Questions et réponses les plus courantes sur les entretiens avec PySpark [Pour les débutants et les expérimentés]

Vous assistez à un entretien PySpark et vous vous demandez quelles sont toutes les questions et discussions que vous allez traverser ? Avant d'assister à un entretien PySpark, il est préférable d'avoir une idée des types de questions d'entretien PySpark qui seront posées afin de pouvoir préparer mentalement des réponses.

Pour vous aider, j'ai créé le meilleur guide de questions et réponses d'entretien PySpark pour comprendre la profondeur et l'intention réelle des questions d'entretien PySpark. Commençons.

Comme son nom l'indique, PySpark est une intégration d'Apache Spark et du langage de programmation Python. Apache Spark est un framework open source largement utilisé pour le calcul en cluster et développé pour fournir une expérience facile à utiliser et plus rapide. Python est un langage de programmation généraliste de haut niveau. Il est principalement utilisé pour la science des données, l'apprentissage automatique et l'analyse en continu en temps réel, en dehors de ses nombreuses autres utilisations.

À l'origine, Apache Spark est écrit dans le langage de programmation Scala et PySpark est en fait l'API Python pour Apache Spark. Dans cet article, nous allons jeter un coup d'œil aux questions d'entretien PySpark les plus fréquemment posées et à leurs réponses pour vous aider à vous préparer pour votre prochain entretien. Si vous êtes débutant et souhaitez en savoir plus sur la science des données, consultez notre certification d'analyse de données des meilleures universités.

Lire : Dataframe dans Apache PySpark

La source

Questions et réponses pour l'entretien avec PySpark

1. Qu'est-ce que PySpark ?

C'est presque toujours la première question d'entretien PySpark à laquelle vous serez confronté.

PySpark est l'API Python pour Spark. Il est utilisé pour fournir une collaboration entre Spark et Python. PySpark se concentre sur le traitement d'ensembles de données structurés et semi-structurés et offre également la possibilité de lire des données provenant de plusieurs sources qui ont des formats de données différents. Parallèlement à ces fonctionnalités, nous pouvons également nous interfacer avec les RDD (Resilient Distributed Datasets) à l'aide de PySpark. Toutes ces fonctionnalités sont implémentées à l'aide de la bibliothèque py4j.

2. Énumérez les avantages et les inconvénients de PySpark ? (Foire aux questions d'entretien PySpark )

Les avantages d'utiliser PySpark sont :

• En utilisant PySpark, nous pouvons écrire un code parallélisé de manière très simple.
• Tous les nœuds et réseaux sont abstraits.
• PySpark gère toutes les erreurs ainsi que les erreurs de synchronisation.
• PySpark contient de nombreux algorithmes intégrés utiles.

Les inconvénients de l'utilisation de PySpark sont :

• PySpark peut souvent compliquer l'expression des problèmes à la manière de MapReduce.
• Comparé à d'autres langages de programmation, PySpark n'est pas efficace.

3. Quels sont les différents algorithmes pris en charge dans PySpark ?

Les différents algorithmes supportés par PySpark sont :

1. spark.mllib
2. mllib.clustering
3. mllib.classification
4. mllib.régression
5. mllib.recommandation
6. mllib.linalg
7. mllib.fpm

4. Qu'est-ce que PySpark SparkContext ?

PySpark SparkContext peut être considéré comme le point initial pour entrer et utiliser n'importe quelle fonctionnalité Spark. Le SparkContext utilise la bibliothèque py4j pour lancer la JVM, puis crée le JavaSparkContext. Par défaut, le SparkContext est disponible en tant que 'sc'.

5. Qu'est-ce que PySpark SparkFiles ?

L'une des questions d'entretien PySpark les plus courantes. PySpark SparkFiles est utilisé pour charger nos fichiers sur l'application Apache Spark. C'est l'une des fonctions sous SparkContext et peut être appelée à l'aide de sc.addFile pour charger les fichiers sur Apache Spark. SparkFIles peut également être utilisé pour obtenir le chemin d'accès à l'aide de SparkFile.get ou résoudre les chemins d'accès aux fichiers qui ont été ajoutés à partir de sc.addFile. Les méthodes de classe présentes dans le répertoire SparkFiles sont getrootdirectory() et get(filename).

Lire : Spark Project Ideas

6. Qu'est-ce que PySpark SparkConf ?

PySpark SparkConf est principalement utilisé pour définir les configurations et les paramètres lorsque nous voulons exécuter l'application sur le local ou le cluster.
Nous exécutons le code suivant chaque fois que nous voulons exécuter SparkConf :

classe pyspark.Sparkconf(

localdefaults = Vrai,

_jvm = Aucun,

_jconf = Aucun

)

7. Qu'est-ce que PySpark StorageLevel ?

PySpark StorageLevel est utilisé pour contrôler la façon dont le RDD est stocké, prendre des décisions sur l'endroit où le RDD sera stocké (sur la mémoire ou sur le disque ou les deux), et si nous devons répliquer les partitions RDD ou sérialiser le RDD. Le code pour StorageLevel est le suivant :

classe pyspark.StorageLevel( useDisk, useMemory, useOfHeap, désérialisé, réplication = 1)

8. Qu'est-ce que PySpark SparkJobinfo ?

L'une des questions les plus courantes dans tout entretien PySpark. PySpark SparkJobinfo est utilisé pour obtenir des informations sur les SparkJobs en cours d'exécution. Le code d'utilisation de SparkJobInfo est le suivant :

classe SparkJobInfo(namedtuple(“SparkJobInfo”, “jobId stageIds status”)):

9. Qu'est-ce que PySpark SparkStageinfo ?

L'une des questions les plus courantes dans tout guide de questions et réponses d'entretien PySpark. PySpark SparkStageInfo est utilisé pour obtenir des informations sur les SparkStages présents à ce moment-là. Le code utilisé pour SparkStageInfo est le suivant :

classe SparkStageInfo(namedtuple("SparkStageInfo", "stageId currentAttemptId nom numTasks unumActiveTasks" "numCompletedTasks numFailedTasks") :

Lisez aussi: Salaire du développeur Apache Spark en Inde

Conclusion

Nous espérons que vous avez répondu à toutes les questions fréquemment posées lors des entretiens avec PySpark . Apache Spark est principalement utilisé pour gérer le BigData et est très demandé car les entreprises vont de l'avant pour utiliser les dernières technologies pour piloter leurs activités.

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