να προσδιορίσετε τη λειτουργία με βάση τον τύπο επιστροφής. Εάν ο τύπος επιστροφής δεν είναι RDD, τότε η λειτουργία είναι μια ενέργεια. Ωστόσο, εάν ο τύπος επιστροφής είναι ο ίδιος με τον RDD, τότε η πράξη είναι μετασχηματισμός.

51) Μπορείτε να χρησιμοποιήσετε το Apache Spark για να αναλύσετε και να αποκτήσετε πρόσβαση σε δεδομένα που είναι αποθηκευμένα στις βάσεις δεδομένων Cassandra;

Ναι, μπορείτε να χρησιμοποιήσετε το Spark Cassandra Connector που σας επιτρέπει να έχετε πρόσβαση και να αναλύετε δεδομένα που είναι αποθηκευμένα στη βάση δεδομένων Cassandra.

52) Αναφέρετε τη διαφορά μεταξύ Spark SQL και Hql

Το SparkSQL είναι ένα ουσιαστικό στοιχείο στον κινητήρα του Spark Core. Υποστηρίζει SQL και Hive Query Language χωρίς να τροποποιεί τη σύνταξή του.

Αυτές οι ερωτήσεις συνέντευξης θα βοηθήσουν επίσης στο viva (προφορικά) σας

Μπορεί να σας αρέσει: