50 parimat Apache'i Spark Intervjuu küsimused ja vastused (2026)

Suurandmete intervjuuks valmistumine tähendab hajutatud töötlemise ja reaalsete analüütikasüsteemidega seotud väljakutsete ettenägemist. Apache Spark Intervjuu Küsimused paljastada, kuidas tööandjad hindavad skaleeritavust, tulemuslikkust ja mõtlemise sügavust.

Mastering Spark avab ametikohti analüütikaplatvormidel, voogedastusel ja tehisintellekti kanalites, kus tehniline kogemus ja valdkonnaalane asjatundlikkus on olulised. Valdkonna spetsialistid rakendavad analüüsioskusi, teevad koostööd meeskonnajuhtide ja halduritega ning kasutavad praktilisi küsimusi ja vastuseid, et aidata algajatel, keskastme ja vanemtaseme kandidaatidel intervjuudel edukalt ja enesekindlalt läbida. Loe rohkem…

👉 Tasuta PDF-i allalaadimine: Apache Spark Intervjuu küsimused ja vastused

Parim Apache Spark Intervjuu küsimused ja vastused

1) Mis on Apache? Spark ja miks seda suurandmete töötlemisel laialdaselt kasutatakse?

Apache Spark on avatud lähtekoodiga hajutatud analüüsimootor, mis on loodud suuremahuline andmetöötlusSee pakub ühtset arvutusraamistikku, mis toetab partii- ja reaalajas voogedastustöökoormused, täiustatud analüütika, masinõpe ja graafikute töötlemine kõik ühes mootoris. Spark kasutab mälusisest arvutust, et andmetöötlust märkimisväärselt kiirendada võrreldes traditsiooniliste kettapõhiste süsteemidega nagu Hadoop MapReduce.

Sparkpeamised tugevused on:

Mälusisene töötlemine: Vähendab ketta sisend-/väljundvõimsust ja kiirendab iteratiivseid algoritme.
Skaalautuvuus: Suudab hallata petabaidi suuruseid andmekogumeid hajutatud klastrites.
API paindlikkus: Toetab Scalat, Java, Python, R ja SQL.
Ühtne ökosüsteem: Pakub mitut sisseehitatud moodulit (SQL, Streaming, MLlib, GraphX).

Näide: Tüüpiline Spark töö võiks laadida HDFS-ist terabaite andmeid, teostada keerukat ETL-i, rakendada masinõpet ja kirjutada tulemusi andmeladudesse – kõik sama rakenduse piires.

2) Kuidas Apache'il läheb Spark erineb Hadoop MapReduce'ist?

Apache Spark ja Hadoop MapReduce on mõlemad suurandmete raamistikud, kuid need erinevad oluliselt arhitektuuri, jõudluse ja võimaluste poolest:

tunnusjoon	Apache Spark	Hadoop MapReduce
Töötlemismudel	Mälusisene täitmine	Kettapõhine käivitamine
Kiirus	Kuni 100× kiirem iteratiivsete ülesannete puhul	Aeglasem ketta sisend-/väljundi tõttu
Töökoormused	Pakk + voogedastus + interaktiivne + masinõpe	Peamiselt partiipõhine
Kasutusmugavus	API-d mitmes keeles, SQL-tugi	Piiratumad API-d
Veataluvus	RDD sugupuu	Ketta replikatsioon

Spark väldib paljudes stsenaariumides vahetulemuste kettale kirjutamist, mis kiirendab töötlemist, eriti iteratiivse masinõppe ja graafikute arvutamise puhul.

3) Selgitage Spark ökosüsteemi komponendid.

Apache Spark Ökosüsteem koosneb mitmest integreeritud komponendist:

Spark Core: Põhimootor ajastamiseks, mälu haldamiseks, rikete taastamiseks ja ülesannete saatmiseks.
Spark SQL: Struktureeritud andmetöötlus SQL-toega ja Catalyst optimeerijaga.
Spark Streaming: Reaalajas andmetöötlus mikropartiide kaudu.
MLlib: Masinõppe teek skaleeritavate algoritmide jaoks.
GraphX: API graafikute töötlemiseks ja arvutamiseks.

Kõik need komponendid võimaldavad arendajatel kirjutada sama käitusaja jooksul tootmisvalmis rakendusi erinevate andmetöötlusjuhtude jaoks.

4) Mis on Apache'i RDD-d? SparkMiks need olulised on?

Vastupidavad hajusandmestikud (RDD-d) on peamine abstraktsioon Spark, mis esindab an muutumatu hajutatud objektide kogum töödeldakse paralleelselt klastri sõlmedes. RDD-d on rikketaluvad, kuna Spark Lood sugupuu teave—andmestiku tuletamiseks kasutatud teisenduste kirje — mis võimaldab rikke korral kadunud andmepartitsioonid uuesti arvutada.

Peamised omadused:

Muutumatu ja hajutatud.
Saab laiskalt teisendada teisenduste abil.
Toimingud käivitavad täitmise.

Näide: Kasutamine map() andmete teisendamiseks ja count() Täitmise käivitamiseks näutatakse, kuidas transformatsioonid DAG-e loovad ja toimingud tulemusi arvutavad.

5) Mis on laisk hindamine? Spark, ja miks see kasulik on?

Laisk hindamine Spark tähendab transformatsioone (näiteks map, filter) on ei teostatud kohe. Selle asemel Spark ehitab loogiline plaan (DAG) teisendustest ja käivitab selle ainult siis, kui toiming (näiteks collect(), count()) kutsutakse esile.

Eelised:

Lubab optimaalne töövoo optimeerimine sammude ümberjärjestamise ja kombineerimise teel enne nende täitmist.
Vähendab ebavajalikku arvutus- ja sisend-/väljundkoormust.

6) Võrdle RDD-d, DataFrame'i ja andmestikku Spark.

Spark pakub andmetega töötamiseks kolme peamist abstraktsiooni:

tunnusjoon	RDD	DataFrame	Andmebaas
Tüübi ohutus	Madal	Madal	Suur
Optimeeritud päring	Ei	Jah (katalüsaator)	Jah
Kasutusmugavus	Käsitsi	Suur	Mõõdukas
Keeletugi	Kõik API-d	Kõik API-d	Scala/Java ainult

RDD: Madala taseme, muutmatu hajutatud kogum.
Andmeraam: Skeemipõhine, optimeeritud tabelilaadne struktuur.
Andmekogum: Tugevalt tüübitud nagu RDD, aga optimeeritud nagu DataFrame.

7) Mis on teisendused ja toimingud? SparkToo näiteid.

Ümberkujundamised loovad olemasolevatest andmekogumitest uusi ja on laisk:

map(), filter(), flatMap()

Toimingud käivitavad täitmise ja tagastavad tulemused:

collect(), count(), saveAsTextFile()

8) Selgitage suunatud atsüklilist graafi (DAG) Spark.

A DAG esindab teisenduste liini ja moodustab loogilise teostusplaani SparkSõlmed esindavad RDD-sid ehk andmekogumeid ja servad esindavad teisendusi. Spark kasutab DAG-i optimeeritud teostusetappide planeerimiseks, et minimeerida andmete segamist ja ümberarvutamist.

9) Milline on katalüsaatori optimeerija roll selles? Spark SQL-i?

. Katalüsaatori optimeerija is Spark SQL-i päringute optimeerimismootor. See muudab kõrgetasemelised päringud tõhusateks füüsilisteks plaanideks, rakendades reeglipõhiseid ja kulupõhiseid optimeerimisi, näiteks predikaatide allapoole lükkamist, projektsiooni kärpimist ja liitude ümberjärjestamist.

10) Selgitage Spark Voogedastus vs struktureeritud voogesitus.

Spark Streaming: Töötleb andmeid mikropartiidena, kasutades DStream abstraktsiooni.
Struktureeritud voogedastus: Uuem, optimeeritud API, mis on üles ehitatud Spark SQL-i mootor, mis võimaldab sündmusaja semantika ja parema rikketaluvusega inkrementaalset töötlemist.

11) Mis on leviedastusmuutujad ja akumulaatorid? Spark?

Levitatud muutujad: Jagage tõhusalt kirjutuskaitstud andmeid kõigi töötajate sõlmede vahel ilma neid iga ülesandega kaasa saatmata.
Akumulaatorid: Kasutatakse loendurite või summade koondamiseks ülesannete vahel (nt sündmuste loendamine).

12) Mis vahe on cache() ja persist() funktsioonidel?

vahemälu(): Salvestab andmestiku mällu (vaikimisi).
püsima(): Võimaldab määrata ka teisi salvestustasemeid (ketas, mälu+ketas).

13) Kuidas Spark toetab rikketaluvust?

Spark kasutusalad RDD päritolu ja DAG-ile arvuta kadunud andmete partitsioonid uuesti töötajate tõrgete korral. Kontrollpunktide abil saab andmeid ka pikkade torujuhtmete puhul stabiilsesse salvestusruumi salvestada.

14) Selgitage jaotust Spark ja selle tähtsust.

Jaotus määrab, kuidas andmed klastri sõlmede vahel jaotuvad. Hästi läbimõeldud jaotus minimeerib andmete liikumist (segamist) ja toetab paralleelsust, mis on jõudluse seisukohalt ülioluline.

15) Mis on töökohad, etapid ja ülesanded? Spark'i täitmismudel?

Töökoht: Toimingu poolt käivitatud.
Lava: Teisenduste komplekt ilma segamisteta.
Ülesanne: Väikseim partitsioonil töötav täitmisüksus.

16) Selgitage Apache arhitektuuri. Spark üksikasjalikult.

Apache Spark järgneb a meistri-töölise arhitektuur mis on loodud hajutatud andmetöötluseks laiaulatuslikult. Keskne komponent on Juhiprogramm, mis käivitab peamise rakenduse loogikat ja haldab teavet Spark rakendus. Juht suhtleb rakendusega Cluster Juht, mis võib olla Standalone, YARN, Mesos või Kubernetes ressursside taotlemiseks.

Kui ressursid on eraldatud, Spark käivitab Täitjad töösõlmedel. Täitjad vastutavad ülesannete täitmise ja andmete salvestamise eest mällu või kettale. Draiver jagab rakenduse töökohti, mis jagunevad edasi etappidel segamispiiride põhjal. Iga etapp sisaldab mitut ülesanded, kus iga ülesanne töötleb andmete partitsiooni.

See arhitektuur tagab veataluvus, paralleelne täitmineja MastaapsuseNäiteks kui täitja ebaõnnestub, saab juht ülesandeid liiniteabe abil ümber planeerida ilma kogu tööd taaskäivitamata.

17) Kuidas Spark Kas mäluhaldusega tegelemine on sisemiselt seotud?

Spark haldab mälu läbi ühtne mäluhaldusmudel, mis jagab täitja mälu kaheks peamiseks piirkonnaks: täitmismälu ja salvestusmäluTäitmismälu kasutatakse segamiseks, liitmiseks, sortimiseks ja koondamiseks, salvestusmälu aga RDD-de või DataFrame'ide vahemällu salvestamiseks ja säilitamiseks.

Erinevalt varasemast Spark staatilise mälujaotusega versioonid, kaasaegsed Spark jagab dünaamiliselt mälu täitmise ja salvestusruumi vahel. Kui täitmiseks on vaja rohkem mälu, saab vahemällu salvestatud andmeid eemaldada ja vastupidi. See paindlikkus parandab keerukate töökoormuste jõudlust.

Näiteks suure liitmisoperatsiooni ajal Spark võib ajutiselt laenata mälu vahemällu salvestatud andmekogumitest, et vältida kettale valgumist. spark.executor.memory ja spark.memory.fraction on kriitilise tähtsusega, et vältida Mälu otsas vead tootmises.

18) Mis on shuffle'id? Sparkja miks need kallid on?

A shuffle on andmete ümberjaotamise protsess partitsioonide vahel, mis toimub tavaliselt selliste toimingute ajal nagu groupByKey, reduceByKey, joinvõi distinctSegamised on kallid, kuna need hõlmavad ketta sisend/väljund, võrguülekanne ja serialiseerimine andmete kogumine testamenditäitjate vahel.

Spark jagab segamisoperatsioonid mitmeks etapiks, kirjutab vaheandmed kettale ja seejärel hangib need võrgu kaudu. See suurendab latentsust ja ressursikasutust.

Sihtkoha muutmise kulude minimeerimiseks Spark pakub optimeeritud teisendusi, näiteks reduceByKey asemel groupByKey, leviedastusliitmised ja õiged partitsioonistrateegiad. Näiteks asendades groupByKey koos reduceByKey vähendab oluliselt andmete liikumist ja parandab jõudlust koondamismahukate töökoormuste korral.

19) Selgitage erinevaid ühendustüüpe Spark näidetega.

Spark toetab mitut liitmisstrateegiat, olenevalt andmete suurusest ja konfiguratsioonist:

Liitumise tüüp	Kirjeldus	Kasuta Case'it
Liitu saatega	Väikese tabeli ülekanne kõigile testamenditäitjatele	Mõõtmete tabelid
Segatud räsiliit	Räsipõhine liitumine pärast segamist	Keskmise suurusega andmekogumid
Sorteeri Ühenda Liida	Sorteerib mõlemad andmekogumid enne ühendamist	Suured andmekogumid
Cartesiuse liitmine	Andmekogumite ristsaadus	Haruldane, kallis

Leviühendused on kõige tõhusamad, kui üks andmestik on piisavalt väike, et mällu mahtuda. Näiteks suure müügiandmestiku ühendamine väikese tooteotsingu tabeliga tuleb leviühendustest kasu.

Liitumistüüpide mõistmine aitab kandidaatidel optimeerida Spark töökohti ja vältida jõudluse kitsaskohti hajutatud keskkondades.

20) Mis vahe on funktsioonidel groupByKey() ja reduceByKey()?

Mõlemad groupByKey() ja reduceByKey() kasutatakse agregeerimiseks, kuid need erinevad oluliselt jõudluse ja käitumise poolest.

Aspekt	groupByKey	reduceByKey
Andmete segamine	Suur	Lühendatud
Liitmine	Pärast segamist	Enne segamist
jõudlus	Aeglasemalt	Kiiremini
Memory Usage	Kõrgem	Optimaalne

groupByKey() edastab kõik väärtused üle võrgu, samas kui reduceByKey() teostab enne andmete segamist kohalikku agregeerimist. Tootmissüsteemides reduceByKey() on peaaegu alati eelistatud, välja arvatud juhul, kui täieliku väärtuse rühmitamine on selgesõnaliselt nõutav.

21) Kuidas Spark Kuidas saavutada veataluvust ilma andmete replikatsioonita?

Spark saavutab veataluvuse, kasutades liinigraafikud, mis salvestavad iga andmestiku loomiseks kasutatud teisenduste järjestuse. Andmete replikeerimise asemel nagu Hadoopis, Spark arvutab kadunud partitsioonid uuesti, kasutades liiniteavet.

Kui sõlm rikki läheb, Spark tuvastab, millised partitsioonid kadusid, ja teostab allesjäänud andmetega uuesti ainult vajalikud teisendused. See lähenemisviis on tõhus ja väldib salvestusruumi üldkulu.

Pikaajaliste või iteratiivsete torujuhtmete puhul Spark toetab kontrollpunkti, mis salvestab vahetulemused usaldusväärsesse salvestusruumi, näiteks HDFS-i. See vähendab ümberarvutamise kulusid ja parandab suurte rakenduste taastumisaega.

22) Mis on spekulatiivne teostus? Spark, ja millal seda peaks kasutama?

Spekulatiivne teostus on Spark funktsioon, mis leevendab selle mõju aeglaselt töötavad ülesanded, tuntud ka kui mahajääjad. Spark tuvastab ülesandeid, mis on teistest oluliselt aeglasemad, ja käivitab nende ülesannete duplikaateksad erinevatel täitjatel.

Esimene lõpetatud ülesanne aktsepteeritakse ja ülejäänud ülesanded tühistatakse. See parandab üldist tööde valmimise aega heterogeensetes või ebastabiilsetes klastrites.

Spekulatiivne käivitamine on kasulik pilve- või jagatud keskkondades, kus riistvara jõudlus varieerub. Seda tuleks aga kasutada ettevaatlikult, kuna see suurendab ressursikasutust ja võib põhjustada tarbetut ülesannete dubleerimist.

23) Selgitage Spark Täitmise elutsükkel koodist tulemuseni.

. Spark Täitmise elutsükkel algab siis, kui arendaja kirjutab transformatsioonid ja toimingud. Transformatsioone hinnatakse laisalt ja kasutatakse nende loomiseks. loogiline plaanKui toimingut kutsutakse välja, Spark teisendab loogilise plaani füüsilise teostuse plaan optimeerijate kasutamine.

Seejärel esitab draiver tööd, jagab need etappideks ja edasi ülesanneteks. Ülesanded ajastatakse täitjatel, mis töötlevad andmepartitsioone paralleelselt. Tulemused tagastatakse kas draiverile või kirjutatakse välisele salvestusruumile.

See elutsükkel tagab tõhusa teostuse, optimeerimise ja vigade taastamise, eemaldades samal ajal arendajatelt hajutatud süsteemide keerukuse.

24) Millised on Apache eelised ja puudused? Spark?

Apache Spark pakub märkimisväärseid eeliseid, kuid omab ka piiranguid.

Eelised	Puudused
Kiire mälusisene töötlemine	Suur mälukasutus
Ühendatud analüüsimootor	Karm õppimiskõver
Toetab partii- ja voogedastusteenust	Less efektiivne väikeste andmekogumite puhul
Rikas ökosüsteem	Silumine võib olla keeruline

Spark paistab silma suuremahuliste, iteratiivsete ja analüütiliste töökoormustega. Vale häälestamine võib aga põhjustada mäluprobleeme, mistõttu on tootmiskeskkonna juurutamiseks vaja eriteadmisi.

25) Kuidas optimeerida aeglaselt töötavat Spark töökoht? Vasta näidetega.

Optimeerimine Spark Tööde jälgimine nõuab süstemaatilist lähenemist. Levinud strateegiate hulka kuuluvad segamiste vähendamine, tõhusate ühenduste kasutamine, taaskasutatud andmestike vahemällu salvestamine ja täitja mälu häälestamine. Spark Kasutajaliides aitab tuvastada kitsaskohti, näiteks viltuseid partitsioone või pikki prügikoristusaegu.

Näiteks asendades groupByKey() koos reduceByKey(), väikeste tabelite puhul leviedastusliitumiste lubamine ja viltuste andmete ümberpartitsioonimine võivad jõudlust märkimisväärselt parandada. Täitja tuumade ja mälu õige konfigureerimine tagab ka optimaalse ressursikasutuse.

Tõhus optimeerimine näitab sügavaid praktilisi teadmisi, mida kõrgema astme õpetajad kõrgelt hindavad. Spark intervjuud.

26) Selgitage Spark SQL ja selle roll Spark ökosüsteemi.

Spark SQL on võimas moodul Apache Spark mis võimaldab töötlemist struktureeritud ja poolstruktureeritud andmed kasutades SQL-päringuid, DataFrame'e ja andmekogumeid. See võimaldab arendajatel ja analüütikutel suhelda Spark kasutades tuttavat SQL-süntaksit ja saades samal ajal kasu Sparkhajutatud täitmismudel.

Sisemiselt, Spark SQL teisendab SQL-päringud loogilisteks plaanideks, mida optimeeritakse, kasutades Katalüsaatori optimeerijaja seejärel teisendatakse füüsilisteks teostusplaanideks. See optimeerimine hõlmab predikaatide allapoole lükkamist, veergude kärpimist ja liitude ümberjärjestamist. Spark SQL integreerub sujuvalt ka Hive'iga, võimaldades Hive'i tabelite päringute tegemist ja ühilduvust olemasolevate andmeladudega.

Näiteks saavad analüütikud SQL-päringuid käivitada otse HDFS-is talletatud Parquet-failidele ilma keerulisi skripte kirjutamata. Spark koodi, parandades samaaegselt nii tootlikkust kui ka jõudlust.

27) Mis on Catalyst optimeerija ja kuidas see jõudlust parandab?

Katalüsaatori optimeerija on Spark SQL-id päringu optimeerimise raamistik mis muudab kõrgetasemelised päringud tõhusateks teostusplaanideks. See kasutab järgmiste elementide kombinatsiooni: reeglipõhine ja kulupõhine optimeerimine päringute täitmise parandamise tehnikad.

Katalüsaator töötab mitmes etapis: analüüs, loogiline optimeerimine, füüsiline planeerimine ja koodi genereerimine. Nende etappide jooksul rakendab see optimeerimisi nagu pidev voltimine, predikaatide allapoole lükkamine, projektsiooni kärpimine ja liitumisstrateegia valik.

Näiteks kui päring filtreerib ridu enne tabelite ühendamist, tagab Catalyst filtri rakendamise võimalikult varakult, vähendades klastris segamini liigutatavate andmete hulka. See parandab oluliselt jõudlust suuremahuliste analüütiliste töökoormuste korral.

28) Mis on volfram ja kuidas see suurendab Spark esitus?

Volfram on jõudluse optimeerimise algatus Spark mõeldud parandamiseks Protsessori efektiivsus ja mäluhaldusSelle peamine eesmärk on võimaldada Spark töötada paljale metallile lähemal, vähendades töökoormust Java objektide loomine ja prügikoristus.

Volfram tutvustab selliseid tehnikaid nagu mäluväline haldus, vahemälusõbralikud andmestruktuuridja terve etapi koodi genereerimineNeed täiustused vähendavad JVM-i üldkulu ja parandavad SQL-i ja DataFrame'i toimingute täitmiskiirust.

Näiteks kompileerib terve etapi koodi genereerimine mitu operaatorit üheks Java funktsioon, vähendades virtuaalsete funktsioonikõnede arvu ja parandades protsessori konveieri tõhusust. See teeb Spark SQL-i töökoormused on traditsiooniliste täitmismudelitega võrreldes oluliselt kiiremad.

29) Selgitage struktureeritud voogedastust ja selle erinevust teistest Spark Voogesitus.

Struktureeritud voogedastus on kõrgetasemeline voogedastus-API ehitatud Spark SQL, mis käsitleb voogedastusandmeid piiramata tabelina. Erinevalt Spark Structured Streaming pakub madala taseme DStreame ja mikropartiitöötlust voogedastusena. deklaratiivsed API-d tugevate garantiidega.

Struktureeritud voogedastus toetab täpselt ühe korra semantika, sündmusteaegne töötlemine, vesimärgid ja rikketaluvus kontrollpunktide kaudu. Arendajad kirjutavad voogedastuspäringuid sarnaselt partiipäringutega ja Spark tegeleb automaatselt inkrementaalse täitmisega.

Näiteks Kafka sündmuste töötlemine struktureeritud voogesituse abil võimaldab hilja saabuvaid andmeid õigesti käsitleda sündmuste ajaakende abil, muutes selle sobivaks reaalajas analüüsi- ja jälgimissüsteemide jaoks.

30) Mis on kontrollpunkt? Spark, ja millal seda peaks kasutama?

Kontrollpunkt on mehhanism, mida kasutatakse kärbi liinigraafikuid salvestades vahetulemused usaldusväärsesse salvestusruumi, näiteks HDFS-i või pilveobjektide salvestusruumi. Seda kasutatakse peamiselt rikketaluvuse parandamiseks ja ümberarvutamise üldkulu vähendamiseks pikkade või keerukate rakenduste puhul. Spark töökohti.

Spark toetab kahte tüüpi kontrollpunkte: RDD kontrollpunktid ja Struktureeritud voogesituse kontrollpunktide süsteemVoogesitusrakendustes on kontrollpunktide kasutamine kohustuslik oleku, nihete ja edenemise teabe säilitamiseks.

Näiteks iteratiivsetes masinõppe torujuhtmetes või olekupõhistes voogedastustöödes hoiab kontrollpunktide kasutamine ära kuluka ümberarvutuse liini algusest peale tõrgete korral, tagades stabiilsuse ja töökindluse tootmiskeskkondades.

31) Kuidas Spark Kuidas käsitleda andmete moonutusi ja kuidas neid leevendada?

Andmete moonutus tekib siis, kui teatud partitsioonid sisaldavad oluliselt rohkem andmeid kui teised, mistõttu mõned ülesanded kestavad palju kauem. See toob kaasa ressursside ebaefektiivse kasutamise ja tööde täitmisaja pikenemise.

Spark pakub andmete kallutatuse käsitlemiseks mitut viisi, sealhulgas soolamisvõtmed, leviedastusliitumised, ümberjaotamineja adaptiivne päringute täitmine (AQE)AQE kohandab käitusajal dünaamiliselt täitmisplaane, jagades viltused partitsioonid.

Näiteks andmestike ühendamisel, millel on väga kaldus võti, jaotab juhusliku eesliite (soolamine) lisamine andmed partitsioonide vahel ühtlasemalt, parandades paralleelsust ja vähendades kirjude andmete hulka.

32) Selgitage adaptiivset päringutäitmist (AQE) Spark.

Adaptiivne päringu täitmine on Spark funktsioon, mis optimeerib päringuplaane käitusajal tegelike andmete statistika põhjal. Erinevalt staatilisest optimeerimisest muudab AQE dünaamiliselt täitmisstrateegiaid pärast päringu täitmise algust.

AQE suudab automaatselt vahetada liitumisstrateegiaid, optimeerida partitsioonide suuruste segamist ja käsitleda kaldu liitumisi. See vähendab käsitsi häälestamise vajadust ja parandab jõudlust erinevate töökoormuste korral.

Näiteks kui Spark Kui algselt planeeritakse sortimis-ühendamisliitumist, kuid hiljem tuvastatakse, et üks andmestik on väike, saab AQE dünaamiliselt lülituda leviedastusliitmisele, mille tulemuseks on kiirem teostus ilma koodimuudatusteta.

33) Mis vahe on funktsioonidel repartition() ja coalesce()?

Mõlemad repartition() ja coalesce() kasutatakse partitsioonide arvu muutmiseks, kuid need käituvad erinevalt.

Aspekt	ümberjaotamine	liituma
Shuffle	Jah	Ei (vaikimisi)
jõudlus	Aeglasemalt	Kiiremini
Kasuta Case'it	Partitsioonide suurendamine	Vaheseinte vähendamine

repartition() teostab täieliku segamise ja on kasulik paralleelsuse suurendamisel. coalesce() vähendab partitsioone tõhusalt ilma segamiseta, mistõttu on see ideaalne enne andmete kirjutamist salvestusruumi, et vältida väikeste failide kasutamist.

34) Kuidas PySpark erinevad Spark Scalas kirjutatud?

PySpark annab Python API jaoks Spark, Mis võimaldab Python arendajad hajutatud andmetöötluse ärakasutamiseks. Siiski PySpark toob kaasa täiendavaid üldkulusid seoses kommunikatsiooniga Python protsess ja JVM.

Scala Spark Rakendused toimivad üldiselt paremini, kuna Scala töötab JVM-il natiivselt. PySpark leevendab jõudlusprobleeme optimeerimise abil, näiteks Apache Arrow veergude kaupa andmeedastuseks.

Praktikas PySpark on eelistatud kiire arenduse ja andmeteaduse töövoogude jaoks, samas kui Scala valitakse sageli jõudluskriitiliste tootmissüsteemide jaoks.

35) Kuidas tõrkeotsingut teha? Spark Töökoht tootmises? Vasta näidetega.

Probleemid Spark töö nõuab logide analüüsimist, Spark Kasutajaliidese mõõdikud ja konfiguratsiooniseaded. Levinud probleemide hulka kuuluvad mäluvead, andmete moonutused, pikad prügikoristuspausid ja segamisvead.

kasutades Spark Kasutajaliidese abil saavad insenerid tuvastada aeglaseid etappe, ebaühtlaseid ülesandeid ja täitja mälukasutust. Logid aitavad jälgida erandeid, näiteks serialiseerimisvigu või puuduvaid sõltuvusi.

Näiteks võivad sagedased täitmisfunktsiooni tõrked viidata ebapiisavale mälu eraldamisele, mida saab lahendada täitmisfunktsiooni mälu häälestamise või partitsioonide suuruse vähendamisega. Tõhus tõrkeotsing näitab reaalse töökogemuse olemasolu, mis on vanemspetsialistide intervjuudel peamine ootus.

36) Selgitage erinevaid Apache'i toetatud klastrihaldureid Spark.

Spark toetab mitut klastrihaldurid, mis vastutavad ressursside jaotamise ja täitjate ajastamise eest sõlmede vahel. Kõige sagedamini kasutatavad klastrihaldurid on Standalone, Lõng, Mesosja Kubernetes.

Cluster Juht	omadused	Kasuta Case'it
Standalone	Lihtne, Spark-emakeel	Väikesed ja keskmised klastrid
Lõng	Hadoopi ökosüsteemi integratsioon	Ettevõtte Hadoopi seadistused
Mesos	Täppisressursside jagamine	Segatud töökoormused
Kubernetes	Konteineripõhine orkestreerimine	Pilvepõhised juurutused

YARN on ettevõtetes laialdaselt kasutusele võetud tänu oma stabiilsusele ja Hadoopi integratsioonile, samas kui Kubernetes on üha populaarsem pilvepõhises keskkonnas. Spark töökoormused skaleeritavuse ja isolatsiooni eeliste tõttu.

37) Mida Spark Kas konfiguratsiooniparameetrid on jõudluse häälestamise seisukohalt kõige olulisemad?

Spark Jõudluse häälestamine sõltub suuresti täitja ja mälu parameetrite õigest konfigureerimisest. Kõige olulisemad konfiguratsioonid on järgmised:

spark.executor.memory – Täidesaatja kohta eraldatud mälu
spark.executor.cores – Protsessori tuumade arv täitja kohta
spark.sql.shuffle.partitions – Juhuslike partitsioonide arv
spark.driver.memory – Draiverile eraldatud mälu
spark.memory.fraction – JVM-i mälukasutuse tasakaal

Näiteks suurendades spark.sql.shuffle.partitions Parandab suurte andmekogumite paralleelsust, kuid liiga kõrge seadistuse korral võib see põhjustada lisakoormust. Tõhus häälestamine nõuab protsessori, mälu ja sisend-/väljundvõimsuse tasakaalustamist vastavalt töökoormuse omadustele.

38) Mis on SparkKontekst vs. SparkSessioon ja mis vahe neil on?

SparkContext on algne sisenemispunkt Spark funktsionaalsust ning vastutab klastrihalduriga suhtlemise, täitjate haldamise ja rakenduste täitmise jälgimise eest.

SparkSession on ühtne sisenemispunkt, mis võeti kasutusele aastal Spark 2.0, mis hõlmab endas SparkContext, SQLContextja HiveContextSee lihtsustab rakenduste arendamist, pakkudes kõigile ühtset liidest. Spark funktsionaalsused.

Aspekt	Sparkkontekst	Sparkistung
kasutusele	Varajane Spark versioonid	Spark 2.0 +
Ulatus	Põhifunktsioonid	Ühtne API
Kasutus	Madala taseme RDD-operatsioonid	SQL, DataFrame'id, andmestikud

Kaasaegne Spark rakendused peaksid alati kasutama SparkSession.

39) Kuidas Spark Kas integreerida Kafkaga reaalajas töötlemiseks?

Spark integreerub Kafkaga peamiselt läbi Struktureeritud voogedastus, võimaldades usaldusväärset ja skaleeritavat reaalajas andmetöötlust. Spark tarbib Kafka teemasid voogedastusandmetena, toetades nihke jälgimist ja täpselt ühe korra semantikat.

Spark säilitab Kafka nihkeid kontrollpunktide kataloogides, selle asemel, et neid otse Kafkale määrata, tagades rikketaluvuse. See disain võimaldab rikketest taastuda ilma andmete kadumise või dubleerimiseta.

Näiteks Spark saab töödelda Kafkast pärit klikkide voogude andmeid, koondada sündmusi reaalajas ja salvestada tulemusi andmelattu. Seda integratsiooni kasutatakse tavaliselt sündmuspõhises analüüsis ja jälgimistorustikes.

40) Mis on täpselt üks kord töötlemine Spark Struktureeritud voogedastus?

Täpselt ühekordne töötlemine tagab, et iga kirje töödeldakse ainult üks kord, isegi ebaõnnestumiste korral. Spark Struktureeritud voogedastus saavutab selle, kasutades kontrollpunkti, idempotentsed kirjutamisedja deterministlik teostus.

Spark jälgib edusamme kontrollpunktides talletatud nihete, olekuteabe ja metaandmete abil. Rikke korral Spark jätkab viimasest edukast kontrollpunktist ilma andmeid valesti töötlemata.

Näiteks voogedastusandmete kirjutamisel Delta Järve- või tehinguandmebaasid, Spark tagab, et osalised kirjutusoperatsioonid tühistatakse või proovitakse uuesti ohutult, muutes täpselt ühe korra semantika kriitilise tähtsusega finants- ja missioonikriitiliste rakenduste jaoks.

41) Selgitage Spark turvaarhitektuur ja autentimismehhanismid.

Spark pakub andmete ja klastri ressursside kaitsmiseks mitmeid turvafunktsioone. Autentimine tagab, et juurdepääsu saavad ainult volitatud kasutajad ja teenused Spark rakendused, samas kui autoriseerimine kontrollib ressursikasutust.

Spark toetab Kerberose autentimine, SSL-krüptimine edastatavate andmete jaoks ja juurdepääsuloendid (ACL-id) kasutajaliidese ja tööde esitamise jaoks. Integratsioon Hadoopi turbesüsteemiga täiustab veelgi ettevõttetaseme kaitset.

Turvalistes keskkondades Spark Rakendused autentivad Kerberose abil, krüpteerivad juhuslikke andmeid ning piiravad juurdepääsu logidele ja kasutajaliidestele. Need meetmed on reguleeritud tööstusharudes vastavuse tagamiseks hädavajalikud.

42) Mis on väikese faili probleem? Spark, ja kuidas sa selle lahendad?

Väikese faili probleem tekib siis, kui Spark kirjutab suure hulga pisikesi faile salvestussüsteemidesse, näiteks HDFS-i või pilveobjektide salvestusruumidesse. See halvendab jõudlust liigse metaandmete üldkulu ja ebaefektiivse lugemise tõttu.

Spark lahendab selle probleemi sellega, et koalestseeruvad vaheseinad, väljundpartitsioonide arvu häälestamine ja failide tihendamise tehnikate kasutamine. coalesce() enne andmete kirjutamist on levinud lahendus.

Näiteks väljundpartitsioonide vähendamine tuhandetelt paarisajale enne kirjutamist parandab päringu jõudlust ja vähendab metaandmete teenuste koormust.

43) Selgitage Spark töögraafiku režiimid.

Spark toetab kahte ajastamisrežiimi: FIFO ja Õiglane ajakava.

Ajastusrežiim	Kirjeldus	Kasuta Case'it
FIFO	Tööd teostati esitamise järjekorras	Lihtsad töökoormused
Õiglane	Töökohtade vahel jagatud ressursid	Mitme kasutaja klastrid

Õiglane ajastamine tagab, et pikalt kestvad tööd ei blokeeri väiksemaid interaktiivseid päringuid. Seda kasutatakse tavaliselt jagatud keskkondades, kus töötab mitu meeskonda. Spark töökohti samaaegselt.

44) Mis on levinumad põhjused Spark tööalased ebaõnnestumised tootmises?

Spark Tööde ebaõnnestumised võivad tuleneda mälu ammendumisest, andmete moonutustest, serialiseerimisprobleemidest, võrgu ajalõpudest või valesti konfigureeritud sõltuvustest. Täitja tõrked ja draiveri krahhid on eriti levinud halvasti häälestatud rakendustes.

Näiteks sagedased OutOfMemoryError näitab ebapiisavat täidesaatja mälu või liigset vahemällu salvestamist. Juhusliku toomise tõrked võivad viidata ebastabiilsetele sõlmedele või ketta kitsaskohtadele.

Rikete mustrite mõistmine ja ennetav jälgimine Spark Kasutajaliidese mõõdikud on stabiilsete tootmisprotsesside säilitamiseks kriitilise tähtsusega.

45) Kuidas disainida tootmisvalmis Spark rakendus? Vasta näidetega.

Tootmisvalmis Spark rakendus rõhutab skaleeritavus, rikketaluvus, jälgitavus ja hooldatavusSee hõlmab nõuetekohast logimist, kontrollpunktide loomist, konfiguratsioonihaldust ja automatiseeritud testimist.

Näiteks peaks voogedastusrakendus sisaldama struktureeritud logimist, töökindlat veakäsitlust, kontrollpunktide loomist taastamiseks ja mõõdikute integreerimist jälgimisvahenditega. Pakktöö peaks valideerima sisendandmeid, käsitlema skeemide arengut ja vältima kõvakodeeritud konfiguratsioone.

Projekteerimine Spark Nende põhimõtetega rakendused tagavad ettevõttekeskkondades töökindluse, lihtsama silumise ja pikaajalise hooldatavuse.

46) Selgitage programmi sisemist teostusvoogu. Spark töö esitamisest kuni valmimiseni.

Kui Spark taotlus esitatakse, Juhiprogramm initsialiseerib rakenduse ja loob koodis määratletud teisenduste põhjal loogilise täitmisplaani. Spark ei käivita teisendusi kohe laisa hindamise tõttu. Täitmine algab alles siis, kui toiming käivitatakse.

Loogiline plaan teisendatakse Suunatud atsükliline graafik (DAG), mis seejärel optimeeritakse ja jaotatakse etappidel segamispiiride põhjal. Iga etapp koosneb mitmest ülesanded, kus iga ülesanne töötleb ühte andmepartitsiooni.

Juht esitab ülesanded käsutäitjad klastrihalduri kaudu töösõlmedes töötamine. Täitjad töötlevad ülesandeid paralleelselt ja edastavad tulemused draiverile. Tõrgete korral Spark proovib ülesandeid uuesti, kasutades päritoluinfot. See täitmismudel tagab skaleeritavuse, rikketaluvuse ja tõhusa hajutatud töötlemise.

47) Mis on terve etapi koodi genereerimine ja miks see on oluline?

Täisetapiline koodi genereerimine on jõudluse optimeerimise tehnika, mis tutvustati Tungsteni projekti raames. See vähendab protsessori üldkulu mitme koodi kombineerimise teel. Spark operaatorid ühte genereeritud Java funktsioon, mis välistab virtuaalsed meetodikõned ja liigse objektide loomise.

Iga operaatori eraldi käivitamise asemel Spark genereerib optimeeritud baitkoodi, mis töötleb andmeid tihedates tsüklites. See parandab protsessori vahemälu lokaalsust ja vähendab prügikoristuskoormust.

Näiteks saab filtreerimist, projektsiooni ja agregeerimist hõlmava päringu kompileerida ühte teostusfaasi. See parandab oluliselt Spark SQL-i jõudlus, eriti analüütiliste töökoormuste puhul, mis hõlmavad suuri andmekogumeid ja keerukaid päringuid.

48) Mis on kitsad ja laiad teisendused? Spark?

Spark Teisendused liigitatakse selle põhjal, kuidas andmed partitsioonide vahel jaotuvad.

Ümberkujundamise tüüp	Kirjeldus	Näited
Kitsas	Andmete segamist pole vaja	`map`, `filter`, `union`
Lai	Nõuab andmete segamist	`groupByKey`, `join`, `reduceByKey`

Kitsad teisendused võimaldavad Spark torujuhtme toimingutele ühes etapis, parandades jõudlust. Ulatuslikud transformatsioonid nõuavad andmete segamist kogu võrgus, mis tekitab latentsust ja ressursikulu.

Selle erinevuse mõistmine on efektiivse kirjutamise seisukohalt kriitilise tähtsusega. Spark töökohti, kuna ulatuslike teisenduste minimeerimine viib kiirema teostuseni ja vähendab klastri koormust.

49) Kuidas Spark Kuidas voogedastusrakendustes vasturõhuga toime tulla?

Vasturõhk on voogesitussüsteemi võime kohandada andmemahtu vastavalt töötlemisvõimsusele. Spark käsitleb vasturõhku erinevalt, olenevalt voogedastusmudelist.

Pärandis Spark Voogedastuse puhul reguleerib vasturõhk dünaamiliselt vastuvõtja vastuvõtukiirust, kasutades töötlemisaegade tagasisidet. Struktureeritud voogesituse puhul Spark tugineb mikropartii täitmine, kiirusepiirangud ja allikapõhised kontrollid, näiteks Kafka nihked.

Näiteks Kafka voogude töötlemisel Spark saab piirata partii kohta tarbitavate kirjete arvu, et vältida täitja ülekoormust. See tagab stabiilsuse liikluse tippude ajal ja kaitseb allavoolu süsteeme ülekoormuse eest.

50) Mis on UDF-id? Sparkja millised on nende puudused?

Kasutaja määratletud funktsioonid (UDF-id) võimaldavad arendajatel rakendada kohandatud loogikat Spark DataFrame'id, mis kasutavad selliseid keeli nagu Python või Scala. UDF-id on kasulikud sisseehitatud kujul. Spark Funktsioonid ei suuda väljendada keerulist äriloogikat.

Siiski on UDF-idel olulisi puudusi. Nad mööduvad SparkCatalyst optimeerija, mis hoiab ära päringu optimeerimised, näiteks predikaatide allapoole lükkamise ja veergude kärpimise. Python UDF-id toovad kaasa ka serialiseerimise üldkulu JVM-i ja Python protsessi.

Spark SQL-i sisseehitatud funktsioonid või Spark Eelistada tuleks SQL-avaldisi. Jõudluskriitiliste töökoormuste puhul võib UDF-ide vältimine oluliselt täitmisaega parandada.

🔍 Parimad Apache'id Spark Intervjuuküsimused reaalsete stsenaariumide ja strateegiliste vastustega

1) Mis on Apache? Sparkja miks eelistatakse seda traditsioonilistele suurandmete raamistikele?

Kandidaadilt oodatakse: Intervjueerija soovib hinnata teie Apache'i tundmist. Spark põhitõed ja selle eelised võrreldes vanemate raamistikega nagu Hadoop MapReduce.

Näite vastus: Apache Spark on hajutatud andmetöötlusraamistik, mis on loodud kiireks mälusisesteks arvutusteks suurte andmekogumite puhul. Seda eelistatakse traditsioonilistele raamistikele, kuna see toetab mälusisest töötlemist, mis vähendab oluliselt ketta sisend-/väljundkoormust ja parandab jõudlust. Spark pakub ka ühtset mootorit partiitöötluseks, voogedastuseks, masinõppeks ja graafikute töötlemiseks, muutes selle tänapäevaste andmekoormuste jaoks paindlikumaks ja tõhusamaks.

2) Kuidas Spark Kuidas saavutada hajutatud keskkonnas rikketaluvust?

Kandidaadilt oodatakse: Intervjueerija hindab teie teadmisi Sparksisemine arhitektuur ja kuidas see tõrgetega toime tuleb.

Näite vastus: Spark saavutab rikketaluvuse vastupidavate hajutatud andmekogumite (RDD-de) abil. RDD-d jälgivad päritoluinfot, mis võimaldab Spark kadunud partitsioonide uuesti arvutamiseks sõlme rikke korral. Eelmises rollis toetusin sellele mehhanismile andmete sujuvaks taastamiseks täitmisprogrammide rikete korral ilma käsitsi sekkumiseta.

3) Kas saate selgitada RDD-de, DataFrame'ide ja andmestike erinevust?

Kandidaadilt oodatakse: Intervjueerija tahab testida teie arusaamist Spark Abstraktsioonid ja millal neid kasutada.

Näite vastus: RDD-d on madalaima taseme abstraktsioon ja pakuvad täpsemat juhtimist, kuid vajavad rohkem käsitsi optimeerimist. DataFrame'id pakuvad kõrgema taseme abstraktsiooni skeemiga, mis võimaldab Spark päringute optimeerimiseks Catalyst optimeerija abil. Andmekogumid ühendavad RDD-de ja DataFrame'ide eelised, pakkudes tüübiturvalisust koos optimeerimisega. Eelmisel ametikohal kasutasin peamiselt DataFrame'e, kuna need tasakaalustasid jõudlust ja kasutusmugavust suuremahulise analüüsi jaoks.

4) Kuidas optimeerida seadme jõudlust? Spark töökoht?

Kandidaadilt oodatakse: Intervjueerija otsib praktilist kogemust häälestamise ja optimeerimise alal. Spark rakendusi.

Näite vastus: Toimivuse optimeerimine sisse Spark hõlmab selliseid tehnikaid nagu õige partitsioonimine, sageli kasutatavate andmestike vahemällu salvestamine ja segamiste minimeerimine. See hõlmab ka konfiguratsiooniparameetrite, näiteks täitmismälu ja tuumade, häälestamist. Eelmisel töökohal parandasin töötulemusi, analüüsides täitmisplaane ja kohandades partitsioonide suurusi, et klastri ressursse paremini ära kasutada.

5) Kirjeldage olukorda, kus pidite tegelema suure andmemoonutusega Spark.

Kandidaadilt oodatakse: Intervjueerija soovib hinnata teie probleemilahendusoskusi reaalsetes andmetöötlusprobleemides.

Näite vastus: Andmete moonutus võib teatud täitjaid üle koormates jõudlust märkimisväärselt halvendada. Mina lahendasin selle probleemi selliste tehnikate abil nagu võtmete soolamine ja andmete ümberpartitsioonimine, et koormust ühtlaselt jaotada. Oma eelmises rollis vähendas andmete moonutuse lahendamine kriitilise aruandluse tööde käitusaega tundidelt minutitele.

6) Kuidas Spark Kas voogedastus erineb struktureeritud voogedastusest?

Kandidaadilt oodatakse: Intervjueerija paneb proovile teie teadmised Sparkvoogedastusvõimalused ja areng.

Näite vastus: Spark Voogedastus kasutab mikropartiitöötlusmudelit, kus andmeid töödeldakse väikeste partiidena kindlate intervallidega. Struktureeritud voogedastus põhineb Spark SQL-mootor ja käsitleb voogedastusandmeid piiramatu tabelina, pakkudes paremat optimeerimist, rikketaluvust ja lihtsamaid API-sid. Struktureeritud voogedastust eelistatakse uute rakenduste puhul üldiselt selle järjepidevuse ja kasutusmugavuse tõttu.

7) Kuidas te mäluhalduse probleemidega toime tulete? Spark?

Kandidaadilt oodatakse: Intervjueerija soovib mõista teie kogemusi tavaliste Spark väljakutsed ja tõrkeotsing.

Näite vastus: Mäluhalduse probleeme saab lahendada täitja mälu õige konfigureerimise, tarbetu vahemällu salvestamise vältimise ja tõhusate andmevormingute (nt Parquet) kasutamisega. Jälgimisvahendid, näiteks Spark Kasutajaliides aitab tuvastada mälu kitsaskohti, võimaldades ennetavaid kohandusi enne tööde ebaõnnestumist.

8) Räägi mulle ajast, mil Spark Töö ebaõnnestus tootmises. Kuidas te selle lahendasite?

Kandidaadilt oodatakse: Intervjueerija hindab teie intsidentide käsitlemise ja veaotsingu lähenemisviisi.

Näite vastus: Kui Spark töö ebaõnnestus tootmises, analüüsisin täitja logisid ja Spark Kasutajaliides algpõhjuse tuvastamiseks. Probleem oli seotud ebapiisava mälu eraldamisega, mis põhjustas korduvaid täitja tõrkeid. Lahendasin selle mälu seadete muutmise ja teisenduste optimeerimisega ressursikasutuse vähendamiseks.

9) Kuidas tagate andmete kvaliteedi andmete töötlemisel koos Spark?

Kandidaadilt oodatakse: Intervjueerija soovib saada ülevaadet teie tähelepanust detailidele ja andmete usaldusväärsuse tavadest.

Näite vastus: Andmete kvaliteedi tagamine hõlmab sisendandmete valideerimist, tühjade või rikutud kirjete käsitlemist ja skeemi jõustamist. Samuti rakendan andmekontrolle ja logimist igas torujuhtme etapis, et tuvastada anomaaliaid varakult ja säilitada usaldus allavoolu analüütika vastu.

10) Kuidas te valiksite Spark ja muud projekti andmetöötlusvahendid?

Kandidaadilt oodatakse: Intervjueerija hindab teie otsustusvõimet ja arhitektuurilist mõtlemist.

Näite vastus: Valik sõltub sellistest teguritest nagu andmemaht, töötlemise keerukus, latentsusnõuded ja ökosüsteemi integratsioon. Spark sobib ideaalselt suuremahuliseks, hajutatud töötlemiseks ja täiustatud analüüsiks. Lihtsamate või reaalajas kasutusjuhtude korral võivad sobivamad olla kergemad tööriistad. Enne otsuse langetamist hindan alati ärinõudeid koos tehniliste piirangutega.