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前30位Pyspark面試問題和答案（2025）

Jack chen

Apr 21, 2025 am 10:51 AM

前30位Pyspark面試問題和答案（2025）

Pyspark是Apache Spark的Python API，使Python開發(fā)人員能夠利用Spark Spark的分布式處理能力，以實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)任務(wù)。它利用Spark的核心優(yōu)勢，包括內(nèi)存計(jì)算和機(jī)器學(xué)習(xí)能力，提供簡化的Pythonic界面，以進(jìn)行有效的數(shù)據(jù)操縱和分析。這使Pyspark成為大數(shù)據(jù)景觀中備受追捧的技能。為Pyspark訪談做準(zhǔn)備需要對其核心概念有深入的了解，本文提出了30個(gè)關(guān)鍵問題和答案，以幫助進(jìn)行準(zhǔn)備。

本指南涵蓋了基礎(chǔ)Pyspark概念，包括轉(zhuǎn)換，關(guān)鍵功能，RDD和DataFrames之間的差異以及Spark流和窗口功能等高級主題。無論您是最近的畢業(yè)生還是經(jīng)驗(yàn)豐富的專業(yè)人士，這些問題和答案都將幫助您鞏固自己的知識并自信地解決下一次Pyspark面試。

涵蓋的關(guān)鍵區(qū)域：

Pyspark基本面和核心特征。
了解和應(yīng)用RDD和數(shù)據(jù)范圍。
掌握Pyspark變換（狹窄而寬）。
使用火花流實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理。
具有窗口功能的高級數(shù)據(jù)操作。
Pyspark應(yīng)用程序的優(yōu)化和調(diào)試技術(shù)。

2025年的前30名Pyspark面試問題和答案：

這是30種基本Pyspark面試問題及其全面答案的精選選擇：

基本面：

什么是Pyspark及其與Apache Spark的關(guān)系？ Pyspark是Apache Spark的Python API，允許Python程序員利用Spark的分布式計(jì)算功能進(jìn)行大規(guī)模數(shù)據(jù)處理。
Pyspark的關(guān)鍵特征？便于Python集成，DataFrame API（類似熊貓），實(shí)時(shí)處理（火花流），內(nèi)存計(jì)算和強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)庫（MLLIB）。
RDD與DataFrame？ RDD（彈性分布式數(shù)據(jù)集）是Spark的基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，提供了低級控制，但優(yōu)化較少。數(shù)據(jù)范圍提供了更高級別的，富含模式的抽象，可提高性能和易用性。
Spark SQL催化劑優(yōu)化器如何改善查詢性能？催化劑優(yōu)化器采用復(fù)雜的優(yōu)化規(guī)則（謂詞下降，恒定折疊等），并智能地計(jì)劃執(zhí)行以提高效率。
Pyspark群集經(jīng)理？獨(dú)立，Apache Mesos，Hadoop紗線和Kubernetes。

轉(zhuǎn)型和行動(dòng)：

Pyspark懶評估？轉(zhuǎn)換不會(huì)立即執(zhí)行； Spark構(gòu)建執(zhí)行計(jì)劃，僅在觸發(fā)操作時(shí)執(zhí)行。這樣可以優(yōu)化處理。
狹窄還是廣泛的轉(zhuǎn)變？狹窄的轉(zhuǎn)換涉及一對一的分區(qū)映射（例如， map ， filter ）。廣泛的轉(zhuǎn)換需要跨分區(qū)的數(shù)據(jù)改組（例如， groupByKey ， reduceByKey ）。
將CSV讀取到數(shù)據(jù)框中？ df = spark.read.csv('path/to/file.csv', header=True, inferSchema=True)
在DataFrames上執(zhí)行SQL查詢？將dataframe注冊為臨時(shí)視圖（ df.createOrReplaceTempView("my_table") ），然后使用spark.sql("SELECT ... FROM my_table") 。
cache()方法？在內(nèi)存中緩存RDD或DataFrame，以便在隨后的操作中更快地訪問。
Spark的DAG（定向無環(huán)圖）？將執(zhí)行計(jì)劃表示為階段和任務(wù)的圖表，從而實(shí)現(xiàn)有效的調(diào)度和優(yōu)化。
處理數(shù)據(jù)范圍中缺少的數(shù)據(jù)？ dropna() ， fillna()和replace()方法。

高級概念：

map()與flatMap() ？ map()將功能應(yīng)用于每個(gè)元素，每個(gè)輸入產(chǎn)生一個(gè)輸出。 flatMap()應(yīng)用一個(gè)函數(shù)，該函數(shù)可以每個(gè)輸入產(chǎn)生多個(gè)輸出，從而使結(jié)果變平。
廣播變量？在所有節(jié)點(diǎn)上存儲(chǔ)器中的僅讀取變量，以有效訪問。
火花蓄能器？變量僅通過關(guān)聯(lián)和交換操作（例如，計(jì)數(shù)器，總和）更新。
加入數(shù)據(jù)范圍？使用join()方法，指定聯(lián)接條件。
Pyspark中的分區(qū)？并行性的基本單位；控制其數(shù)量會(huì)影響性能（ repartition() ， coalesce() ）。
將數(shù)據(jù)幀寫入CSV？ df.write.csv('path/to/output.csv', header=True)
SPARK SQL催化劑優(yōu)化器（重新訪問）？在Spark SQL中查詢優(yōu)化的關(guān)鍵組件。
pyspark UDFS（用戶定義的功能）？通過使用udf()定義自定義功能并指定返回類型來擴(kuò)展PysPark功能。

數(shù)據(jù)操縱和分析：

數(shù)據(jù)范圍的聚合？ groupBy()后跟聚合功能，例如agg() ， sum() ， avg() ， count() 。
withColumn()方法？在數(shù)據(jù)框架中添加新列或修改現(xiàn)有的列。
select()方法？從數(shù)據(jù)框架中選擇特定的列。
在數(shù)據(jù)框架中過濾行？ filter()或有條件的方法where()方法。
火花流？在微型批次中處理實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流，并在每批上應(yīng)用轉(zhuǎn)換。