Domande e risposte più comuni per l'intervista a PySpark [per neofiti ed esperti]
Pubblicato: 2021-07-14Partecipare a un colloquio con PySpark e chiederti quali sono tutte le domande e le discussioni che affronterai? Prima di partecipare a un colloquio PySpark, è meglio avere un'idea dei tipi di domande del colloquio PySpark che verranno poste in modo da poter preparare mentalmente le risposte per loro.
Per aiutarti, ho creato la migliore guida alle domande e risposte dell'intervista PySpark per comprendere la profondità e le reali intenzioni delle domande dell'intervista PySpark. Iniziamo.
Come suggerisce il nome, PySpark è un'integrazione di Apache Spark e del linguaggio di programmazione Python. Apache Spark è un framework open source ampiamente utilizzato che viene utilizzato per il cluster computing ed è sviluppato per fornire un'esperienza facile da usare e più veloce. Python è un linguaggio di programmazione generico di alto livello. Viene utilizzato principalmente per la scienza dei dati, l'apprendimento automatico e l'analisi dello streaming in tempo reale, oltre ai suoi molti altri usi.
Originariamente, Apache spark è scritto nel linguaggio di programmazione Scala e PySpark è in realtà l'API Python per Apache Spark. In questo articolo, daremo uno sguardo alle domande più frequenti sull'intervista a PySpark e alle loro risposte per aiutarti a prepararti per la tua prossima intervista. Se sei un principiante e sei interessato a saperne di più sulla scienza dei dati, dai un'occhiata alla nostra certificazione di analisi dei dati delle migliori università.
Leggi: Dataframe in Apache PySpark
Fonte
Domande e risposte per l'intervista a PySpark
1. Cos'è PySpark?
Questa è quasi sempre la prima domanda dell'intervista a PySpark che dovrai affrontare.
PySpark è l'API Python per Spark. Viene utilizzato per fornire collaborazione tra Spark e Python. PySpark si concentra sull'elaborazione di set di dati strutturati e semi-strutturati e fornisce anche la possibilità di leggere i dati da più origini che hanno formati di dati diversi. Insieme a queste funzionalità, possiamo anche interfacciarci con RDD (Resilient Distributed Datasets) utilizzando PySpark. Tutte queste funzionalità sono implementate utilizzando la libreria py4j.
2. Elenca i vantaggi e gli svantaggi di PySpark? (Domande frequenti sull'intervista a PySpark )
I vantaggi dell'utilizzo di PySpark sono:
- Usando il PySpark, possiamo scrivere un codice parallelizzato in un modo molto semplice.
- Tutti i nodi e le reti sono astratti.
- PySpark gestisce tutti gli errori e gli errori di sincronizzazione.
- PySpark contiene molti utili algoritmi integrati.
Gli svantaggi dell'utilizzo di PySpark sono:
- PySpark può spesso rendere difficile esprimere i problemi in modo MapReduce.
- Se confrontato con altri linguaggi di programmazione, PySpark non è efficiente.
3. Quali sono i vari algoritmi supportati in PySpark?
I diversi algoritmi supportati da PySpark sono:
- spark.mllib
- mllib.clustering
- mllib.classificazione
- mllib.regressione
- mllib.raccomandazione
- mllib.linalg
- mllib.fpm
4. Che cos'è PySpark SparkContext?
PySpark SparkContext può essere visto come il punto iniziale per l'immissione e l'utilizzo di qualsiasi funzionalità Spark. SparkContext utilizza la libreria py4j per avviare la JVM e quindi creare JavaSparkContext. Per impostazione predefinita, SparkContext è disponibile come 'sc'.
5. Che cos'è PySpark SparkFiles?
Una delle domande più comuni dell'intervista su PySpark. PySpark SparkFiles viene utilizzato per caricare i nostri file sull'applicazione Apache Spark. È una delle funzioni in SparkContext e può essere chiamata usando sc.addFile per caricare i file su Apache Spark. SparkFIles può anche essere usato per ottenere il percorso usando SparkFile.get o risolvere i percorsi dei file che sono stati aggiunti da sc.addFile. I metodi di classe presenti nella directory SparkFiles sono getrootdirectory() e get(filename).
Leggi: Idee per progetti Spark
6. Che cos'è PySpark SparkConf?
PySpark SparkConf viene utilizzato principalmente per impostare le configurazioni ei parametri quando vogliamo eseguire l'applicazione sul locale o sul cluster.
Eseguiamo il codice seguente ogni volta che vogliamo eseguire SparkConf:
classe pyspark.Sparkconf(
localdefaults = Vero,
_jvm = Nessuno,
_jconf = Nessuno
)
7. Che cos'è PySpark StorageLevel?
PySpark StorageLevel viene utilizzato per controllare come viene archiviato l'RDD, prendere decisioni su dove verrà archiviato l'RDD (in memoria o sul disco o entrambi) e se è necessario replicare le partizioni RDD o serializzare l'RDD. Il codice per StorageLevel è il seguente:
classe pyspark.StorageLevel( useDisk, useMemory, useOfHeap, deserializzato, replica = 1)
8. Che cos'è PySpark SparkJobinfo?
Una delle domande più comuni in qualsiasi intervista PySpark. PySpark SparkJobinfo viene utilizzato per ottenere informazioni sugli SparkJob in esecuzione. Il codice per l'utilizzo di SparkJobInfo è il seguente:
class SparkJobInfo(namedtuple(“SparkJobInfo”, “jobId stageIds status ”)):
9. Che cos'è PySpark SparkStageinfo?
Una delle domande più comuni in qualsiasi guida alle domande e alle risposte dell'intervista di PySpark. PySpark SparkStageInfo viene utilizzato per ottenere informazioni sugli SparkStage presenti in quel momento. Il codice utilizzato per SparkStageInfo è il seguente:
class SparkStageInfo(namedtuple(“SparkStageInfo”, “stageId currentAttemptId name numTasks unumActiveTasks” “numCompletedTasks numFailedTasks” )):
Leggi anche: Stipendio per sviluppatori Apache Spark in India
Conclusione
Ci auguriamo che tu abbia esaminato tutte le domande frequenti sull'intervista a PySpark . Apache Spark viene utilizzato principalmente per gestire i BigData ed è molto richiesto poiché le aziende avanzano per utilizzare le ultime tecnologie per guidare le loro attività.
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