Apacheとは何ですか Spark なぜビッグデータ処理で広く使われているのでしょうか?

アパッチ Spark 大規模データ処理向けに設計されたオープンソースの分散分析エンジンです。バッチおよびリアルタイムストリーミングワークロード、高度な分析、機械学習、グラフ処理をすべて単一のエンジンでサポートする統合コンピューティングフレームワークを提供します。 Spark インメモリコンピューティングを使用することで、Hadoop MapReduceなどの従来のディスクベースシステムと比較して、データ処理を大幅に高速化します。主な強みは、インメモリ処理、スケーラビリティ、複数言語に対応したAPIの柔軟性、そしてSQL、ストリーミング、MLlib、GraphXなどの組み込みモジュールを備えた統合エコシステムです。

説明する Spark エコシステムの構成要素。

アパッチ族 Spark エコシステムには、いくつかの統合コンポーネントが含まれています。 Spark コアは、スケジュール、メモリ管理、および障害回復を処理します。 Spark SQL は SQL サポートによる構造化データ処理を可能にします。 Spark Streamingはリアルタイムデータ処理をサポートし、MLlibはスケーラブルな機械学習アルゴリズムを提供し、GraphXはグラフ処理をサポートします。これらのコンポーネントが連携することで、開発者は同一ランタイム内で、多様かつ本番環境対応のデータ処理アプリケーションを構築できます。

遅延評価とは何か Spark、そしてそれがなぜ有益なのでしょうか?

遅延評価 Spark つまり、mapやfilterのような変換はすぐには実行されません。代わりに、 Spark 変換の論理的な計画を構築し、collect()やcount()などのアクションが呼び出されたときにのみそれを実行します。このアプローチにより、 Spark ステップの順序変更と結合、不要な計算の削減、I/O オーバーヘッドの最小化によって実行プランを最適化します。

有向非巡回グラフ（DAG）を説明する Spark.

In Spark有向非巡回グラフ（DAG）は、変換の系統を表し、論理的な実行計画を形成します。DAG内の各ノードはRDDまたはデータセットを表し、エッジは変換を表します。 Spark この DAG を使用して、データのシャッフルと再計算を最小限に抑える最適化された実行ステージを計画し、大規模なデータワークロードの効率的でフォールトトレラントな処理を保証します。

トップ50アパッチ Spark インタビューの質問と回答 (2026)

ビッグデータ面接の準備をすることは、分散処理と実際の分析システムの背後にある課題を予測することを意味します。 アパッチ Spark 面接の質問 雇用主がスケーラビリティ、パフォーマンス、思考の深さをどのように評価するかを明らかにします。

マスタリング Spark 分析プラットフォーム、ストリーミング、AIパイプラインなど、技術経験と専門知識が求められる幅広い分野で活躍できるポジションが募集されています。この分野で活躍するプロフェッショナルは、分析スキルを活用し、チームリーダーやマネージャーと連携し、実践的な質疑応答を通して、新卒、中堅、シニアレベルの応募者が自信を持って面接を突破できるようサポートします。続きを読む...

👉 無料PDFダウンロード: Apache Spark インタビューの質問と回答

トップアパッチ Spark インタビューの質問と回答

1) Apacheとは何か Spark なぜビッグデータ処理で広く使われているのでしょうか?

アパッチ Spark オープンソースの分散分析エンジンで、 大規模データ処理統合コンピューティングフレームワークを提供し、 バッチおよびリアルタイムストリーミングワークロード高度な分析、機械学習、グラフ処理をすべて 1 つのエンジンで実現します。 Spark メモリ内計算を使用することで、Hadoop MapReduce などの従来のディスクベースのシステムと比較して、データ処理を大幅に高速化します。

Sparkの主な強みは次のとおりです。

インメモリ処理: ディスク I/O を削減し、反復アルゴリズムを高速化します。
スケーラビリティ： 分散クラスター全体でペタバイト規模のデータセットを処理できます。
APIの柔軟性: Scalaをサポート、 Java, Python、R、SQL です。
統合エコシステム: 複数の組み込みモジュール (SQL、ストリーミング、MLlib、GraphX) を提供します。

例：典型的な Spark ジョブは、HDFS からテラバイト単位のデータをロードし、複雑な ETL を実行し、機械学習を適用し、結果をデータウェアハウスに書き込むことができます。これらはすべて同じアプリケーション内で実行できます。

2) Apacheはどうですか Spark Hadoop MapReduce との違いは何ですか?

アパッチ Spark と Hadoop MapReduce はどちらもビッグデータフレームワークですが、アーキテクチャ、パフォーマンス、機能が大きく異なります。

機能	アパッチ Spark	Hadoop MapReduce
処理モデル	インメモリ実行	ディスクベースの実行
速度	反復タスクを最大100倍高速化	ディスクI/Oにより速度が遅くなる
ワークロード	バッチ + ストリーミング + インタラクティブ + ML	主にバッチ
使いやすさ	複数言語のAPI、SQLサポート	より制限されたAPI
フォールトトレランス	RDD 系譜	ディスクレプリケーション

Spark 多くのシナリオで中間結果をディスクに書き込むことを回避し、特に反復的な機械学習やグラフ計算の処理を高速化します。

3) 説明 Spark エコシステムの構成要素。

アパッチ族 Spark エコシステムは、いくつかの統合されたコンポーネントで構成されています。

Spark コア： スケジューリング、メモリ管理、障害回復、およびタスクディスパッチのための基本エンジン。
Spark SQL： SQL サポートと Catalyst オプティマイザーを使用した構造化データ処理。
Spark ストリーミング： マイクロバッチによるリアルタイムのデータ処理。
MLlib: スケーラブルなアルゴリズムのための機械学習ライブラリ。
グラフX: グラフ処理および計算用の API。

これらの各コンポーネントを使用すると、開発者は同じランタイム内でさまざまなデータ処理ユースケースに対応した本番環境対応のアプリケーションを作成できます。

4) ApacheにおけるRDDとは何か Spark? それらはなぜ重要なのでしょうか?

レジリエント分散データセット（RDD）は、 Sparkを表し、 不変の分散オブジェクトコレクション クラスタノード間で並列処理されます。RDDはフォールトトレラントです。 Spark トラック 系譜情報—データセットを導出するために使用された変換の記録—障害が発生した場合に失われたデータパーティションの再計算を可能にします。

主な特徴：

不変かつ分散型。
変換を介して遅延変換できます。
アクションは実行をトリガーします。

例：使い方 map() データを変換し、 count() 実行をトリガーすると、変換によって DAG が構築され、アクションによって結果が計算される様子がわかります。

5) 遅延評価とは Spark、そしてそれがなぜ有益なのでしょうか?

遅延評価 Spark 変換（例えば map, filter）は すぐには実行されない。代わりに、 Spark を構築します 論理プラン（DAG） 変換の集合体であり、アクション（ collect(), count()) が呼び出されます。

メリット：

ことができます 最適なワークフローの最適化 実行前にステップの順序を変更したり組み合わせたりすることで。
不要な計算と I/O オーバーヘッドを削減します。

6) RDD、データフレーム、データセットを比較する Spark.

Spark データを操作するための 3 つのコア抽象化を提供します。

機能	RDD	データフレーム	データセット
タイプセーフティ	ロー	ロー	ハイ
最適化されたクエリ	いいえ	はい（触媒）	あり
使いやすさ	マニュアル	ハイ	穏健派
言語サポート	すべてのAPI	すべてのAPI	スカラ/Java の

RDD: 低レベルの不変の分散コレクション。
データフレーム: スキーマベースの最適化されたテーブルのような構造。
データセット： RDD のように厳密に型指定されていますが、DataFrame のように最適化されています。

7) 変換とアクションとは何か Spark? 例を挙げてください。

変換は既存のデータセットから新しいデータセットを構築し、 怠惰な:

map(), filter(), flatMap()

アクションは実行をトリガーし、結果を返します。

collect(), count(), saveAsTextFile()

8) 有向非巡回グラフ（DAG）について説明してください。 Spark.

A DAG 変換の系統を表し、論理的な実行計画を形成する。 Sparkノードは RDD またはデータセットを表し、エッジは変換を表します。 Spark DAG を使用して最適化された実行ステージを計画し、データのシャッフルと再計算を最小限に抑えます。

9) Catalystオプティマイザーの役割は何ですか？ Spark SQL ですか?

私達の 触媒オプティマイザー is Spark SQLのクエリ最適化エンジン。述語プッシュダウン、射影プルーニング、結合順序変更といったルールベースおよびコストベースの最適化を適用することで、高レベルクエリを効率的な物理プランに変換します。

10) 説明する Spark ストリーミングと構造化ストリーミング。

Spark ストリーミング： DStream 抽象化を使用してデータをマイクロバッチとして処理します。
構造化ストリーミング: 新しく最適化されたAPIは Spark SQL のエンジンにより、イベント時間のセマンティクスによる増分処理と、より優れたフォールトトレランスが可能になります。

11) ブロードキャスト変数とアキュムレータとは何ですか？ Spark?

ブロードキャスト変数: 読み取り専用データを各タスクで送信せずに、すべてのワーカーノード間で効率的に共有します。
アキュムレーター： タスク全体のカウンターや合計を集計するために使用されます (イベントのカウントなど)。

12) cache() と persist() の違いは何ですか?

キャッシュ（）： データセットをメモリに保存します (デフォルト)。
持続(): 他のストレージレベル (ディスク、メモリ + ディスク) を指定できます。

13) どうやって Spark フォールトトレランスをサポートしますか?

Spark 使用されます RDDの系譜 そしてDAGへ 失われたデータパーティションを再計算する ワーカーに障害が発生した場合に備えて、チェックポイント機能により、長いパイプラインでも安定したストレージにデータを保存できます。

14) パーティション分割を説明する Spark そしてその重要性。

パーティショニングは、クラスターのノード間でデータがどのように分散されるかを決定します。適切に設計されたパーティショニングは、データの移動（シャッフル）を最小限に抑え、パフォーマンスに不可欠な並列処理をサポートします。

15) ジョブ、ステージ、タスクとは何ですか？ Sparkの実行モデルですか?

ジョブ： アクションによってトリガーされます。
ステージ： シャッフルなしの変換のセット。
課題・テーマ： パーティション上で動作する最小の実行単位。

16) Apacheのアーキテクチャを説明する Spark 詳細に。

アパッチ Spark 続く マスターワーカーアーキテクチャ 大規模な分散データ処理向けに設計されています。中心となるコンポーネントは ドライバープログラムは、メインのアプリケーションロジックを実行し、 Spark アプリケーション。ドライバーは Cluster マネージャー（スタンドアロン、YARN、Mesos、Kubernetes のいずれか）を使用してリソースをリクエストします。

リソースが割り当てられると、 Spark 起動 執行者 ワーカーノード上で実行します。エグゼキュータはタスクの実行とメモリまたはディスクへのデータの保存を担当します。ドライバはアプリケーションを jobs、さらに分割されます ステージ シャッフル境界に基づいている。各ステージには複数の タスク各タスクはデータのパーティションを処理します。

このアーキテクチャにより、 フォールトトレランス, 並列実行, スケーラビリティたとえば、エグゼキュータが失敗した場合、ドライバーはジョブ全体を再開せずに、系統情報を使用してタスクを再スケジュールできます。

17) どうやって Spark メモリ管理を内部で処理しますか?

Spark メモリを管理する 統合メモリ管理モデルは、エグゼキュータメモリを 2 つの主要な領域に分割します。 実行メモリ および ストレージメモリ実行メモリはシャッフル、結合、ソート、集計に使用され、ストレージメモリは RDD または DataFrame のキャッシュと永続化に使用されます。

以前とは異なり Spark 静的メモリ割り当てを備えたバージョン、最新 Spark 実行とストレージ間でメモリを動的に共有します。実行にメモリが必要な場合はキャッシュされたデータを削除し、その逆も可能です。この柔軟性により、複雑なワークロードのパフォーマンスが向上します。

たとえば、大規模な結合操作中に、 Spark ディスクへの書き込みを避けるために、キャッシュされたデータセットから一時的にメモリを借りる場合があります。 spark.executor.memory および spark.memory.fraction 防止することが重要です メモリ不足エラー 生産中。

18) シャッフルとは何か Spark、そしてなぜ高価なのでしょうか?

A シャッフル パーティション間でデータを再分配するプロセスであり、通常は次のような操作中に発生します。 groupByKey, reduceByKey, joinまたは distinctシャッフルは、 ディスクI/O、ネットワーク転送、シリアル化 実行者間のデータ。

Spark シャッフル操作を複数の段階に分割し、中間データをディスクに書き込んでからネットワーク経由で取得します。これにより、レイテンシとリソース使用量が増加します。

シャッフルコストを最小限に抑えるために、 Spark 次のような最適化された変換を提供します reduceByKey groupByKeyブロードキャスト結合、適切なパーティショニング戦略など。例えば、 groupByKey 　 reduceByKey データの移動を大幅に削減し、集約負荷の高いワークロードのパフォーマンスを向上させます。

19) さまざまな種類の結合について説明します。 Spark 例を挙げて。

Spark データのサイズと構成に応じて複数の結合戦略をサポートします。

結合タイプ	詳細説明	Use Case
放送参加	すべての執行者に放送される小さなテーブル	ディメンションテーブル
シャッフルハッシュ結合	シャッフル後のハッシュベースの結合	中規模のデータセット
ソート、マージ、結合	結合前に両方のデータセットをソートする	大規模なデータセット
デカルト結合	データセットの外積	希少、高価

ブロードキャスト結合は、データセットがメモリに収まるほど小さい場合に最も効率的です。例えば、大規模な売上データセットと小規模な製品参照テーブルを結合する場合、ブロードキャスト結合のメリットを享受できます。

結合タイプを理解することで候補者は最適化できる Spark ジョブを分散し、分散環境でのパフォーマンスのボトルネックを回避します。

20) groupByKey() と reduceByKey() の違いは何ですか?

両方 groupByKey() および reduceByKey() 集計に使用されますが、パフォーマンスと動作は大きく異なります。

側面	groupByKey	reduceByKey
データシャッフル	ハイ	電話代などの費用を削減
アグリゲーション	シャッフル後	シャッフル前
パフォーマンス	もっとゆっくり	速く
メモリ使用量	より高い	最適化

groupByKey() すべての値をネットワーク経由で転送するのに対し、 reduceByKey() データをシャッフルする前にローカル集計を実行します。本番システムでは、 reduceByKey() 完全な値のグループ化が明示的に要求されない限り、これがほぼ常に推奨されます。

21) どうやって Spark データ複製なしでフォールトトレランスを実現できますか?

Spark フォールトトレランスを実現する 系図グラフは、各データセットを構築するために使用された変換のシーケンスを記録します。Hadoopのようにデータを複製する代わりに、 Spark 系統情報を使用して失われたパーティションを再計算します。

ノードに障害が発生すると、 Spark 失われたパーティションを特定し、残りのデータに対して必要な変換のみを再実行します。このアプローチは効率的であり、ストレージのオーバーヘッドを回避します。

長時間実行または反復的なパイプラインの場合、 Spark サポート チェックポインティングは、中間結果をHDFSなどの信頼性の高いストレージに保存します。これにより、再計算コストが削減され、大規模アプリケーションにおけるリカバリ時間が短縮されます。

22) 投機的実行とは Spark、いつ使用すればよいのでしょうか?

投機的実行とは Spark の影響を軽減する機能 実行速度が遅いタスク落伍者とも呼ばれる。 Spark 他のタスクよりも大幅に遅いタスクを検出し、それらのタスクの重複インスタンスを異なるエグゼキュータで起動します。

最初に完了したタスクが承認され、残りのタスクは強制終了されます。これにより、異機種混合または不安定なクラスタにおけるジョブの全体的な完了時間が改善されます。

投機的実行は、ハードウェアのパフォーマンスが変動するクラウド環境や共有環境で有効です。ただし、リソース消費量が増加し、不要なタスクの重複が発生する可能性があるため、慎重に使用する必要があります。

23) 説明 Spark コードから結果までの実行ライフサイクル。

私達の Spark 実行ライフサイクルは、開発者が変換とアクションを記述した時点で始まります。変換は遅延評価され、 論理的な計画アクションが呼び出されると、 Spark 論理的な計画を 物理的な実行計画 オプティマイザーを使用します。

ドライバーはジョブを送信し、それらをステージに分割し、さらにタスクに分割します。タスクはエグゼキューターにスケジュールされ、エグゼキューターはデータパーティションを並列処理します。結果はドライバーに返されるか、外部ストレージに書き込まれます。

このライフサイクルにより、分散システムの複雑さが開発者から抽象化され、効率的な実行、最適化、障害回復が保証されます。

24) Apacheの利点と欠点は何ですか？ Spark?

アパッチ Spark 大きな利点がありますが、制限もあります。

優位性	デメリット
高速インメモリ処理	メモリ消費量が多い
統合分析エンジン	急な学習曲線
バッチとストリーミングをサポート	Less 小規模なデータセットに効率的
豊かなエコシステム	デバッグは複雑になることがある

Spark 大規模、反復的、分析的なワークロードに優れています。ただし、不適切なチューニングはメモリの問題を引き起こす可能性があり、本番環境での導入には専門知識が不可欠です。

25) 遅い実行を最適化するにはどうすればいいですか？ Spark 仕事は何ですか？例を挙げて答えてください。

最適化 Spark ジョブには体系的なアプローチが必要です。一般的な戦略としては、シャッフルの削減、効率的な結合の使用、再利用されたデータセットのキャッシュ、エグゼキューターのメモリ調整などが挙げられます。モニタリング Spark UI は、偏ったパーティションや長いガベージコレクション時間などのボトルネックを特定するのに役立ちます。

例えば、 groupByKey() 　 reduceByKey()小規模なテーブルに対するブロードキャスト結合の有効化や、偏りのあるデータの再パーティション化により、パフォーマンスが大幅に向上します。また、エグゼキューターのコアとメモリを適切に構成することで、リソース利用率も最適化されます。

効果的な最適化は、上級管理職に高く評価される深い実践的知識を示すものである。 Spark インタビュー

26) 説明する Spark SQLとその役割 Spark 生態系。

Spark SQLは強力なモジュールです アパッチ Spark 処理を可能にする 構造化データと半構造化データ SQLクエリ、データフレーム、データセットを使用して、開発者やアナリストが Spark 使い慣れたSQL構文を使用しながら、 Sparkの分散実行モデル。

内部的には、 Spark SQLはSQLクエリを論理プランに変換し、 触媒オプティマイザーその後、物理実行プランに変換されます。この最適化には、述語プッシュダウン、列プルーニング、結合順序の変更が含まれます。 Spark SQL は Hive とシームレスに統合され、Hive テーブルのクエリと既存のデータウェアハウスとの互換性が可能になります。

例えば、アナリストは複雑なコードを書かずに、HDFSに保存されたParquetファイルに対して直接SQLクエリを実行できます。 Spark コードを簡素化し、生産性とパフォーマンスを同時に向上させます。

27) Catalyst オプティマイザーとは何ですか? また、どのようにパフォーマンスが向上しますか?

Catalystオプティマイザーは Spark SQLの クエリ最適化フレームワーク 高レベルのクエリを効率的な実行プランに変換するツールです。 ルールベースの および コストベースの最適化 クエリ実行を改善するテクニック。

Catalystは、分析、論理最適化、物理プランニング、コード生成という複数のフェーズで動作します。これらのフェーズでは、定数畳み込み、述語プッシュダウン、射影プルーニング、結合戦略の選択といった最適化を適用します。

例えば、クエリがテーブルを結合する前に行をフィルタリングする場合、Catalystはフィルタが可能な限り早く適用されるようにすることで、クラスタ間でシャッフルされるデータの量を削減します。これにより、大規模な分析ワークロードのパフォーマンスが大幅に向上します。

28) タングステンとは何か？そしてそれはどのように Spark パフォーマンス？

タングステンは、パフォーマンス最適化の取り組みです。 Spark 改善するために設計された CPU効率とメモリ管理その主な目的は、 Spark オーバーヘッドを削減することで、ベアメタルに近い運用を実現 Java オブジェクトの作成とガベージコレクション。

タングステンは次のような技術を導入している オフヒープメモリ管理, キャッシュフレンドリーなデータ構造, 全ステージコード生成これらの改善により、JVM のオーバーヘッドが削減され、SQL および DataFrame 操作の実行速度が向上します。

例えば、ステージ全体のコード生成では、複数の演算子を1つのコードにコンパイルします。 Java 関数は、仮想関数の呼び出しを減らし、CPUパイプラインの効率を向上させます。これにより、 Spark 従来の実行モデルと比較して、SQL ワークロードが大幅に高速化されます。

29) 構造化ストリーミングとそれが他のストリーミングとどう違うのか説明してください。 Spark ストリーミング。

構造化ストリーミングとは 高レベルストリーミングAPI 上に構築された Spark ストリーミングデータを無制限のテーブルとして扱うSQL。 Spark 低レベルのDStreamとマイクロバッチ処理を使用するストリーミングとは異なり、構造化ストリーミングは 宣言型API 強力な保証付き。

構造化ストリーミングは 正確に1回だけのセマンティクスイベントタイム処理、ウォーターマーク、そしてチェックポイントによるフォールトトレランスといった機能も備えています。開発者はバッチクエリと同様にストリーミングクエリを記述し、 Spark 増分実行を自動的に処理します。

たとえば、Structured Streaming を使用して Kafka イベントを処理すると、遅れて到着するデータをイベント時間ウィンドウを使用して正しく処理できるため、リアルタイム分析および監視システムに適したものになります。

30) チェックポイントとは何か Spark、いつ使用すればよいのでしょうか?

チェックポイントとは、 系統グラフを切り捨てる 中間結果をHDFSやクラウドオブジェクトストアなどの信頼性の高いストレージに保存することで実現します。これは主に、長いまたは複雑な計算におけるフォールトトレランスの向上と再計算のオーバーヘッドの削減に使用されます。 Spark 。

Spark 2 種類のチェックポイントをサポートします。 RDDチェックポイント および 構造化ストリーミングのチェックポイントストリーミングアプリケーションでは、状態、オフセット、進行状況情報を維持するためにチェックポイントが必須です。

たとえば、反復的な機械学習パイプラインやステートフルストリーミングジョブでは、チェックポイントを設定することで、障害発生時に系統の最初からコストのかかる再計算が行われるのを防ぎ、実稼働環境での安定性と信頼性を確保します。

31) どうやって Spark データの偏りをどのように処理し、それを軽減できますか?

データスキューは、特定のパーティションに他のパーティションよりも大幅に多くのデータが含まれる場合に発生し、一部のタスクの実行時間が大幅に長くなります。これにより、リソースの利用効率が低下し、ジョブの完了時間が長くなります。

Spark データの歪みを処理する複数の方法を提供します。 ソルティングキー, 放送参加, 再分割, 適応型クエリ実行 (AQE)AQE は、偏ったパーティションを分割することで、実行時に実行プランを動的に調整します。

たとえば、大きく偏ったキーを持つデータセットを結合する場合、ランダムなプレフィックス (ソルト) を追加すると、パーティション間でデータがより均等に分散され、並列性が向上し、ストラグラー (散在データ) が削減されます。

32) 適応型クエリ実行（AQE）について説明する Spark.

適応型クエリ実行は Spark クエリプランを最適化する機能 実行時に 実際のデータ統計に基づきます。静的最適化とは異なり、AQE はクエリ実行開始後に実行戦略を動的に変更します。

AQE は、結合戦略の自動切り替え、シャッフルパーティションサイズの最適化、偏りのある結合の処理を可能にします。これにより、手動によるチューニングの必要性が軽減され、さまざまなワークロードにおけるパフォーマンスが向上します。

たとえば、 Spark 最初はソートマージ結合を計画しますが、後で 1 つのデータセットが小さいことを検出すると、AQE はブロードキャスト結合に動的に切り替えることができ、コードを変更せずに実行が高速化されます。

33) repartition() と coalesce() の違いは何ですか?

両方 repartition() および coalesce() パーティションの数を変更するために使用されますが、動作は異なります。

側面	配布	合体します
シャッフル	あり	いいえ（デフォルト）
パフォーマンス	もっとゆっくり	速く
Use Case	パーティションの増加	パーティションの削減

repartition() 完全なシャッフルを実行し、並列性を高めるときに役立ちます。 coalesce() シャッフルなしでパーティションを効率的に削減するため、小さなファイルを回避するためにデータをストレージに書き込む前に最適です。

34) パイはどうやってSpark 異なる Spark Scalaで書かれていますか?

PySpark 提供 Python のAPI Spark、有効 Python 開発者が分散コンピューティングを活用できるようにするために。しかし、PySpark 間の通信により追加のオーバーヘッドが発生します。 Python プロセスと JVM。

スカラ Spark ScalaはJVM上でネイティブに実行されるため、アプリケーションのパフォーマンスは一般的に向上します。PySpark 次のような最適化を使用してパフォーマンスの問題を軽減します。 Apache Arrow 列形式のデータ転送用。

実際には、PySpark 迅速な開発やデータサイエンスのワークフローには Scala が好まれますが、パフォーマンスが重要な本番システムには Scala が選ばれることが多いです。

35) 故障した時のトラブルシューティング方法 Spark 生産現場での仕事は何ですか？例を挙げて答えてください。

トラブルシューティング Spark ジョブにはログの分析が必要であり、 Spark UI メトリックと構成設定。一般的な問題としては、メモリエラー、データスキュー、ガベージコレクションの長時間停止、シャッフルの失敗などがあります。

使い方 Spark UIを使用することで、エンジニアは遅いステージ、偏ったタスク、エグゼキューターのメモリ使用量を特定できます。ログは、シリアル化エラーや依存関係の不足などの例外を追跡するのに役立ちます。

例えば、エグゼキュータの頻繁な障害はメモリ割り当て不足を示している可能性があり、これはエグゼキュータのメモリをチューニングするかパーティションサイズを縮小することで解決できます。効果的なトラブルシューティングは、実践的な運用専門知識を示すものであり、これは上級管理職の面接で重要な期待事項です。

36) Apacheがサポートするさまざまなクラスタマネージャについて説明する Spark.

Spark 複数をサポート クラスターマネージャーは、リソースの割り当てとノード間のエグゼキュータのスケジュール管理を担当します。最も一般的に使用されるクラスタマネージャは次のとおりです。 スタンドアロン, 糸, メゾス, Kubernetes.

Cluster マネージャー	特性	Use Case
スタンドアロン	シンプル、 Spark-ネイティブ	小規模から中規模のクラスター
糸	Hadoopエコシステムの統合	エンタープライズHadoopのセットアップ
メゾス	きめ細かなリソース共有	混合ワークロード
Kubernetes	コンテナベースのオーケストレーション	クラウドネイティブのデプロイメント

YARNは安定性とHadoopとの統合により企業で広く採用されており、Kubernetesはクラウドネイティブでますます人気が高まっています。 Spark スケーラビリティと分離の利点により、ワークロードが軽減されます。

37）何 Spark パフォーマンスチューニングにとって最も重要な構成パラメータは何ですか?

Spark パフォーマンスチューニングは、エグゼキュータとメモリパラメータの適切な設定に大きく依存します。最も重要な設定は次のとおりです。

spark.executor.memory – 実行者ごとに割り当てられたメモリ
spark.executor.cores – 実行者あたりのCPUコア数
spark.sql.shuffle.partitions – シャッフルパーティションの数
spark.driver.memory – ドライバーに割り当てられたメモリ
spark.memory.fraction – JVM メモリ使用量のバランス

例えば、 spark.sql.shuffle.partitions 大規模データセットの並列処理能力は向上しますが、設定値が高すぎるとオーバーヘッドが発生する可能性があります。効果的なチューニングには、ワークロード特性に基づいてCPU、メモリ、I/Oのバランスをとる必要があります。

38）とは Spark文脈対 Sparkセッションとそれらの違いは何ですか?

SparkContext は、 Spark 機能であり、クラスターマネージャーとの通信、エグゼキューターの管理、アプリケーション実行の追跡を担当します。

SparkSession は、導入された統一されたエントリポイントです。 Spark 2.0は、 SparkContext, SQLContext, HiveContextすべてのアプリケーションに単一のインターフェースを提供することで、アプリケーション開発を簡素化します。 Spark 機能性。

側面	Sparkコンテキスト	Sparkセッション
導入	早い Spark バージョン	Spark 2.0+
対象領域	コア機能	統合API
使用法	低レベルのRDD操作	SQL、データフレーム、データセット

モダン Spark アプリケーションは常に使用すべき SparkSession.

39) どうやって Spark リアルタイム処理のために Kafka と統合しますか?

Spark Kafkaとの統合は主に 構造化ストリーミング信頼性が高くスケーラブルなリアルタイムデータ処理を可能にします。 Spark Kafka トピックをストリーミング DataFrame として消費し、オフセット追跡と正確に 1 回のセマンティクスをサポートします。

Spark Kafka のオフセットを Kafka に直接コミットするのではなく、チェックポイントディレクトリに保持することで、フォールトトレランスを確保します。この設計により、データの損失や重複なしに障害からの復旧が可能になります。

たとえば、 Spark Kafkaからのクリックストリームデータを処理し、イベントをリアルタイムに集約し、結果をデータウェアハウスに保存できます。この統合は、イベントドリブン分析や監視パイプラインでよく使用されます。

40) 1回限りの処理とは Spark 構造化ストリーミング?

正確に1回の処理により、各レコードが処理されることが保証されます 1回だけたとえ失敗があったとしても。 Spark 構造化ストリーミングはこれを実現するために チェックポインティング, べき等書き込み、そして決定論的な実行。

Spark チェックポイントに保存されたオフセット、状態情報、メタデータを使用して進捗状況を追跡します。障害が発生した場合、 Spark データを誤って再処理することなく、最後の成功したチェックポイントから再開します。

例えば、ストリーミングデータを書き込む場合、 Delta レイクまたはトランザクションデータベース、 Spark 部分的な書き込みが安全にロールバックまたは再試行されることを保証するため、金融およびミッションクリティカルなアプリケーションでは 1 回限りのセマンティクスが重要になります。

41) 説明する Spark セキュリティアーキテクチャと認証メカニズム。

Spark データとクラスタリソースを保護するための複数のセキュリティ機能を提供します。認証により、許可されたユーザーとサービスのみがアクセスできるようになります。 Spark アプリケーションは制御され、認証によってリソースの使用が制御されます。

Spark サポート Kerberos認証転送中のデータのSSL暗号化、UIとジョブ送信のアクセス制御リスト（ACL）など、様々な機能を備えています。Hadoopセキュリティとの統合により、エンタープライズグレードの保護がさらに強化されます。

安全な環境では、 Spark アプリケーションはKerberos認証を行い、シャッフルデータを暗号化し、ログとUIへのアクセスを制限します。これらの対策は、規制の厳しい業界におけるコンプライアンスに不可欠です。

42) 小さなファイル問題とは Spark、それをどう解決しますか?

小さなファイル問題は次のような場合に発生します。 Spark HDFSやクラウドオブジェクトストアなどのストレージシステムに、多数の小さなファイルを書き込みます。これにより、メタデータのオーバーヘッドが大きくなり、読み取り効率が悪くなるため、パフォーマンスが低下します。

Spark この問題を解決するには 統合パーティション出力パーティション数の調整、ファイル圧縮技術の使用。 coalesce() データを書き込む前に行うのが一般的な解決策です。

たとえば、書き込み前に出力パーティションを数千から数百に減らすと、クエリのパフォーマンスが向上し、メタデータサービスの負荷が軽減されます。

43) 説明する Spark ジョブスケジューリングモード。

Spark 2 つのスケジュールモードをサポートします。 FIFO および 公平なスケジュール.

スケジュールモード	詳細説明	Use Case
FIFO	ジョブは送信順に実行される	シンプルなワークロード
フェア	ジョブ間で共有されるリソース	マルチユーザークラスター

公平なスケジューリングにより、長時間実行されるジョブが小さな対話型クエリをブロックすることがなくなります。これは、複数のチームが実行する共有環境でよく使用されます。 Spark 同時にジョブを実行します。

44) よくある原因は何ですか？ Spark 生産におけるジョブの失敗?

Spark ジョブの失敗は、メモリ不足、データの偏り、シリアル化の問題、ネットワークのタイムアウト、または依存関係の設定ミスなどが原因で発生する可能性があります。エグゼキュータの障害やドライバのクラッシュは、チューニングが不十分なアプリケーションで特によく発生します。

例えば、頻繁に OutOfMemoryError 実行メモリ不足または過剰なキャッシュを示します。シャッフルフェッチの失敗は、不安定なノードまたはディスクのボトルネックを示している可能性があります。

障害パターンを理解し、積極的に監視する Spark UI メトリクスは、安定した生産パイプラインを維持するために重要です。

45) 生産準備が整った Spark アプリケーションですか? 例を挙げて答えてください。

生産準備が整った Spark アプリケーションが強調する スケーラビリティ、フォールトトレランス、可観測性、保守性適切なログ記録、チェックポイント、構成管理、自動テストが含まれます。

例えば、ストリーミングアプリケーションには、構造化されたログ記録、堅牢なエラー処理、リカバリのためのチェックポイント機能、監視ツールとのメトリクス統合が不可欠です。バッチジョブでは、入力データの検証、スキーマの進化への対応、ハードコードされた設定の回避が求められます。

設計 Spark これらの原則に従ったアプリケーションは、エンタープライズ環境における信頼性、デバッグの容易さ、長期的な保守性を保証します。

46) 内部実行フローを説明してください。 Spark 提出から完了までのジョブ。

時 Spark 申請書が提出されると、 ドライバープログラム アプリケーションを初期化し、コードで定義された変換に基づいて論理実行プランを作成します。 Spark 遅延評価のため、変換はすぐには実行されません。アクションがトリガーされたときにのみ実行が開始されます。

論理的な計画は、 有向非巡回グラフ（DAG）これを最適化して分割すると ステージ シャッフル境界に基づいて、各ステージは複数の タスク各タスクは単一のデータパーティションを処理します。

ドライバーはタスクを 執行者 クラスターマネージャーを介してワーカーノード上で実行されます。エグゼキューターはタスクを並列処理し、結果をドライバーに報告します。障害が発生した場合は、 Spark 系統情報を使用してタスクを再試行します。この実行モデルにより、スケーラビリティ、フォールトトレランス、効率的な分散処理が保証されます。

47) ステージ全体のコード生成とは何ですか? また、なぜ重要ですか?

全ステージコード生成は、Tungstenプロジェクトで導入されたパフォーマンス最適化手法です。複数のコード生成を組み合わせることでCPUオーバーヘッドを削減します。 Spark 演算子を単一の生成された Java 関数により、仮想メソッドの呼び出しと過剰なオブジェクト作成が排除されます。

各演算子を個別に実行する代わりに、 Spark タイトなループでデータを処理する最適化されたバイトコードを生成します。これによりCPUキャッシュの局所性が向上し、ガベージコレクションの負荷が軽減されます。

例えば、フィルタ、射影、集計を含むクエリを単一の実行ステージにコンパイルできます。これにより、パフォーマンスが大幅に向上します。 Spark 特に大規模なデータセットと複雑なクエリを伴う分析ワークロードにおける SQL パフォーマンス。

48) ナロー変換とワイド変換とは Spark?

Spark 変換は、データがパーティション間でどのように分散されるかに基づいて分類されます。

変換タイプ	詳細説明	例
狭い	データのシャッフルは不要	`map`, `filter`, `union`
広い	データのシャッフルが必要	`groupByKey`, `join`, `reduceByKey`

狭い変換により Spark 単一ステージ内でのパイプライン処理により、パフォーマンスが向上します。大規模な変換ではネットワーク全体でデータをシャッフルする必要があり、レイテンシとリソースのオーバーヘッドが発生します。

この違いを理解することは、効率的な文章を書くために重要です。 Spark 幅広い変換を最小限に抑えることで、ジョブの実行が高速化され、クラスターの負荷が軽減されるためです。

49) どうやって Spark ストリーミングアプリケーションでバックプレッシャーを処理するには?

バックプレッシャーとは、処理能力に基づいて取り込み速度を調整するストリーミングシステムの機能です。 Spark ストリーミングモデルに応じてバックプレッシャーを異なる方法で処理します。

レガシー Spark ストリーミングでは、バックプレッシャーは処理時間からのフィードバックを使用して、受信側の取り込み速度を動的に調整します。構造化ストリーミングでは、 Spark 依存している マイクロバッチ実行、レート制限、Kafka オフセットなどのソース固有の制御など。

例えば、Kafkaストリームを処理する場合、 Spark バッチごとに消費されるレコード数を制限し、エグゼキュータの過負荷を防止できます。これにより、トラフィックの急増時における安定性が確保され、下流のシステムへの負荷が増大するのを防ぎます。

50) UDFとは何か Spark、そしてその欠点は何でしょうか?

ユーザー定義関数（UDF）を使用すると、開発者はカスタムロジックを適用して Spark 次のような言語を使用したデータフレーム Python またはScala。UDFは組み込みの場合に便利です Spark 関数では複雑なビジネスロジックを表現できません。

しかし、UDFには重大な欠点があります。 Sparkの Catalyst オプティマイザーにより、述語プッシュダウンや列プルーニングなどのクエリ最適化が防止されます。 Python UDFはJVMと Python プロセス。

Spark SQL組み込み関数または Spark SQL式の使用を推奨します。パフォーマンスが重要なワークロードでは、UDFの使用を避けることで実行時間を大幅に短縮できます。

🔍 トップアパッチ Spark 現実世界のシナリオと戦略的回答を伴う面接の質問

1) Apacheとは何か Spark、そしてなぜ従来のビッグデータフレームワークよりも好まれるのでしょうか?

応募者に期待すること: 面接官はApacheの理解度を評価したいと考えています Spark 基礎と、Hadoop MapReduce などの古いフレームワークと比較した利点について説明します。

回答例： アパッチ Spark 大規模データセットを高速にインメモリで処理するために設計された分散データ処理フレームワークです。インメモリ処理をサポートしているため、ディスクI/Oを大幅に削減し、パフォーマンスを向上させることができ、従来のフレームワークよりも優れています。 Spark また、バッチ処理、ストリーミング、機械学習、グラフ処理のための統合エンジンも提供しており、最新のデータワークロードに対してより柔軟かつ効率的になります。

2) どうやって Spark 分散環境でフォールトトレランスを実現するにはどうすればよいでしょうか?

応募者に期待すること: 面接官はあなたの知識を評価しています Sparkの内部アーキテクチャと障害の処理方法を説明します。

回答例： Spark 耐障害性を実現するため、RDD（Resilient Distributed Datasets）と呼ばれるResilient Distributed Datasetsを使用しています。RDDは系統情報を追跡し、 Spark ノード障害発生時に失われたパーティションを再計算します。以前の職務では、このメカニズムを利用して、エグゼキューター障害発生時に手動介入なしでシームレスにデータを復旧していました。

3) RDD、データフレーム、データセットの違いを説明していただけますか?

応募者に期待すること: 面接官はあなたの理解度をテストしたいのです Spark 抽象化と、それぞれをいつ使用するかについて説明します。

回答例： RDDは最も低レベルの抽象化であり、きめ細かな制御が可能ですが、より手動での最適化が必要になります。データフレームはスキーマによる高レベルの抽象化を提供し、 Spark Catalystオプティマイザーを使用してクエリを最適化します。データセットは、型安全性と最適化を提供することで、RDDとDataFrameの利点を兼ね備えています。以前の職務では、大規模な分析におけるパフォーマンスと使いやすさのバランスが取れていたため、主にDataFrameを使用していました。

4) パフォーマンスを最適化するにはどうすればいいでしょうか？ Spark ジョブ？

応募者に期待すること: 面接官はチューニングと最適化の実務経験を求めています。 Spark 分野の様々なアプリケーションで使用されています。

回答例： パフォーマンスの最適化 Spark 適切なパーティショニング、頻繁に使用されるデータセットのキャッシュ、シャッフルの最小化といった技術が求められます。また、エグゼキューターのメモリやコア数といった構成パラメータの調整も含まれます。前職では、実行プランを分析し、パーティションサイズを調整することでクラスターリソースをより有効に活用し、ジョブのパフォーマンス向上に努めていました。

5) 大きなデータの偏りを処理しなければならなかった状況について説明してください。 Spark.

応募者に期待すること: 面接官は、現実世界におけるデータ処理の課題における問題解決能力を評価したいと考えています。

回答例： データスキューは、特定のエグゼキューターに過負荷をかけることでパフォーマンスを大幅に低下させる可能性があります。私は、キーのソルト化やデータの再パーティション化といった手法を用いて負荷を均等に分散することで、この問題に対処しました。前職では、データスキューに対処することで、重要なレポートパイプラインにおけるジョブの実行時間を数時間から数分に短縮することができました。

6) どうやって Spark ストリーミングと構造化ストリーミングは違いますか?

応募者に期待すること: 面接官はあなたの知識をテストしています Sparkのストリーミング機能と進化。

回答例： Spark ストリーミングはマイクロバッチ処理モデルを採用しており、データは一定の間隔で小さなバッチで処理されます。構造化ストリーミングは、 Spark SQLエンジンはストリーミングデータを無制限のテーブルとして扱い、優れた最適化、フォールトトレランス、そしてよりシンプルなAPIを提供します。構造化ストリーミングは、その一貫性と使いやすさから、一般的に新しいアプリケーションに適しています。

7) メモリ管理の問題をどのように処理しますか？ Spark?

応募者に期待すること: 面接官は、一般的な Spark 課題とトラブルシューティング。

回答例： メモリ管理の問題は、エグゼキュータメモリを適切に構成し、不要なキャッシュを回避し、Parquetなどの効率的なデータ形式を使用することで解決されます。 Spark UI はメモリのボトルネックの特定に役立ち、ジョブが失敗する前にプロアクティブな調整を可能にします。

8) 次のような経験について教えてください Spark ジョブが本番環境で失敗しました。どのように解決しましたか？

応募者に期待すること: 面接官は、インシデント処理とデバッグのアプローチを評価しています。

回答例： 時 Spark ジョブが本番環境で失敗したため、実行ログを分析し、 Spark 根本原因を特定するためのUI。問題はメモリ割り当て不足に関連しており、エグゼキューターの失敗が繰り返し発生していました。メモリ設定を調整し、変換を最適化してリソース使用量を削減することで解決しました。

9) データを処理する際にデータの品質をどのように確保しますか？ Spark?

応募者に期待すること: 面接官は、細部への注意とデータの信頼性の実践について知りたいと考えています。

回答例： データ品質の確保には、入力データの検証、nullまたは破損したレコードの処理、スキーマ強制の適用が含まれます。また、パイプラインの各段階でデータチェックとログ記録を実装することで、異常を早期に検出し、下流の分析における信頼性を維持しています。

10) どちらを選びますか？ Spark プロジェクト用のその他のデータ処理ツールはありますか?

応募者に期待すること: 面接官はあなたの意思決定とアーキテクチャに関する思考を評価します。

回答例： 選択は、データ量、処理の複雑さ、レイテンシ要件、エコシステムの統合などの要因によって異なります。 Spark 大規模な分散処理や高度な分析に最適です。よりシンプルなユースケースやリアルタイムのユースケースには、より軽量なツールの方が適しているかもしれません。私は常に、ビジネス要件と技術的な制約を照らし合わせて評価し、決定を下します。