Preguntas y respuestas más comunes de la entrevista de PySpark [para principiantes y experimentados]
Publicado: 2021-07-14¿Asistir a una entrevista de PySpark y preguntarse cuáles son todas las preguntas y discusiones por las que pasará? Antes de asistir a una entrevista de PySpark, es mejor tener una idea sobre los tipos de preguntas de la entrevista de PySpark que se le harán para que pueda preparar mentalmente las respuestas.
Para ayudarlo, he creado la guía principal de preguntas y respuestas de la entrevista de PySpark para comprender la profundidad y la intención real de las preguntas de la entrevista de PySpark. Empecemos.
Como sugiere el nombre, PySpark es una integración de Apache Spark y el lenguaje de programación Python. Apache Spark es un marco de código abierto ampliamente utilizado que se utiliza para la computación en clúster y está desarrollado para proporcionar una experiencia más rápida y fácil de usar. Python es un lenguaje de programación de propósito general de alto nivel. Se utiliza principalmente para ciencia de datos, aprendizaje automático y análisis de transmisión en tiempo real, además de muchos otros usos.
Originalmente, Apache Spark está escrito en el lenguaje de programación Scala y PySpark es en realidad la API de Python para Apache Spark. En este artículo, echaremos un vistazo a las preguntas más frecuentes de la entrevista de PySpark y sus respuestas para ayudarlo a prepararse para su próxima entrevista. Si es un principiante y está interesado en obtener más información sobre la ciencia de datos, consulte nuestra certificación de análisis de datos de las mejores universidades.
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Fuente
Preguntas y respuestas de la entrevista de PySpark
1. ¿Qué es PySpark?
Esta es casi siempre la primera pregunta de la entrevista de PySpark que enfrentará.
PySpark es la API de Python para Spark. Se utiliza para proporcionar colaboración entre Spark y Python. PySpark se enfoca en el procesamiento de conjuntos de datos estructurados y semiestructurados y también brinda la posibilidad de leer datos de múltiples fuentes que tienen diferentes formatos de datos. Junto con estas características, también podemos interactuar con RDD (Conjuntos de datos distribuidos resistentes) usando PySpark. Todas estas características se implementan utilizando la biblioteca py4j.
2. Enumere las ventajas y desventajas de PySpark. (Pregunta frecuente de la entrevista de PySpark )
Las ventajas de usar PySpark son:
- Usando PySpark, podemos escribir un código paralelizado de una manera muy simple.
- Todos los nodos y redes se abstraen.
- PySpark maneja todos los errores, así como los errores de sincronización.
- PySpark contiene muchos algoritmos incorporados útiles.
Las desventajas de usar PySpark son:
- PySpark a menudo puede dificultar la expresión de problemas en modo MapReduce.
- Cuando se compara con otros lenguajes de programación, PySpark no es eficiente.
3. ¿Cuáles son los diversos algoritmos compatibles con PySpark?
Los diferentes algoritmos soportados por PySpark son:
- chispa.mllib
- mllib.clustering
- mllib.clasificación
- mllib.regresión
- mllib.recomendación
- mllib.linalg
- mllib.fpm
4. ¿Qué es PySpark SparkContext?
PySpark SparkContext puede verse como el punto inicial para ingresar y usar cualquier funcionalidad de Spark. El SparkContext usa la biblioteca py4j para iniciar la JVM y luego crea el JavaSparkContext. De forma predeterminada, SparkContext está disponible como 'sc'.
5. ¿Qué es PySpark SparkFiles?
Una de las preguntas de entrevista PySpark más comunes. PySpark SparkFiles se usa para cargar nuestros archivos en la aplicación Apache Spark. Es una de las funciones de SparkContext y se puede llamar mediante sc.addFile para cargar los archivos en Apache Spark. SparkFIles también se puede usar para obtener la ruta usando SparkFile.get o resolver las rutas a los archivos que se agregaron desde sc.addFile. Los métodos de clase presentes en el directorio SparkFiles son getrootdirectory() y get(filename).
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6. ¿Qué es PySpark SparkConf?
PySpark SparkConf se usa principalmente para establecer las configuraciones y los parámetros cuando queremos ejecutar la aplicación en el local o en el clúster.
Ejecutamos el siguiente código siempre que queramos ejecutar SparkConf:
clase pyspark.Sparkconf(
valores predeterminados locales = Verdadero,
_jvm = Ninguno,
_jconf = Ninguno
)
7. ¿Qué es PySpark StorageLevel?
PySpark StorageLevel se usa para controlar cómo se almacena el RDD, tomar decisiones sobre dónde se almacenará el RDD (en la memoria, en el disco o en ambos) y si necesitamos replicar las particiones de RDD o serializar el RDD. El código para StorageLevel es el siguiente:
clase pyspark.StorageLevel(useDisk, useMemory, useOfHeap, deserializado, replicación = 1)
8. ¿Qué es PySpark SparkJobinfo?
Una de las preguntas más comunes en cualquier entrevista de PySpark. PySpark SparkJobinfo se usa para obtener información sobre los SparkJobs que están en ejecución. El código para usar SparkJobInfo es el siguiente:
class SparkJobInfo(namedtuple(“SparkJobInfo”, “jobId stageIds status”)):
9. ¿Qué es PySpark SparkStageinfo?
Una de las preguntas más comunes en cualquier guía de preguntas y respuestas de la entrevista de PySpark. PySpark SparkStageInfo se usa para obtener información sobre los SparkStages que están presentes en ese momento. El código utilizado para SparkStageInfo es el siguiente:
class SparkStageInfo(namedtuple(“SparkStageInfo”, “stageId currentAttemptId name numTasks unumActiveTasks” “numCompletedTasks numFailedTasks” )):
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Conclusión
Esperamos que haya respondido todas las preguntas frecuentes de la entrevista de PySpark . Apache Spark se usa principalmente para manejar BigData y tiene una gran demanda a medida que las empresas avanzan para usar las últimas tecnologías para impulsar sus negocios.
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