Expliquer le Spark composantes de l’écosystème.

L'Apache Spark L'écosystème comprend plusieurs composants intégrés : Spark Le noyau gère la planification, la gestion de la mémoire et la récupération après une panne ; Spark SQL permet le traitement de données structurées avec prise en charge SQL ; Spark Le streaming permet le traitement des données en temps réel ; MLlib fournit des algorithmes d’apprentissage automatique évolutifs ; et GraphX prend en charge le traitement des graphes. Ces composants fonctionnent de concert pour permettre aux développeurs de créer des applications de traitement de données diversifiées et prêtes pour la production au sein d’un même environnement d’exécution.

Top 50 Apache Spark Questions et réponses d'entretien (2026)

Se préparer à un entretien d'embauche dans le domaine du big data implique d'anticiper les défis que représentent le traitement distribué et les systèmes d'analyse de données réels. Apache Spark Interview Questions révéler comment les employeurs évaluent l'évolutivité, la performance et la profondeur de réflexion.

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Meilleur Apache Spark Questions et réponses d'entrevue

1) Qu'est-ce qu'Apache ? Spark Et pourquoi est-il si largement utilisé dans le traitement des mégadonnées ?

Apache Spark est un moteur d'analyse distribué et open source conçu pour traitement de données à grande échelleIl fournit un cadre informatique unifié qui prend en charge charges de travail par lots et en flux continu en temps réel, l'analyse avancée, l'apprentissage automatique et le traitement de graphes, le tout au sein d'un seul moteur. Spark utilise le calcul en mémoire pour accélérer considérablement le traitement des données par rapport aux systèmes traditionnels sur disque comme Hadoop MapReduce.

SparkLes principaux atouts de sont :

Traitement en mémoire : Réduit les E/S disque et accélère les algorithmes itératifs.
Évolutivité: Peut gérer des ensembles de données à l'échelle du pétaoctet sur des clusters distribués.
Flexibilité de l'API : Prend en charge Scala, Java, Python, R et SQL.
Écosystème unifié : Offre plusieurs modules intégrés (SQL, Streaming, MLlib, GraphX).

Exemple : Une typique Spark Cette tâche pourrait charger des téraoctets de données depuis HDFS, effectuer des opérations ETL complexes, appliquer l'apprentissage automatique et écrire les résultats dans des entrepôts de données, le tout au sein d'une même application.

2) Comment est Apache Spark différent de Hadoop MapReduce ?

Apache Spark Hadoop MapReduce et Hadoop sont tous deux des frameworks de big data, mais ils diffèrent considérablement en termes d'architecture, de performances et de fonctionnalités :

Fonctionnalité	Apache Spark	Carte HadoopRéduire
Modèle de traitement	Exécution en mémoire	Exécution sur disque
Rapidité	Jusqu'à 100 fois plus rapide pour les tâches itératives	Plus lent en raison des E/S disque
Charges de travail	Traitement par lots + streaming + interactif + apprentissage automatique	Principalement par lots
Simplicité d’utilisation	API multilingues, prise en charge SQL	API plus limitées
Tolérance aux pannes	Lignée RDD	Réplication de disque

Spark évite dans de nombreux cas l'écriture des résultats intermédiaires sur disque, ce qui accélère le traitement, notamment pour l'apprentissage automatique itératif et les calculs graphiques.

3) Expliquez le Spark composantes de l’écosystème.

L'Apache Spark L'écosystème se compose de plusieurs éléments intégrés :

Spark Core: Moteur de base pour la planification, la gestion de la mémoire, la récupération des pannes et la répartition des tâches.
Spark SQL: Traitement des données structurées avec prise en charge SQL et l'optimiseur Catalyst.
Spark Streaming: Traitement des données en temps réel par micro-lots.
MLlib : Bibliothèque d'apprentissage automatique pour algorithmes évolutifs.
GraphX : API pour le traitement et le calcul de graphes.

Chacun de ces composants permet aux développeurs de créer des applications prêtes pour la production pour divers cas d'utilisation de traitement de données au sein du même environnement d'exécution.

4) Que sont les RDD dans Apache ? SparkPourquoi sont-ils importants ?

Les ensembles de données distribués résilients (RDD) constituent l'abstraction de base dans Spark, représentant un collection distribuée immuable d'objets Les RDD sont traités en parallèle sur les nœuds du cluster et sont tolérants aux pannes car Spark vos titres informations sur la lignée— un registre des transformations utilisées pour obtenir l’ensemble de données — permettant le recalcul des partitions de données perdues en cas de panne.

Principales caractéristiques:

Immuable et distribué.
Peut être transformé paresseusement via des transformations.
Les actions déclenchent l'exécution.

Exemple : L'utilisation de map() transformer les données et count() Pour déclencher l'exécution, montre comment les transformations construisent des DAG et comment les actions calculent les résultats.

5) Qu'est-ce que l'évaluation paresseuse dans SparkEt pourquoi est-ce bénéfique ?

Évaluation paresseuse dans Spark signifie des transformations (telles que map, filter) sont non exécuté immédiatement. Au lieu, Spark construit un plan logique (DAG) de transformations et ne l'exécute que lorsqu'une action (comme collect(), count()) est invoquée.

Avantages :

Permet optimisation optimale du flux de travail en réorganisant et en combinant les étapes avant leur exécution.
Réduit les calculs inutiles et la surcharge d'E/S.

6) Comparer RDD, DataFrame et Dataset dans Spark.

Spark propose trois abstractions fondamentales pour le traitement des données :

Fonctionnalité	RDD	Trame de données	Ensemble de données
Sécurité de type	Faible	Faible	Élevée
Requête optimisée	Non	Oui (Catalyst)	Oui
Simplicité d’utilisation	Manuel	Élevée	Modérée
Équipe de soutien	Toutes les API	Toutes les API	Scala/Java uniquement

RDD : Collection distribuée de bas niveau et immuable.
DataFrame : Structure de type tableau optimisée, basée sur un schéma.
Base de données: Fortement typé comme RDD, mais optimisé comme DataFrame.

7) Que sont les transformations et les actions dans SparkDonnez des exemples.

Les transformations permettent de créer de nouveaux ensembles de données à partir d'ensembles existants et sont paresseux:

map(), filter(), flatMap()

Les actions déclenchent une exécution et renvoient des résultats :

collect(), count(), saveAsTextFile()

8) Expliquez le graphe acyclique orienté (DAG) dans Spark.

A JOUR représente la lignée des transformations et constitue le plan d'exécution logique dans SparkLes nœuds représentent des RDD ou des ensembles de données, et les arêtes représentent des transformations. Spark utilise le DAG pour planifier des étapes d'exécution optimisées afin de minimiser les transpositions de données et les recalculs.

9) Quel est le rôle de l'optimiseur Catalyst dans Spark SQL?

L'espace Optimiseur de catalyseur is Spark Le moteur d'optimisation des requêtes SQL transforme les requêtes de haut niveau en plans physiques efficaces en appliquant des optimisations basées sur des règles et sur les coûts, telles que le déplacement des prédicats, l'élagage des projections et le réordonnancement des jointures.

10) Expliquez Spark Streaming vs Streaming structuré.

Spark Streaming: Traite les données par micro-lots en utilisant l'abstraction DStream.
Streaming structuré : Une API plus récente et optimisée, construite sur Spark Le moteur SQL permet un traitement incrémental avec une sémantique temporelle des événements et une meilleure tolérance aux pannes.

11) Que sont les variables de diffusion et les accumulateurs dans Spark?

Variables de diffusion : Partagez efficacement les données en lecture seule entre tous les nœuds de travail sans les envoyer avec chaque tâche.
Accumulateurs: Utilisé pour agréger des compteurs ou des sommes sur plusieurs tâches (par exemple, compter les événements).

12) Quelle est la différence entre cache() et persist() ?

cache() : Stocke l'ensemble de données en mémoire (par défaut).
persister(): Permet de spécifier d'autres niveaux de stockage (disque, mémoire + disque).

13) Comment Spark tolérance aux pannes prise en charge ?

Spark Usages lignée RDD et DAG à recalculer les partitions de données perdues En cas de défaillance d'un processus, la création de points de contrôle permet également de sauvegarder les données sur un support de stockage stable pour les pipelines longs.

14) Expliquez le partitionnement dans Spark et son importance.

Le partitionnement détermine la répartition des données entre les nœuds du cluster. Un partitionnement bien conçu minimise les déplacements de données (réorganisations) et favorise le parallélisme, deux éléments essentiels pour optimiser les performances.

15) Quels sont les emplois, les étapes et les tâches dans Sparkson modèle d'exécution ?

Job: Déclenché par une action.
Étape: Un ensemble de transformations sans brassage.
Groupe: Plus petite unité d'exécution opérant sur une partition.

16) Expliquez l'architecture d'Apache. Spark en détail.

Apache Spark suit un architecture maître-ouvrier conçu pour le traitement distribué des données à grande échelle. Son composant central est le Programme de conduite, qui exécute la logique principale de l'application et conserve les informations concernant le Spark L'application. Le pilote communique avec l'application. Cluster Gérant, qui peut être autonome, YARN, Mesos ou Kubernetes, pour demander des ressources.

Une fois les ressources allouées, Spark lance Exécuteurs sur les nœuds de travail. Les exécuteurs sont responsables de l'exécution des tâches et du stockage des données en mémoire ou sur disque. Le pilote divise l'application en emplois, qui sont ensuite divisées en étapes basé sur les limites de mélange. Chaque étape contient plusieurs tâches, où chaque tâche traite une partition de données.

Cette architecture garantit tolérance aux pannes, exécution parallèle et évolutivitéPar exemple, si un exécuteur tombe en panne, le pilote peut reprogrammer les tâches en utilisant les informations de traçabilité sans redémarrer l'ensemble du travail.

17) Comment Spark gérer la gestion de la mémoire en interne ?

Spark gère la mémoire par le biais d'un modèle unifié de gestion de la mémoire, qui divise la mémoire de l'exécuteur en deux régions principales : mémoire d'exécution et mémoire de stockageLa mémoire d'exécution est utilisée pour les brassages, les jointures, les tris et les agrégations, tandis que la mémoire de stockage est utilisée pour la mise en cache et la persistance des RDD ou des DataFrames.

Contrairement aux précédents Spark versions avec allocation de mémoire statique, modernes Spark La mémoire est partagée dynamiquement entre l'exécution et le stockage. Si l'exécution nécessite davantage de mémoire, les données mises en cache peuvent être supprimées, et inversement. Cette flexibilité améliore les performances pour les charges de travail complexes.

Par exemple, lors d'une opération de jointure importante, Spark peut temporairement emprunter de la mémoire à partir d'ensembles de données mis en cache pour éviter le débordement sur le disque. Configuration correcte de spark.executor.memory et spark.memory.fraction il est essentiel de prévenir Erreurs de mémoire insuffisante en production.

18) Que sont les shuffles dans SparkEt pourquoi sont-ils chers ?

A Shuffle Il s'agit du processus de redistribution des données entre les partitions, qui se produit généralement lors d'opérations telles que groupByKey, reduceByKey, join, ou distinctLes mélanges sont coûteux car ils impliquent E/S disque, transfert réseau et sérialisation des données partagées par les différents exécuteurs testamentaires.

Spark Le processus divise les opérations de brassage en plusieurs étapes, écrit les données intermédiaires sur le disque, puis les récupère via le réseau. Cela augmente la latence et la consommation de ressources.

Pour minimiser les coûts de brassage, Spark fournit des transformations optimisées telles que reduceByKey au lieu de groupByKey, les jointures de diffusion et les stratégies de partitionnement appropriées. Par exemple, le remplacement groupByKey avec reduceByKey Réduit considérablement les déplacements de données et améliore les performances dans les charges de travail nécessitant une agrégation importante.

19) Expliquez les différents types de jointures dans Spark avec des exemples.

Spark prend en charge plusieurs stratégies de jointure en fonction de la taille des données et de la configuration :

Type de jointure	Description	Case Study
Diffusion Rejoindre	Petit tableau diffusé à tous les exécuteurs testamentaires	Tableaux de dimensions
Mélanger le hachage Joindre	Jointure basée sur le hachage après mélange	Ensembles de données moyens
Trier Fusionner Joindre	Trie les deux ensembles de données avant la fusion.	Grands ensembles de données
Jointure cartésienne	Produit vectoriel des ensembles de données	Rare, cher

Les jointures par diffusion sont les plus efficaces lorsqu'un ensemble de données est suffisamment petit pour tenir en mémoire. Par exemple, la jointure d'un grand ensemble de données de ventes avec une petite table de consultation de produits tire profit des jointures par diffusion.

Comprendre les types de jointures aide les candidats à optimiser Spark tâches et éviter les goulots d'étranglement en termes de performances dans les environnements distribués.

20) Quelle est la différence entre groupByKey() et reduceByKey() ?

Le groupByKey() et reduceByKey() sont utilisées pour l'agrégation, mais leurs performances et leur comportement diffèrent considérablement.

Aspect	groupeParClé	réduireParClé
Mélange de données	Élevée	Inégalités
Agrégation	Après le mélange	Avant le mélange
Performances	Ralentissez	Plus rapide
Utilisation de la mémoire	Meilleure performance du béton	Optimisé

groupByKey() transfère toutes les valeurs à travers le réseau, tandis que reduceByKey() effectue une agrégation locale avant le brassage des données. Dans les systèmes de production, reduceByKey() est presque toujours préférable, sauf si le regroupement complet des valeurs est explicitement requis.

21) Comment Spark parvenir à une tolérance aux pannes sans réplication des données ?

Spark atteint la tolérance aux pannes grâce à graphiques de lignage, qui enregistrent la séquence de transformations utilisées pour construire chaque ensemble de données. Au lieu de répliquer les données comme Hadoop, Spark recalcule les partitions perdues en utilisant les informations de lignage.

Lorsqu'un nœud tombe en panne, Spark Ce système identifie les partitions perdues et réexécute uniquement les transformations nécessaires sur les données restantes. Cette approche est efficace et évite les surcharges de stockage.

Pour les pipelines de longue durée ou itératifs, Spark supports point de contrôleCette méthode permet d'enregistrer les résultats intermédiaires sur un système de stockage fiable tel que HDFS. Cela réduit les coûts de recalcul et améliore le temps de récupération dans les applications volumineuses.

22) Qu'est-ce que l'exécution spéculative dans SparkEt quand faut-il l'utiliser ?

L'exécution spéculative est une Spark fonctionnalité qui atténue l'impact de tâches lentes, également appelés traînards. Spark détecte les tâches nettement plus lentes que les autres et lance des instances dupliquées de ces tâches sur différents exécuteurs.

La première tâche terminée est acceptée, et les autres sont annulées. Cela améliore le temps d'exécution global des tâches dans les clusters hétérogènes ou instables.

L'exécution spéculative est utile dans les environnements cloud ou partagés où les performances matérielles varient. Cependant, elle doit être utilisée avec précaution car elle augmente la consommation de ressources et peut entraîner une duplication inutile des tâches.

23) Expliquez le Spark Cycle de vie d'exécution, du code au résultat.

L'espace Spark Le cycle d'exécution commence lorsqu'un développeur écrit des transformations et des actions. Les transformations sont évaluées à la demande et utilisées pour construire un plan logiqueLorsqu'une action est déclenchée, Spark convertit le plan logique en un plan d'exécution physique utilisation d'optimiseurs.

Le pilote soumet ensuite les tâches, les divise en étapes, puis en sous-tâches. Ces sous-tâches sont planifiées sur des exécuteurs qui traitent les partitions de données en parallèle. Les résultats sont soit renvoyés au pilote, soit enregistrés sur un support de stockage externe.

Ce cycle de vie garantit une exécution efficace, une optimisation et une récupération après panne tout en masquant la complexité des systèmes distribués aux développeurs.

24) Quels sont les avantages et les inconvénients d'Apache ? Spark?

Apache Spark Elle présente des avantages considérables, mais aussi des limites.

Avantages	Désavantages
Traitement en mémoire à haute vitesse	Consommation de mémoire élevée
Moteur d'analyse unifié	courbe d'apprentissage
Prise en charge du traitement par lots et en continu	Less efficace pour les petits ensembles de données
Un écosystème riche	Le débogage peut être complexe

Spark Elle excelle dans les charges de travail volumineuses, itératives et analytiques. Cependant, un paramétrage inadéquat peut entraîner des problèmes de mémoire, rendant l'expertise indispensable pour les déploiements en production.

25) Comment optimiser un système lent ? Spark Emploi ? Répondez avec des exemples.

Optimisation Spark L'exécution de ces tâches nécessite une approche systématique. Les stratégies courantes consistent à réduire les brassages de données, à utiliser des jointures efficaces, à mettre en cache les ensembles de données réutilisés et à optimiser la mémoire de l'exécuteur. La surveillance Spark L'interface utilisateur permet d'identifier les goulots d'étranglement tels que les partitions déséquilibrées ou les longs temps de collecte des déchets.

Par exemple, remplacer groupByKey() avec reduceByKey()L'activation des jointures par diffusion pour les petites tables et le repartitionnement des données déséquilibrées peuvent améliorer considérablement les performances. Une configuration appropriée des cœurs d'exécution et de la mémoire garantit également une utilisation optimale des ressources.

Une optimisation efficace témoigne d'une connaissance pratique approfondie, très appréciée chez les cadres supérieurs. Spark interviews.

26) Expliquez Spark SQL et son rôle dans le Spark écosystème.

Spark SQL est un module puissant de Apache Spark qui permet le traitement de données structurées et semi-structurées Il permet aux développeurs et aux analystes d'interagir avec les requêtes SQL, les DataFrames et les Datasets, grâce à l'utilisation de requêtes SQL, de DataFrames et de Datasets. Spark utiliser une syntaxe SQL familière tout en bénéficiant de Sparkson modèle d'exécution distribuée.

Intérieurement, Spark SQL convertit les requêtes SQL en plans logiques, qui sont optimisés à l'aide de Optimiseur de catalyseurCes plans sont ensuite transformés en plans d'exécution physiques. Cette optimisation comprend le déplacement des prédicats, l'élagage des colonnes et le réordonnancement des jointures. Spark SQL s'intègre également parfaitement à Hive, permettant l'interrogation des tables Hive et la compatibilité avec les entrepôts de données existants.

Par exemple, les analystes peuvent exécuter des requêtes SQL directement sur des fichiers Parquet stockés dans HDFS sans avoir à écrire de code complexe. Spark coder, améliorant simultanément la productivité et les performances.

27) Qu'est-ce que l'optimiseur Catalyst et comment améliore-t-il les performances ?

L'optimiseur Catalyst est Spark SQL cadre d'optimisation des requêtes qui transforme les requêtes de haut niveau en plans d'exécution efficaces. Il utilise une combinaison de basé sur des règles et optimisation basée sur les coûts techniques pour améliorer l'exécution des requêtes.

Catalyst fonctionne en plusieurs phases : analyse, optimisation logique, planification physique et génération de code. Durant ces phases, il applique des optimisations telles que la simplification des constantes, l’optimisation des prédicats, l’élagage des projections et la sélection de la stratégie de jointure.

Par exemple, si une requête filtre les lignes avant de joindre les tables, Catalyst veille à ce que le filtre soit appliqué au plus tôt, réduisant ainsi la quantité de données transférées sur le cluster. Cela améliore considérablement les performances des charges de travail analytiques à grande échelle.

28) Qu'est-ce que le tungstène et comment améliore-t-il Spark performance?

Tungsten est une initiative d'optimisation des performances dans Spark conçu pour améliorer Gestion de l'efficacité du processeur et de la mémoireSon objectif principal est de permettre Spark opérer au plus près du métal nu en réduisant les frais généraux causés par Java Création d'objets et récupération de mémoire.

Le tungstène introduit des techniques telles que gestion de la mémoire hors tas, structures de données compatibles avec le cache et génération de code par étapesCes améliorations réduisent la surcharge de la JVM et améliorent la vitesse d'exécution des opérations SQL et DataFrame.

Par exemple, la génération de code par étape complète compile plusieurs opérateurs en un seul. Java fonction, réduisant les appels de fonctions virtuelles et améliorant l'efficacité du pipeline du processeur. Cela rend Spark Les charges de travail SQL sont exécutées beaucoup plus rapidement que les modèles d'exécution traditionnels.

29) Expliquez le streaming structuré et en quoi il diffère de Spark Diffusion.

Le streaming structuré est un API de streaming de haut niveau construite sur Spark SQL qui traite les données en flux continu comme une table sans limite. Contrairement à Spark Le streaming structuré, qui utilise des DStreams de bas niveau et un traitement par micro-lots, offre API déclaratives avec de solides garanties.

Le streaming structuré prend en charge sémantique du « une seule fois », le traitement en temps réel, les filigranes et la tolérance aux pannes grâce à la création de points de contrôle. Les développeurs écrivent des requêtes de flux de données de manière similaire aux requêtes par lots, et Spark Gère automatiquement l'exécution incrémentale.

Par exemple, le traitement des événements Kafka à l'aide de Structured Streaming permet de gérer correctement les données arrivant tardivement grâce à des fenêtres temporelles d'événements, ce qui le rend adapté aux systèmes d'analyse et de surveillance en temps réel.

30) Qu'est-ce que le checkpointing dans SparkEt quand faut-il l'utiliser ?

Le point de contrôle est un mécanisme utilisé pour tronquer les graphes de lignage en enregistrant les résultats intermédiaires sur un stockage fiable tel que HDFS ou des systèmes de stockage d'objets cloud. Cette technique est principalement utilisée pour améliorer la tolérance aux pannes et réduire la surcharge de recalcul dans les opérations longues ou complexes. Spark emplois.

Spark prend en charge deux types de points de contrôle : point de contrôle RDD et Point de contrôle de flux structuréDans les applications de streaming, la création de points de contrôle est obligatoire pour conserver l'état, les décalages et les informations de progression.

Par exemple, dans les pipelines d'apprentissage automatique itératifs ou les tâches de flux avec état, la création de points de contrôle empêche les recalculs coûteux depuis le début de la lignée en cas de défaillance, garantissant ainsi la stabilité et la fiabilité dans les environnements de production.

31) Comment Spark Comment gérer les asymétries de données et comment les atténuer ?

Le déséquilibre des données se produit lorsque certaines partitions contiennent beaucoup plus de données que d'autres, ce qui allonge considérablement la durée d'exécution de certaines tâches. Il en résulte une utilisation inefficace des ressources et un allongement du temps d'exécution des tâches.

Spark offre plusieurs façons de gérer l'asymétrie des données, notamment clés de salage, diffusion rejoint, redistribution et exécution adaptative des requêtes (AQE). AQE ajuste dynamiquement les plans d'exécution au moment de l'exécution en divisant les partitions déséquilibrées.

Par exemple, lors de la fusion d'ensembles de données avec une clé fortement asymétrique, l'ajout d'un préfixe aléatoire (salage) répartit les données plus uniformément entre les partitions, améliorant le parallélisme et réduisant les retards.

32) Expliquez l'exécution adaptative des requêtes (AQE) dans Spark.

L'exécution adaptative des requêtes est une Spark fonctionnalité qui optimise les plans de requête lors de l'exécution S’appuyant sur des statistiques de données réelles, AQE, contrairement à l’optimisation statique, modifie dynamiquement les stratégies d’exécution après le début de l’exécution de la requête.

AQE peut automatiquement modifier les stratégies de jointure, optimiser la taille des partitions de brassage et gérer les jointures asymétriques. Cela réduit le besoin de réglages manuels et améliore les performances pour différentes charges de travail.

Par exemple, si Spark Si, initialement, une jointure par tri-fusion est prévue, mais qu'AQE détecte par la suite qu'un ensemble de données est petit, il peut passer dynamiquement à une jointure par diffusion, ce qui permet une exécution plus rapide sans modification du code.

33) Quelles sont les différences entre repartition() et coalesce() ?

Le repartition() et coalesce() servent à modifier le nombre de partitions, mais leur comportement diffère.

Aspect	répartition	s'unir
Aléatoire	Oui	Non (par défaut)
Performances	Ralentissez	Plus rapide
Case Study	Augmentation des cloisons	Réduction des cloisons

repartition() effectue un brassage complet et est utile pour augmenter le parallélisme. coalesce() réduit efficacement les partitions sans brassage, ce qui est idéal avant l'écriture de données sur le stockage pour éviter les petits fichiers.

34) Comment PySpark différer Spark écrit en Scala ?

PySpark fournit une Python API pour Spark, Ce qui permet Python Les développeurs peuvent tirer parti du calcul distribué. Cependant, PySpark introduit une surcharge supplémentaire due à la communication entre les Python processus et JVM.

Scala Spark Les applications sont généralement plus performantes car Scala s'exécute nativement sur la JVM. PySpark atténue les problèmes de performance grâce à des optimisations telles que Apache Arrow pour le transfert de données en colonnes.

En pratique, PySpark est privilégié pour le développement rapide et les flux de travail en science des données, tandis que Scala est souvent choisi pour les systèmes de production critiques en termes de performances.

35) Comment dépanner un système défaillant Spark Emploi en production ? Répondez avec des exemples.

Dépannage Spark Ces emplois nécessitent l'analyse de journaux d'activité. Spark Métriques de l'interface utilisateur et paramètres de configuration. Les problèmes courants incluent les erreurs de mémoire, les asymétries de données, les pauses prolongées du ramasse-miettes et les échecs de brassage.

Le Spark L'interface utilisateur permet aux ingénieurs d'identifier les phases lentes, les tâches déséquilibrées et l'utilisation de la mémoire par l'exécuteur. Les journaux aident à retracer les exceptions telles que les erreurs de sérialisation ou les dépendances manquantes.

Par exemple, des défaillances fréquentes de l'exécuteur peuvent indiquer une allocation de mémoire insuffisante, problème qui peut être résolu en optimisant la mémoire de l'exécuteur ou en réduisant la taille des partitions. Un dépannage efficace témoigne d'une expertise opérationnelle concrète, une compétence essentielle lors des entretiens d'embauche pour des postes à responsabilités.

36) Expliquez les différents gestionnaires de clusters pris en charge par Apache. Spark.

Spark prend en charge plusieurs gestionnaires de cluster, qui sont responsables de l'allocation des ressources et de la planification des exécuteurs sur les nœuds. Les gestionnaires de cluster les plus couramment utilisés sont Standalone, FIL, Mesos et Kubernetes.

Cluster Gérant	Caractéristiques	Case Study
Standalone	Simple, Spark-originaire de	petits à moyens groupes
FIL	Intégration de l'écosystème Hadoop	Configurations Hadoop d'entreprise
Mesos	Partage de ressources à granularité fine	Charges de travail mixtes
Kubernetes	Orchestration basée sur les conteneurs	Déploiements cloud natifs

YARN est largement adopté dans les entreprises en raison de sa stabilité et de son intégration à Hadoop, tandis que Kubernetes est de plus en plus populaire pour les applications cloud-native. Spark charges de travail grâce aux avantages de l'évolutivité et de l'isolation.

37) Quoi Spark Quels sont les paramètres de configuration les plus importants pour l'optimisation des performances ?

Spark L'optimisation des performances dépend fortement d'une configuration adéquate des paramètres d'exécution et de mémoire. Les configurations les plus critiques sont les suivantes :

spark.executor.memory – Mémoire allouée par exécuteur
spark.executor.cores – Nombre de cœurs de processeur par exécuteur
spark.sql.shuffle.partitions – Nombre de partitions de mélange
spark.driver.memory – Mémoire allouée au pilote
spark.memory.fraction – Équilibrage de l'utilisation de la mémoire JVM

Par exemple, augmenter spark.sql.shuffle.partitions Améliore le parallélisme pour les grands ensembles de données, mais peut engendrer une surcharge si la valeur est trop élevée. Un réglage efficace nécessite d'équilibrer le processeur, la mémoire et les E/S en fonction des caractéristiques de la charge de travail.

38) Qu'est-ce que SparkContexte vs SparkSession, et quelle est la différence entre elles ?

SparkContext est le point d'entrée original de Spark Il assure la fonctionnalité et est responsable de la communication avec le gestionnaire de cluster, de la gestion des exécutants et du suivi de l'exécution des applications.

SparkSession est un point d'entrée unifié introduit dans Spark 2.0 qui encapsule SparkContext, SQLContext et HiveContextIl simplifie le développement d'applications en fournissant une interface unique pour toutes les Spark fonctionnalités

Aspect	SparkContexte	SparkSession
Introduit	"Early Bird" Spark versions	Spark 2.0
Domaine	Fonctionnalité de base	API unifiée
Utilisation	Opérations RDD de bas niveau	SQL, DataFrames, Datasets

modernité Spark Les applications doivent toujours utiliser SparkSession.

39) Comment Spark Intégrer avec Kafka pour le traitement en temps réel ?

Spark s'intègre à Kafka principalement via Streaming structuré, permettant un traitement des données en temps réel fiable et évolutif. Spark consomme les sujets Kafka sous forme de DataFrames en flux continu, prenant en charge le suivi des décalages et la sémantique « exactement une fois ».

Spark Les décalages Kafka sont stockés dans des répertoires de points de contrôle plutôt que d'être enregistrés directement dans Kafka, ce qui garantit la tolérance aux pannes. Cette conception permet une récupération après incident sans perte ni duplication de données.

Par exemple, Spark Ce système permet de traiter les données de navigation provenant de Kafka, d'agréger les événements en temps réel et de stocker les résultats dans un entrepôt de données. Cette intégration est couramment utilisée dans les pipelines d'analyse et de surveillance événementielles.

40) Qu'est-ce que le traitement « une seule fois » dans Spark Streaming structuré ?

Le traitement « une seule fois » garantit que chaque enregistrement est traité. qu'une seule fois, même en cas d'échecs. Spark Le streaming structuré y parvient en utilisant point de contrôle, idempotent écritet une exécution déterministe.

Spark Il suit la progression à l'aide de décalages, d'informations d'état et de métadonnées stockées dans des points de contrôle. En cas de défaillance, Spark Reprise à partir du dernier point de contrôle réussi sans retraitement incorrect des données.

Par exemple, lors de l'écriture de données en flux continu vers Delta Bases de données lacustres ou transactionnelles, Spark garantit que les écritures partielles sont annulées ou réessayées en toute sécurité, ce qui rend la sémantique « une seule fois » essentielle pour les applications financières et critiques.

41) Expliquez Spark Architecture de sécurité et mécanismes d'authentification.

Spark Il offre de multiples fonctionnalités de sécurité pour protéger les données et les ressources du cluster. L'authentification garantit que seuls les utilisateurs et services autorisés peuvent y accéder. Spark les applications, tandis que l'autorisation contrôle l'utilisation des ressources.

Spark supports Authentification KerberosLe chiffrement SSL assure le transport des données, tandis que les listes de contrôle d'accès (ACL) protègent l'interface utilisateur et la soumission des tâches. L'intégration avec la sécurité Hadoop renforce encore la protection au niveau de l'entreprise.

Dans les environnements sécurisés, Spark Les applications s'authentifient via Kerberos, chiffrent les données de brassage et restreignent l'accès aux journaux et aux interfaces utilisateur. Ces mesures sont essentielles pour la conformité dans les secteurs réglementés.

42) Qu'est-ce que le problème des fichiers de petite taille dans SparkEt comment résoudre ce problème ?

Le problème des fichiers de petite taille survient lorsque Spark L'écriture d'un grand nombre de petits fichiers sur des systèmes de stockage comme HDFS ou des services de stockage d'objets dans le cloud dégrade les performances en raison d'une surcharge excessive de métadonnées et de lectures inefficaces.

Spark résout ce problème en partitions coalescentes, en ajustant le nombre de partitions de sortie et en utilisant des techniques de compactage de fichiers. coalesce() avant l'écriture des données est une solution courante.

Par exemple, réduire le nombre de partitions de sortie de plusieurs milliers à quelques centaines avant l'écriture améliore les performances des requêtes et réduit la charge sur les services de métadonnées.

43) Expliquez Spark Modes de planification des tâches.

Spark prend en charge deux modes de planification : FIFO et Planification équitable.

Mode de planification	Description	Case Study
FIFO	Tâches exécutées dans l'ordre de soumission	Charges de travail simples
Moyen	Ressources partagées entre les emplois	Clusters multi-utilisateurs

La planification équitable garantit que les tâches de longue durée n'empêchent pas les requêtes interactives plus courtes. Elle est couramment utilisée dans les environnements partagés où plusieurs équipes exécutent des tâches. Spark emplois simultanément.

44) Quelles sont les causes courantes de Spark Des défaillances professionnelles en production ?

Spark Les échecs d'exécution peuvent être dus à une saturation de la mémoire, à des incohérences dans les données, à des problèmes de sérialisation, à des délais d'attente réseau ou à des dépendances mal configurées. Les défaillances de l'exécuteur et les plantages de pilotes sont particulièrement fréquents dans les applications mal optimisées.

Par exemple, fréquemment OutOfMemoryError Cela indique une mémoire insuffisante pour l'exécuteur ou une mise en cache excessive. Les échecs de récupération aléatoire peuvent révéler des nœuds instables ou des goulots d'étranglement au niveau du disque.

Comprendre les schémas de défaillance et surveiller de manière proactive Spark Les indicateurs d'interface utilisateur sont essentiels pour maintenir des pipelines de production stables.

45) Comment concevoir un produit prêt pour la production ? Spark application ? Répondez avec des exemples.

Prêt pour la production Spark l'application met l'accent sur évolutivité, tolérance aux pannes, observabilité et maintenabilitéCela inclut une journalisation appropriée, la création de points de contrôle, la gestion de la configuration et les tests automatisés.

Par exemple, une application de streaming doit inclure une journalisation structurée, une gestion robuste des erreurs, la création de points de contrôle pour la restauration et l'intégration des métriques avec les outils de surveillance. Les traitements par lots doivent valider les données d'entrée, gérer l'évolution du schéma et éviter les configurations codées en dur.

Conception Spark Les applications respectant ces principes garantissent la fiabilité, un débogage plus facile et une maintenabilité à long terme dans les environnements d'entreprise.

46) Expliquez le flux d'exécution interne d'un Spark Travail de la soumission à la finalisation.

Quand un Spark La demande est soumise, Programme de conduite initialise l'application et crée un plan d'exécution logique basé sur les transformations définies dans le code. Spark Les transformations ne sont pas exécutées immédiatement en raison de l'évaluation différée. L'exécution ne commence que lorsqu'une action est déclenchée.

Le plan logique est converti en un Graphe acyclique dirigé (DAG), qui est ensuite optimisé et décomposé en étapes basé sur les limites de mélange. Chaque étape est composée de plusieurs tâches, où chaque tâche traite une seule partition de données.

Le chauffeur soumet des tâches à exécuteurs testamentaires Les exécuteurs s'exécutent sur des nœuds de travail via le gestionnaire de cluster. Ils traitent les tâches en parallèle et renvoient les résultats au pilote. En cas de défaillance, Spark Les tâches sont relancées en utilisant les informations de traçabilité. Ce modèle d'exécution garantit l'évolutivité, la tolérance aux pannes et un traitement distribué efficace.

47) Qu’est-ce que la génération de code par étapes complètes, et pourquoi est-elle importante ?

La génération de code par étapes est une technique d'optimisation des performances introduite dans le cadre du projet Tungsten. Elle réduit la charge du processeur en combinant plusieurs étapes. Spark opérateurs dans un seul généré Java fonction, éliminant les appels de méthodes virtuelles et la création excessive d'objets.

Au lieu d'exécuter chaque opérateur séparément, Spark Génère du bytecode optimisé qui traite les données dans des boucles serrées. Cela améliore la localité du cache du processeur et réduit la charge du ramasse-miettes.

Par exemple, une requête impliquant un filtre, une projection et une agrégation peut être compilée en une seule étape d'exécution. Cela améliore considérablement Spark Les performances SQL, notamment dans les charges de travail analytiques impliquant de grands ensembles de données et des requêtes complexes.

48) Que sont les transformations étroites et larges dans Spark?

Spark Les transformations sont classées en fonction de la manière dont les données sont réparties entre les partitions.

Type de transformation	Description	Exemples
Étroit	Aucun brassage de données requis	`map`, `filter`, `union`
Large	Nécessite un brassage de données	`groupByKey`, `join`, `reduceByKey`

Les transformations étroites permettent Spark Les opérations de pipeline sont regroupées en une seule étape, ce qui améliore les performances. Les transformations complexes nécessitent le transfert de données sur le réseau, ce qui engendre de la latence et une surcharge de ressources.

Comprendre cette différence est essentiel pour une écriture efficace. Spark Les tâches, car la minimisation des transformations importantes permet une exécution plus rapide et une réduction de la charge du cluster.

49) Comment Spark gérer la contre-pression dans les applications de streaming ?

La contre-pression est la capacité d'un système de flux continu à adapter les débits d'ingestion en fonction de sa capacité de traitement. Spark gère la contre-pression différemment selon le modèle de flux.

Dans l'héritage Spark En streaming, la contre-pression ajuste dynamiquement les débits d'ingestion des récepteurs en fonction des retours d'information sur les temps de traitement. Dans le streaming structuré, Spark repose sur exécution par micro-lots, les limites de débit et les contrôles spécifiques à la source tels que les décalages Kafka.

Par exemple, lors du traitement des flux Kafka, Spark Il est possible de limiter le nombre d'enregistrements traités par lot afin d'éviter la surcharge du processeur. Cela garantit la stabilité lors des pics de trafic et protège les systèmes en aval contre la saturation.

50) Que sont les UDF dans SparkEt quels sont leurs inconvénients ?

Les fonctions définies par l'utilisateur (UDF) permettent aux développeurs d'appliquer une logique personnalisée aux Spark DataFrames utilisant des langages tels que Python ou Scala. Les UDF sont utiles lorsqu'elles sont intégrées Spark Les fonctions ne peuvent pas exprimer une logique métier complexe.

Cependant, les UDF présentent des inconvénients importants. Elles contournent SparkL'optimiseur Catalyst de , empêchant les optimisations de requêtes telles que le pushdown des prédicats et l'élagage des colonnes. Python Les UDF introduisent également une surcharge de sérialisation entre la JVM et Python processus.

Spark fonctions intégrées SQL ou Spark Il est préférable d'utiliser des expressions SQL. Pour les charges de travail critiques en termes de performances, éviter les fonctions définies par l'utilisateur peut entraîner des gains de temps d'exécution substantiels.

🔍 Top Apache Spark Questions d'entretien avec des scénarios réels et des réponses stratégiques

1) Qu'est-ce qu'Apache ? SparkEt pourquoi est-il préféré aux frameworks big data traditionnels ?

Attendu du candidat : L'intervieweur souhaite évaluer votre compréhension d'Apache. Spark ses principes fondamentaux et ses avantages par rapport aux anciens frameworks comme Hadoop MapReduce.

Exemple de réponse: Apache Spark Il s'agit d'un framework de traitement de données distribué conçu pour des calculs rapides en mémoire sur de grands ensembles de données. Il est préféré aux frameworks traditionnels car il prend en charge le traitement en mémoire, ce qui réduit considérablement les E/S disque et améliore les performances. Spark Il offre également un moteur unifié pour le traitement par lots, le streaming, l'apprentissage automatique et le traitement de graphes, ce qui le rend plus flexible et plus efficace pour les charges de travail de données modernes.

2) Comment Spark Comment atteindre la tolérance aux pannes dans un environnement distribué ?

Attendu du candidat : L'intervieweur évalue vos connaissances de Sparkson architecture interne et la manière dont elle gère les pannes.

Exemple de réponse: Spark Elle atteint la tolérance aux pannes grâce à l'utilisation de jeux de données distribués résilients, également appelés RDD. Les RDD suivent les informations de traçabilité, ce qui permet Spark Ce mécanisme permet de recalculer les partitions perdues en cas de panne de nœud. Dans mon poste précédent, je l'utilisais pour récupérer les données sans interruption lors de défaillances d'exécuteurs, et ce, sans intervention manuelle.

3) Pouvez-vous expliquer la différence entre les RDD, les DataFrames et les Datasets ?

Attendu du candidat : L'intervieweur souhaite tester votre compréhension de Spark abstractions et quand utiliser chacune d'elles.

Exemple de réponse: Les RDD constituent l'abstraction de plus bas niveau et offrent un contrôle précis, mais nécessitent une optimisation manuelle plus importante. Les DataFrames offrent une abstraction de plus haut niveau avec un schéma, permettant Spark Pour optimiser les requêtes, utilisez l'optimiseur Catalyst. Les jeux de données combinent les avantages des RDD et des DataFrames en offrant la sécurité des types et des optimisations. Auparavant, j'utilisais principalement les DataFrames car ils offraient un bon compromis entre performance et facilité d'utilisation pour l'analyse de données à grande échelle.

4) Comment optimiser les performances d'un Spark emploi?

Attendu du candidat : Le recruteur recherche une expérience pratique en matière de réglage et d'optimisation. Spark applications.

Exemple de réponse: Optimisation des performances dans Spark Cela implique des techniques telles que le partitionnement approprié, la mise en cache des ensembles de données fréquemment utilisés et la minimisation des brassages. Cela inclut également l'optimisation des paramètres de configuration comme la mémoire et les cœurs de l'exécuteur. Dans mon précédent emploi, j'ai amélioré les performances des tâches en analysant les plans d'exécution et en ajustant la taille des partitions afin de mieux utiliser les ressources du cluster.

5) Décrivez une situation où vous avez dû gérer une forte asymétrie des données. Spark.

Attendu du candidat : L'intervieweur souhaite évaluer vos compétences en résolution de problèmes face à des défis concrets de traitement de données.

Exemple de réponse: Le déséquilibre des données peut fortement dégrader les performances en surchargeant certains processus. J'ai résolu ce problème en utilisant des techniques telles que le salage des clés et le repartitionnement des données afin de répartir la charge uniformément. Dans mon précédent poste, la correction du déséquilibre des données a permis de réduire la durée d'exécution des tâches de plusieurs heures à quelques minutes dans un pipeline de reporting critique.

6) Comment Spark Le streaming diffère-t-il du streaming structuré ?

Attendu du candidat : L'intervieweur teste vos connaissances de SparkLes capacités de streaming et l'évolution de [nom de l'entreprise].

Exemple de réponse: Spark Le streaming utilise un modèle de traitement par micro-lots, où les données sont traitées par petits lots à intervalles fixes. Le streaming structuré est basé sur… Spark Le moteur SQL traite les données en flux continu comme une table illimitée, offrant ainsi une meilleure optimisation, une tolérance aux pannes accrue et des API simplifiées. Le Structured Streaming est généralement privilégié pour les nouvelles applications en raison de sa cohérence et de sa facilité d'utilisation.

7) Comment gérez-vous les problèmes de gestion de la mémoire dans Spark?

Attendu du candidat : L'intervieweur souhaite comprendre votre expérience avec les objets courants Spark défis et dépannage.

Exemple de réponse: Les problèmes de gestion de la mémoire sont résolus en configurant correctement la mémoire de l'exécuteur, en évitant la mise en cache inutile et en utilisant des formats de données efficaces tels que Parquet. Les outils de surveillance comme Spark L'interface utilisateur aide à identifier les goulots d'étranglement de la mémoire, permettant des ajustements proactifs avant que les tâches n'échouent.

8) Parlez-moi d'une fois où un Spark La tâche a échoué en production. Comment avez-vous résolu le problème ?

Attendu du candidat : L'intervieweur évalue votre approche en matière de gestion des incidents et de débogage.

Exemple de réponse: Quand un Spark La tâche a échoué en production, j'ai analysé les journaux de l'exécuteur et le Spark J'ai utilisé l'interface utilisateur pour identifier la cause première du problème. Il s'agissait d'un problème d'allocation de mémoire insuffisante, provoquant des échecs répétés de l'exécuteur. Je l'ai résolu en ajustant les paramètres de mémoire et en optimisant les transformations afin de réduire l'utilisation des ressources.

9) Comment garantissez-vous la qualité des données lors du traitement de données avec Spark?

Attendu du candidat : L'intervieweur souhaite avoir un aperçu de votre souci du détail et de vos pratiques en matière de fiabilité des données.

Exemple de réponse: Garantir la qualité des données implique de valider les données d'entrée, de gérer les enregistrements nuls ou corrompus et d'appliquer le schéma de traitement. J'intègre également des contrôles et une journalisation des données à chaque étape du processus afin de détecter rapidement les anomalies et de maintenir la fiabilité des analyses en aval.

10) Comment choisiriez-vous entre Spark et d'autres outils de traitement de données pour un projet ?

Attendu du candidat : L'intervieweur évalue votre capacité de prise de décision et votre raisonnement architectural.

Exemple de réponse: Le choix dépend de facteurs tels que le volume de données, la complexité du traitement, les exigences en matière de latence et l'intégration à l'écosystème. Spark Cette technologie est idéale pour le traitement distribué à grande échelle et l'analyse avancée. Pour des cas d'utilisation plus simples ou en temps réel, des outils plus légers peuvent être plus appropriés. J'évalue toujours les besoins métiers en tenant compte des contraintes techniques avant de prendre une décision.