En Yaygın PySpark Mülakat Soruları ve Cevapları [Yeni Başlayanlar ve Deneyimliler İçin]
Yayınlanan: 2021-07-14Bir PySpark röportajına katılmak ve içinden geçeceğiniz tüm soru ve tartışmaların neler olduğunu merak etmek? Bir PySpark mülakatına katılmadan önce, sorulacak PySpark mülakat sorularının türleri hakkında bir fikir sahibi olmak daha iyidir, böylece onlara cevapları zihinsel olarak hazırlayabilirsiniz.
Size yardımcı olmak için, PySpark mülakat sorularının derinliğini ve gerçek amacını anlamak için en iyi PySpark mülakat sorusu ve cevapları kılavuzunu oluşturdum. Başlayalım.
Adından da anlaşılacağı gibi, PySpark, Apache Spark ve Python programlama dilinin bir entegrasyonudur. Apache Spark, küme hesaplama için kullanılan ve kullanımı kolay ve daha hızlı bir deneyim sağlamak için geliştirilmiş, yaygın olarak kullanılan bir açık kaynaklı çerçevedir. Python, üst düzey genel amaçlı bir programlama dilidir. Diğer birçok kullanımının yanı sıra, esas olarak Veri Bilimi, Makine Öğrenimi ve Gerçek Zamanlı Akış Analitiği için kullanılır.
Başlangıçta Apache Spark, Scala programlama dilinde yazılmıştır ve PySpark aslında Apache Spark için Python API'sidir. Bu yazıda, bir sonraki röportajınıza hazırlanmanıza yardımcı olmak için en sık sorulan PySpark mülakat sorularına ve cevaplarına bir göz atacağız. Yeni başlayan biriyseniz ve veri bilimi hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız, en iyi üniversitelerden veri analitiği sertifikamıza göz atın.
Okuyun: Apache PySpark'ta Veri Çerçevesi
Kaynak
PySpark Mülakat Soruları ve Cevapları
1. PySpark nedir?
Bu, neredeyse her zaman karşılaşacağınız ilk PySpark mülakat sorusudur.
PySpark, Spark için Python API'sidir. Spark ve Python arasında işbirliği sağlamak için kullanılır. PySpark, yapılandırılmış ve yarı yapılandırılmış veri kümelerini işlemeye odaklanır ve ayrıca farklı veri formatlarına sahip birden çok kaynaktan veri okuma olanağı sağlar. Bu özelliklerin yanı sıra PySpark kullanarak RDD'ler (Resilient Distributed Datasets ) ile de arayüz oluşturabiliriz. Tüm bu özellikler py4j kitaplığı kullanılarak uygulanır.
2. PySpark'ın avantaj ve dezavantajlarını sıralayınız? (Sık sorulan PySpark Mülakat Sorusu )
PySpark kullanmanın avantajları şunlardır:
- PySpark'ı kullanarak çok basit bir şekilde paralelleştirilmiş bir kod yazabiliriz.
- Tüm düğümler ve ağlar soyutlanır.
- PySpark, senkronizasyon hatalarının yanı sıra tüm hataları da ele alır.
- PySpark birçok kullanışlı yerleşik algoritma içerir.
PySpark kullanmanın dezavantajları şunlardır:
- PySpark, sorunları MapReduce tarzında ifade etmeyi sıklıkla zorlaştırabilir.
- Diğer programlama dilleriyle karşılaştırıldığında PySpark verimli değildir.
3. PySpark'ta desteklenen çeşitli algoritmalar nelerdir?
PySpark tarafından desteklenen farklı algoritmalar şunlardır:
- kıvılcım.mllib
- mllib.kümeleme
- mllib.sınıflandırma
- mllib.regresyon
- mllib.tavsiye
- mllib.linalg
- mllib.fpm
4. PySpark SparkContext nedir?
PySpark SparkContext, herhangi bir Spark işlevine girmek ve kullanmak için başlangıç noktası olarak görülebilir. SparkContext, JVM'yi başlatmak için py4j kitaplığını kullanır ve ardından JavaSparkContext'i oluşturur. Varsayılan olarak, SparkContext 'sc' olarak mevcuttur.
5. PySpark SparkFiles nedir?
En yaygın PySpark mülakat sorularından biri. PySpark SparkFiles, dosyalarımızı Apache Spark uygulamasına yüklemek için kullanılır. SparkContext altındaki işlevlerden biridir ve dosyaları Apache Spark'a yüklemek için sc.addFile kullanılarak çağrılabilir. SparkFIles, SparkFile.get kullanarak yolu almak veya sc.addFile'dan eklenen dosyaların yollarını çözmek için de kullanılabilir. SparkFiles dizininde bulunan sınıf yöntemleri getrootdirectory() ve get(filename).
Okuyun: Kıvılcım Proje Fikirleri
6. PySpark SparkConf nedir?
PySpark SparkConf, esas olarak , uygulamayı yerel veya küme üzerinde çalıştırmak istediğimizde yapılandırmaları ve parametreleri ayarlamak için kullanılır .
SparkConf'u çalıştırmak istediğimizde aşağıdaki kodu çalıştırırız:
sınıf pyspark.Sparkconf(
localdefaults = Doğru,
_jvm = Yok,
_jconf = Yok
)
7. PySpark StorageLevel nedir?
PySpark StorageLevel, RDD'nin nasıl depolandığını kontrol etmek, RDD'nin nerede depolanacağına (bellekte veya disk üzerinde veya her ikisi üzerinde) karar vermek ve RDD bölümlerini çoğaltmamız veya RDD'yi serileştirmemiz gerekip gerekmediğine karar vermek için kullanılır. StorageLevel kodu aşağıdaki gibidir:
sınıf pyspark.StorageLevel( useDisk, useMemory, useOfHeap, seri durumdan çıkarılmış, çoğaltma = 1)
8. PySpark SparkJobinfo nedir?
Herhangi bir PySpark röportajında en sık sorulan sorulardan biri. PySpark SparkJobinfo, yürütülmekte olan SparkJobs hakkında bilgi edinmek için kullanılır. SparkJobInfo'yu kullanma kodu aşağıdaki gibidir:
class SparkJobInfo(namedtuple(“SparkJobInfo”, “jobId stageIds durumu ”)):
9. PySpark SparkStageinfo nedir?
Herhangi bir PySpark mülakat soru ve cevap kılavuzunda en sık sorulan sorulardan biridir. PySpark SparkStageInfo, o anda mevcut olan SparkStage'ler hakkında bilgi edinmek için kullanılır. SparkStageInfo için kullanılan kod aşağıdaki gibidir:
class SparkStageInfo(namedtuple(“SparkStageInfo”, “stageId currentAttemptId name numTasks unumActiveTasks” “numCompletedTasks numFailedTasks”)):
Ayrıca Okuyun: Hindistan'da Apache Spark Geliştirici Maaşı
Çözüm
Sık sorulan tüm PySpark Mülakat Sorularını gözden geçirdiğinizi umuyoruz . Apache Spark, esas olarak BigData'yı işlemek için kullanılır ve şirketler işlerini yürütmek için en son teknolojileri kullanmaya devam ettikçe çok yüksek talep görür.
Python öğrenmekle ilgileniyorsanız ve çeşitli araçlar ve kütüphaneler konusunda ellerinizi kirletmek istiyorsanız, Veri Biliminde Yönetici PG Programına göz atın.
BigData'yı ayrıntılı ve endüstri düzeyinde öğrenmek istiyorsanız, upGrad size Büyük Veride Uzmanlaşma ile Yazılım Geliştirme alanındaki PG Diplomalarına katılma fırsatı sunar . Bu alandaki kariyerinizi yükseltmek için en iyi akademisyenlerden ve endüstri liderlerinden öğrenmek için kursuna göz atın.
Dünyanın en iyi Üniversitelerinden çevrimiçi olarak veri bilimi derslerini inceleyin . Kariyerinizi hızlandırmak için Yönetici PG Programları, Gelişmiş Sertifika Programları veya Yüksek Lisans Programları kazanın.
