最も一般的なPySparkインタビューの質問と回答[新入生と経験者向け]
公開: 2021-07-14PySparkのインタビューに参加し、あなたが経験するすべての質問と議論は何であるか疑問に思いますか？ PySparkの面接に参加する前に、PySparkの面接の質問の種類について考えておくと、精神的に答えを準備できるようになります。
あなたを助けるために、私はPySparkの面接の質問の深さと本当の意図を理解するために、PySparkの面接の質問と回答のトップガイドを作成しました。 始めましょう。
名前が示すように、PySparkはApacheSparkとPythonプログラミング言語の統合です。 Apache Sparkは、クラスターコンピューティングに使用される広く使用されているオープンソースフレームワークであり、使いやすく高速なエクスペリエンスを提供するために開発されました。 Pythonは、高級汎用プログラミング言語です。 他の多くの用途とは別に、主にデータサイエンス、機械学習、リアルタイムストリーミング分析に使用されます。
もともと、Apache SparkはScalaプログラミング言語で書かれており、PySparkは実際にはApacheSparkのPythonAPIです。 この記事では、PySparkの面接で最もよく聞かれる質問とその回答を見て、次の面接の準備に役立てます。 初心者でデータサイエンスの詳細に興味がある場合は、一流大学のデータ分析認定を確認してください。
読む： ApachePySparkのデータフレーム
ソース
PySparkインタビューの質問と回答
1. PySparkとは何ですか？
これはほとんどの場合、あなたが直面する最初のPySparkインタビューの質問です。
PySparkはSpark用のPythonAPIです。 SparkとPython間のコラボレーションを提供するために使用されます。 PySparkは、構造化および半構造化データセットの処理に重点を置いており、異なるデータ形式を持つ複数のソースからデータを読み取る機能も提供します。 これらの機能に加えて、PySparkを使用してRDD（復元力のある分散データセット）とインターフェイスすることもできます。 これらの機能はすべて、py4jライブラリを使用して実装されます。
2.PySparkの長所と短所を挙げてください。 （よくあるPySparkインタビューの質問）
PySparkを使用する利点は次のとおりです。
- PySparkを使用すると、非常に簡単な方法で並列化されたコードを記述できます。
- すべてのノードとネットワークが抽象化されます。
- PySparkは、すべてのエラーと同期エラーを処理します。
- PySparkには、多くの便利な組み込みアルゴリズムが含まれています。
PySparkを使用することの欠点は次のとおりです。
- PySparkは、MapReduceの方法で問題を表現することを困難にすることがよくあります。
- 他のプログラミング言語と比較すると、PySparkは効率的ではありません。
3. PySparkでサポートされているさまざまなアルゴリズムは何ですか？
PySparkでサポートされているさまざまなアルゴリズムは次のとおりです。
- spark.mllib
- mllib.clustering
- mllib.classification
- mllib.regression
- mllib.recommendation
- mllib.linalg
- mllib.fpm
4. PySpark SparkContextとは何ですか？
PySpark SparkContextは、Spark機能を入力して使用するための最初のポイントと見なすことができます。 SparkContextはpy4jライブラリを使用してJVMを起動し、JavaSparkContextを作成します。 デフォルトでは、SparkContextは「sc」として使用できます。
5. PySpark SparkFilesとは何ですか？
最も一般的なPySparkインタビューの質問の1つ。 PySpark SparkFilesは、ApacheSparkアプリケーションにファイルをロードするために使用されます。 これはSparkContextの関数の1つであり、sc.addFileを使用して呼び出すことができ、ApacheSparkにファイルをロードできます。 SparkFIlesを使用して、SparkFile.getを使用してパスを取得したり、sc.addFileから追加されたファイルへのパスを解決したりすることもできます。 SparkFilesディレクトリに存在するクラスメソッドはgetrootdirectory（）とget（filename）です。
読む： Sparkプロジェクトのアイデア
6. PySpark SparkConfとは何ですか？
PySpark SparkConfは主に、ローカルまたはクラスターでアプリケーションを実行するときに構成とパラメーターを設定するために使用されます。
SparkConfを実行するときはいつでも、次のコードを実行します。
クラスpyspark.Sparkconf（
localdefaults = True、
_jvm =なし、
_jconf=なし
）。
7. PySpark StorageLevelとは何ですか？
PySpark StorageLevelは、RDDの保存方法を制御し、RDDを保存する場所（メモリ上またはディスク上、あるいはその両方）、およびRDDパーティションを複製する必要があるかRDDをシリアル化する必要があるかを決定するために使用されます。 StorageLevelのコードは次のとおりです。
class pyspark.StorageLevel（useDisk、useMemory、useOfHeap、deserialized、replication = 1）
8. PySpark SparkJobinfoとは何ですか？
PySparkのインタビューで最も一般的な質問の1つ。 PySpark SparkJobinfoは、実行中のSparkJobに関する情報を取得するために使用されます。 SparkJobInfoを使用するためのコードは次のとおりです。
class SparkJobInfo（namedtuple（“ SparkJobInfo”、“ jobId stageIds status”））：
9. PySpark SparkStageinfoとは何ですか？
PySparkの面接の質問と回答のガイドで最も一般的な質問の1つ。 PySpark SparkStageInfoは、その時点で存在するSparkStagesに関する情報を取得するために使用されます。 SparkStageInfoで使用されるコードは次のとおりです。
class SparkStageInfo（namedtuple（ "SparkStageInfo"、 "stageId currentAttemptId name numTasks unumActiveTasks" "numCompletedTasks numFailedTasks"））：
また読む：インドのApacheSpark開発者給与
結論
よくあるPySparkインタビューの質問をすべて読んでいただければ幸いです。 Apache Sparkは主にビッグデータの処理に使用され、企業がビジネスを推進するために最新のテクノロジーを使用するようになるにつれて、非常に高い需要があります。
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