Apache Spark の面接の質問と回答トップ 52 (2025)

新人および経験者向けの Spark 面接の質問

ここでは、新人だけでなく経験豊富なデータサイエンス候補者が夢の仕事に就くための、Apache Spark の面接の質問と回答を紹介します。

1) Apache Spark とは何ですか?

Apache Spark は使いやすく、柔軟なデータ処理フレームワークです。スパークは続く Hadoopの、スタンドアロン、またはクラウド内で。 HDFS、Cassandra などを含む多様なデータソースを評価できます。

無料 PDF ダウンロード: Apache Spark インタビューの質問と回答

2) Apache Sparkを参照してDsstreamを説明する

Dstream は、データのストリームを表す一連の復元力のある分散データベースです。 HDFS、Apache Flume、Apache などのさまざまなソースから Dstream を作成できますカフカ, etc.

3) SparkSQL で利用可能なデータソースを XNUMX つ挙げてください

SparkSQL で利用可能なデータソースは次のとおりです。

JSONのデータセット
ハイブテーブル
寄木細工のファイル

4) Spark で使用される内部デーモンの名前をいくつか挙げてください。

Spark で使用される重要なデーモンは、Blockmanager、Memestore、DAGscheduler、Driver、Worker、Executor、Tasks などです。

5) 「スパースベクトル」という用語を定義します。

スパースベクトルは XNUMX つの並列配列を持つベクトルで、XNUMX つはインデックス用、もう XNUMX つは値用で、スペースを節約するために非ゼロエンティティを格納するために使用されます。

6) ビッグデータアプリケーションを開発するために Apache Spark でサポートされている言語に名前を付けます

ビッグデータアプリケーションの開発に使用する重要な言語は次のとおりです。

Java
Python
R
Clojureの
スカラ

7) データフレームの作成方法は何ですか?

Apache Spark では、Hive 内のテーブルと構造化データファイルを使用してデータフレームを作成できます。

8) SchemaRDDの説明

各列のデータの種類に関するスキーマ情報を含む行オブジェクトで構成される RDD は SchemaRDD と呼ばれます。

9) アキュムレータとは何ですか?

アキュムレータは書き込み専用の変数です。これらは一度初期化されてワーカーに送信されます。これらのワーカーは、書かれたロジックに基づいて更新され、ドライバーに送り返されます。

10) Spark エコシステムのコンポーネントは何ですか?

Spark の重要なコンポーネントは次のとおりです。

スパークコア: 大規模な並列分散データ処理のためのベースエンジンです。
スパークストリーミング: このコンポーネントは、リアルタイムデータストリーミングに使用されます。
スパーク SQL: Spark の関数プログラミング API を使用してリレーショナル処理を統合します
グラフX: グラフおよびグラフ並列計算が可能
MLlib: Apache Spark で機械学習を実行できるようにします

11) Apache Spark を使用する XNUMX つの特徴を挙げてください

Apache Spark を使用する際の最も重要な機能は次の XNUMX つです。

高度な分析のサポート
Hadoop および既存の Hadoop データとの統合を支援します
これにより、Hadoop クラスターでアプリケーションを実行できるようになり、メモリ上では最大 100 倍、ディスク上では XNUMX 倍高速になります。

12) Apache Spark のデフォルトの並列処理レベルについて説明する

ユーザーが指定できない場合、パーティションの数は Apache Spark のデフォルトの並列処理レベルとみなされます。

13) Spark Streaming サービスを使用している会社を XNUMX 社挙げてください

Spark Streaming サービスを使用している既知の XNUMX 社は次のとおりです。

ユーバー
Netflix
Pinterest

14) Spark SQL とは何ですか?

Spark SQL は、データベース上で実行される SQL クエリを利用する構造化データ処理用のモジュールです。

15) Parquet ファイルの説明

Paraquet は、他の多くのデータ処理システムでサポートされている列形式ファイルです。 Spark SQL を使用すると、Parquet ファイルで読み取り操作と書き込み操作の両方を実行できます。

16) スパークドライバーについて説明してください?

Spark Driver は、マシンのマスターノード上で実行され、データ RDD に対する変換とアクションを宣言するプログラムです。

17) データを Spark に保存するにはどうすればよいですか?

Spark は、ストレージエンジンを持たない処理エンジンです。 HDFS、S3 などの別のストレージエンジンからデータを取得できます。

18) Apache Spark でのファイルシステム API の使用法を説明する

ファイル·システム API HDFS、S3、ローカル Fileyste などのさまざまなストレージデバイスからデータを読み取ることができます。

19) Spark Engine のタスクは何ですか

Spark Engine は、クラスター全体でのデータアプリケーションのスケジュール、配布、監視に役立ちます。

20) スパークコンテキストのユーザーは何ですか?

SparkContent は、Spark へのエントリポイントです。 SparkContext を使用すると、データを撹拌するさまざまな方法を提供する RDD を作成できます。

21) Spark で機械学習を実装するにはどうすればよいですか?

MLif は、Spark が提供する多用途の機械学習ライブラリです。

22) Spark SQL でリアルタイム処理はできますか?

リアルタイムのデータ処理は直接は不可能です。ただし、既存のRDDをSQLテーブルとして登録し、優先的にSQLクエリをトリガーすることで可能になります。

23) Apache と Hadoop の重要な違いは何ですか

	Apache Spark	Hadoopの
速度	Hadoop と比較して 100 倍高速です。	適度なスピードがあります。
処理	リアルタイムバッチ処理機能。	バッチ処理のみを提供します。
学習曲線	初級	ハード
双方向性	インタラクティブモードがあります	Pig と Hive を除けば、インタラクティブな方法はありません。

24) Apache Mesos で Apache Spark を実行できますか?

はい、Mesos によって管理されるハードウェアクラスター上で Apache Spark を実行できます。

25) パーティションについて説明する

パーティションは、データをより小さく論理的に分割したものです。これは、処理プロセスを高速化するためにデータの論理単位を導出する方法です。

26) Apache Spark を参照して「Lazy Evolution」という用語を定義する

Apache Spark は、必要になるまで評価を遅らせます。変換の場合、Spark は変換を計算の DAG に追加しますが、これは派生リクエストでデータが必要な場合に限ります。

27) ブロードキャスト変数の使用法を説明する

ブロードキャスト変数の最も一般的な使用法は次のとおりです。

ブロードキャスト変数は、プログラマがタスクと一緒に読み取り専用変数のコピーを配布するのではなく、読み取り専用変数を各マシンにキャッシュしておくのに役立ちます。
これらを使用して、すべてのノードに大規模な入力データセットのコピーを効率的な方法で提供することもできます。
ブロードキャストアルゴリズムは通信コストの削減にも役立ちます

28) Spark で Akka を使用するにはどうすればよいですか?

Spark はスケジューリングに Akka を使用します。また、ワーカーとマスター間のメッセージングにも Akka を使用します。

29) 基本的なものはどれですかデータ構造スパークの

データフレームは Spark の基本的なデータ構造です。

30) ETL プロセスに Spark を使用できますか?

はい、ETL プロセスに Spark を使用できます。

31) マップ変換は何に役立ちますか?

RDD 上のマップ変換は、各要素を変換することによって別の RDD を生成します。ユーザーが提供した関数を実行することで、すべての要素を翻訳するのに役立ちます。

32) Spark を使用するデメリットは何ですか?

Spark を使用する場合の欠点の一部を次に示します。

Spark は Hadoop と比較して大量のデータを消費します。
作業は複数のクラスターにわたって信頼される必要があるため、単一ノードですべてを実行することはできません。
開発者は、Spark でアプリケーションを実行する際に特別な注意が必要です。
Spark ストリーミングは、レコードベースのウィンドウ基準をサポートしません。

33) Apache Spark の一般的な用途は何ですか?

Apache Spark は次の目的で使用されます。
インタラクティブな機械学習
ストリーム処理
データの分析と処理
センサーデータ処理

34)persist() 関数とcache() 関数の違いを述べてください。

Persist() 関数を使用すると、ユーザーはストレージレベルを指定できますが、cache() はデフォルトのストレージレベルを使用します。

35) 異なるクラスターフレームワーク間でメモリ速度で信頼性の高いファイル共有を可能にする Spark ライブラリに名前を付けます。

Tachyon は、さまざまなクラスターフレームワーク間でメモリ速度で信頼性の高いファイル共有を可能にする Spark ライブラリです。

36) Apache Spark は、どのタイプの機械学習手法に適していますか?

Apache Spark は、クラスタリング、回帰、分類などの単純な機械学習アルゴリズムに最適です。

37) 他の Rdd is Apache Spark にクリティカルな存在を持つ要素を削除するにはどうすればよいですか?

他の RDD に存在するキーを持つ要素を削除するには、substractkey() 関数を使用する必要があります。

38) Spark でのチェックポイントの用途は何ですか?

チェックポイントを使用すると、プログラムを XNUMX 時間稼働させることができます。さらに、アプリケーションロジックに関係なく、障害に対する回復力を高めるのに役立ちます。

39) リネージグラフの説明

リネージグラフ情報は各RDDをオンデマンドでコンピュータ化します。したがって、永続的な RDD の一部が失われるたびに。そのような状況では、系統グラフ情報を使用してこのデータを回復できます。

40) Spark でサポートされているファイル形式は何ですか?

Spark は、json、tsv、snappy、orc、rc などのファイル形式をサポートしています。

41) アクションとは何ですか?

Action は、RDD からローカルマシンにデータを戻すのに役立ちます。その実行は、以前に作成されたすべての変換の結果です。

42) 糸とは何ですか?

Yarn は、Apache Spark の最も重要な機能の XNUMX つです。 Yarn で Spark を実行すると、Yarn サポート上に構築されているため、Spark のバイナリ配布が行われます。

43) Spark Executor について説明する

エグゼキューターは、計算を実行し、ワーカーノードにデータを保存する Spark プロセスです。 SparkContent による最終タスクは、実行のためにエグゼキュータに転送されます。

44) Yarn で Spark アプリケーションを実行している間、すべてのノードに Spark をインストールする必要がありますか?

いいえ、Spark は Yarn 上で実行されるため、必ずしもすべてのノードに Spark をインストールする必要はありません。

45) Apache Spark のワーカーノードとは何ですか?

ワーカーノードは、クラスター内でアプリケーションコードを実行できる任意のノードです。

46) Hadoop MapReduce 内で Spark ジョブを起動するにはどうすればよいですか?

MapReduce の Spark を使用すると、ユーザーはアプリケーションの管理者権限を取得することなく、MapReduce 内であらゆる種類の Spark ジョブを実行できます。

47) 蓄積されたメタデータを管理するために Spark で自動クリーンアップをトリガーするプロセスを説明します。

自動クリーンアップをトリガーするには、パラメータ「spark.cleaner.ttf」を参照するか、長時間実行されるジョブをさまざまなバッチに分割し、中間結果をディスクに書き込むことによって実行できます。

48) Blinkdb の使用法を説明する

BlinkDB は、大量のデータに対して SQL クエリを実行し、意味のあるエラーバーでクエリ結果を表示できるクエリエンジンツールです。

49) Hoe Spark はスタンドアロンモードでの監視とログ記録を処理しますか?

はい、Spark は Web ベースのユーザーインターフェイスを備えているため、スタンドアロンモードで監視とログを処理できます。

50) 特定の操作が変換であるかアクションであるかをどのように識別できますか?

戻り値の型に基づいて操作を識別できます。戻り値の型が RDD でない場合、操作はアクションです。ただし、戻り値の型が RDD と同じである場合、操作は変換になります。

51) Apache Spark を使用して、Cassandra データベースに保存されているデータを分析してアクセスできますか?

はい、Spark Cassandra コネクタを使用すると、Cassandra データベースに保存されているデータにアクセスして分析できるようになります。

52) Spark SQL と Hql の違いを説明する

SparkSQL は、Spark Core エンジンの重要なコンポーネントです。構文を変更することなく、SQL および Hive クエリ言語をサポートします。

これらの面接の質問は、あなたの活力（口頭）にも役立ちます

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