Apache SparkのPython APIであるPysparkは、Python開(kāi)発者にBig DataタスクのSparkの分散処理能力を活用できるようにします。 Sparkのコア強(qiáng)度を活用して、メモリ內(nèi)の計(jì)算や機(jī)械學(xué)習(xí)機(jī)能を含む、効率的なデータ操作と分析のための合理化されたPythonicインターフェイスを提供します。これにより、Pysparkはビッグデータの狀況における非常に人気のあるスキルになります。 Pysparkのインタビューの準(zhǔn)備には、そのコア概念を確実に理解する必要があります。この記事では、その準(zhǔn)備を支援するための30の重要な質(zhì)問(wèn)と回答を示しています。

このガイドでは、変換、主要な機(jī)能、RDDとデータフレームの違い、Spark StreamingやWindow関數(shù)などの高度なトピックなど、基本的なPysparkの概念をカバーしています。あなたが最近の卒業(yè)生であろうとベテランの専門家であろうと、これらの質(zhì)問(wèn)と回答は、あなたの知識(shí)を固め、次のPysparkのインタビューに自信を持って取り組むのに役立ちます。

カバーされている重要な領(lǐng)域：

• Pysparkの基礎(chǔ)とコア機(jī)能。
• RDDとデータフレームの理解と適用。
• Pyspark変換の習(xí)得（狹くて広い）。
• スパークストリーミングによるリアルタイムデータ処理。
• ウィンドウ関數(shù)を使用した高度なデータ操作。
• Pysparkアプリケーションの最適化とデバッグ技術(shù)。

2025年のトップ30 Pysparkインタビューの質(zhì)問(wèn)と回答：

これは、30のEssential Pysparkインタビューの質(zhì)問(wèn)とその包括的な回答の厳選された選択です。

基礎(chǔ)：

1. PysparkとApache Sparkとの関係は何ですか？ PysparkはApache SparkのPython APIであり、Pythonプログラマーが大規(guī)模なデータ処理のためにSparkの分散コンピューティング機(jī)能を利用できるようにします。

2. Pysparkの重要な機(jī)能？ Python統(tǒng)合の容易さ、DataFrame API（Pandas-like）、リアルタイム処理（Sparkストリーミング）、インメモリ計(jì)算、および堅(jiān)牢な機(jī)械學(xué)習(xí)ライブラリ（MLLIB）。

3. RDD対データフレーム？ RDD（回復(fù)力のある分散データセット）は、Sparkの基本的なデータ構(gòu)造であり、低レベルのコントロールですが最適化が少なくなります。 DataFramesは、高レベルのスキーマが豊富な抽象化を提供し、パフォーマンスと使いやすさの向上を提供します。

4. Spark SQL Catalyst Optimizerはクエリパフォーマンスをどのように改善しますか？ Catalyst Optimizerは、洗練された最適化ルール（述語(yǔ)プッシュダウン、一定の折りたたみなど）を採(cǎi)用し、効率を向上させるためのクエリ実行をインテリジェントに計(jì)畫(huà)しています。

5. Pysparkクラスターマネージャー？スタンドアロン、Apache Mesos、Hadoop Yarn、およびKubernetes。

変換と行動(dòng)：

6. Pysparkでの怠zyな評(píng)価？変換はすぐに実行されません。 Sparkは実行計(jì)畫(huà)を構(gòu)築し、アクションがトリガーされた場(chǎng)合にのみ実行します。これにより、処理が最適化されます。

7. 狹いvs.広い変換？狹い変換には、1対1のパーティションマッピング（ map 、 filter ）が含まれます。幅広い変換では、パーティション全體でデータをシャッフルする必要があります（例： groupByKey 、 reduceByKey ）。

8. CSVをデータフレームに読みますか？ df = spark.read.csv('path/to/file.csv', header=True, inferSchema=True)

9. データフレームでSQLクエリを?qū)g行しますか？データフレームを一時(shí)的なビュー（ df.createOrReplaceTempView("my_table") ）として登録し、 spark.sql("SELECT ... FROM my_table")を使用します。

10. cache()メソッド？後続の操作でより速いアクセスを得るために、RDDまたはデータフレームをメモリにキャッシュします。

11. Spark's Dag（指示された非環(huán)式グラフ）？実行計(jì)畫(huà)をステージとタスクのグラフとして表し、効率的なスケジューリングと最適化を可能にします。

12. データフレームの欠落データの処理？ dropna() 、 fillna() 、およびreplace()メソッド。

高度な概念：

13. map() vs。flatmap flatMap() ？ map()各要素に関數(shù)を適用し、入力ごとに1つの出力を生成します。 flatMap()入力ごとに複數(shù)の出力を生成できる関數(shù)を適用し、結(jié)果を平坦化します。

14. ブロードキャスト変數(shù)？効率的なアクセスのために、すべてのノードのメモリ內(nèi)の読み取り専用変數(shù)をキャッシュします。

15. スパークアキュムレーター？変數(shù)は、連想および通勤操作（カウンター、合計(jì)など）を通じてのみ更新されます。

16. データフレームに參加しますか？ join()メソッドを使用して、Join條件を指定します。

17. Pysparkのパーティション？並列性の基本単位。それらの數(shù)を制御することは、パフォーマンスに影響を與えます（ repartition() 、 coalesce() ）。

18. CSVにデータフレームを書(shū)きますか？ df.write.csv('path/to/output.csv', header=True)

19. Spark SQL Catalyst Optimizer（Revisited）？ Spark SQLのクエリ最適化のための重要なコンポーネント。

20. Pyspark UDFS（ユーザー定義関數(shù)）？ udf()を使用してカスタム関數(shù)を定義し、返品タイプを指定することにより、pyspark機(jī)能を拡張します。

データの操作と分析：

21. データフレームの集約？ groupBy()に続いて、 agg() 、 sum() 、 avg() 、 count()などの集約関數(shù)が続きます。

22. withColumn()メソッド？新しい列を追加するか、既存の列をデータフレームに変更します。

23. select()メソッド？データフレームから特定の列を選択します。

24. データフレームで行をフィルタリングしますか？條件付きのfilter()またはwhere()メソッド。

25. スパークストリーミング？リアルタイムのデータストリームをミニバッチで処理し、各バッチに変換を適用します。

データ処理と最適化：

26. JSONデータの処理？ spark.read.json('path/to/file.json')

27. ウィンドウ関數(shù)？現(xiàn)在の行に関連する一連の行全體で計(jì)算を?qū)g行します（たとえば、合計(jì)の実行、ランキング）。

28. Pysparkアプリケーションのデバッグ？ロギング、サードパーティツール（DataBricks、EMR、IDEプラグイン）。

さらなる考慮事項(xiàng)：

29. Pysparkにおけるデータのシリアル化と敏aserializationの概念と、パフォーマンスへの影響を説明します。 （これはパフォーマンスの最適化を掘り下げます）

30. Pysparkでデータを処理するためのさまざまなアプローチについて話し合います。 （これは一般的なパフォーマンスの課題に焦點(diǎn)を當(dāng)てています）

この拡張された一連の質(zhì)問(wèn)と回答は、PySparkインタビューのためのより包括的な準(zhǔn)備ガイドを提供します。コーディングの例を練習(xí)し、根底にある概念の理解を示すことを忘れないでください。幸運(yùn)を！

以上がトップ30 Pysparkインタビューの質(zhì)問(wèn)と回答（2025）の詳細(xì)內(nèi)容です。詳細(xì)については、PHP 中國(guó)語(yǔ) Web サイトの他の関連記事を參照してください。