Pyspark, l'API Python pour Apache Spark, permet aux développeurs Python de harceler la puissance de traitement distribuée de Spark pour les taches de Big Data. Il exploite les principaux forces de Spark, y compris les capacités de calcul et d'apprentissage automatique en mémoire, offrant une interface pythonique rationalisée pour une manipulation et une analyse efficaces des données. Cela fait de Pyspark une compétence très recherchée dans le paysage des mégadonnées. La préparation des entretiens de Pyspark nécessite une solide compréhension de ses concepts principaux, et cet article présente 30 questions et réponses clés pour aider à cette préparation.

Ce guide couvre les concepts Pyspark fondamentaux, y compris les transformations, les caractéristiques clés, les différences entre les RDD et les dataframes, et des sujets avancés comme le streaming Spark et les fonctions de fenêtre. Que vous soyez un dipl?mé récent ou un professionnel chevronné, ces questions et réponses vous aideront à solidifier vos connaissances et à lutter contre votre prochaine interview à Pyspark.

Zones clés couvertes:

• Pyspark Fundamentals and Core Caractéristiques.
• Comprendre et appliquer les RDD et les dataframes.
• Master les transformations Pyspark (étroites et larges).
• Traitement des données en temps réel avec streaming Spark.
• Manipulation avancée des données avec les fonctions de fenêtre.
• Techniques d'optimisation et de débogage pour les applications Pyspark.

Top 30 des questions et réponses d'entrevue Pyspark pour 2025:

Voici une sélection organisée de 30 questions d'entrevue essentielles à Pyspark et leurs réponses complètes:

Fondamentaux:

1. Qu'est-ce que Pyspark et sa relation avec Apache Spark? Pyspark est l'API Python pour Apache Spark, permettant aux programmeurs Python d'utiliser les capacités informatiques distribuées de Spark pour le traitement de données à grande échelle.

2. Caractéristiques clés de Pyspark? Facilité d'intégration Python, API DataFrame (-like), traitement en temps réel (streaming Spark), calcul en mémoire et bibliothèque d'apprentissage automatique robuste (MLIB).

3. RDD vs DataFrame? Les RDD (ensembles de données distribués résilients) sont la structure fondamentale des données de Spark, offrant un contr?le de bas niveau mais moins d'optimisation. Dataframes fournit une abstraction de niveau supérieur et enrichi par schéma, offrant des performances et une facilité d'utilisation améliorées.

4. Comment l'optimiseur Spark SQL Catalyst améliore-t-il les performances de la requête? L'optimiseur de catalyseur utilise des règles d'optimisation sophistiquées (poussée prédicat, pliage constant, etc.) et plans intelligemment à une demande de requête pour une efficacité améliorée.

5. Pyspark Cluster Managers? Standalone, Apache Mesos, Hadoop Yarn et Kubernetes.

Transformations et actions:

6. évaluation paresseuse à Pyspark? Les transformations ne sont pas exécutées immédiatement; Spark construit un plan d'exécution, en exécutant uniquement lorsqu'une action est déclenchée. Cela optimise le traitement.

7. Des transformations étroites vs larges? Les transformations étroites impliquent une cartographie de partition individuelle (par exemple, map , filter ). De larges transformations nécessitent des données de données sur les partitions (par exemple, groupByKey , reduceByKey ).

8. La lecture d'un CSV dans un dataframe? df = spark.read.csv('path/to/file.csv', header=True, inferSchema=True)

9. Effectuer des requêtes SQL sur DataFrames? Enregistrez le DataFrame comme vue temporaire ( df.createOrReplaceTempView("my_table") ) puis utilisez spark.sql("SELECT ... FROM my_table") .

10. Méthode cache() ? Cache un RDD ou DataFrame en mémoire pour un accès plus rapide dans les opérations suivantes.

11. Dag de Spark (graphique acyclique réalisé)? Représente le plan d'exécution comme un graphique des étapes et des taches, permettant une planification et une optimisation efficaces.

12. Gestion des données manquantes dans DataFrames? dropna() , fillna() et modes replace() .

Concepts avancés:

13. map() vs flatMap() ? map() applique une fonction à chaque élément, produisant une sortie par entrée. flatMap() applique une fonction qui peut produire plusieurs sorties par entrée, aplatissant le résultat.

14. Variables de diffusion? Caches en lecture seule Variables en mémoire sur tous les n?uds pour un accès efficace.

15. Spark accumulateurs? Variables mises à jour uniquement par le biais d'opérations associatives et commutatives (par exemple, compteurs, sommes).

16. Joindre DataFrames? Utilisez la méthode join() , en spécifiant la condition de jointure.

17. Partitions à Pyspark? Unités fondamentales du parallélisme; Le contr?le de leur nombre a un impact sur les performances ( repartition() , coalesce() ).

18. Rédaction d'un DataFrame à CSV? df.write.csv('path/to/output.csv', header=True)

19. Spark SQL Catalyst Optimizer (Revisited)? Un composant crucial pour l'optimisation des requêtes dans Spark SQL.

20. Pyspark UDFS (fonctions définies par l'utilisateur)? étendez la fonctionnalité Pyspark en définissant des fonctions personnalisées à l'aide udf() et en spécifiant le type de retour.

Manipulation et analyse des données:

21. AGLéGATIONS SUR LES DATAFRES? groupBy() suivi de fonctions d'agrégation comme agg() , sum() , avg() , count() .

22. withColumn() Méthode? Ajoute de nouvelles colonnes ou modifie celles existantes dans un dataframe.

23. select() Méthode? Sélectionne des colonnes spécifiques dans un dataframe.

24. Filtrage des lignes dans un dataframe? filter() ou where() méthodes avec une condition.

25. Spark streaming? Traite les flux de données en temps réel en mini-lots, en appliquant des transformations sur chaque lot.

Gestion et optimisation des données:

26. Gérer les données JSON? spark.read.json('path/to/file.json')

27. Fonctions de fenêtre? Effectuez des calculs sur un ensemble de lignes liées à la ligne actuelle (par exemple, les totaux de course, le classement).

28. Débogage des applications Pyspark? Enregistrement, outils tiers (Databricks, EMR, plugins IDE).

Considérations supplémentaires:

29. Expliquez le concept de sérialisation des données et de désérialisation dans Pyspark et son impact sur les performances. (Cela plonge dans l'optimisation des performances)

30. Discutez des différentes approches de la gestion des données sur les données dans Pyspark. (Cela se concentre sur un défi de performance commun)

Cet ensemble élargi de questions et réponses fournit un guide de préparation plus complet pour vos entretiens Pyspark. N'oubliez pas de pratiquer des exemples de codage et de démontrer votre compréhension des concepts sous-jacents. Bonne chance!

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!