Najczęstsze pytania i odpowiedzi dotyczące wywiadu PySpark [Dla nowicjuszy i doświadczonych]
Opublikowany: 2021-07-14Uczestniczysz w rozmowie kwalifikacyjnej PySpark i zastanawiasz się, jakie są wszystkie pytania i dyskusje, przez które przejdziesz? Zanim weźmiesz udział w rozmowie kwalifikacyjnej PySpark, lepiej zorientuj się, jakie rodzaje pytań do rozmowy kwalifikacyjnej PySpark zostaną zadane, abyś mógł mentalnie przygotować na nie odpowiedzi.
Aby Ci pomóc, stworzyłem najlepszy przewodnik z pytaniami i odpowiedziami do wywiadu PySpark, aby zrozumieć głębię i prawdziwą intencję pytań do wywiadu PySpark. Zacznijmy.
Jak sama nazwa wskazuje, PySpark to integracja Apache Spark i języka programowania Python. Apache Spark to szeroko stosowana platforma typu open source, która jest używana do obliczeń klastrowych i została opracowana w celu zapewnienia łatwego w użyciu i szybszego środowiska. Python to język programowania wysokiego poziomu ogólnego przeznaczenia. Jest używany głównie do analizy danych, uczenia maszynowego i analizy strumieniowej w czasie rzeczywistym, oprócz wielu innych zastosowań.
Pierwotnie Apache Spark jest napisany w języku programowania Scala, a PySpark jest w rzeczywistości interfejsem API Pythona dla Apache Spark. W tym artykule przyjrzymy się najczęściej zadawanym pytaniom podczas rozmowy kwalifikacyjnej PySpark i ich odpowiedziom, aby pomóc Ci przygotować się do następnej rozmowy kwalifikacyjnej. Jeśli jesteś początkującym i chcesz dowiedzieć się więcej na temat nauki o danych, sprawdź naszą certyfikację w zakresie analityki danych od najlepszych uniwersytetów.
Przeczytaj: Dataframe w Apache PySpark
Źródło
Pytania i odpowiedzi do wywiadu PySpark
1. Co to jest PySpark?
To prawie zawsze pierwsze pytanie podczas rozmowy kwalifikacyjnej PySpark, z jakim się spotkasz.
PySpark to interfejs API Pythona dla platformy Spark. Służy do zapewnienia współpracy między Sparkiem i Pythonem. PySpark koncentruje się na przetwarzaniu ustrukturyzowanych i częściowo ustrukturyzowanych zestawów danych, a także zapewnia możliwość odczytywania danych z wielu źródeł, które mają różne formaty danych. Wraz z tymi funkcjami możemy również łączyć się z RDD (Resilient Distributed Datasets ) za pomocą PySpark. Wszystkie te funkcje są zaimplementowane przy użyciu biblioteki py4j.
2. Wymień zalety i wady PySpark? (Często zadawane pytanie do wywiadu PySpark )
Zalety korzystania z PySpark to:
- Za pomocą PySpark możemy w bardzo prosty sposób napisać zrównoleglony kod.
- Wszystkie węzły i sieci są wyabstrahowane.
- PySpark obsługuje wszystkie błędy, a także błędy synchronizacji.
- PySpark zawiera wiele przydatnych wbudowanych algorytmów.
Wady korzystania z PySpark to:
- PySpark może często utrudniać wyrażanie problemów w stylu MapReduce.
- W porównaniu z innymi językami programowania PySpark nie jest wydajny.
3. Jakie są różne algorytmy obsługiwane w PySpark?
Różne algorytmy obsługiwane przez PySpark to:
- iskra.mllib
- klastrowanie.mllib
- klasyfikacja mllib
- mllib.regresja
- mllib.rekomendacja
- mllib.linalg
- mllib.fpm
4. Co to jest PySpark SparkContext?
PySpark SparkContext może być postrzegany jako punkt początkowy do wprowadzania i używania dowolnej funkcji Spark. SparkContext używa biblioteki py4j do uruchomienia JVM, a następnie utworzenia JavaSparkContext. Domyślnie SparkContext jest dostępny jako „sc”.
5. Co to jest PySpark SparkFiles?
Jedno z najczęstszych pytań wywiadu PySpark. PySpark SparkFiles służy do ładowania naszych plików w aplikacji Apache Spark. Jest to jedna z funkcji w SparkContext i można ją wywołać za pomocą sc.addFile do załadowania plików na Apache Spark. SparkFIles można również użyć do uzyskania ścieżki za pomocą SparkFile.get lub rozwiązania ścieżek do plików, które zostały dodane z sc.addFile. Metody klasy obecne w katalogu SparkFiles to getrootdirectory() i get(filename).
Przeczytaj: Pomysły na projekty Spark
6. Co to jest PySpark SparkConf?
PySpark SparkConf służy głównie do ustawiania konfiguracji i parametrów, gdy chcemy uruchomić aplikację lokalnie lub w klastrze.
Gdy chcemy uruchomić SparkConf, uruchamiamy następujący kod:
klasa pyspark.Sparkconf(
Domyślne lokalne = Prawda,
_jvm = Brak,
_jconf = Brak
)
7. Co to jest PySpark StorageLevel?
PySpark StorageLevel służy do kontrolowania sposobu przechowywania RDD, podejmowania decyzji dotyczących miejsca przechowywania RDD (w pamięci, na dysku lub obu), a także tego, czy musimy replikować partycje RDD, czy serializować RDD. Kod StorageLevel jest następujący:
class pyspark.StorageLevel( useDisk, useMemory, useOfHeap, deserialized, replikacja = 1)
8. Co to jest PySpark SparkJobinfo?
Jedno z najczęstszych pytań w każdym wywiadzie PySpark. PySpark SparkJobinfo służy do uzyskiwania informacji o wykonywanych zadaniach SparkJob. Kod do korzystania z SparkJobInfo jest następujący:
class SparkJobInfo(namedtuple("SparkJobInfo", "jobId stageIds status")):
9. Co to jest PySpark SparkStageinfo?
Jedno z najczęstszych pytań w każdym przewodniku z pytaniami i odpowiedziami do wywiadu PySpark. PySpark SparkStageInfo służy do uzyskiwania informacji o SparkStages, które są obecne w tym czasie. Kod użyty do SparkStageInfo wygląda następująco:
class SparkStageInfo(namedtuple("SparkStageInfo", "stageId currentAttemptId name numTasks unumActiveTasks""numCompletedTasks numFailedTasks" )):
Przeczytaj także: Wynagrodzenie programisty Apache Spark w Indiach
Wniosek
Mamy nadzieję, że przeczytałeś wszystkie często zadawane pytania do wywiadów PySpark . Apache Spark jest używany głównie do obsługi BigData i jest bardzo poszukiwany, ponieważ firmy posuwają się do przodu, aby wykorzystywać najnowsze technologie do napędzania swojej działalności.
Jeśli jesteś zainteresowany nauką Pythona i chcesz pobrudzić sobie ręce różnymi narzędziami i bibliotekami, zapoznaj się z programem Executive PG w dziedzinie nauki o danych.
Jeśli chcesz poznać BigData szczegółowo i na poziomie branżowym, upGrad daje Ci możliwość dołączenia do ich dyplomu PG w zakresie rozwoju oprogramowania ze specjalizacją w Big Data . Sprawdź jego kurs, aby uczyć się od najlepszych akademików i liderów branży, aby poprawić swoją karierę w tej dziedzinie.
Studiuj online kursy nauki o danych na najlepszych światowych uniwersytetach. Zdobywaj programy Executive PG, Advanced Certificate Programs lub Masters Programs, aby przyspieszyć swoją karierę.
