Cele mai obișnuite întrebări și răspunsuri la interviu PySpark [Pentru cei proaspăți și cu experiență]

Publicat: 2021-07-14

Participați la un interviu PySpark și vă întrebați care sunt toate întrebările și discuțiile prin care veți trece? Înainte de a participa la un interviu PySpark, este mai bine să aveți o idee despre tipurile de întrebări de interviu PySpark care vor fi adresate, astfel încât să puteți pregăti mental răspunsuri pentru ele.

Pentru a vă ajuta, am creat ghidul de întrebări și răspunsuri de top pentru interviul PySpark pentru a înțelege profunzimea și intenția reală a întrebărilor interviului PySpark. Să începem.

După cum sugerează și numele, PySpark este o integrare a Apache Spark și limbajul de programare Python. Apache Spark este un cadru open-source utilizat pe scară largă, care este utilizat pentru calculul în cluster și este dezvoltat pentru a oferi o experiență ușor de utilizat și mai rapidă. Python este un limbaj de programare general de nivel înalt. Este folosit în principal pentru știința datelor, învățarea automată și analiza în flux în timp real, în afară de multe alte utilizări.

Inițial, Apache spark este scris în limbajul de programare Scala, iar PySpark este de fapt API-ul Python pentru Apache Spark. În acest articol, vom arunca o privire la cele mai frecvente întrebări la interviul PySpark și la răspunsurile acestora, pentru a vă ajuta să vă pregătiți pentru următorul interviu. Dacă sunteți începător și doriți să aflați mai multe despre știința datelor, consultați certificarea noastră de analiză a datelor de la universități de top.

Citiți: Dataframe în Apache PySpark

pyspark-interviu-întrebări

Sursă

Întrebări și răspunsuri la interviu PySpark

1. Ce este PySpark?

Aceasta este aproape întotdeauna prima întrebare de interviu PySpark cu care te vei confrunta.

PySpark este API-ul Python pentru Spark. Este folosit pentru a oferi colaborare între Spark și Python. PySpark se concentrează pe procesarea seturilor de date structurate și semi-structurate și oferă, de asemenea, posibilitatea de a citi date din mai multe surse care au formate de date diferite. Alături de aceste caracteristici, putem interfața și cu RDD-uri (Seturi de date distribuite rezistente) folosind PySpark. Toate aceste caracteristici sunt implementate folosind biblioteca py4j.

2. Enumerați avantajele și dezavantajele PySpark? (Întrebare frecventă la interviu PySpark )

Avantajele utilizării PySpark sunt:

  • Folosind PySpark, putem scrie un cod paralelizat într-un mod foarte simplu.
  • Toate nodurile și rețelele sunt abstracte.
  • PySpark se ocupă de toate erorile, precum și de erorile de sincronizare.
  • PySpark conține mulți algoritmi utili încorporați.

Dezavantajele utilizării PySpark sunt:

  • PySpark poate face adesea dificilă exprimarea problemelor în mod MapReduce.
  • În comparație cu alte limbaje de programare, PySpark nu este eficient.

3. Care sunt diferiții algoritmi acceptați în PySpark?

Diferiții algoritmi acceptați de PySpark sunt:

  1. scânteie.mllib
  2. mllib.clustering
  3. mllib.clasificare
  4. mllib.regresiune
  5. mllib.recomandare
  6. mllib.linalg
  7. mllib.fpm

4. Ce este PySpark SparkContext?

PySpark SparkContext poate fi văzut ca punctul inițial pentru introducerea și utilizarea oricărei funcționalități Spark. SparkContext folosește biblioteca py4j pentru a lansa JVM-ul și apoi creează JavaSparkContext. În mod implicit, SparkContext este disponibil ca „sc”.

5. Ce este PySpark SparkFiles?

Una dintre cele mai comune întrebări de interviu PySpark. PySpark SparkFiles este folosit pentru a încărca fișierele noastre în aplicația Apache Spark. Este una dintre funcțiile din SparkContext și poate fi apelată folosind sc.addFile pentru a încărca fișierele pe Apache Spark. SparkFIles poate fi folosit și pentru a obține calea folosind SparkFile.get sau pentru a rezolva căile către fișierele care au fost adăugate din sc.addFile. Metodele de clasă prezente în directorul SparkFiles sunt getrootdirectory() și get(filename).

Citiți: Spark Idei de proiecte

6. Ce este PySpark SparkConf?

PySpark SparkConf este folosit în principal pentru a seta configurațiile și parametrii atunci când dorim să rulăm aplicația pe local sau pe cluster.
 Rulăm următorul cod ori de câte ori dorim să rulăm SparkConf:

clasa pyspark.Sparkconf(

localdefaults = Adevărat,

_jvm = Nici unul,

_jconf = Nici unul

)

7. Ce este PySpark StorageLevel?

PySpark StorageLevel este folosit pentru a controla modul în care este stocat RDD-ul, pentru a lua decizii cu privire la locul în care va fi stocat RDD-ul (pe memorie sau pe disc sau ambele) și dacă trebuie să reproducem partițiile RDD sau să serializeze RDD-ul. Codul pentru StorageLevel este următorul:

clasa pyspark.StorageLevel (useDisk, useMemory, useOfHeap, deserializat, replicare = 1)

8. Ce este PySpark SparkJobinfo?

Una dintre cele mai frecvente întrebări din orice interviu PySpark. PySpark SparkJobinfo este folosit pentru a obține informații despre SparkJobs care sunt în execuție. Codul pentru utilizarea SparkJobInfo este următorul:

clasa SparkJobInfo(namedtuple(„SparkJobInfo”, „starea jobId stageIds”)):

întrebări interviu pyspark

9. Ce este PySpark SparkStageinfo?

Una dintre cele mai frecvente întrebări din orice ghid de întrebări și răspunsuri la interviu PySpark. PySpark SparkStageInfo este folosit pentru a obține informații despre SparkStages care sunt prezente în acel moment. Codul folosit pentru SparkStageInfo este următorul:

clasa SparkStageInfo(namedtuple(„SparkStageInfo”, „stageId currentAttemptId nume numTasks unumActiveTasks” „numCompletedTasks numFailedTasks” )):

Citește și: Salariul dezvoltatorului Apache Spark în India

Concluzie

Sperăm că ați trecut prin toate întrebările frecvente la interviul PySpark . Apache Spark este folosit în principal pentru a gestiona BigData și are o cerere foarte mare, deoarece companiile avansează pentru a utiliza cele mai recente tehnologii pentru a-și conduce afacerile.

Dacă sunteți interesat să învățați python și doriți să vă murdăriți mâinile cu diverse instrumente și biblioteci, consultați Programul Executive PG în Știința datelor.

Dacă doriți să învățați BigData în detaliu și la nivel de industrie, upGrad vă oferă oportunitatea de a vă alătura Diplomei lor PG în Dezvoltare software cu specializare în Big Data . Consultați cursul său pentru a învăța de la cei mai buni academicieni și lideri din industrie pentru a vă îmbunătăți cariera în acest domeniu.

Studiați cursuri de știință a datelor online de la cele mai bune universități din lume. Câștigă programe Executive PG, programe avansate de certificat sau programe de master pentru a-ți accelera cariera.

Stăpânește Tehnologia Viitorului

Aplicați pentru programul de certificat avansat în știința datelor