Die häufigsten Fragen und Antworten zu PySpark-Interviews [Für Neueinsteiger und Erfahrene]

Sie nehmen an einem PySpark-Interview teil und fragen sich, welche Fragen und Diskussionen Sie durchlaufen werden? Bevor Sie an einem PySpark-Interview teilnehmen, ist es besser, sich eine Vorstellung davon zu machen, welche Arten von PySpark-Interviewfragen gestellt werden, damit Sie die Antworten darauf mental vorbereiten können.

Um Ihnen dabei zu helfen, habe ich den besten Leitfaden für Fragen und Antworten zu PySpark-Interviews erstellt, um die Tiefe und die wahre Absicht von PySpark-Interviewfragen zu verstehen. Lass uns anfangen.

Wie der Name schon sagt, ist PySpark eine Integration von Apache Spark und der Programmiersprache Python. Apache Spark ist ein weit verbreitetes Open-Source-Framework, das für Cluster-Computing verwendet wird und entwickelt wurde, um eine benutzerfreundliche und schnellere Erfahrung zu bieten. Python ist eine allgemeine Programmiersprache auf hoher Ebene. Es wird hauptsächlich für Data Science, maschinelles Lernen und Echtzeit-Streaming-Analysen verwendet, abgesehen von seinen vielen anderen Verwendungszwecken.

Ursprünglich wurde Apache Spark in der Programmiersprache Scala geschrieben, und PySpark ist eigentlich die Python-API für Apache Spark. In diesem Artikel werfen wir einen Blick auf die am häufigsten gestellten PySpark-Interviewfragen und ihre Antworten, damit Sie sich auf Ihr nächstes Vorstellungsgespräch vorbereiten können. Wenn Sie Anfänger sind und mehr über Data Science erfahren möchten, sehen Sie sich unsere Datenanalyse-Zertifizierung von Top-Universitäten an.

Lesen Sie: Dataframe in Apache PySpark

Quelle

Fragen und Antworten zu PySpark-Interviews

1. Was ist PySpark?

Dies ist fast immer die erste PySpark-Interviewfrage, mit der Sie konfrontiert werden.

PySpark ist die Python-API für Spark. Es wird verwendet, um die Zusammenarbeit zwischen Spark und Python zu ermöglichen. PySpark konzentriert sich auf die Verarbeitung strukturierter und halbstrukturierter Datensätze und bietet auch die Möglichkeit, Daten aus mehreren Quellen mit unterschiedlichen Datenformaten zu lesen. Neben diesen Funktionen können wir mit PySpark auch eine Schnittstelle zu RDDs (Resilient Distributed Datasets) herstellen. Alle diese Funktionen werden mithilfe der py4j-Bibliothek implementiert.

2. Vor- und Nachteile von PySpark auflisten? (Häufig gestellte PySpark-Interviewfrage )

Die Vorteile der Verwendung von PySpark sind:

• Mit PySpark können wir auf sehr einfache Weise einen parallelisierten Code schreiben.
• Alle Knoten und Netzwerke werden abstrahiert.
• PySpark behandelt alle Fehler sowie Synchronisierungsfehler.
• PySpark enthält viele nützliche integrierte Algorithmen.

Die Nachteile der Verwendung von PySpark sind:

• PySpark kann es oft schwierig machen, Probleme in MapReduce-Manier auszudrücken.
• Im Vergleich zu anderen Programmiersprachen ist PySpark nicht effizient.

3. Welche verschiedenen Algorithmen werden in PySpark unterstützt?

Die verschiedenen von PySpark unterstützten Algorithmen sind:

1. spark.mllib
2. mllib.clustering
3. mllib.classification
4. mllib.regression
5. mllib.Empfehlung
6. mllib.linalg
7. mllib.fpm

4. Was ist PySpark SparkContext?

PySpark SparkContext kann als Ausgangspunkt für die Eingabe und Verwendung von Spark-Funktionen angesehen werden. Der SparkContext verwendet die py4j-Bibliothek, um die JVM zu starten, und erstellt dann den JavaSparkContext. Standardmäßig ist der SparkContext als „sc“ verfügbar.

5. Was ist PySpark SparkFiles?

Eine der häufigsten PySpark-Interviewfragen. PySpark SparkFiles wird verwendet, um unsere Dateien in die Apache Spark-Anwendung zu laden. Es ist eine der Funktionen unter SparkContext und kann mit sc.addFile aufgerufen werden, um die Dateien auf dem Apache Spark zu laden. SparkFiles kann auch verwendet werden, um den Pfad mit SparkFile.get abzurufen oder die Pfade zu Dateien aufzulösen, die aus sc.addFile hinzugefügt wurden. Die im SparkFiles-Verzeichnis vorhandenen Klassenmethoden sind getrootdirectory() und get(filename).

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6. Was ist PySpark SparkConf?

PySpark SparkConf wird hauptsächlich verwendet, um die Konfigurationen und Parameter festzulegen, wenn wir die Anwendung lokal oder im Cluster ausführen möchten.
Wir führen den folgenden Code aus, wann immer wir SparkConf ausführen möchten:

Klasse pyspark.Sparkconf(

localdefaults = True,

_jvm = Keine,

_jconf = Keine

)

7. Was ist PySpark StorageLevel?

PySpark StorageLevel wird verwendet, um zu steuern, wie das RDD gespeichert wird, Entscheidungen darüber zu treffen, wo das RDD gespeichert wird (im Arbeitsspeicher oder auf der Festplatte oder beides) und ob wir die RDD-Partitionen replizieren oder das RDD serialisieren müssen. Der Code für StorageLevel lautet wie folgt:

Klasse pyspark.StorageLevel (useDisk, useMemory, useOfHeap, deserialisiert, Replikation = 1)

8. Was ist PySpark SparkJobinfo?

Eine der häufigsten Fragen in jedem PySpark-Interview. PySpark SparkJobinfo wird verwendet, um Informationen über die ausgeführten SparkJobs zu erhalten. Der Code für die Verwendung von SparkJobInfo lautet wie folgt:

class SparkJobInfo(namedtuple("SparkJobInfo", "jobId stageIds status")):

9. Was ist PySpark SparkStageinfo?

Eine der häufigsten Fragen in allen Frage- und Antwortleitfäden für PySpark-Interviews. PySpark SparkStageInfo wird verwendet, um Informationen über die SparkStages zu erhalten, die zu diesem Zeitpunkt vorhanden sind. Der für SparkStageInfo verwendete Code lautet wie folgt:

class SparkStageInfo(namedtuple("SparkStageInfo", "stageId currentAttemptId name numTasks unumActiveTasks" "numCompletedTasks numFailedTasks" )):

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Fazit

Wir hoffen, dass Sie alle häufig gestellten Interviewfragen zu PySpark beantwortet haben . Apache Spark wird hauptsächlich zur Verarbeitung von BigData verwendet und ist sehr gefragt, da Unternehmen die neuesten Technologien einsetzen, um ihre Geschäfte voranzutreiben.

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