50 лучших вопросов и ответов на собеседовании по Apache Spark (2025 г.)
Вопросы для собеседования Spark для новичков и опытных
Вот вопросы и ответы на собеседовании по Apache Spark для новичков, а также для опытных кандидатов в области науки о данных, которые помогут получить работу своей мечты.
1) Что такое Apache Spark?
Apache Spark — это простая в использовании и гибкая среда обработки данных. Искра может закругляться Hadoop, автономно или в облаке. Он способен оценивать разнообразные источники данных, включая HDFS, Cassandra и другие.
Бесплатная загрузка PDF-файла: Вопросы и ответы на собеседовании по Apache Spark
2) Объясните Dsstream со ссылкой на Apache Spark.
Dstream — это последовательность устойчивых распределенных баз данных, представляющих поток данных. Вы можете создать Dstream из различных источников, таких как HDFS, Apache Flume, Apache. Кафка, и т.д.
3) Назовите три источника данных, доступных в SparkSQL.
В SparkSQL доступны следующие источники данных:
4) Назовите некоторые внутренние демоны, используемые в искре?
Важными демонами, используемыми в Spark, являются Blockmanager, Memestore, DAGscheduler, Driver, Worker, Executor, Tasks и т. д.
5) Дайте определение термину «Разреженный вектор».
Разреженный вектор — это вектор, который имеет два параллельных массива: один для индексов, другой для значений, которые используются для хранения ненулевых объектов для экономии места.
6) Назовите язык, поддерживаемый Apache Spark для разработки приложений для больших данных.
Важными вариантами использования языка при разработке приложений для больших данных являются:
- Java
- Питон
- R
- Clojure
- масштаб
7) Каков метод создания кадра данных?
В Apache Spark фрейм данных можно создать с помощью таблиц в Hive и файлов структурированных данных.
8) Объясните SchemaRDD
RDD, который состоит из объекта строки с информацией схемы о типе данных в каждом столбце, называется SchemaRDD.
9) Что такое аккумуляторы?
Аккумуляторы — это переменные, доступные только для записи. Они инициализируются один раз и отправляются работникам. Эти рабочие процессы будут обновляться на основе написанной логики, которая будет отправлена обратно драйверу.
10) Каковы компоненты экосистемы Spark?
Важными компонентами Spark являются:
- Искроядро: Это базовый движок для крупномасштабной параллельной и распределенной обработки данных.
- Искра Потоковое: Этот компонент используется для потоковой передачи данных в реальном времени.
- Искриться SQL: Интегрирует реляционную обработку с помощью API функционального программирования Spark.
- ГрафикX: Позволяет создавать графики и выполнять параллельные графические вычисления.
- МЛлиб: Позволяет выполнять машинное обучение в Apache Spark.
11) Назовите три особенности использования Apache Spark.
Три наиболее важные особенности использования Apache Spark:
- Поддержка сложной аналитики
- Помогает вам интегрироваться с Hadoop и существующими данными Hadoop.
- Это позволяет запускать приложение в кластере Hadoop, до 100 раз быстрее в памяти и в десять раз быстрее на диске.
12) Объясните уровень параллелизма по умолчанию в Apache Spark.
Если пользователь не может указать это количество, то количество разделов считается уровнем параллелизма по умолчанию в Apache Spark.
13) Назовите три компании, которые используют сервисы Spark Streaming.
Три известные компании, использующие сервисы Spark Streaming:
- Uber
- Netflix
14) Что такое Spark SQL?
Spark SQL — это модуль для обработки структурированных данных, в котором мы используем преимущества SQL-запросов, выполняемых в этой базе данных.
15) Объясните файл паркета.
Paraquet — это файл столбчатого формата, поддерживаемый многими другими системами обработки данных. Spark SQL позволяет выполнять операции чтения и записи с файлом Parquet.
16) Объясните драйвер Spark?
Spark Driver — это программа, которая запускается на главном узле машины и объявляет преобразования и действия над RDD-данными.
17) Как хранить данные в искре?
Spark — это механизм обработки, не имеющий механизма хранения. Он может извлекать данные из другого механизма хранения, например HDFS, S3.
18) Объясните использование API файловой системы в Apache Spark.
Файловая система API позволяет читать данные с различных устройств хранения данных, таких как HDFS, S3 или локального Файлейста.
19) Какова задача Spark Engine?
Spark Engine полезен для планирования, распространения и мониторинга приложения данных в кластере.
20) Кто является пользователем sparkContext?
SparkContent — это точка входа в Spark. SparkContext позволяет создавать RDD, которые предоставляют различные способы перемешивания данных.
21) Как реализовать машинное обучение в Spark?
MLif — это универсальная библиотека машинного обучения, предоставленная Spark.
22) Можете ли вы выполнять обработку в реальном времени с помощью Spark SQL?
Обработка данных в реальном времени невозможна напрямую. Однако это возможно, зарегистрировав существующий RDD в качестве таблицы SQL и запуская запросы SQL по приоритету.
23) Каковы важные различия между Apache и Hadoop?
| Параметр | Apache Spark | Hadoop |
| Скорость | В 100 раз быстрее по сравнению с Hadoop. | Имеет умеренную скорость. |
| Обработка | Функциональность пакетной обработки в реальном времени. | Он предлагает только пакетную обработку. |
| Кривая обучения | Легко | Жесткий |
| Интерактивность | Имеет интерактивные режимы | Помимо Pig and Hive, здесь нет интерактивного способа. |
24) можете ли вы запустить Apache Spark на Apache Mesos?
Да, вы можете запускать Apache Spark на аппаратных кластерах, управляемых Mesos.
25) Объясните разделы
Раздел — это меньшее и логическое разделение данных. Это метод получения логических единиц данных для ускорения процесса обработки.
26) Определите термин «ленивая эволюция» применительно к Apache Spark.
Apache Spark откладывает оценку до тех пор, пока она не понадобится. Для преобразований Spark добавляет их в группу DAG вычислений и только при получении запрашивает некоторые данные.
27) Объясните использование широковещательных переменных.
Наиболее распространенное использование широковещательных переменных:
- Широковещательные переменные помогают программисту хранить переменную, доступную только для чтения, в кэше на каждом компьютере, вместо того, чтобы отправлять ее копию вместе с задачами.
- Вы также можете использовать их, чтобы эффективно предоставить каждому узлу копию большого входного набора данных.
- Алгоритмы вещания также помогают снизить стоимость связи.
28) Как использовать Akka со Spark?
Spark использует Akka для планирования. Он также использует Akka для обмена сообщениями между работниками и хозяевами.
29) Какие фундаментальные структура данных Искры
Кадр данных является фундаментальным — это фундаментальная структура данных Spark.
30) Можете ли вы использовать Spark для процесса ETL?
Да, вы можете использовать Spark для процесса ETL.
31) Какая польза от трансформации карты?
Преобразование карты в RDD создает еще один RDD путем перевода каждого элемента. Это помогает вам переводить каждый элемент, выполняя функцию, предоставленную пользователем.
32) Каковы недостатки использования Spark?
Ниже приведены некоторые недостатки использования Spark:
- Spark потребляет огромный объем данных по сравнению с Hadoop.
- Вы не можете запускать все на одном узле, поскольку нельзя доверять работе в нескольких кластерах.
- Разработчикам требуется особая осторожность при запуске приложения в Spark.
- Потоковая передача Spark не обеспечивает поддержку критериев окна на основе записей.
33) Как часто используется Apache Spark?
- Apache Spark используется для:
- Интерактивное машинное обучение
- Обработка потока
- Аналитика и обработка данных
- Обработка данных датчиков
34) Укажите разницу между функциями persist() и кэша().
Функция Persist() позволяет пользователю указать уровень хранения, тогда как функция кэша() использует уровень хранения по умолчанию.
35) Назовите библиотеку Spark, которая обеспечивает надежный обмен файлами на скорости памяти в различных кластерных платформах.
Tachyon — это искровая библиотека, которая обеспечивает надежный обмен файлами на скорости памяти в различных кластерных средах.
36) Для какого типа методов машинного обучения подходит Apache Spark?
Apache Spark идеально подходит для простых алгоритмов машинного обучения, таких как кластеризация, регрессия и классификация.
37) Как можно удалить элемент с критическим присутствием в любой другой Rdd is Apache искре?
Чтобы удалить элементы с ключом, присутствующим в любом другом rdd, вам нужно использовать функцию substractkey().
38) Какая польза от чекпоинтов в спарке?
Контрольные точки позволяют программе работать круглосуточно. Более того, это помогает сделать его устойчивым к сбоям независимо от логики приложения.
39) Объясните график родословной.
Информационный компьютер графика родословной каждого СДР по запросу. Поэтому всякий раз, когда часть постоянного RDD теряется. В этой ситуации вы можете восстановить эти данные, используя информацию о графе происхождения.
40) Какие форматы файлов поддерживает Spark?
Spark поддерживает форматы файлов json, tsv, snappy, orc, rc и т. д.
41) Что такое действия?
Действие поможет вам вернуть данные из RDD на локальный компьютер. Его выполнение является результатом всех ранее созданных преобразований.
42) Что такое пряжа?
Yarn — одна из наиболее важных функций Apache Spark. Запуск искры в Yarn обеспечивает двоичное распределение искры, поскольку оно построено на поддержке Yarn.
43) Объясните Spark Executor
Исполнитель — это процесс Spark, который выполняет вычисления и сохраняет данные на рабочем узле. Итоговые задачи SparkContent передаются исполнителю для выполнения.
44) необходимо ли устанавливать Spark на все узлы при запуске приложения Spark на Yarn?
Нет, вам не обязательно устанавливать Spark на всех узлах, поскольку Spark работает поверх Yarn.
45) Что такое рабочий узел в Apache Spark?
Рабочий узел — это любой узел, на котором может выполняться код приложения в кластере.
46) Как запустить задания Spark внутри Hadoop MapReduce?
Spark в MapReduce позволяет пользователям запускать все виды заданий Spark внутри MapReduce без необходимости получения прав администратора этого приложения.
47) Объясните процесс запуска автоматической очистки в Spark для управления накопленными метаданными.
Вы можете запустить автоматическую очистку, просмотрев параметр «spark.cleaner.ttf» или разделив длительные задания на различные пакеты и записав промежуточные результаты на диск.
48) Объясните использование Blinkdb.
BlinkDB — это инструмент обработки запросов, который позволяет выполнять SQL-запросы к огромным объемам данных и отображает результаты запросов в значимых полосах ошибок.
49) Осуществляет ли Hoe Spark мониторинг и регистрацию в автономном режиме?
Да, Spark может осуществлять мониторинг и ведение журналов в автономном режиме, поскольку имеет пользовательский веб-интерфейс.
50) Как определить, является ли данная операция Преобразованием или Действием?
Вы можете идентифицировать операцию по типу возвращаемого значения. Если тип возвращаемого значения не RDD, операция является действием. Однако если тип возвращаемого значения совпадает с типом RDD, то операция является преобразованием.
51) Можете ли вы использовать Apache Spark для анализа и доступа к данным, хранящимся в базах данных Cassandra?
Да, вы можете использовать Spark Cassandra Connector, который позволяет вам получать доступ и анализировать данные, хранящиеся в базе данных Cassandra.
52) Укажите разницу между Spark SQL и Hql.
SparkSQL — это важный компонент движка Spark Core. Он поддерживает SQL и язык запросов Hive без изменения его синтаксиса.
Эти вопросы для собеседования также помогут вам в устной речи.
Вы могли бы:
