아파치란? Spark 그렇다면 빅데이터 처리에서 널리 사용되는 이유는 무엇일까요?

아파치 Spark 는 대규모 데이터 처리를 위해 설계된 오픈 소스 분산 분석 엔진입니다. 단일 엔진 내에서 배치 및 실시간 스트리밍 워크로드, 고급 분석, 머신 러닝, 그래프 처리를 모두 지원하는 통합 컴퓨팅 프레임워크를 제공합니다. Spark 인메모리 연산을 사용하여 Hadoop MapReduce와 같은 기존 디스크 기반 시스템에 비해 데이터 처리 속도를 크게 향상시킵니다. 주요 강점으로는 인메모리 처리, 확장성, 다양한 언어에 걸친 API 유연성, 그리고 SQL, Streaming, MLlib, GraphX와 같은 내장 모듈을 갖춘 통합 생태계가 있습니다.

설명하다 Spark 생태계 구성 요소.

아파치 Spark 생태계는 여러 통합 구성 요소를 포함합니다. Spark 코어는 스케줄링, 메모리 관리 및 오류 복구를 처리합니다. Spark SQL은 SQL 지원을 통해 구조화된 데이터 처리를 가능하게 합니다. Spark 스트리밍은 실시간 데이터 처리를 지원하고, MLlib는 확장 가능한 머신러닝 알고리즘을 제공하며, GraphX는 그래프 처리를 지원합니다. 이러한 구성 요소들이 함께 작동하여 개발자는 동일한 런타임 환경에서 다양하고 실제 운영 환경에 적합한 데이터 처리 애플리케이션을 구축할 수 있습니다.

Apache에서 RDD란 무엇인가요? Spark그것들이 왜 중요한가요?

복원력 있는 분산 데이터셋(RDD)은 핵심 추상화 요소입니다. SparkRDD는 클러스터 노드 전체에서 병렬로 처리되는 불변의 분산 객체 모음을 나타냅니다. RDD는 다음과 같은 이유로 내결함성을 갖습니다. SparkRDD는 데이터 계보 추적 기능을 통해 손실된 데이터 파티션을 재계산할 수 있습니다. RDD의 주요 특징으로는 불변성, 지연 변환, 실행을 트리거하는 액션 등이 있습니다. 이러한 특징들은 효율적이고 내결함성이 뛰어난 분산 애플리케이션을 구축하는 기반이 됩니다. Spark.

게으른 평가란 무엇인가요? Spark그렇다면 왜 유익한 것일까요?

게으른 평가 Spark 즉, map이나 filter와 같은 변환 작업이 즉시 실행되지 않는다는 의미입니다. 대신, Spark 변환에 대한 논리적 계획을 수립하고 collect() 또는 count()와 같은 액션이 호출될 때만 실행합니다. 이러한 접근 방식을 통해 다음과 같은 이점을 얻을 수 있습니다. Spark 실행 계획을 최적화하기 위해 단계 순서를 재배열하고 결합하며, 불필요한 계산을 줄이고 I/O 오버헤드를 최소화합니다.

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탑 아파치 Spark 면접 질문 및 답변

1) 아파치란 무엇인가요? Spark 그렇다면 빅데이터 처리에서 널리 사용되는 이유는 무엇일까요?

아파치 Spark 는 오픈 소스 분산 분석 엔진으로 설계되었습니다. 대규모 데이터 처리이는 통합 컴퓨팅 프레임워크를 제공하며, 이를 지원합니다. 배치 및 실시간 스트리밍 워크로드고급 분석, 머신 러닝 및 그래프 처리 기능을 모두 단일 엔진 내에서 제공합니다. Spark 인메모리 연산을 사용하여 하둡 맵리듀스와 같은 기존 디스크 기반 시스템에 비해 데이터 처리 속도를 크게 향상시킵니다.

Spark의 주요 강점은 다음과 같습니다.

메모리 내 처리: 디스크 I/O를 줄이고 반복 알고리즘의 속도를 높입니다.
확장성: 분산 클러스터에서 페타바이트 규모의 데이터 세트를 처리할 수 있습니다.
API 유연성: Scala를 지원합니다. Java, Python, R, 그리고 SQL.
통합 생태계: SQL, 스트리밍, MLlib, GraphX 등 다양한 내장 모듈을 제공합니다.

예: 일반적인 Spark 해당 애플리케이션은 HDFS에서 테라바이트 규모의 데이터를 로드하고, 복잡한 ETL 작업을 수행하고, 머신 러닝을 적용하고, 결과를 데이터 웨어하우스에 저장하는 등 모든 작업을 동일한 애플리케이션 내에서 수행할 수 있습니다.

2) 아파치는 어떤가요? Spark 하둡 맵리듀스와는 다른가요?

아파치 Spark Hadoop MapReduce는 둘 다 빅데이터 프레임워크이지만, 아키텍처, 성능 및 기능 면에서 상당한 차이가 있습니다.

특색	아파치 Spark	하둡 맵리듀스
처리 모델	메모리 내 실행	디스크 기반 실행
속도	반복 작업에서 최대 100배 더 빠른 속도	디스크 I/O로 인해 속도가 느려짐
워크로드	배치 처리 + 스트리밍 + 인터랙티브 + 머신러닝	주로 배치
사용의 용이성	다양한 언어로 제공되는 API 및 SQL 지원	더 제한적인 API
결함 허용	RDD 계보	디스크 복제

Spark 많은 시나리오에서 중간 결과를 디스크에 기록하지 않으므로 처리 속도가 향상되며, 특히 반복적인 머신 러닝 및 그래프 계산에 효과적입니다.

3) 설명하세요 Spark 생태계 구성 요소.

아파치 Spark 생태계는 여러 통합된 구성 요소로 이루어져 있습니다.

Spark 코어 : 스케줄링, 메모리 관리, 오류 복구 및 작업 분배를 위한 기본 엔진입니다.
Spark SQL : SQL 지원 및 Catalyst 최적화 프로그램을 활용한 구조화된 데이터 처리.
Spark 스트리밍 : 마이크로 배치 방식을 통한 실시간 데이터 처리.
MLlib: 확장 가능한 알고리즘을 위한 머신러닝 라이브러리.
그래프X: 그래프 처리 및 연산을 위한 API입니다.

이러한 각 구성 요소를 통해 개발자는 동일한 런타임 내에서 다양한 데이터 처리 사용 사례에 적합한 프로덕션 수준의 애플리케이션을 작성할 수 있습니다.

4) 아파치에서 RDD란 무엇인가요? Spark그것들이 왜 중요한가요?

복원력 있는 분산 데이터셋(RDD)은 핵심 추상화 요소입니다. Spark, 나타내는 변경 불가능한 분산 객체 컬렉션 클러스터 노드 전체에서 병렬로 처리됩니다. RDD는 내결함성을 갖추고 있는데 그 이유는 다음과 같습니다. Spark 트랙 혈통 정보데이터셋을 생성하는 데 사용된 변환 내역을 기록하여 오류 발생 시 손실된 데이터 파티션을 재계산할 수 있도록 합니다.

주요 특성 :

불변성과 분산성을 갖습니다.
변환을 통해 간편하게 변환할 수 있습니다.
액션이 실행을 촉발합니다.

예: 사용 map() 데이터를 변환하기 위해 count() 실행을 트리거하는 방법은 변환이 DAG를 구축하는 방식과 작업이 결과를 계산하는 방식을 보여줍니다.

5) 게으른 평가란 무엇인가? Spark그렇다면 왜 유익한 것일까요?

게으른 평가 Spark 변환을 의미합니다(예: map, filter) 즉시 실행되지 않음. 대신, Spark 빌드합니다 논리적 계획(DAG) 변환을 수행하며 특정 동작(예: ...)이 발생할 때만 실행합니다. collect(), count())가 호출됩니다.

이점:

허용 최적의 워크플로우 최적화 실행 전에 단계를 재정렬하고 결합함으로써.
불필요한 계산 및 I/O 오버헤드를 줄입니다.

6) RDD, DataFrame 및 Dataset을 비교하십시오. Spark.

Spark 데이터 작업을 위한 세 가지 핵심 추상화 개념을 제공합니다.

특색	RDD	데이터 프레임	데이터 세트
유형 안전	높음	높음	높음
최적화된 쿼리	아니	예 (촉매제)	가능
사용의 용이성	Manual	높음	보통
언어 지원	모든 API	모든 API	스칼라/Java 만

RDD: 저수준의 불변 분산 컬렉션.
데이터프레임: 스키마 기반의 최적화된 표 형식 구조.
데이터 세트 : RDD처럼 강력한 타입 시스템을 갖추고 있지만, DataFrame처럼 최적화되어 있습니다.

7) 변환과 행동이란 무엇인가? Spark예를 들어 설명해 주세요.

변환은 기존 데이터셋으로부터 새로운 데이터셋을 구축하는 과정입니다. 게으른:

map(), filter(), flatMap()

액션은 실행을 트리거하고 결과를 반환합니다.

collect(), count(), saveAsTextFile()

8) 방향 비순환 그래프(DAG)에 대해 설명하시오. Spark.

A DAG 변환의 계보를 나타내고 논리적 실행 계획을 형성합니다. Spark노드는 RDD 또는 데이터셋을 나타내고, 엣지는 변환을 나타냅니다. Spark DAG를 사용하여 데이터 재배열 및 재계산을 최소화하는 최적화된 실행 단계를 계획합니다.

9) Catalyst 최적화 도구의 역할은 무엇입니까? Spark SQL?

The 촉매 최적화 도구 is Spark SQL의 쿼리 최적화 엔진입니다. 조건자 푸시다운, 프로젝션 가지치기, 조인 재정렬과 같은 규칙 기반 및 비용 기반 최적화를 적용하여 고수준 쿼리를 효율적인 물리적 실행 계획으로 변환합니다.

10) 설명하다 Spark 스트리밍 vs. 구조화된 스트리밍.

Spark 스트리밍 : DStream 추상화를 사용하여 데이터를 마이크로 배치 단위로 처리합니다.
구조화된 스트리밍: 더욱 새롭고 최적화된 API는 다음을 기반으로 구축되었습니다. Spark SQL 엔진은 이벤트 시간 의미론을 통한 증분 처리와 향상된 내결함성을 제공합니다.

11) 브로드캐스트 변수와 누적기는 무엇인가요? Spark?

방송 변수: 읽기 전용 데이터를 각 작업에 포함하여 전송하지 않고도 모든 워커 노드 간에 효율적으로 공유할 수 있습니다.
어큐뮬레이터 : 여러 작업(예: 이벤트 수 계산)에 걸쳐 카운터 또는 합계를 집계하는 데 사용됩니다.

12) cache()와 persist()의 차이점은 무엇입니까?

은닉처(): 데이터셋을 메모리에 저장합니다(기본값).
persist(): 다른 저장 수준(디스크, 메모리+디스크)을 지정할 수 있습니다.

13) 어떻게 Spark 내결함성을 지원합니까?

Spark 사용 RDD 계보 그리고 DAG는 손실된 데이터 파티션을 다시 계산합니다. 작업자 오류 발생 시에도 데이터를 안정적인 저장소에 저장할 수 있습니다. 또한 체크포인트 기능을 통해 장시간 실행되는 파이프라인의 경우에도 데이터를 안전하게 보존할 수 있습니다.

14) 파티셔닝에 대해 설명하시오 Spark 그리고 그 중요성.

파티셔닝은 클러스터의 노드 전체에 데이터가 어떻게 분산될지를 결정합니다. 잘 설계된 파티셔닝은 데이터 이동(셔플)을 최소화하고 병렬 처리를 지원하는데, 이는 성능에 매우 중요합니다.

15) 직업, 단계, 작업은 무엇인가요? Spark실행 모델은 무엇인가요?

일: 어떤 동작에 의해 트리거됩니다.
단계: 섞기 없는 변환 세트.
태스크: 파티션에서 작동하는 가장 작은 실행 단위입니다.

16) 아파치의 아키텍처를 설명하시오 Spark 상세히.

아파치 Spark 다음 장인-노동자 건축 대규모 분산 데이터 처리를 위해 설계되었습니다. 핵심 구성 요소는 다음과 같습니다. 운전 프로그램이는 애플리케이션의 주요 로직을 실행하고 관련 정보를 유지 관리합니다. Spark 애플리케이션. 드라이버는 애플리케이션과 통신합니다. Cluster 매니저리소스를 요청하기 위해 독립 실행형, YARN, Mesos 또는 Kubernetes를 사용할 수 있습니다.

자원이 할당되면, Spark 시작 집행자 워커 노드에서 실행됩니다. 실행기는 작업을 실행하고 데이터를 메모리나 디스크에 저장하는 역할을 합니다. 드라이버는 애플리케이션을 다음과 같이 나눕니다. 작업이는 다시 다음과 같이 세분화됩니다. 단계 셔플 경계를 기반으로 합니다. 각 단계에는 여러 개가 포함됩니다. 작업여기서 각 작업은 데이터의 일부를 처리합니다.

이 아키텍처는 다음을 보장합니다 결함 허용, 병렬 실행및 확장 성예를 들어, 실행기가 실패하면 드라이버는 전체 작업을 다시 시작하지 않고도 계보 정보를 사용하여 작업을 다시 예약할 수 있습니다.

17) 어떻게 Spark 메모리 관리를 내부적으로 처리하나요?

Spark 메모리를 관리합니다. 통합 메모리 관리 모델이는 실행기 메모리를 두 가지 주요 영역으로 나눕니다. 실행 메모리 및 저장 메모리실행 메모리는 셔플, 조인, 정렬 및 집계에 사용되는 반면, 저장 메모리는 RDD 또는 DataFrame의 캐싱 및 영구 저장에 사용됩니다.

이전과 달리 Spark 정적 메모리 할당을 사용하는 버전, 최신 버전 Spark 실행 영역과 저장소 영역 간에 메모리를 동적으로 공유합니다. 실행에 더 많은 메모리가 필요하면 캐시된 데이터를 제거하고, 반대로 메모리가 부족하면 캐시된 데이터를 다시 사용할 수 있습니다. 이러한 유연성을 통해 복잡한 워크로드의 성능을 향상시킬 수 있습니다.

예를 들어, 대규모 조인 작업 중에, Spark 디스크에 데이터가 저장되지 않도록 캐시된 데이터 세트에서 일시적으로 메모리를 빌려올 수 있습니다. 적절한 구성이 필요합니다. spark.executor.memory 및 spark.memory.fraction 예방하는 것이 중요합니다 메모리 부족 오류 생산 중.

18) 셔플이란 무엇인가요? Spark그렇다면 왜 비싼 걸까요?

A 셔플 파티션 간 데이터 재분배 프로세스로, 일반적으로 다음과 같은 작업 중에 발생합니다. groupByKey, reduceByKey, join및 distinct셔플은 비용이 많이 드는데, 그 이유는 셔플 과정에 여러 요소가 포함되기 때문입니다. 디스크 입출력, 네트워크 전송 및 직렬화 실행자 전반에 걸친 데이터.

Spark 셔플 작업을 여러 단계로 나누고, 중간 데이터를 디스크에 기록한 다음 네트워크를 통해 가져옵니다. 이로 인해 지연 시간과 리소스 사용량이 증가합니다.

셔플 비용을 최소화하기 위해, Spark 최적화된 변환을 제공합니다. reduceByKey 대신 groupByKey브로드캐스트 조인 및 적절한 파티셔닝 전략. 예를 들어, 교체하는 것. groupByKey 과 reduceByKey 데이터 이동량을 크게 줄이고 집계 작업이 많은 워크로드에서 성능을 향상시킵니다.

19) 다양한 조인 유형을 설명하세요 Spark 예제와 함께.

Spark 데이터 크기 및 구성에 따라 여러 조인 전략을 지원합니다.

조인 유형	기술설명	적용 사례
방송 참여	소규모 회의록이 모든 집행인에게 방송됩니다.	치수표
셔플 해시 조인	셔플 후 해시 기반 조인	중간 규모 데이터 세트
정렬 병합 조인	결합하기 전에 두 데이터셋을 모두 정렬합니다.	대규모 데이터 세트
카르테시안 조인	데이터셋의 교차곱	희귀하고 비싼

브로드캐스트 조인은 하나의 데이터셋이 메모리에 들어갈 만큼 작을 때 가장 효율적입니다. 예를 들어, 대규모 매출 데이터셋과 소규모 제품 조회 테이블을 조인할 때 브로드캐스트 조인을 사용하면 효과적입니다.

조인 유형을 이해하면 후보자가 최적화하는 데 도움이 됩니다. Spark 분산 환경에서 작업을 효율적으로 수행하고 성능 병목 현상을 방지합니다.

20) groupByKey()와 reduceByKey()의 차이점은 무엇입니까?

모두 groupByKey() 및 reduceByKey() 집계에 사용되지만 성능과 동작 방식에서 상당한 차이가 있습니다.

아래	그룹별키	감소바이키
데이터 셔플	높음	감소
집합	셔플 후	섞기 전
성능	느린	빠른
메모리 사용	더 높은	최적화

groupByKey() 네트워크를 통해 모든 값을 전송하는 반면, reduceByKey() 데이터를 섞기 전에 로컬 집계를 수행합니다. 실제 운영 시스템에서는 reduceByKey() 명시적으로 전체 값 그룹화가 요구되는 경우가 아니라면 거의 항상 이 방법이 선호됩니다.

21) 어떻게 Spark 데이터 복제 없이 내결함성을 달성할 수 있을까요?

Spark 내결함성을 구현하기 위해 계보 그래프각 데이터셋을 구축하는 데 사용된 변환 순서를 기록합니다. 하둡처럼 데이터를 복제하는 대신, Spark 계보 정보를 사용하여 손실된 파티션을 다시 계산합니다.

노드에 장애가 발생하면 Spark 손실된 파티션을 식별하고 남은 데이터에 대해 필요한 변환만 다시 실행합니다. 이 접근 방식은 효율적이며 저장 공간 오버헤드를 방지합니다.

장기간 실행되거나 반복적인 파이프라인의 경우, Spark 지원 체크 포인트이는 중간 결과를 HDFS와 같은 신뢰할 수 있는 저장소에 저장합니다. 이를 통해 재계산 비용을 줄이고 대규모 애플리케이션의 복구 시간을 단축할 수 있습니다.

22) 투기적 실행이란 무엇인가? Spark그렇다면 언제 사용해야 할까요?

투기적 실행이란 Spark 영향을 완화하는 기능 느리게 실행되는 작업낙오자라고도 알려져 있습니다. Spark 다른 작업보다 훨씬 느린 작업을 감지하고 해당 작업의 복제본을 서로 다른 실행기에서 실행합니다.

가장 먼저 완료된 작업이 수락되고 나머지 작업은 종료됩니다. 이는 이기종 또는 불안정한 클러스터에서 전체 작업 완료 시간을 향상시킵니다.

투기적 실행은 하드웨어 성능이 변동적인 클라우드 또는 공유 환경에서 유용합니다. 그러나 리소스 소비를 증가시키고 불필요한 작업 중복을 유발할 수 있으므로 신중하게 사용해야 합니다.

23) 설명하세요 Spark 코드 실행부터 결과 도출까지의 실행 수명 주기.

The Spark 실행 수명 주기는 개발자가 변환(transformation)과 액션(action)을 작성할 때 시작됩니다. 변환은 지연 평가되며 이를 사용하여 빌드를 구성합니다. 논리적 계획액션이 호출될 때, Spark 논리적 계획을 변환합니다. 물리적 실행 계획 최적화 도구를 사용합니다.

드라이버는 작업을 제출하고, 이를 단계별로 나누고, 다시 여러 작업으로 나눕니다. 작업은 실행기에 예약되어 데이터 파티션을 병렬로 처리합니다. 결과는 드라이버로 반환되거나 외부 저장소에 기록됩니다.

이러한 라이프사이클은 효율적인 실행, 최적화 및 오류 복구를 보장하는 동시에 개발자에게 분산 시스템의 복잡성을 추상화합니다.

24) 아파치의 장점과 단점은 무엇입니까? Spark?

아파치 Spark 상당한 이점을 제공하지만 한계점도 있습니다.

장점	단점
고속 인메모리 처리	높은 메모리 사용량
통합 분석 엔진	가파른 학습 곡선
일괄 처리 및 스트리밍을 지원합니다.	Less 소규모 데이터 세트에 효율적입니다.
풍부한 생태계	디버깅은 복잡할 수 있습니다.

Spark 대규모, 반복적, 분석적 워크로드에서 탁월한 성능을 발휘합니다. 그러나 부적절한 튜닝은 메모리 문제를 야기할 수 있으므로, 실제 운영 환경에 배포하려면 전문가의 도움이 필수적입니다.

25) 느리게 실행되는 프로그램을 어떻게 최적화할 수 있을까요? Spark 직업은 무엇인가요? 예를 들어 설명해 주세요.

최적화 Spark 작업에는 체계적인 접근 방식이 필요합니다. 일반적인 전략으로는 셔플 횟수 감소, 효율적인 조인 사용, 재사용 데이터셋 캐싱, 실행기 메모리 튜닝 등이 있습니다. 모니터링 또한 중요합니다. Spark UI는 파티션 불균형이나 긴 가비지 컬렉션 시간과 같은 병목 현상을 식별하는 데 도움이 됩니다.

예를 들어, 교체하는 것 groupByKey() 과 reduceByKey()작은 테이블에 대해 브로드캐스트 조인을 활성화하고, 불균형한 데이터를 재분할하면 성능이 크게 향상될 수 있습니다. 실행기 코어와 메모리를 적절히 구성하면 최적의 리소스 활용도 보장됩니다.

효과적인 최적화는 깊이 있는 실무 지식을 보여주며, 이는 고위직에서 매우 높이 평가됩니다. Spark 인터뷰.

26) 설명하다 Spark SQL과 그 역할 Spark 생태계.

Spark SQL은 강력한 모듈입니다. 아파치 Spark 처리를 가능하게 하는 구조화된 데이터와 반구조화된 데이터 SQL 쿼리, 데이터프레임 및 데이터셋을 사용합니다. 이를 통해 개발자와 분석가는 상호 작용할 수 있습니다. Spark 익숙한 SQL 구문을 사용하면서 다음과 같은 이점을 누릴 수 있습니다. Spark분산 실행 모델.

내부적으로 Spark SQL은 SQL 쿼리를 논리적 실행 계획으로 변환하고, 이 계획은 최적화를 사용합니다. 촉매 최적화 도구그런 다음 물리적 실행 계획으로 변환됩니다. 이 최적화에는 조건자 푸시다운, 열 가지치기 및 조인 순서 변경이 포함됩니다. Spark SQL은 Hive와도 완벽하게 통합되어 Hive 테이블을 쿼리하고 기존 데이터 웨어하우스와 호환할 수 있습니다.

예를 들어, 분석가는 복잡한 코드를 작성하지 않고도 HDFS에 저장된 Parquet 파일에서 SQL 쿼리를 직접 실행할 수 있습니다. Spark 코드의 생산성과 성능을 동시에 향상시킵니다.

27) Catalyst 옵티마이저는 무엇이며, 어떻게 성능을 향상시키나요?

Catalyst 최적화 도구는 다음과 같습니다. Spark SQL의 쿼리 최적화 프레임워크 고수준 쿼리를 효율적인 실행 계획으로 변환하는 도구입니다. 이 도구는 여러 가지를 조합하여 사용합니다. 규칙 기반 및 비용 기반 최적화 쿼리 실행 속도를 향상시키는 기술.

Catalyst는 분석, 논리적 최적화, 물리적 계획 수립, 코드 생성의 여러 단계를 거쳐 작동합니다. 이러한 단계에서 상수 폴딩, 술어 푸시다운, 프로젝션 가지치기, 조인 전략 선택과 같은 최적화 기법을 적용합니다.

예를 들어, 쿼리가 테이블 조인 전에 행을 필터링하는 경우, Catalyst는 필터가 가능한 한 빨리 적용되도록 하여 클러스터 전체에서 이동하는 데이터 양을 줄입니다. 이는 대규모 분석 워크로드에서 성능을 크게 향상시킵니다.

28) 텅스텐이란 무엇이며, 어떻게 성능을 향상시키는가? Spark 공연?

텅스텐은 성능 최적화 프로젝트입니다. Spark 개선하기 위해 고안된 CPU 효율성 및 메모리 관리주요 목표는 가능하게 하는 것입니다. Spark 오버헤드를 줄여 베어메탈에 더 가깝게 작동하도록 합니다. Java 객체 생성 및 가비지 컬렉션.

텅스텐은 다음과 같은 기술을 도입합니다. 오프힙 메모리 관리, 캐시 친화적인 데이터 구조및 전체 단계 코드 생성이러한 개선 사항은 JVM 오버헤드를 줄이고 SQL 및 DataFrame 작업의 실행 속도를 향상시킵니다.

예를 들어, 전체 단계 코드 생성은 여러 연산자를 하나의 연산자로 컴파일합니다. Java 이 기능은 가상 함수 호출을 줄이고 CPU 파이프라인 효율성을 향상시킵니다. 이를 통해 Spark SQL 워크로드가 기존 실행 모델에 비해 훨씬 빠르게 실행됩니다.

29) 구조화된 스트리밍에 대해 설명하고, 그것이 기존 스트리밍 방식과 어떻게 다른지 설명하십시오. Spark 스트리밍.

구조화된 스트리밍은 고수준 스트리밍 API 에 구축 Spark 스트리밍 데이터를 무한 테이블처럼 처리하는 SQL입니다. Spark 저수준 DStreams와 마이크로 배치 처리를 사용하는 스트리밍 방식인 구조적 스트리밍은 다음과 같은 기능을 제공합니다. 선언적 API 강력한 보장과 함께.

구조화된 스트리밍은 지원합니다. 정확히 한 번 의미론이벤트 시간 처리, 워터마크, 체크포인트를 통한 내결함성 등을 제공합니다. 개발자는 스트리밍 쿼리를 배치 쿼리와 유사한 방식으로 작성합니다. Spark 증분 실행을 자동으로 처리합니다.

예를 들어, 구조화된 스트리밍을 사용하여 Kafka 이벤트를 처리하면 이벤트 시간 창을 사용하여 늦게 도착하는 데이터를 올바르게 처리할 수 있으므로 실시간 분석 및 모니터링 시스템에 적합합니다.

30) 체크포인팅이란 무엇인가요? Spark그렇다면 언제 사용해야 할까요?

체크포인트는 다음과 같은 용도로 사용되는 메커니즘입니다. 계보 그래프를 잘라냅니다 중간 결과를 HDFS 또는 클라우드 객체 저장소와 같은 신뢰할 수 있는 저장소에 저장함으로써 문제를 해결합니다. 주로 길거나 복잡한 작업에서 내결함성을 향상시키고 재계산 오버헤드를 줄이는 데 사용됩니다. Spark 작업.

Spark 두 가지 유형의 체크포인트 기능을 지원합니다. RDD 체크포인팅 및 구조화된 스트리밍 체크포인트스트리밍 애플리케이션에서는 상태, 오프셋 및 진행률 정보를 유지하기 위해 체크포인트가 필수적입니다.

예를 들어, 반복적인 머신러닝 파이프라인이나 상태 저장 스트리밍 작업에서 체크포인트는 오류 발생 시 처음부터 다시 계산해야 하는 비용이 많이 드는 작업을 방지하여 프로덕션 환경에서 안정성과 신뢰성을 보장합니다.

31) 어떻게 Spark 데이터 편향을 어떻게 처리하고 완화할 수 있을까요?

데이터 편향은 특정 파티션에 다른 파티션보다 훨씬 많은 데이터가 포함되어 있을 때 발생하며, 이로 인해 일부 작업의 실행 시간이 훨씬 길어집니다. 이는 비효율적인 리소스 활용과 작업 완료 시간 증가로 이어집니다.

Spark 데이터 편향을 처리하는 다양한 방법을 제공합니다. 소금 키, 브로드캐스트 조인, 재분할및 적응형 쿼리 실행(AQE)AQE는 불균형한 파티션을 분할하여 런타임에 실행 계획을 동적으로 조정합니다.

예를 들어, 키가 심하게 편향된 데이터 세트를 결합할 때 무작위 접두사(솔팅)를 추가하면 파티션 전체에 데이터가 더 균등하게 분산되어 병렬 처리 성능이 향상되고 지연되는 데이터가 줄어듭니다.

32) 적응형 쿼리 실행(AQE)에 대해 설명하시오. Spark.

적응형 쿼리 실행이란 Spark 쿼리 실행 계획을 최적화하는 기능 런타임에 실제 데이터 통계를 기반으로 합니다. 정적 최적화와 달리 AQE는 쿼리 실행이 시작된 후 실행 전략을 동적으로 수정합니다.

AQE는 조인 전략을 자동으로 전환하고, 셔플 파티션 크기를 최적화하며, 불균형 조인을 처리할 수 있습니다. 이를 통해 수동 튜닝 필요성을 줄이고 다양한 워크로드에서 성능을 향상시킬 수 있습니다.

예를 들어 Spark AQE는 처음에 정렬 병합 조인을 계획했지만 나중에 한 데이터 세트의 크기가 작다는 것을 감지하면 코드 변경 없이 실행 속도를 높이기 위해 동적으로 브로드캐스트 조인으로 전환할 수 있습니다.

33) repartition()과 coalesce()의 차이점은 무엇입니까?

모두 repartition() 및 coalesce() 파티션 수를 변경하는 데 사용되지만 동작 방식은 서로 다릅니다.

아래	파티션	유착
셔플	가능	아니요 (기본값)
성능	느린	빠른
적용 사례	파티션 증가	파티션 줄이기

repartition() 전체 셔플을 수행하며 병렬 처리를 향상시킬 때 유용합니다. coalesce() 셔플 없이 파티션을 효율적으로 줄여주므로, 작은 파일 생성을 방지하기 위해 데이터를 스토리지에 기록하기 전에 사용하기에 이상적입니다.

34) Py는 어떻게 작동하나요?Spark ~와 다르다 Spark 스칼라로 작성되었나요?

PySpark 를 제공합니다 Python API Spark활성화, Python 개발자들이 분산 컴퓨팅을 활용할 수 있도록 지원합니다. 하지만 Py는 그렇지 않습니다.Spark 통신으로 인해 추가적인 오버헤드가 발생합니다. Python 프로세스와 JVM.

스칼라 Spark Scala는 JVM에서 네이티브로 실행되기 때문에 일반적으로 애플리케이션 성능이 더 좋습니다.Spark 최적화 기법을 사용하여 성능 문제를 완화합니다. Apache Arrow 컬럼형 데이터 전송용입니다.

실제로 Py는Spark 빠른 개발과 데이터 과학 워크플로우에는 가 선호되는 반면, 성능이 중요한 프로덕션 시스템에는 Scala가 자주 선택됩니다.

35) 고장 발생 시 어떻게 문제를 해결합니까? Spark 생산직인가요? 예를 들어 설명해 주세요.

문제해결 Spark 업무에는 로그 분석이 필요합니다. Spark UI 메트릭 및 구성 설정. 일반적인 문제로는 메모리 오류, 데이터 불균형, 장시간의 가비지 컬렉션 일시 중단 및 셔플 실패가 있습니다.

사용법 - Spark UI를 통해 엔지니어는 느린 단계, 불균형한 작업 및 실행기 메모리 사용량을 파악할 수 있습니다. 로그는 직렬화 오류 또는 누락된 종속성과 같은 예외를 추적하는 데 도움이 됩니다.

예를 들어, 빈번한 실행기 오류는 메모리 할당 부족을 나타낼 수 있으며, 이는 실행기 메모리를 조정하거나 파티션 크기를 줄여 해결할 수 있습니다. 효과적인 문제 해결 능력은 실제 운영 경험을 보여주는 중요한 요소이며, 이는 고위직 면접에서 핵심적인 기대 사항입니다.

36) Apache에서 지원하는 다양한 클러스터 관리자에 대해 설명하시오. Spark.

Spark 여러 지원 클러스터 관리자클러스터 관리자는 노드 간 리소스 할당 및 실행기 스케줄링을 담당합니다. 가장 일반적으로 사용되는 클러스터 관리자는 다음과 같습니다. 독립형, 방사, 메 소스및 Kubernetes.

Cluster 매니저	형질	적용 사례
독립형	단순한, Spark-원주민	소형에서 중형 클러스터
방사	Hadoop 생태계 통합	엔터프라이즈 하둡 설정
메 소스	세분화된 자원 공유	혼합 작업 부하
Kubernetes	컨테이너 기반 오케스트레이션	클라우드 네이티브 배포

YARN은 안정성과 하둡 통합 덕분에 기업에서 널리 채택되고 있으며, 쿠버네티스는 클라우드 네이티브 환경에서 점점 더 인기를 얻고 있습니다. Spark 확장성과 격리 효과 덕분에 작업 부하가 줄어듭니다.

37) 무엇 Spark 성능 튜닝에 있어 설정 매개변수가 가장 중요한가요?

Spark 성능 최적화는 실행기 및 메모리 매개변수의 적절한 구성에 크게 좌우됩니다. 가장 중요한 구성 사항은 다음과 같습니다.

spark.executor.memory - 실행기별 할당 메모리
spark.executor.cores - 실행기당 CPU 코어 수
spark.sql.shuffle.partitions – 셔플 파티션 수
spark.driver.memory - 드라이버에 할당된 메모리
spark.memory.fraction – JVM 메모리 사용량 균형

예를 들어, 증가시키는 것 spark.sql.shuffle.partitions 대규모 데이터 세트의 병렬 처리를 향상시키지만, 너무 높게 설정하면 오버헤드가 발생할 수 있습니다. 효과적인 튜닝을 위해서는 작업 부하 특성에 따라 CPU, 메모리 및 I/O의 균형을 맞춰야 합니다.

38) 무엇입니까 Spark맥락 vs Spark세션과 세션의 차이점은 무엇인가요?

SparkContext 원래 진입점은 다음과 같습니다. Spark 이 기능은 클러스터 관리자와의 통신, 실행기 관리 및 애플리케이션 실행 추적을 담당합니다.

SparkSession 는 통합 진입점으로 도입되었습니다. Spark 2.0은 다음을 포함합니다. SparkContext, SQLContext및 HiveContext이는 모든 기능에 대한 단일 인터페이스를 제공하여 애플리케이션 개발을 간소화합니다. Spark 기능.

아래	Spark문맥	Spark세션
도입	초기의 Spark 버전	Spark 2.0+
범위	핵심 기능	통합 API
용법	저수준 RDD 작업	SQL, 데이터프레임, 데이터셋

현대 Spark 애플리케이션은 항상 사용해야 합니다. SparkSession.

39) 어떻게 Spark 실시간 처리를 위해 Kafka와 통합할 수 있을까요?

Spark Kafka와 통합되는 주요 방식은 다음과 같습니다. 구조화된 스트리밍이를 통해 안정적이고 확장 가능한 실시간 데이터 처리가 가능해집니다. Spark Kafka 토픽을 스트리밍 DataFrame으로 소비하며, 오프셋 추적 및 정확히 한 번 처리 의미 체계를 지원합니다.

Spark Kafka 오프셋을 Kafka에 직접 커밋하는 대신 체크포인트 디렉터리에 유지하여 장애 허용성을 보장합니다. 이러한 설계 덕분에 데이터 손실이나 중복 없이 장애 발생 시 복구가 가능합니다.

예를 들어, Spark Kafka에서 클릭스트림 데이터를 처리하고, 이벤트를 실시간으로 집계하여 데이터 웨어하우스에 저장할 수 있습니다. 이러한 통합은 이벤트 기반 분석 및 모니터링 파이프라인에서 일반적으로 사용됩니다.

40) 정확히 한 번 처리(exactly-once processing)란 무엇입니까? Spark 구조화된 스트리밍?

정확히 한 번 처리(exactly-once processing)는 모든 레코드가 처리되도록 보장합니다. 한 번만실패가 발생하더라도 마찬가지입니다. Spark 구조화된 스트리밍은 다음을 사용하여 이를 달성합니다. 체크 포인트, 멱등성은 쓰기를그리고 결정론적 실행.

Spark 체크포인트에 저장된 오프셋, 상태 정보 및 메타데이터를 사용하여 진행 상황을 추적합니다. 오류가 발생하면 Spark 마지막으로 성공적으로 완료된 체크포인트부터 데이터 재처리 오류 없이 작업을 재개합니다.

예를 들어 스트리밍 데이터를 기록할 때 Delta 레이크 또는 트랜잭션 데이터베이스, Spark 부분 쓰기 작업이 안전하게 롤백되거나 재시도되도록 보장하므로, 금융 및 핵심 업무 애플리케이션에 있어 정확히 한 번만 처리되는 의미 체계가 매우 중요합니다.

41) 설명하다 Spark 보안 아키텍처 및 인증 메커니즘.

Spark 데이터와 클러스터 리소스를 보호하기 위한 다양한 보안 기능을 제공합니다. 인증을 통해 승인된 사용자와 서비스만 접근할 수 있도록 보장합니다. Spark 권한 부여는 애플리케이션에 적용되고 리소스 사용을 제어합니다.

Spark 지원 Kerberos 인증데이터 전송 시 SSL 암호화 및 사용자 인터페이스와 작업 제출을 위한 접근 제어 목록(ACL)을 제공합니다. 하둡 보안과의 통합을 통해 엔터프라이즈급 보안을 더욱 강화합니다.

안전한 환경에서, Spark 애플리케이션은 케르베로스(Kerberos)로 인증하고, 데이터 셔플을 암호화하며, 로그 및 사용자 인터페이스에 대한 접근을 제한합니다. 이러한 조치는 규제 산업에서 규정 준수를 위해 필수적입니다.

42) 작은 파일 문제란 무엇인가요? Spark그렇다면 어떻게 해결해야 할까요?

파일 크기가 작은 문제는 다음과 같은 경우에 발생합니다. Spark HDFS나 클라우드 객체 저장소와 같은 스토리지 시스템에 수많은 작은 파일을 기록합니다. 이로 인해 과도한 메타데이터 오버헤드와 비효율적인 읽기 작업으로 성능이 저하됩니다.

Spark 이 문제를 다음과 같이 해결합니다. 파티션 병합출력 파티션 개수 조정 및 파일 압축 기술 사용. coalesce() 데이터를 쓰기 전에 해결하는 것이 일반적인 방법입니다.

예를 들어, 쓰기 전에 출력 파티션 수를 수천 개에서 수백 개로 줄이면 쿼리 성능이 향상되고 메타데이터 서비스의 부하가 줄어듭니다.

43) 설명하다 Spark 작업 스케줄링 모드.

Spark 두 가지 스케줄링 모드를 지원합니다. FIFO 및 공정한 일정 편성.

스케줄링 모드	기술설명	적용 사례
FIFO	작업은 제출 순서대로 실행됩니다.	간단한 작업 부하
공정한	직무 간 공유되는 자원	다중 사용자 클러스터

공정한 스케줄링은 실행 시간이 긴 작업이 실행 시간이 짧은 대화형 쿼리를 차단하지 않도록 합니다. 이는 여러 팀이 함께 작업하는 공유 환경에서 일반적으로 사용됩니다. Spark 여러 일을 동시에 처리합니다.

44) 흔한 원인은 무엇입니까? Spark 생산 과정에서 작업 실패가 발생했나요?

Spark 작업 실패는 메모리 부족, 데이터 불균형, 직렬화 문제, 네트워크 시간 초과 또는 잘못된 종속성 구성으로 인해 발생할 수 있습니다. 실행기 오류 및 드라이버 충돌은 특히 최적화가 제대로 되지 않은 애플리케이션에서 흔히 발생합니다.

예를 들어, 빈번하게 OutOfMemoryError 실행기 메모리가 부족하거나 캐싱이 과도함을 나타냅니다. 셔플 페치 실패는 노드 불안정 또는 디스크 병목 현상을 나타낼 수 있습니다.

장애 패턴을 이해하고 사전에 모니터링하기 Spark UI 지표는 안정적인 프로덕션 파이프라인을 유지하는 데 매우 중요합니다.

45) 생산 준비가 완료된 제품을 어떻게 설계합니까? Spark 어떤 용도로 사용할 수 있을까요? 예시와 함께 답변해 주세요.

생산 준비 완료 Spark 응용 프로그램은 강조합니다 확장성, 내결함성, 관찰 가능성 및 유지보수성여기에는 적절한 로깅, 체크포인트, 구성 관리 및 자동화된 테스트가 포함됩니다.

예를 들어, 스트리밍 애플리케이션은 구조화된 로깅, 강력한 오류 처리, 복구를 위한 체크포인트 기능, 모니터링 도구와의 메트릭 통합을 포함해야 합니다. 배치 작업은 입력 데이터의 유효성을 검사하고, 스키마 변경을 처리하며, 하드코딩된 구성을 피해야 합니다.

설계 Spark 이러한 원칙을 따르는 애플리케이션은 기업 환경에서 안정성, 손쉬운 디버깅 및 장기적인 유지 관리성을 보장합니다.

46) a의 내부 실행 흐름을 설명하십시오. Spark 업무 제출부터 완료까지의 전 과정.

때 Spark 신청서가 제출되면, 운전 프로그램 애플리케이션을 초기화하고 코드에 정의된 변환을 기반으로 논리적 실행 계획을 생성합니다. Spark 지연 평가로 인해 변환이 즉시 실행되지 않습니다. 실행은 액션이 트리거될 때만 시작됩니다.

논리적 계획은 다음과 같이 변환됩니다. 방향성 비순환 그래프 (DAG)그런 다음 최적화되고 분해됩니다. 단계 셔플 경계를 기반으로 합니다. 각 단계는 여러 개로 구성됩니다. 작업여기서 각 작업은 단일 데이터 파티션을 처리합니다.

운전자는 작업을 제출합니다. 집행자 클러스터 관리자를 통해 워커 노드에서 실행됩니다. 실행기는 작업을 병렬로 처리하고 결과를 드라이버에 보고합니다. 오류가 발생하면 Spark 계보 정보를 사용하여 작업을 재시도합니다. 이 실행 모델은 확장성, 내결함성 및 효율적인 분산 처리를 보장합니다.

47) 전체 단계 코드 생성이란 무엇이며, 왜 중요한가요?

전체 단계 코드 생성은 Tungsten 프로젝트에서 도입된 성능 최적화 기술입니다. 여러 단계를 결합하여 CPU 오버헤드를 줄입니다. Spark 연산자를 단일 생성된 형태로 통합 Java 이 함수는 가상 메서드 호출과 과도한 객체 생성을 제거합니다.

각 연산자를 개별적으로 실행하는 대신, Spark 데이터를 빈번한 반복문 내에서 처리하는 최적화된 바이트코드를 생성합니다. 이를 통해 CPU 캐시 지역성이 향상되고 가비지 컬렉션 부담이 줄어듭니다.

예를 들어, 필터, 프로젝션 및 집계를 포함하는 쿼리는 단일 실행 단계로 컴파일될 수 있습니다. 이는 성능을 크게 향상시킵니다. Spark 특히 대규모 데이터 세트와 복잡한 쿼리를 사용하는 분석 워크로드에서 SQL 성능 향상.

48) 좁은 변환과 넓은 변환이란 무엇인가? Spark?

Spark 변환은 데이터가 파티션 전체에 분산되는 방식에 따라 분류됩니다.

변환 유형	기술설명	예
폭이 좁은	데이터 셔플이 필요하지 않습니다.	`map`, `filter`, `union`
넓은	데이터 셔플이 필요합니다	`groupByKey`, `join`, `reduceByKey`

좁은 범위의 변환은 허용합니다 Spark 파이프라인 방식으로 단일 단계 내에서 작업을 처리하여 성능을 향상시킵니다. 대규모 변환 작업에는 네트워크를 통해 데이터를 이동해야 하므로 지연 시간과 리소스 오버헤드가 발생합니다.

효율적인 글쓰기를 위해서는 이러한 차이점을 이해하는 것이 매우 중요합니다. Spark 작업에서 광범위한 변환을 최소화하면 실행 속도가 빨라지고 클러스터 부하가 감소합니다.

49) 어떻게 Spark 스트리밍 애플리케이션에서 역압을 처리하는 방법은 무엇인가요?

역압력(Backpressure)은 스트리밍 시스템이 처리 용량에 따라 수집 속도를 조절하는 능력입니다. Spark 스트리밍 모델에 따라 역압을 처리하는 방식이 다릅니다.

기존 방식에서 Spark 스트리밍에서 역압력은 처리 시간으로부터 얻은 피드백을 사용하여 수신자의 데이터 수집 속도를 동적으로 조정합니다. 구조화된 스트리밍에서, Spark 에 의존 마이크로 배치 실행속도 제한 및 Kafka 오프셋과 같은 소스별 제어 기능이 있습니다.

예를 들어, 카프카 스트림을 처리할 때, Spark 배치당 처리되는 레코드 수를 제한하여 실행기 과부하를 방지할 수 있습니다. 이를 통해 트래픽 급증 시 안정성을 확보하고 하위 시스템의 과부하를 방지할 수 있습니다.

50) UDF란 무엇인가요? Spark그렇다면 단점은 무엇일까요?

사용자 정의 함수(UDF)를 사용하면 개발자가 사용자 지정 로직을 적용할 수 있습니다. Spark 다음과 같은 언어를 사용한 데이터프레임 Python 또는 Scala. UDF는 내장형으로 사용할 때 유용합니다. Spark 함수로는 복잡한 비즈니스 로직을 표현할 수 없습니다.

하지만 UDF에는 상당한 단점이 있습니다. UDF는 우회합니다. SparkCatalyst 최적화 프로그램은 조건자 푸시다운 및 열 가지치기와 같은 쿼리 최적화를 방지합니다. Python UDF는 또한 JVM과 실행 파일 간에 직렬화 오버헤드를 발생시킵니다. Python 프로세스.

Spark SQL 내장 함수 또는 Spark SQL 표현식을 사용하는 것이 바람직합니다. 성능이 중요한 워크로드의 경우, 사용자 정의 함수(UDF)를 사용하지 않으면 실행 시간이 크게 단축될 수 있습니다.

🔍 탑 아파치 Spark 실제 상황과 전략적 대응을 담은 면접 질문

1) 아파치란 무엇인가요? Spark그렇다면 왜 기존 빅데이터 프레임워크보다 선호되는 것일까요?

후보자에게 기대하는 것: 면접관은 당신이 아파치에 대해 얼마나 이해하고 있는지 평가하고자 합니다. Spark 기본 원리와 하둡 맵리듀스와 같은 기존 프레임워크와의 비교를 통한 장점.

예시 답변: 아파치 Spark 는 대규모 데이터 세트에 걸쳐 빠른 인메모리 연산을 수행하도록 설계된 분산 데이터 처리 프레임워크입니다. 기존 프레임워크에 비해 인메모리 처리를 지원하여 디스크 I/O를 크게 줄이고 성능을 향상시키기 때문에 선호됩니다. Spark 또한 배치 처리, 스트리밍, 머신 러닝 및 그래프 처리를 위한 통합 엔진을 제공하여 최신 데이터 워크로드에 더욱 유연하고 효율적으로 대응할 수 있습니다.

2) 어떻게 Spark 분산 환경에서 내결함성을 달성하는 방법은 무엇일까요?

후보자에게 기대하는 것: 면접관은 당신의 지식을 평가하고 있습니다. Spark내부 아키텍처와 장애 처리 방식.

예시 답변: Spark 이 시스템은 RDD(Resilient Distributed Datasets)를 사용하여 내결함성을 구현합니다. RDD는 계보 정보를 추적하므로, Spark 노드 장애 발생 시 손실된 파티션을 재계산하기 위한 것입니다. 이전 직무에서 저는 이 메커니즘을 활용하여 실행기 장애 발생 시 수동 개입 없이 데이터를 원활하게 복구했습니다.

3) RDD, 데이터프레임, 데이터셋의 차이점을 설명해 주시겠습니까?

후보자에게 기대하는 것: 면접관은 당신의 이해도를 테스트하고 싶어합니다. Spark 추상화 개념과 각각을 언제 사용해야 하는지.

예시 답변: RDD는 가장 낮은 수준의 추상화이며 세밀한 제어를 제공하지만 수동 최적화가 더 많이 필요합니다. DataFrame은 스키마를 통해 더 높은 수준의 추상화를 제공하여 보다 세밀한 제어를 가능하게 합니다. Spark Catalyst 옵티마이저를 사용하여 쿼리를 최적화합니다. Datasets는 RDD와 DataFrame의 장점을 결합하여 타입 안정성과 최적화 기능을 제공합니다. 이전 직장에서는 대규모 분석에 있어 성능과 사용 편의성의 균형을 잘 맞춰주는 DataFrame을 주로 사용했습니다.

4) 어떻게 하면 앱의 성능을 최적화할 수 있을까요? Spark 일?

후보자에게 기대하는 것: 면접관은 튜닝 및 최적화에 대한 실무 경험을 찾고 있습니다. Spark 분야의 다양한 어플리케이션에서 사용됩니다.

예시 답변: 성능 최적화 Spark 적절한 파티셔닝, 자주 사용되는 데이터셋 캐싱, 셔플 최소화와 같은 기술이 포함됩니다. 또한 실행기 메모리 및 코어와 같은 구성 매개변수를 조정하는 것도 포함됩니다. 이전 직장에서는 실행 계획을 분석하고 파티션 크기를 조정하여 클러스터 리소스를 더 효율적으로 활용함으로써 작업 성능을 향상시켰습니다.

5) 데이터 편향이 심한 상황을 처리해야 했던 경험을 설명하세요. Spark.

후보자에게 기대하는 것: 면접관은 실제 데이터 처리 문제에 대한 지원자의 문제 해결 능력을 평가하고자 합니다.

예시 답변: 데이터 불균형은 특정 실행기에 과부하를 일으켜 성능을 크게 저하시킬 수 있습니다. 저는 키에 솔팅(salting)을 적용하거나 데이터를 재분할하여 부하를 고르게 분산하는 등의 기법을 사용하여 이 문제를 해결했습니다. 이전 직장에서는 이러한 데이터 불균형 문제를 해결함으로써 중요한 보고 파이프라인의 작업 실행 시간을 몇 시간에서 몇 분으로 단축했습니다.

6) 어떻게 Spark 스트리밍과 구조화된 스트리밍의 차이점은 무엇인가요?

후보자에게 기대하는 것: 면접관은 당신의 지식을 테스트하고 있습니다. Spark스트리밍 기능 및 발전 과정.

예시 답변: Spark 스트리밍은 마이크로 배치 처리 모델을 사용하며, 데이터는 고정된 간격으로 소량씩 처리됩니다. 구조화된 스트리밍은 이러한 모델을 기반으로 구축되었습니다. Spark 구조적 스트리밍은 SQL 엔진을 사용하여 스트리밍 데이터를 무제한 테이블처럼 처리하므로 최적화, 내결함성 및 간소화된 API를 제공합니다. 일관성과 사용 편의성 덕분에 새로운 애플리케이션에 일반적으로 선호됩니다.

7) 메모리 관리 문제는 어떻게 처리하시나요? Spark?

후보자에게 기대하는 것: 면접관은 당신이 흔히 겪는 일들에 대한 경험을 이해하고 싶어합니다. Spark 문제점 및 해결 방법.

예시 답변: 메모리 관리 문제는 실행기 메모리를 적절히 구성하고, 불필요한 캐싱을 방지하며, Parquet과 같은 효율적인 데이터 형식을 사용함으로써 해결할 수 있습니다. 모니터링 도구는 다음과 같은 방법을 사용합니다. Spark 사용자 인터페이스는 메모리 병목 현상을 식별하여 작업 실패 전에 사전 조정을 할 수 있도록 도와줍니다.

8) 어떤 경험에 대해 이야기해 주세요. Spark 프로덕션 환경에서 작업이 실패했습니다. 어떻게 해결하셨나요?

후보자에게 기대하는 것: 면접관은 지원자의 사고 처리 및 디버깅 방식을 평가하고 있습니다.

예시 답변: 때 Spark 프로덕션 환경에서 작업이 실패했습니다. 실행기 로그를 분석해 보니 다음과 같은 오류가 발생했습니다. Spark UI를 통해 근본 원인을 파악했습니다. 문제는 메모리 할당 부족으로 인해 실행기 오류가 반복적으로 발생하는 것이었습니다. 메모리 설정을 조정하고 변환을 최적화하여 리소스 사용량을 줄임으로써 문제를 해결했습니다.

9) 데이터를 처리할 때 데이터 품질을 어떻게 보장합니까? Spark?

후보자에게 기대하는 것: 면접관은 지원자의 꼼꼼함과 데이터 신뢰성 관리 방식에 대한 통찰력을 얻고자 합니다.

예시 답변: 데이터 품질을 보장하기 위해서는 입력 데이터의 유효성을 검사하고, null 또는 손상된 레코드를 처리하며, 스키마를 준수해야 합니다. 또한, 파이프라인의 각 단계에서 데이터 검사 및 로깅을 구현하여 이상 징후를 조기에 감지하고 후속 분석에 대한 신뢰성을 유지합니다.

10) 둘 중 어떻게 선택하시겠습니까? Spark 프로젝트에 필요한 다른 데이터 처리 도구는 무엇인가요?

후보자에게 기대하는 것: 면접관은 당신의 의사 결정 능력과 아키텍처적 사고력을 평가하고 있습니다.

예시 답변: 선택은 데이터 용량, 처리 복잡성, 지연 시간 요구 사항 및 생태계 통합과 같은 요소에 따라 달라집니다. Spark 대규모 분산 처리 및 고급 분석에 이상적입니다. 더 간단하거나 실시간 사용 사례의 경우 더 가벼운 도구가 더 적합할 수 있습니다. 저는 결정을 내리기 전에 항상 비즈니스 요구 사항과 기술적 제약 조건을 함께 평가합니다.