Az 50 legjobb Apache Spark interjúkérdés és válasz (2025)
Spark interjúkérdések pályakezdőknek és tapasztaltaknak
Íme az Apache Spark interjúkérdései és válaszai a kezdőknek és a tapasztalt Data Science jelölteknek, hogy megkaphassák álommunkájukat.
1) Mi az Apache Spark?
Az Apache Spark könnyen használható és rugalmas adatfeldolgozási keretrendszer. A Spark kerekedhet Hadoop, önállóan vagy a felhőben. Képes különféle adatforrások értékelésére, beleértve a HDFS-t, a Cassandrát és másokat.
Ingyenes PDF letöltés: Apache Spark interjú kérdések és válaszok
2) Magyarázza el a Dsstreamet az Apache Sparkra hivatkozva
A Dstream rugalmas elosztott adatbázisok sorozata, amelyek egy adatfolyamot képviselnek. Létrehozhat Dstreamet különböző forrásokból, például HDFS, Apache Flume, Apache KafkaStb
3) Nevezzen meg három elérhető adatforrást a SparkSQL-ben
A SparkSQL-ben elérhető adatforrások a következők:
4) Nevezzen meg néhány belső démont, amelyet a Sparkban használnak?
A Sparkban használt fontos démonok a Blockmanager, Memestore, DAGscheduler, Driver, Worker, Executor, Tasks stb.
5) Határozza meg a "ritka vektor" kifejezést.
A ritka vektor egy olyan vektor, amelynek két párhuzamos tömbje van, az egyik az indexekhez, a másik az értékekhez, és helytakarékosság céljából a nullától eltérő entitások tárolására használható.
6) Nevezze meg az Apache Spark által támogatott nyelvet a big data alkalmazások fejlesztéséhez
A big data alkalmazások fejlesztésének fontos nyelvhasználata a következők:
- Jáva
- Piton
- R
- Clojure
- Scala
7) Milyen módszerrel hozhat létre adatkeretet?
Az Apache Sparkban adatkeret hozható létre a Hive-táblázatok és a strukturált adatfájlok használatával.
8) Magyarázza el a SchemaRDD-t
Egy olyan RDD-t, amely sorobjektumból áll az egyes oszlopokban lévő adattípusokról szóló sémainformációkkal, SchemaRDD-nek nevezik.
9) Mik azok az akkumulátorok?
Az akkumulátorok a csak írható változók. Egyszer inicializálják és elküldik a dolgozóknak. Ezek a dolgozók a megírt logika alapján frissítik, ami visszaküldi az illesztőprogramnak.
10) Melyek a Spark ökoszisztéma összetevői?
A Spark fontos összetevői:
- Spark Core: Ez egy alapmotor a nagyszabású párhuzamos és elosztott adatfeldolgozáshoz
- Spark Streaming: Ezt az összetevőt valós idejű adatfolyamhoz használják.
- Szikra SQL: Integrálja a relációs feldolgozást a Spark funkcionális programozási API-jával
- GraphX: Lehetővé teszi a grafikonokat és a gráfokkal párhuzamos számításokat
- MLlib: Lehetővé teszi gépi tanulás végrehajtását az Apache Sparkban
11) Nevezze meg az Apache Spark használatának három jellemzőjét!
Az Apache Spark használatának három legfontosabb jellemzője:
- Kifinomult elemzés támogatása
- Segít integrálni a Hadoop-pal és a meglévő Hadoop-adatokkal
- Lehetővé teszi egy alkalmazás futtatását Hadoop-fürtben, akár 100-szor gyorsabban a memóriában és tízszer gyorsabban a lemezen.
12) Magyarázza el az Apache Spark párhuzamosságának alapértelmezett szintjét
Ha a felhasználó nem tudja megadni, akkor a partíciók száma az Apache Spark alapértelmezett párhuzamossági szintje.
13) Nevezzen meg három olyan céget, amely Spark Streaming szolgáltatásokat használ
A Spark Streaming szolgáltatásokat használó három ismert cég:
- Uber
- Netflix
14) Mi az a Spark SQL?
A Spark SQL egy modul a strukturált adatfeldolgozáshoz, ahol kihasználjuk az adott adatbázison futó SQL-lekérdezéseket.
15) Magyarázza el a parkettareszelőt
A Paraquet egy oszlopos formátumú fájl, amelyet számos más adatfeldolgozó rendszer támogat. A Spark SQL lehetővé teszi az olvasási és írási műveletek végrehajtását a Parquet fájllal.
16) Magyarázd el a Spark Driver-t?
A Spark Driver az a program, amely a gép fő csomópontján fut, és deklarálja az átalakításokat és műveleteket az adat-RDD-ken.
17) Hogyan tárolhatod az adatokat szikrában?
A Spark egy feldolgozómotor, amely nem rendelkezik tárolómotorral. Adatokat tud lekérni egy másik tárolómotorról, például HDFS, S3.
18) Ismertesse a fájlrendszer API használatát az Apache Sparkban
fájlrendszer API lehetővé teszi az adatok olvasását különböző tárolóeszközökről, például HDFS, S3 vagy helyi Fileyste.
19) Mi a Spark Engine feladata?
A Spark Engine hasznos az adatalkalmazás ütemezéséhez, elosztásához és figyeléséhez a fürtben.
20) Mi a sparkContext felhasználója?
A SparkContent a szikra belépési pontja. A SparkContext lehetővé teszi RDD-k létrehozását, amelyek különféle módokat biztosítottak az adatok feldolgozására.
21) Hogyan valósíthatja meg a gépi tanulást a Sparkban?
Az MLif a Spark által biztosított sokoldalú gépi tanulási könyvtár.
22) Tud valós idejű feldolgozást végezni a Spark SQL-lel?
A valós idejű adatfeldolgozás közvetlenül nem lehetséges. Ez azonban lehetséges, ha a meglévő RDD-t SQL-táblaként regisztrálja, és az SQL-lekérdezéseket prioritásként indítja el.
23) Melyek a fontos különbségek az Apache és a Hadoop között?
| Vizsgált paraméter | Apache Spark | Hadoop |
| Sebesség | 100-szor gyorsabb a Hadoophoz képest. | Mérsékelt sebességgel rendelkezik. |
| Feldolgozás | Valós idejű kötegelt feldolgozási funkció. | Csak kötegelt feldolgozást kínál. |
| Tanulási görbe | könnyű | Kemény |
| Az interaktivitás | Interaktív módokkal rendelkezik | A Pig and Hive-n kívül nincs interaktív módja. |
24) futtathatja az Apache Sparkot Apache Mesoson?
Igen, futtathatja az Apache Sparkot a Mesos által kezelt hardverfürtökön.
25) Magyarázza el a partíciókat
A partíció az adatok kisebb és logikus felosztása. Ez a módszer az adatok logikai egységeinek származtatására a feldolgozási folyamat felgyorsítása érdekében.
26) Határozza meg a „Lazy Evolution” kifejezést az Apache Sparkra hivatkozva
Az Apache Spark késlelteti az értékelést, amíg szükség van rá. Az átalakításokhoz a Spark hozzáadja őket egy számítási DAG-hoz, és csak akkor, ha a származtatás kér bizonyos adatokat.
27) Ismertesse a broadcast változók használatát!
A sugárzási változók leggyakoribb használata a következő:
- A közvetített változók segítenek a programozónak abban, hogy egy csak olvasható változót gyorsítótárban tartsanak minden gépen, ahelyett, hogy egy példányt küldenének el a feladatokhoz.
- Használhatja őket arra is, hogy minden csomópontnak hatékonyan másolatot adjon egy nagy bemeneti adatkészletről.
- A műsorszórási algoritmusok a kommunikációs költségek csökkentésében is segítenek
28) Hogyan használhatod az Akka-t a Spark-kal?
A Spark az Akka használatot használja az ütemezéshez. Az Akka-t használja a munkások és a mesterek közötti üzenetváltásra is.
29) Melyik az alapvető adatszerkezet a Sparktól
Az adatkeret alapvető a Spark alapvető adatszerkezete.
30) Használhatja a Sparkot ETL folyamathoz?
Igen, használhatja a szikrát az ETL folyamathoz.
31) Mire jó a térképtranszformáció?
Az RDD-n lévő leképezési transzformáció egy másik RDD-t hoz létre az egyes elemek fordításával. Segít minden elem lefordításában a felhasználó által biztosított funkció végrehajtásával.
32) Milyen hátrányai vannak a Spark használatának?
Az alábbiakban felsoroljuk a Spark használatának néhány hátrányát:
- A Spark hatalmas mennyiségű adatot fogyaszt a Hadoophoz képest.
- Nem futtathat mindent egyetlen csomóponton, mivel a munkával több fürt esetében is bizalmatlannak kell lenni.
- A fejlesztőknek fokozott odafigyelésre van szükségük, amikor alkalmazásukat a Sparkban futtatják.
- A Spark streaming nem támogatja a rekordalapú ablakfeltételeket.
33) Mik az Apache Spark általános felhasználási területei?
- Az Apache Spark a következőkre használható:
- Interaktív gépi tanulás
- Stream feldolgozás
- Adatelemzés és adatfeldolgozás
- Érzékelő adatfeldolgozás
34) Adja meg a különbséget a persist() és a cache() függvények között.
A Persist() függvény lehetővé teszi a felhasználó számára a tárolási szint megadását, míg a cache() az alapértelmezett tárhelyszintet használja.
35) Nevezze el a Spark Library-t, amely megbízható fájlmegosztást tesz lehetővé memóriasebességgel a különböző fürt keretrendszerek között.
A Tachyon egy Spark-könyvtár, amely megbízható fájlmegosztást tesz lehetővé memóriasebességgel különböző fürt keretrendszerek között.
36) Milyen típusú gépi tanulási technikákhoz illik jól az Apache Spark?
Az Apache Spark ideális olyan egyszerű gépi tanulási algoritmusokhoz, mint a klaszterezés, a regresszió és az osztályozás.
37) Hogyan távolíthatja el a kritikus jelenléttel rendelkező elemet bármely más Rdd is Apache szikrában?
Ha el szeretné távolítani a kulcsot tartalmazó elemeket bármely más rdd-ben, akkor a substractkey() függvényt kell használnia.
38) Mi haszna az ellenőrző pontoknak szikrában?
Az ellenőrző pontok lehetővé teszik, hogy a program éjjel-nappal fusson. Sőt, az alkalmazáslogikától függetlenül segít ellenállóvá tenni a hibákkal szemben.
39) Magyarázza el a vonalrajzot!
Lineage graph információs számítógép minden RDD igény szerint. Ezért amikor a tartós RDD egy része elvész. Ebben a helyzetben visszaállíthatja ezeket az adatokat a vonaldiagram információinak használatával.
40) Milyen fájlformátumokat támogat a spark?
A Spark támogatja a json, tsv, snappy, orc, rc stb. fájlformátumokat.
41) Mik azok az akciók?
A művelet segít visszahozni az adatokat az RDD-ről a helyi gépre. Végrehajtása minden korábban létrehozott átalakítás eredménye.
42) Mi az a fonal?
A fonal az Apache Spark egyik legfontosabb jellemzője. A fonalon futó szikra a szikra bináris eloszlását teszi lehetővé, mivel a fonaltámaszra épül.
43) Magyarázza el Spark végrehajtónak
A végrehajtó egy Spark-folyamat, amely számításokat futtat, és az adatokat a munkavégző csomóponton tárolja. A SparkContent végső feladatai végrehajtásra átkerülnek a végrehajtóhoz.
44) telepíteni kell a Sparkot az összes csomópontra, miközben a Spark alkalmazást futtatja a Yarnon?
Nem, nem feltétlenül kell szikrát telepítenie minden csomópontra, mivel a szikra a Yarn tetején fut.
45) Mi az a worker csomópont az Apache Sparkban?
A dolgozó csomópont bármely olyan csomópont, amely képes futtatni az alkalmazás kódját egy fürtben.
46) Hogyan indíthat el Spark-feladatokat a Hadoop MapReduce-n belül?
A Spark a MapReduce-ben lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy mindenféle Spark-feladatot lefuttassanak a MapReduce-ban, anélkül, hogy rendszergazdai jogokat kellene szerezniük az adott alkalmazáshoz.
47) Magyarázza el az automatikus tisztítási folyamatot a Sparkban a felhalmozott metaadatok kezeléséhez.
Automatikus tisztítást indíthat el a „spark.cleaner.ttf” paraméter megtekintésével, vagy ha a régóta futó feladatokat különböző kötegekre osztja, és a közbenső eredményeket a lemezre írja.
48) Magyarázza el a Blinkdb használatát
A BlinkDB egy lekérdezőmotor-eszköz, amely lehetővé teszi SQL-lekérdezések végrehajtását hatalmas mennyiségű adaton, és a lekérdezési eredményeket értelmes hibasávokban jeleníti meg.
49) A Hoe Spark kezeli a megfigyelést és a naplózást önálló módban?
Igen, a Spark képes kezelni a megfigyelést és a naplózást önálló módban, mivel webalapú felhasználói felülettel rendelkezik.
50) Hogyan állapítható meg, hogy egy adott művelet átalakulás vagy cselekvés?
A műveletet a visszatérési típus alapján azonosíthatja. Ha a visszatérési típus nem RDD, akkor a művelet egy művelet. Ha azonban a visszatérési típus megegyezik az RDD-vel, akkor a művelet transzformáció.
51) Használhatja az Apache Sparkot a Cassandra-adatbázisokban tárolt adatok elemzésére és elérésére?
Igen, használhatja a Spark Cassandra Connector szoftvert, amely lehetővé teszi a Cassandra adatbázisban tárolt adatok elérését és elemzését.
52) Adja meg a Spark SQL és a Hql közötti különbséget
A SparkSQL a Spark Core motor alapvető összetevője. Támogatja az SQL-t és a Hive Query Language-t anélkül, hogy megváltoztatná a szintaxisát.
Ezek az interjúkérdések a viva-ban is segítenek.
Talán tetszene:
