12 главных вопросов на собеседовании по Apache Spark (с примерами ответов)
17 декабря 2021 г.
Если вы разработчик или специалист по работе с данными, вам, скорее всего, будут задавать вопросы о ключевых функциях и преимуществах Apache Spark. На современном развивающемся рынке технологий демонстрация специализированного опыта работы со Spark может помочь вам получить предложение о работе. В этой статье мы перечисляем самые популярные вопросы для интервью Spark с примерами ответов, которые помогут вам подготовиться к следующему собеседованию.
Чего ожидать от Spark-интервью
Вопросы на собеседовании, связанные с Apache Spark, в основном технические и направлены на то, чтобы понять ваши знания о функциях и процессах для данных. Большая часть вашего интервью, скорее всего, будет посвящена вопросам Spark, но вы также должны быть готовы ответить и на более общие вопросы интервью.
Для вопросов Spark может потребоваться демонстративное знание системы, поэтому рассмотрите возможность изучения программирования в Apache Spark и приведите примеры функций, которые вы освоили. Отвечая на вопросы, подумайте, есть ли смысл говорить из опыта. Некоторые из этих вопросов потребуют только четких и кратких определений, в то время как другие могут потребовать более подробного объяснения, когда опыт будет преимуществом.
Если вам нужно объяснить свой опыт, имеет смысл применить метод STAR ответов на вопросы интервью. STAR просит вас рассмотреть ситуацию, вашу роль в действиях и их результат.
Общие вопросы интервью Spark с примерами ответов
Ниже приведены некоторые распространенные вопросы и ответы на собеседованиях по Apache Spark:
Что такое Apache Spark?
Чем MapReduce отличается от Spark?
Каковы ключевые особенности Spark?
Какие языки поддерживает Spark?
Дайте определение ПРЯЖЕ.
В кластере данных YARN вам нужен Spark на всех узлах?
В чем преимущество изучения MapReduce и Spark?
Объясните отказоустойчивый распределенный набор данных (RDD).
Какие операции поддерживает RDD?
Какую функцию выполняет Spark Core?
Объясните концепцию памяти исполнителя.
Расскажите простым языком, что такое Spark Driver.
1. Что такое Apache Spark?
Это основной вопрос, который, вероятно, предназначен для введения более длинного набора вопросов Apache Spark, который постепенно усложняется. Ответьте на него, предложив исчерпывающее определение платформы.
Пример: «Apache Spark — популярная среда кластерных вычислений. Она имеет открытый исходный код и подходит для обработки в реальном времени. Spark позволяет разработчикам и специалистам по данным планировать отказоустойчивость путем программирования кластеров с параллелизмом данных. Это лидер рынка больших данных. обработки и является важным корпоративным инструментом для многих предприятий».
2. Чем MapReduce отличается от Spark?
Вопросы сравнения и противопоставления требуют от вас критического изучения двух понятий. Сделайте это, предоставив краткий обзор обоих, выделив сходства и различия.
Пример: «Spark широко считается более универсальным инструментом, чем MapReduce, хотя оба они служат для кластерных вычислений. Spark имеет лучшую скорость обработки, машинное обучение и возможность выполнять итерационные задания. Он также работает независимо от Hadoop, чего не делает MapReduce. MapReduce полагается на хранилище на жестком диске, а Spark полагается на хранилище в памяти, что, как правило, является более надежным способом хранения данных».
3. Каковы основные функции Spark?
Это основополагающий вопрос, который проверяет ваши знания основных функций. Подумайте о том, чтобы дать краткое определение каждой ключевой функции, когда вы отвечаете списком.
Пример: «Ключевыми особенностями Spark являются поддержка нескольких языков, скорость, поддержка нескольких форматов, ленивая оценка, вычисления в реальном времени, оценка в реальном времени, интеграция с Hadoop и машинное обучение. Spark поддерживает несколько языков программирования, таких как Java, Python. и R. Это быстрее и производительнее, чем у конкурентов. Он интегрируется с такими механизмами данных, как JSON и Hive. Spark также задерживает оценку, чтобы учесть скорость».
4. Какие языки поддерживает Spark?
На этот вопрос требуется только простой, краткий ответ, в котором вы объясните, какие языки совместимы. Используйте эту возможность, чтобы также показать, что вы хорошо владеете этими языками.
Пример: «Spark поддерживает Java, Python, Scala, SQL и R. Когда это возможно, я использую Java, поскольку обычно он работает лучше, чем Python».
5. Определите ПРЯЖУ
Когда вас попросят дать определение аббревиатуре, дайте как значение аббревиатуры, так и краткое определение.
Пример: «YARN расшифровывается как Yet Another Resource Negotiator. Он поддерживает управление ресурсами и планирование заданий в Hadoop».
6. В кластере данных YARN нужно ли устанавливать Spark на все узлы?
Бинарные вопросы могут быть расширены. Попробуйте ответить «да» или «нет», но также объясните причину своего ответа.
Пример: «Нет. Поскольку Spark не зависит от Hadoop, его не нужно устанавливать на всех узлах кластера данных YARN. Вместо этого он работает поверх YARN, используя свои функции управления ресурсами вместо других менеджеров ресурсов, таких как его встроенная поддержка или Mesos».
7. В чем преимущество одновременного изучения MapReduce и Spark?
Это открытый вопрос, в котором вы можете продемонстрировать свое знание обоих инструментов. Дайте четкий и вдумчивый ответ, выражающий ваше личное мнение.
Пример: «MapReduce — популярный инструмент, поэтому программистам данных важно быть с ним знакомым. В Spark есть функции, которые поддерживают MapReduce, а другие инструменты, такие как Hive, преобразуют в типы данных MapReduce, поэтому базовое понимание этого идеал».
8. Объясните отказоустойчивый распределенный набор данных
Чтобы ответить на этот вопрос, дайте определение RDD и объясните его назначение. Чтобы убедиться, что вы даете эффективный ответ, подумайте о том, чтобы сослаться на определения Spark перед собеседованием.
Пример: «Устойчивые распределенные наборы данных широко известны как RDD и представляют собой отказоустойчивую систему операций с параллелизмом. Раздел RDD представляет собой набор распределенных данных. Два типа RDD — это наборы данных Hadoop и парализованные коллекции».
9. Какие операции поддерживает RDD?
При перечислении операций предоставьте четкое и краткое определение каждой из них, чтобы показать свое понимание RDD и того, что она делает.
Пример: «RDD — это логическое вычислительное ядро Spark. Он имеет несколько разделов данных, которые распределяют данные по сети кластеров, каждый из которых имеет собственную способность хранить данные. Обычно RDD доступны только для чтения».
10. Какую функцию выполняет Spark Core?
Этот вопрос касается фундаментальных знаний, которые любой профессионал Spark должен уметь описать. Это демонстрирует необходимые знания для выполнения роли.
Пример: «Spark Core — это название движка, который поддерживает параллельные и распределенные структуры данных для больших проектов в Spark. Он обеспечивает функционирование и обработку API-интерфейсов, с которыми пользователи Spark взаимодействуют для выполнения повседневных операций. В его обязанности входит выделение памяти, планирование, распространение, мониторинг и многое другое».
11. Объясните концепцию памяти исполнителя
Этот ответ требует простого определения, демонстрирующего вдумчивое понимание концепции.
Пример: «Каждое приложение Spark имеет статический фиксированный размер кучи и статическое количество ядер для Spark Executor. Размер кучи называется памятью Spark Executor. На каждый узел приходится один Executor».
12. Расскажите простым языком, что такое Spark Driver
Простота является ключевым здесь. Рассмотрите способы рассказать о сложных процессах так, чтобы их было легко понять. Некоторые предложения включают отказ от профессионального жаргона и использование, где это возможно, коротких, лаконичных предложений.
Пример: «Драйвер Spark — это программное обеспечение, которое запускается на главном узле машины и управляет RDD».