Perguntas e respostas mais comuns da entrevista do PySpark [para calouros e experientes]

Participando de uma entrevista do PySpark e imaginando quais são todas as perguntas e discussões pelas quais você passará? Antes de participar de uma entrevista do PySpark, é melhor ter uma ideia sobre os tipos de perguntas da entrevista do PySpark que serão feitas para que você possa preparar mentalmente as respostas para elas.

Para ajudá-lo, criei o principal guia de perguntas e respostas da entrevista do PySpark para entender a profundidade e a real intenção das perguntas da entrevista do PySpark. Vamos começar.

Como o nome sugere, o PySpark é uma integração do Apache Spark e da linguagem de programação Python. O Apache Spark é uma estrutura de código aberto amplamente usada para computação em cluster e desenvolvida para fornecer uma experiência mais rápida e fácil de usar. Python é uma linguagem de programação de propósito geral de alto nível. É usado principalmente para Data Science, Machine Learning e Real-Time Streaming Analytics, além de muitos outros usos.

Originalmente, o Apache Spark é escrito na linguagem de programação Scala, e o PySpark é, na verdade, a API Python para o Apache Spark. Neste artigo, daremos uma olhada nas perguntas mais frequentes da entrevista do PySpark e suas respostas para ajudá-lo a se preparar para sua próxima entrevista. Se você é iniciante e está interessado em aprender mais sobre ciência de dados, confira nossa certificação de análise de dados das melhores universidades.

Leia: Dataframe no Apache PySpark

Fonte

Perguntas e respostas da entrevista do PySpark

1. O que é PySpark?

Essa é quase sempre a primeira pergunta da entrevista do PySpark que você enfrentará.

PySpark é a API Python para Spark. Ele é usado para fornecer colaboração entre o Spark e o Python. O PySpark se concentra no processamento de conjuntos de dados estruturados e semiestruturados e também fornece a facilidade de ler dados de várias fontes que possuem diferentes formatos de dados. Junto com esses recursos, também podemos fazer interface com RDDs (Resilient Distributed Datasets) usando o PySpark. Todos esses recursos são implementados usando a biblioteca py4j.

2. Liste as vantagens e desvantagens do PySpark? (Pergunta frequente da entrevista do PySpark )

As vantagens de usar o PySpark são:

• Usando o PySpark, podemos escrever um código paralelizado de uma forma muito simples.
• Todos os nós e redes são abstraídos.
• O PySpark lida com todos os erros, bem como erros de sincronização.
• O PySpark contém muitos algoritmos integrados úteis.

As desvantagens de usar o PySpark são:

• O PySpark muitas vezes pode dificultar a expressão de problemas no estilo MapReduce.
• Quando comparado com outras linguagens de programação, o PySpark não é eficiente.

3. Quais são os vários algoritmos suportados no PySpark?

Os diferentes algoritmos suportados pelo PySpark são:

1. faísca.mllib
2. mllib.clustering
3. mllib.classification
4. mllib.regression
5. mllib.recomendação
6. mllib.linalg
7. mllib.fpm

4. O que é PySpark SparkContext?

O PySpark SparkContext pode ser visto como o ponto inicial para inserir e usar qualquer funcionalidade do Spark. O SparkContext usa a biblioteca py4j para iniciar a JVM e, em seguida, cria o JavaSparkContext. Por padrão, o SparkContext está disponível como 'sc'.

5. O que é PySpark SparkFiles?

Uma das perguntas mais comuns da entrevista do PySpark. PySpark SparkFiles é usado para carregar nossos arquivos no aplicativo Apache Spark. É uma das funções do SparkContext e pode ser chamada usando sc.addFile para carregar os arquivos no Apache Spark. SparkFIles também podem ser usados ​​para obter o caminho usando SparkFile.get ou resolver os caminhos para arquivos que foram adicionados de sc.addFile. Os métodos de classe presentes no diretório SparkFiles são getrootdirectory() e get(filename).

Leia: Ideias do Projeto Spark

6. O que é PySpark SparkConf?

PySpark SparkConf é usado principalmente para definir as configurações e os parâmetros quando queremos executar o aplicativo no local ou no cluster.
Executamos o seguinte código sempre que queremos executar o SparkConf:

class pyspark.Sparkconf(

localdefaults = Verdadeiro,

_jvm = Nenhum,

_jconf = Nenhum

)

7. O que é PySpark StorageLevel?

O PySpark StorageLevel é usado para controlar como o RDD é armazenado, tomar decisões sobre onde o RDD será armazenado (na memória ou no disco ou em ambos) e se precisamos replicar as partições RDD ou serializar o RDD. O código para StorageLevel é o seguinte:

class pyspark.StorageLevel( useDisk, useMemory, useOfHeap, desserializado, replicação = 1)

8. O que é PySpark SparkJobinfo?

Uma das perguntas mais comuns em qualquer entrevista do PySpark. PySpark SparkJobinfo é usado para obter informações sobre os SparkJobs que estão em execução. O código para usar o SparkJobInfo é o seguinte:

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

9. O que é PySpark SparkStageinfo?

Uma das perguntas mais comuns em qualquer guia de perguntas e respostas da entrevista do PySpark. PySpark SparkStageInfo é usado para obter informações sobre os SparkStages que estão presentes naquele momento. O código usado para SparkStageInfo é o seguinte:

class SparkStageInfo(namedtuple(“SparkStageInfo”, “stageId currentAttemptId name numTasks unumActiveTasks” “numCompletedTasks numFailedTasks” )):

Leia também: Salário do desenvolvedor Apache Spark na Índia

Conclusão

Esperamos que você tenha passado por todas as perguntas frequentes da entrevista do PySpark . O Apache Spark é usado principalmente para lidar com BigData e está em alta demanda à medida que as empresas avançam para usar as tecnologias mais recentes para impulsionar seus negócios.

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