Pertanyaan & Jawaban Wawancara PySpark Paling Umum [Untuk Freshers & Berpengalaman]
Diterbitkan: 2021-07-14Menghadiri wawancara PySpark dan bertanya-tanya apa saja pertanyaan dan diskusi yang akan Anda lalui? Sebelum menghadiri wawancara PySpark, ada baiknya memiliki gambaran tentang jenis-jenis pertanyaan wawancara PySpark yang akan diajukan agar Anda bisa mempersiapkan mental jawabannya.
Untuk membantu Anda, saya telah membuat panduan pertanyaan dan jawaban wawancara PySpark teratas untuk memahami kedalaman dan maksud sebenarnya dari pertanyaan wawancara PySpark. Mari kita mulai.
Seperti namanya, PySpark merupakan integrasi dari Apache Spark dan bahasa pemrograman Python. Apache Spark adalah kerangka kerja sumber terbuka yang banyak digunakan yang digunakan untuk komputasi cluster dan dikembangkan untuk memberikan pengalaman yang mudah digunakan dan lebih cepat. Python adalah bahasa pemrograman tujuan umum tingkat tinggi. Ini terutama digunakan untuk Ilmu Data, Pembelajaran Mesin, dan Analisis Streaming Real-Time, selain dari banyak kegunaan lainnya.
Awalnya, Apache spark ditulis dalam bahasa pemrograman Scala, dan PySpark sebenarnya adalah Python API untuk Apache Spark. Pada artikel ini, kita akan melihat sekilas pertanyaan wawancara PySpark yang paling sering ditanyakan dan jawabannya untuk membantu Anda bersiap untuk wawancara berikutnya. Jika Anda seorang pemula dan tertarik untuk mempelajari lebih lanjut tentang ilmu data, lihat sertifikasi analisis data kami dari universitas terkemuka.
Baca: Dataframe di Apache PySpark
Sumber
Pertanyaan dan Jawaban Wawancara PySpark
1. Apa itu PySpark?
Ini hampir selalu merupakan pertanyaan wawancara PySpark pertama yang akan Anda hadapi.
PySpark adalah API Python untuk Spark. Ini digunakan untuk menyediakan kolaborasi antara Spark dan Python. PySpark berfokus pada pemrosesan kumpulan data terstruktur dan semi-terstruktur dan juga menyediakan fasilitas untuk membaca data dari berbagai sumber yang memiliki format data berbeda. Seiring dengan fitur-fitur ini, kami juga dapat berinteraksi dengan RDD (Resilient Distributed Datasets) menggunakan PySpark. Semua fitur ini diimplementasikan menggunakan pustaka py4j.
2. Sebutkan kelebihan dan kekurangan PySpark? ( Pertanyaan Wawancara PySpark yang sering diajukan )
Keuntungan menggunakan PySpark adalah:
- Menggunakan PySpark, kita dapat menulis kode paralel dengan cara yang sangat sederhana.
- Semua node dan jaringan diabstraksikan.
- PySpark menangani semua kesalahan serta kesalahan sinkronisasi.
- PySpark berisi banyak algoritme bawaan yang berguna.
Kerugian menggunakan PySpark adalah:
- PySpark seringkali dapat mempersulit untuk mengekspresikan masalah dalam mode MapReduce.
- Jika dibandingkan dengan bahasa pemrograman lain, PySpark tidak efisien.
3. Apa sajakah berbagai algoritma yang didukung di PySpark?
Algoritme berbeda yang didukung oleh PySpark adalah:
- spark.mllib
- mllib.clustering
- mllib.klasifikasi
- mllib.regresi
- mllib.rekomendasi
- mllib.linalg
- mllib.fpm
4. Apa itu PySpark SparkContext?
PySpark SparkContext dapat dilihat sebagai titik awal untuk memasuki dan menggunakan fungsionalitas Spark apa pun. SparkContext menggunakan pustaka py4j untuk meluncurkan JVM, dan kemudian membuat JavaSparkContext. Secara default, SparkContext tersedia sebagai 'sc'.
5. Apa itu PySpark SparkFiles?
Salah satu pertanyaan wawancara PySpark paling umum. PySpark SparkFiles digunakan untuk memuat file kita di aplikasi Apache Spark. Ini adalah salah satu fungsi di bawah SparkContext dan dapat dipanggil menggunakan sc.addFile untuk memuat file di Apache Spark. SparkFIles juga dapat digunakan untuk mendapatkan jalur menggunakan SparkFile.get atau menyelesaikan jalur ke file yang ditambahkan dari sc.addFile. Metode kelas yang ada di direktori SparkFiles adalah getrootdirectory() dan get(filename).
Baca: Ide Proyek Percikan
6. Apa itu PySpark SparkConf?
PySpark SparkConf terutama digunakan untuk mengatur konfigurasi dan parameter ketika kita ingin menjalankan aplikasi di lokal atau cluster.
Kami menjalankan kode berikut setiap kali kami ingin menjalankan SparkConf:
kelas pyspark.Sparkconf(
localdefaults = Benar,
_jvm = Tidak ada,
_jconf = Tidak ada
)
7. Apa itu StorageLevel PySpark?
PySpark StorageLevel digunakan untuk mengontrol bagaimana RDD disimpan, mengambil keputusan di mana RDD akan disimpan (di memori atau di atas disk atau keduanya), dan apakah kita perlu mereplikasi partisi RDD atau membuat serialisasi RDD. Kode untuk StorageLevel adalah sebagai berikut:
kelas pyspark.StorageLevel( useDisk, useMemory, useOfHeap, deserialized, replikasi = 1)
8. Apa itu PySpark SparkJobinfo?
Salah satu pertanyaan paling umum dalam wawancara PySpark mana pun. PySpark SparkJobinfo digunakan untuk mendapatkan informasi tentang SparkJobs yang sedang dieksekusi. Kode untuk menggunakan SparkJobInfo adalah sebagai berikut:
kelas SparkJobInfo(namedtuple("SparkJobInfo", "status jobId stageIds")):
9. Apa itu PySpark SparkStageinfo?
Salah satu pertanyaan paling umum dalam panduan pertanyaan dan jawaban wawancara PySpark. PySpark SparkStageInfo digunakan untuk mendapatkan informasi tentang SparkStage yang hadir pada saat itu. Kode yang digunakan untuk SparkStageInfo adalah sebagai berikut:
class SparkStageInfo(namedtuple(“SparkStageInfo”, “nama stageId currentAttemptId numTasks unumActiveTasks” “numCompletedTasks numFailedTasks”)):
Baca Juga: Gaji Pengembang Apache Spark di India
Kesimpulan
Kami harap Anda menjawab semua Pertanyaan Wawancara PySpark yang sering diajukan . Apache Spark terutama digunakan untuk menangani BigData dan sangat diminati karena perusahaan bergerak maju untuk menggunakan teknologi terbaru untuk mendorong bisnis mereka.
Jika Anda tertarik untuk belajar python & ingin mempelajari berbagai alat dan perpustakaan, lihat Program PG Eksekutif di Ilmu Data.
Jika Anda ingin mempelajari BigData secara mendetail dan di tingkat industri, upGrad memberi Anda kesempatan untuk bergabung dengan Diploma PG mereka dalam Pengembangan Perangkat Lunak dengan Spesialisasi dalam Big Data . Lihat kursusnya untuk belajar dari akademisi dan pemimpin industri terbaik untuk meningkatkan karir Anda di bidang ini.
Pelajari kursus ilmu data online dari Universitas top dunia. Dapatkan Program PG Eksekutif, Program Sertifikat Tingkat Lanjut, atau Program Magister untuk mempercepat karier Anda.
