Pyspark, API Python untuk Apache Spark, memberi kuasa kepada pemaju Python untuk memanfaatkan kuasa pemprosesan yang diedarkan Spark untuk tugas data besar. Ia memanfaatkan kekuatan teras Spark, termasuk pengiraan dalam memori dan keupayaan pembelajaran mesin, yang menawarkan antara muka pythonic yang diperkemas untuk manipulasi dan analisis data yang cekap. Ini menjadikan Pyspark sebagai kemahiran yang sangat dicari dalam landskap data besar. Menyediakan untuk wawancara Pyspark memerlukan pemahaman yang kukuh tentang konsep terasnya, dan artikel ini memberikan 30 soalan dan jawapan utama untuk membantu dalam persiapan itu.

Panduan ini merangkumi konsep Pyspark asas, termasuk transformasi, ciri utama, perbezaan antara RDD dan dataframe, dan topik lanjutan seperti fungsi streaming dan tingkap. Sama ada anda seorang lulusan baru -baru ini atau profesional yang berpengalaman, soalan dan jawapan ini akan membantu anda menguatkan pengetahuan anda dan yakin menangani wawancara Pyspark anda yang seterusnya.

Kawasan utama dilindungi:

• Fundamental Pyspark dan Ciri -ciri Teras.
• Memahami dan memohon RDD dan DataFrames.
• Menguasai transformasi pyspark (sempit dan luas).
• Pemprosesan data masa nyata dengan Streaming Spark.
• Manipulasi Data Lanjutan dengan fungsi tetingkap.
• Teknik pengoptimuman dan penyahpepijatan untuk aplikasi pyspark.

Soalan dan jawapan wawancara Pyspark Top 30 untuk 2025:

Berikut adalah pemilihan 30 soalan wawancara pyspark penting dan jawapan yang komprehensif mereka:

Asas:

1. Apa itu Pyspark dan hubungannya dengan Apache Spark? Pyspark adalah API Python untuk Apache Spark, yang membolehkan pengaturcara Python menggunakan keupayaan pengkomputeran yang diedarkan Spark untuk pemprosesan data berskala besar.

2. Ciri -ciri utama Pyspark? Kemudahan Integrasi Python, DataFrame API (PANDAS-Like), Pemprosesan Masa Nyata (Spark Streaming), Pengiraan Memori, dan Perpustakaan Pembelajaran Mesin yang mantap (MLLIB).

3. RDD vs DataFrame? RDD (dataset yang diedarkan yang berdaya tahan) adalah struktur data asas Spark, yang menawarkan kawalan peringkat rendah tetapi kurang pengoptimuman. DataFrames menyediakan abstraksi yang lebih tinggi, skema yang diperkaya skema, menawarkan prestasi yang lebih baik dan kemudahan penggunaan.

4. Bagaimanakah Spark SQL Catalyst Optimizer meningkatkan prestasi pertanyaan? Pengoptimal pemangkin menggunakan peraturan pengoptimuman yang canggih (predikat pushdown, lipatan berterusan, dan lain -lain) dan secara bijak merancang pelaksanaan pertanyaan untuk kecekapan yang dipertingkatkan.

5. Pengurus Kluster Pyspark? Standalone, Apache Mesos, Benang Hadoop, dan Kubernet.

Transformasi dan tindakan:

6. Penilaian malas di Pyspark? Transformasi tidak dilaksanakan dengan segera; Spark membina pelan pelaksanaan, hanya melaksanakan apabila tindakan dicetuskan. Ini mengoptimumkan pemprosesan.

7. Perubahan yang sempit dan luas? Transformasi sempit melibatkan pemetaan partition satu sama lain (contohnya, map , filter ). Transformasi yang luas memerlukan pengalihan data merentasi partisi (contohnya, groupByKey , reduceByKey ).

8. Membaca CSV ke dalam DataFrame? df = spark.read.csv('path/to/file.csv', header=True, inferSchema=True)

9. Melakukan pertanyaan SQL pada data data? Daftar DataFrame sebagai pandangan sementara ( df.createOrReplaceTempView("my_table") ) dan kemudian gunakan spark.sql("SELECT ... FROM my_table") .

10. kaedah cache() ? Cache RDD atau DataFrame dalam ingatan untuk akses lebih cepat dalam operasi berikutnya.

11. DAG Spark (grafik acyclic yang diarahkan)? Mewakili pelan pelaksanaan sebagai graf peringkat dan tugas, membolehkan penjadualan dan pengoptimuman yang cekap.

12. Mengendalikan data yang hilang dalam dataFrame? dropna() , fillna() , dan replace() kaedah.

Konsep Lanjutan:

13. map() vs flatMap() ? map() menggunakan fungsi untuk setiap elemen, menghasilkan satu output setiap input. flatMap() menggunakan fungsi yang boleh menghasilkan pelbagai output setiap input, meratakan hasilnya.

14. Pemboleh ubah penyiaran? Pembolehubah baca sahaja cache dalam memori di semua nod untuk akses yang cekap.

15. Percikan akumulator? Pembolehubah hanya dikemas kini melalui operasi bersekutu dan komutatif (misalnya, kaunter, jumlah).

16. Bergabung dengan DataFrame? Gunakan kaedah join() , menentukan keadaan gabungan.

17. Partition di Pyspark? Unit asas paralelisme; Mengawal bilangan mereka memberi kesan prestasi ( repartition() , coalesce() ).

18. Menulis DataFrame ke CSV? df.write.csv('path/to/output.csv', header=True)

19. Spark SQL Catalyst Optimizer (Revisited)? Komponen penting untuk pengoptimuman pertanyaan dalam Spark SQL.

20. Pyspark udfs (fungsi pengguna yang ditentukan)? Panjangkan fungsi Pyspark dengan menentukan fungsi tersuai menggunakan udf() dan menentukan jenis pulangan.

Manipulasi dan analisis data:

21. Agregasi pada DataFrame? groupBy() diikuti oleh fungsi agregasi seperti agg() , sum() , avg() , count() .

22. kaedah withColumn() ? Menambah lajur baru atau mengubah suai yang ada dalam data data.

23. select() kaedah? Memilih lajur tertentu dari DataFrame.

24. Penapisan baris dalam DataFrame? filter() atau where() kaedah dengan keadaan.

25. Percikan streaming? Memproses aliran data masa nyata dalam batch mini, menggunakan transformasi pada setiap kumpulan.

Pengendalian dan pengoptimuman data:

26. Mengendalikan data JSON? spark.read.json('path/to/file.json')

27. Fungsi tetingkap? Lakukan pengiraan merentasi satu set baris yang berkaitan dengan baris semasa (misalnya, jumlah yang berjalan, kedudukan).

28. Debugging Applications Pyspark? Pembalakan, alat pihak ketiga (Databricks, EMR, Plugin IDE).

Pertimbangan lebih lanjut:

29. Terangkan konsep siri data dan deserialization di Pyspark dan kesannya terhadap prestasi. (Ini menyelidiki pengoptimuman prestasi)

30. Bincangkan pendekatan yang berbeza untuk mengendalikan condong data di Pyspark. (Ini memberi tumpuan kepada cabaran prestasi biasa)

Soalan dan jawapan yang diperluaskan ini memberikan panduan penyediaan yang lebih komprehensif untuk wawancara Pyspark anda. Ingatlah untuk mengamalkan contoh pengekodan dan menunjukkan pemahaman anda tentang konsep yang mendasari. Nasib baik!

Atas ialah kandungan terperinci Soalan dan Jawapan Temuduga Pyspark Top 30 Pyspark (2025). Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!