最常見的 PySpark 面試問題和答案 [對於新人和有經驗的人]
已發表: 2021-07-14參加 PySpark 面試並想知道您將經歷哪些問題和討論？ 在參加 PySpark 面試之前，最好先了解將要問的 PySpark 面試問題的類型，以便您可以在心理上為這些問題準備答案。
為了幫助您，我創建了頂級 PySpark 面試問題和答案指南，以了解 PySpark 面試問題的深度和真實意圖。 讓我們開始吧。
顧名思義，PySpark 是 Apache Spark 和 Python 編程語言的集成。 Apache Spark 是一個廣泛使用的開源框架，用於集群計算，旨在提供易於使用和更快的體驗。 Python 是一種高級通用編程語言。 除了許多其他用途外，它主要用於數據科學、機器學習和實時流分析。
最初，Apache spark 是用 Scala 編程語言編寫的，而 PySpark 實際上是 Apache Spark 的 Python API。 在本文中，我們將簡要介紹 PySpark 面試中最常見的問題及其答案，以幫助您為下一次面試做好準備。 如果您是初學者並且有興趣了解有關數據科學的更多信息，請查看我們來自頂尖大學的數據分析認證。
閱讀： Apache PySpark 中的數據框
資源
PySpark 面試問答
1. 什麼是 PySpark？
這幾乎總是您將面臨的第一個 PySpark 面試問題。
PySpark 是 Spark 的 Python API。 它用於提供 Spark 和 Python 之間的協作。 PySpark 專注於處理結構化和半結構化數據集，並提供從具有不同數據格式的多個源讀取數據的工具。 除了這些特性，我們還可以使用 PySpark 與 RDD（彈性分佈式數據集）交互。 所有這些功能都是使用 py4j 庫實現的。
2.列出PySpark的優缺點？ （ PySpark 面試常見問題）
使用 PySpark 的優點是：
- 使用 PySpark，我們可以以非常簡單的方式編寫並行化代碼。
- 所有的節點和網絡都是抽象的。
- PySpark 處理所有錯誤以及同步錯誤。
- PySpark 包含許多有用的內置算法。
使用 PySpark 的缺點是：
- PySpark 通常會使以 MapReduce 方式表達問題變得困難。
- 與其他編程語言相比，PySpark 效率不高。
3. PySpark 支持的各種算法有哪些？
PySpark 支持的不同算法有：
- 火花.mllib
- mllib.clustering
- mllib.classification
- mllib.regression
- mllib.recommendation
- mllib.linalg
- mllib.fpm
4. 什麼是 PySpark SparkContext？
PySpark SparkContext 可以看作是進入和使用任何 Spark 功能的初始點。 SparkContext 使用 py4j 庫來啟動 JVM，然後創建 JavaSparkContext。 默認情況下，SparkContext 以“sc”的形式提供。
5. 什麼是 PySpark SparkFiles？
最常見的 PySpark 面試問題之一。 PySpark SparkFiles 用於在 Apache Spark 應用程序上加載我們的文件。 它是 SparkContext 下的函數之一，可以使用 sc.addFile 調用以加載 Apache Spark 上的文件。 SparkFIles 還可用於使用 SparkFile.get 獲取路徑或解析從 sc.addFile 添加的文件的路徑。 SparkFiles 目錄中的類方法是 getrootdirectory() 和 get(filename)。
閱讀： Spark 項目創意
6. 什麼是 PySpark SparkConf？
PySpark SparkConf 主要用於設置我們要在本地或集群上運行應用程序時的配置和參數。
每當我們想運行 SparkConf 時，我們都會運行以下代碼：
類 pyspark.Sparkconf(
localdefaults =真，
_jvm = 無，
_jconf = 無
)
7. PySpark StorageLevel 是什麼？
PySpark StorageLevel 用於控制 RDD 的存儲方式，決定 RDD 的存儲位置（在內存上或磁盤上或兩者兼有），以及我們是否需要復制 RDD 分區或序列化 RDD。 StorageLevel 的代碼如下：
pyspark.StorageLevel 類（useDisk，useMemory，useOfHeap，反序列化，複製 = 1）
8. PySpark SparkJobinfo 是什麼？
PySpark 面試中最常見的問題之一。 PySpark SparkJobinfo 用於獲取有關正在執行的 SparkJobs 的信息。 SparkJobInfo 的使用代碼如下：
類 SparkJobInfo(namedtuple(“SparkJobInfo”, “jobId stageIds status”)):
9. PySpark SparkStageinfo 是什麼？
PySpark 面試問答指南中最常見的問題之一。 PySpark SparkStageInfo 用於獲取有關當時存在的 SparkStage 的信息。 SparkStageInfo 使用的代碼如下：
類 SparkStageInfo（namedtuple（“SparkStageInfo”，“stageId currentAttemptId name numTasks unumActiveTasks”“numCompletedTasks numFailedTasks”））：
另請閱讀：印度的 Apache Spark 開發人員薪水
結論
我們希望您完成所有常見的PySpark 面試問題。 Apache Spark 主要用於處理大數據，並且隨著公司繼續使用最新技術來推動他們的業務，其需求量非常大。
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