Açıklamak Spark ekosistem bileşenleri.

Apache Spark Ekosistem, çeşitli entegre bileşenlerden oluşmaktadır: Spark Çekirdek, zamanlama, bellek yönetimi ve hata kurtarma işlemlerini gerçekleştirir; Spark SQL, SQL desteğiyle yapılandırılmış veri işleme olanağı sağlar; Spark Akış (Streaming) gerçek zamanlı veri işlemeyi destekler; MLlib ölçeklenebilir makine öğrenimi algoritmaları sağlar; ve GraphX grafik işlemeyi destekler. Bu bileşenler, geliştiricilerin aynı çalışma ortamında çeşitli ve üretime hazır veri işleme uygulamaları oluşturmasına olanak sağlamak için birlikte çalışır.

Yönlendirilmiş Döngüsüz Graf (DAG) kavramını açıklayın. Spark.

In SparkYönlendirilmiş Döngüsüz Grafik (DAG), dönüşümlerin soy ağacını temsil eder ve mantıksal yürütme planını oluşturur. DAG'deki her düğüm bir RDD veya veri kümesini, kenarlar ise dönüşümleri temsil eder. Spark Bu DAG, veri karıştırma ve yeniden hesaplamayı en aza indirgeyen, optimize edilmiş yürütme aşamalarını planlamak için kullanılır ve böylece büyük ölçekli veri iş yüklerinin verimli ve hataya dayanıklı bir şekilde işlenmesini sağlar.

En İyi 50 Apache Spark Mülakat Soruları ve Cevapları (2026)

Büyük veri mülakatına hazırlanmak, dağıtık işlem ve gerçek zamanlı analiz sistemlerinin ardındaki zorlukları öngörmeyi gerektirir. Apache Spark Görüşme soruları İşverenlerin ölçeklenebilirlik, performans ve düşünme derinliğini nasıl değerlendirdiğini ortaya koyuyor.

Mastering Spark Analitik platformlar, yayın akışı ve yapay zeka süreçlerinde teknik deneyim ve alan uzmanlığının önemli olduğu pozisyonlar açılmaktadır. Bu alanda çalışan profesyoneller, analiz becerilerini uygular, ekip liderleri ve yöneticilerle iş birliği yapar ve pratik soru-cevaplar kullanarak yeni mezunlardan orta düzey ve kıdemli adaylara mülakatları başarıyla ve güvenle geçmeleri konusunda yardımcı olurlar. Daha fazla oku…

👉 Ücretsiz PDF İndir: Apache Spark Mülakat Soruları ve Cevapları

En İyi Apache Spark Mülakat Soruları ve Cevapları

1) Apache nedir? Spark Peki büyük veri işleme alanında neden yaygın olarak kullanılıyor?

Apache Spark Açık kaynaklı, dağıtık bir analiz motorudur ve şu amaçlarla tasarlanmıştır: büyük ölçekli veri işlemeBu, destekleyen birleşik bir bilgi işlem çerçevesi sağlar. toplu ve gerçek zamanlı akış iş yükleriGelişmiş analitik, makine öğrenimi ve grafik işleme özelliklerinin tamamı tek bir motor içinde. Spark Bellek içi hesaplama kullanarak, Hadoop MapReduce gibi geleneksel disk tabanlı sistemlere kıyasla veri işleme hızını önemli ölçüde artırır.

SparkBaşlıca güçlü yönleri şunlardır:

Bellek İçi İşleme: Disk giriş/çıkışını azaltır ve yinelemeli algoritmaları hızlandırır.
Ölçeklenebilirlik: Dağıtılmış kümeler genelinde petabayt ölçekli veri kümelerini işleyebilir.
API Esnekliği: Scala'yı destekler. Java, PythonR ve SQL.
Birleşik Ekosistem: Birden fazla dahili modül sunar (SQL, Streaming, MLlib, GraphX).

Örnek: tipik Spark Bu iş, HDFS'den terabaytlarca veriyi yükleyebilir, karmaşık ETL işlemleri gerçekleştirebilir, makine öğrenimi uygulayabilir ve sonuçları veri ambarlarına yazabilir; bunların hepsi aynı uygulama içinde yapılabilir.

2) Apache nasıl bir şey? Spark Hadoop MapReduce'dan farklı mı?

Apache Spark Hadoop MapReduce ve diğer ikisi de büyük veri çerçeveleridir, ancak mimarileri, performansları ve yetenekleri bakımından önemli ölçüde farklılık gösterirler:

Özellikler	Apache Spark	Hadoop HaritasıKüçült
İşleme Modeli	Bellek içi yürütme	Disk tabanlı yürütme
hız	Tekrarlayan görevlerde 100 kata kadar daha hızlı	Disk G/Ç işlemleri nedeniyle daha yavaş.
İş Yükleri	Toplu işlem + akış + etkileşimli + makine öğrenimi	Öncelikle parti
Kullanım kolaylığı	Çoklu dil desteği, SQL desteği	Daha sınırlı API'ler
Hata Toleransı	RDD Köken	Disk çoğaltma

Spark Bu yöntem, birçok senaryoda ara sonuçların diske yazılmasını önleyerek, özellikle yinelemeli makine öğrenimi ve grafik hesaplamaları için işlem hızını artırır.

3) Açıklayın Spark ekosistem bileşenleri.

Apache Spark Ekosistem, birbiriyle bütünleşmiş çeşitli bileşenlerden oluşur:

Spark Çekirdek: Zamanlama, bellek yönetimi, hata kurtarma ve görev dağıtımı için temel motor.
Spark SQL: SQL desteği ve Catalyst optimizasyon aracı ile yapılandırılmış veri işleme.
Spark Akış: Mikro gruplar aracılığıyla gerçek zamanlı veri işleme.
MLlib: Ölçeklenebilir algoritmalar için makine öğrenimi kütüphanesi.
GrafikX: Grafik işleme ve hesaplama için API.

Bu bileşenlerin her biri, geliştiricilerin aynı çalışma ortamı içinde çeşitli veri işleme kullanım durumları için üretime hazır uygulamalar yazmalarına olanak tanır.

4) Apache'de RDD'ler nedir? SparkNeden önemliler?

Esnek Dağıtılmış Veri Kümeleri (RDD'ler), temel soyutlamadır. Sparktemsil eden bir nesnelerin değiştirilemez dağıtılmış koleksiyonu Küme düğümleri arasında paralel olarak işlenir. RDD'ler hataya dayanıklıdır çünkü Spark parça soy bilgisi—Veri setini elde etmek için kullanılan dönüşümlerin kaydı— arıza durumunda kayıp veri bölümlerinin yeniden hesaplanmasını sağlar.

Temel özellikler:

Değiştirilemez ve dağıtılmış.
Dönüşümler yoluyla tembelce dönüştürülebilir.
Eylemler yürütmeyi tetikler.

Örnek: kullanma map() verileri dönüştürmek ve count() Yürütmeyi tetiklemek, dönüşümlerin nasıl yönlendirilmiş döngüsüz grafikler (DAG'ler) oluşturduğunu ve eylemlerin sonuçları nasıl hesapladığını gösterir.

5) Tembel değerlendirme nedir? Sparkve neden faydalıdır?

Tembel değerlendirme Spark dönüşümler anlamına gelir (örneğin map, filter) hemen yürütülmedi. Yerine, Spark bir tane inşa eder mantıksal plan (DAG) dönüşümlerin tümünü gerçekleştirir ve yalnızca bir eylem (örneğin) gerçekleştiğinde yürütür. collect(), count()) çağrılır.

Faydaları:

verir en uygun iş akışı optimizasyonu Yürütmeden önce adımları yeniden sıralayarak ve birleştirerek.
Gereksiz hesaplama ve G/Ç yükünü azaltır.

6) RDD, DataFrame ve Dataset'i karşılaştırın. Spark.

Spark Verilerle çalışmak için üç temel soyutlama sunar:

Özellikler	RDD	Veri çerçevesi	Veri kümesi
Tip Güvenliği	Düşük	Düşük	Yüksek
Optimize Edilmiş Sorgu	Yok hayır	Evet (Katalizör)	Evet
Kullanım kolaylığı	Manuel	Yüksek	ılımlı
Dil Desteği	Tüm API'ler	Tüm API'ler	Ölçek/Java bir tek

RDD: Düşük seviyeli, değiştirilemez dağıtılmış koleksiyon.
Veri çerçevesi: Şema tabanlı, optimize edilmiş tablo benzeri yapı.
Veri kümesi: RDD gibi kesin tipli ancak DataFrame gibi optimize edilmiş.

7) Dönüşümler ve eylemler nelerdir? SparkÖrnekler verin.

Dönüşümler, mevcut veri kümelerinden yeni veri kümeleri oluşturur ve tembel:

map(), filter(), flatMap()

Eylemler yürütmeyi tetikler ve sonuç döndürür:

collect(), count(), saveAsTextFile()

8) Yönlendirilmiş Döngüsüz Grafiği (DAG) açıklayınız. Spark.

A DAG Dönüşümlerin soy ağacını temsil eder ve mantıksal uygulama planını oluşturur. SparkDüğümler RDD'leri veya veri kümelerini, kenarlar ise dönüşümleri temsil eder. Spark Veri karıştırma ve yeniden hesaplamayı en aza indirmek için optimize edilmiş yürütme aşamalarını planlamak amacıyla DAG'ı kullanır.

9) Catalyst optimizasyon aracının rolü nedir? Spark SQL mi?

MKS Katalizör optimize edici is Spark SQL'in sorgu optimizasyon motoru. Koşul itme, projeksiyon budama ve birleştirme yeniden sıralaması gibi kural tabanlı ve maliyet tabanlı optimizasyonlar uygulayarak üst düzey sorguları verimli fiziksel planlara dönüştürür.

10) Açıkla Spark Akışlı Yayın ve Yapılandırılmış Akışlı Yayın Arasındaki Fark.

Spark Akış: DStream soyutlamasını kullanarak verileri mikro gruplar halinde işler.
Yapılandırılmış Akış: Yeni ve optimize edilmiş bir API, şu temeller üzerine inşa edilmiştir: Spark SQL'in motoru, olay zamanı semantiğiyle artımlı işlemeye ve daha iyi hata toleransına olanak tanır.

11) Yayın değişkenleri ve biriktiriciler nelerdir? Spark?

Yayın Değişkenleri: Salt okunur verileri her görevle birlikte göndermeden tüm çalışan düğümler arasında verimli bir şekilde paylaşın.
Akümülatörler: Görevler genelinde sayaçları veya toplamları bir araya getirmek için kullanılır (örneğin, olayları saymak).

12) cache() ve persist() fonksiyonları arasındaki fark nedir?

önbellek(): Veri setini bellekte saklar (varsayılan).
kalıcıdır(): Diğer depolama seviyelerinin (disk, bellek+disk) belirtilmesine olanak tanır.

13) Nasıl Spark Hata toleransını destekliyor mu?

Spark kullanım RDD soyu ve DAG'ye kayıp veri bölümlerini yeniden hesapla Çalışan hataları durumunda. Ayrıca, kontrol noktası oluşturma işlemi, uzun işlem hatları için verileri kararlı bir depolama alanına kaydetmeyi de sağlar.

14) Bölme işlemini açıklayın. Spark ve önemi.

Bölümleme, verilerin kümenin düğümleri arasında nasıl dağıtılacağını belirler. İyi tasarlanmış bölümleme, veri hareketini (karıştırmayı) en aza indirir ve performans için çok önemli olan paralelliği destekler.

15) İşler, aşamalar ve görevler nelerdir? Spark'nin yürütme modeli?

Meslek: Bir eylem tarafından tetiklenir.
Aşama: Karıştırma işlemi içermeyen bir dizi dönüşüm.
Görev: Bölüm üzerinde çalışan en küçük yürütme birimi.

16) Apache'nin mimarisini açıklayın. Spark detayda.

Apache Spark takip ediyor usta-işçi mimarisi Büyük ölçekli dağıtık veri işleme için tasarlanmıştır. Merkezi bileşen şudur: Sürücü ProgramıAna uygulama mantığını çalıştıran ve uygulama hakkında bilgileri saklayan kısım. Spark Uygulama. Sürücü uygulama ile iletişim kurar. Cluster müdürKaynak talebinde bulunmak için Standalone, YARN, Mesos veya Kubernetes kullanılabilir.

Kaynaklar tahsis edildikten sonra, Spark başlattı Yürütücüler Çalışan düğümlerde. Yürütücüler, görevleri yürütmekten ve verileri bellekte veya diskte depolamaktan sorumludur. Sürücü, uygulamayı şu şekilde böler: iş fırsatlarıBunlar da daha alt bölümlere ayrılıyor. aşamaları Karıştırma sınırlarına göre. Her aşama birden fazla içerir. görevleriBurada her görev, verilerin bir bölümünü işler.

Bu mimari şunları sağlar: hata toleransı, paralel yürütme, ve ölçeklenebilirlikÖrneğin, bir yürütücü başarısız olursa, sürücü tüm işi yeniden başlatmadan soy ağacı bilgilerini kullanarak görevleri yeniden planlayabilir.

17) Nasıl Spark Bellek yönetimini dahili olarak mı ele alıyor?

Spark hafızayı şu şekilde yönetir: birleşik bellek yönetimi modeliYürütücü belleğini iki ana bölgeye ayıran yapı: yürütme belleği ve depolama hafızasıYürütme belleği karıştırma, birleştirme, sıralama ve toplama işlemleri için kullanılırken, depolama belleği RDD'lerin veya DataFrame'lerin önbelleğe alınması ve kalıcı olarak saklanması için kullanılır.

Daha öncekilerden farklı olarak Spark statik bellek tahsisi olan sürümler, modern Spark Belleği dinamik olarak yürütme ve depolama arasında paylaşır. Yürütme daha fazla belleğe ihtiyaç duyarsa, önbelleğe alınmış veriler çıkarılabilir ve bunun tersi de geçerlidir. Bu esneklik, karmaşık iş yükleri için performansı artırır.

Örneğin, büyük bir birleştirme işlemi sırasında, Spark Diske taşmayı önlemek için geçici olarak önbelleğe alınmış veri kümelerinden bellek ödünç alabilir. Doğru yapılandırma spark.executor.memory ve spark.memory.fraction önlenmesi kritik öneme sahiptir Bellek Yetersizliği Hataları üretimde.

18) Karıştırma işlemleri nelerdir? SparkPeki neden bu kadar pahalılar?

A karıştırmak Verilerin bölümler arasında yeniden dağıtılması işlemine "distributing" denir ve genellikle aşağıdaki gibi işlemler sırasında gerçekleşir. groupByKey, reduceByKey, joinya da distinctKarıştırma işlemleri pahalıdır çünkü şunları içerir: Disk G/Ç, ağ aktarımı ve serileştirme Veri yürütücüler arasında veri paylaşımı.

Spark Karıştırma işlemlerini birden fazla aşamaya böler, ara verileri diske yazar ve ardından ağ üzerinden alır. Bu, gecikmeyi ve kaynak kullanımını artırır.

Yer değiştirme maliyetlerini en aza indirmek için, Spark Aşağıdakiler gibi optimize edilmiş dönüşümler sağlar: reduceByKey yerine groupByKeyÖrneğin, yayın birleştirmeleri ve uygun bölümleme stratejileri. Örneğin, değiştirme groupByKey ile reduceByKey Veri hareketini önemli ölçüde azaltır ve yoğun veri toplama gerektiren iş yüklerinde performansı artırır.

19) Farklı birleştirme türlerini açıklayın. Spark örneklerle.

Spark Veri boyutuna ve yapılandırmaya bağlı olarak birden fazla birleştirme stratejisini destekler:

Birleştirme Türü	Tanım	Kullanım çantası
Yayına Katıl	Tüm yürütücülere yayınlanan küçük tablo	Boyut tabloları
Karıştır, Karıştır, Birleştir	Karıştırma işleminden sonra karma tabanlı birleştirme	Orta ölçekli veri kümeleri
Sırala Birleştir Birleştir	Birleştirmeden önce her iki veri setini de sıralar.	Büyük veri kümeleri
Kartezyen Birleşim	Veri kümelerinin çapraz çarpımı	Nadir, pahalı

Yayın birleştirmeleri, bir veri kümesi belleğe sığacak kadar küçük olduğunda en verimlidir. Örneğin, büyük bir satış veri kümesini küçük bir ürün arama tablosuyla birleştirmek, yayın birleştirmelerinden fayda sağlar.

Katılım türlerini anlamak, adayların süreçlerini optimize etmelerine yardımcı olur. Spark dağıtık ortamlarda işleri yürütmek ve performans darboğazlarını önlemek.

20) groupByKey() ve reduceByKey() arasındaki fark nedir?

Her ikisi de groupByKey() ve reduceByKey() Bunlar toplama amacıyla kullanılır, ancak performans ve davranış açısından önemli ölçüde farklılık gösterirler.

Görünüş	grupByKey	azaltByKey
Veri Karıştırma	Yüksek	Indirimli
toplama	karıştırmadan sonra	karıştırmadan önce
Performans	yavaş	Daha hızlı
Bellek Kullanımı	Daha yüksek	Optimize Edilmiş

groupByKey() ağ genelindeki tüm değerleri aktarırken reduceByKey() Verileri karıştırmadan önce yerel toplama işlemini gerçekleştirir. Üretim sistemlerinde, reduceByKey() Tam değer gruplaması açıkça gerekli olmadığı sürece neredeyse her zaman tercih edilir.

21) Nasıl Spark Veri çoğaltma olmadan hata toleransı nasıl sağlanır?

Spark hata toleransını şu şekilde sağlar: soy ağacı grafikleriHer veri setini oluşturmak için kullanılan dönüşümlerin sırasını kaydeden bu dosyalar, Hadoop gibi verileri çoğaltmak yerine, Spark Soy ağacı bilgilerini kullanarak kayıp bölümleri yeniden hesaplar.

Bir düğüm arızalandığında, Spark Kaybolan bölümleri belirler ve kalan veriler üzerinde yalnızca gerekli dönüşümleri yeniden yürütür. Bu yaklaşım verimlidir ve depolama yükünü önler.

Uzun süreli veya yinelemeli işlem hatları için, Spark destekler kontrol noktası belirlemeBu yöntem, ara sonuçları HDFS gibi güvenilir bir depolama alanına kaydeder. Bu da yeniden hesaplama maliyetlerini azaltır ve büyük uygulamalarda kurtarma süresini iyileştirir.

22) Spekülatif infaz nedir? SparkPeki, ne zaman kullanılmalıdır?

Spekülatif infaz bir Spark etkisini azaltan bir özellik yavaş çalışan görevlerAyrıca geride kalanlar olarak da bilinirler. Spark Diğerlerinden önemli ölçüde daha yavaş olan görevleri tespit eder ve bu görevlerin kopyalarını farklı yürütücülerde başlatır.

Tamamlanan ilk görev kabul edilir ve kalan görevler sonlandırılır. Bu, heterojen veya kararsız kümelerde genel iş tamamlama süresini iyileştirir.

Spekülatif yürütme, donanım performansının değişkenlik gösterdiği bulut veya paylaşımlı ortamlarda faydalıdır. Bununla birlikte, kaynak tüketimini artırdığı ve gereksiz görev tekrarlarına neden olabileceği için dikkatli kullanılmalıdır.

23) Açıklayın Spark Koddan sonuca kadar yürütme yaşam döngüsü.

MKS Spark Geliştirici dönüşümler ve eylemler yazdığında yürütme yaşam döngüsü başlar. Dönüşümler tembel bir şekilde değerlendirilir ve bir yapı oluşturmak için kullanılır. mantıklı planBir işlem çağrıldığında, Spark mantıksal planı şuna dönüştürür: fiziksel uygulama planı optimizasyon araçlarını kullanarak.

Sürücü daha sonra işleri gönderir, bunları aşamalara ve daha sonra görevlere ayırır. Görevler, veri bölümlerini paralel olarak işleyen yürütücülere zamanlanır. Sonuçlar ya sürücüye geri döndürülür ya da harici depolama alanına yazılır.

Bu yaşam döngüsü, dağıtık sistemlerin karmaşıklığını geliştiricilerden soyutlarken, verimli yürütme, optimizasyon ve hata kurtarma işlemlerini sağlar.

24) Apache'nin avantajları ve dezavantajları nelerdir? Spark?

Apache Spark Önemli avantajlar sağlasa da, sınırlamaları da vardır.

Avantajlar	Dezavantajlar
Yüksek hızlı bellek içi işlem	Yüksek bellek tüketimi
Birleşik analitik motoru	Dik öğrenme eğrisi
Toplu işlemeyi ve akışlı işlemeyi destekler.	Less küçük veri kümeleri için verimli
Zengin ekosistem	Hata ayıklama karmaşık olabilir.

Spark Büyük ölçekli, yinelemeli ve analitik iş yüklerinde mükemmel performans gösterir. Ancak, yanlış ayarlama bellek sorunlarına yol açabilir; bu nedenle üretim ortamlarında kullanım için uzmanlık şarttır.

25) Yavaş çalışan bir işlemi nasıl optimize edersiniz? Spark İş mi? Örneklerle cevaplayın.

Optimize Spark İşlemler sistematik bir yaklaşım gerektirir. Yaygın stratejiler arasında karıştırma işlemlerini azaltmak, verimli birleştirmeler kullanmak, yeniden kullanılan veri kümelerini önbelleğe almak ve yürütücü belleğini optimize etmek yer alır. İzleme Spark Kullanıcı arayüzü, çarpık bölümlendirmeler veya uzun çöp toplama süreleri gibi darboğazları belirlemeye yardımcı olur.

Örneğin, değiştirmek groupByKey() ile reduceByKey()Küçük tablolar için yayın birleştirmelerini etkinleştirmek ve çarpık verileri yeniden bölümlendirmek performansı önemli ölçüde artırabilir. Yürütücü çekirdeklerinin ve belleğin doğru yapılandırılması da optimum kaynak kullanımını sağlar.

Etkin optimizasyon, üst düzey yöneticiler tarafından çok değer verilen derin pratik bilgi birikimini gösterir. Spark görüşmeler.

26) Açıkla Spark SQL ve onun rolü Spark ekosistem.

Spark SQL, güçlü bir modüldür. Apache Spark işlemeyi mümkün kılan yapılandırılmış ve yarı yapılandırılmış veriler SQL sorguları, DataFrame'ler ve Dataset'ler kullanarak geliştiricilerin ve analistlerin etkileşim kurmasına olanak tanır. Spark SQL'in tanıdık sözdizimini kullanırken aynı zamanda şu avantajlardan da yararlanın: Spark'ın dağıtılmış yürütme modeli.

Dahili olarak, Spark SQL, SQL sorgularını mantıksal planlara dönüştürür ve bu planlar aşağıdaki yöntemler kullanılarak optimize edilir: Katalizör optimize edicive daha sonra fiziksel yürütme planlarına dönüştürülür. Bu optimizasyon, koşul itme, sütun budama ve birleştirme yeniden sıralamasını içerir. Spark SQL, Hive ile sorunsuz bir şekilde entegre olarak Hive tablolarının sorgulanmasını ve mevcut veri ambarlarıyla uyumluluğu sağlar.

Örneğin, analistler karmaşık kodlar yazmaya gerek kalmadan HDFS'de depolanan Parquet dosyaları üzerinde doğrudan SQL sorguları çalıştırabilirler. Spark Kod, verimliliği ve performansı aynı anda iyileştiriyor.

27) Catalyst optimizasyon aracı nedir ve performansı nasıl iyileştirir?

Catalyst optimizasyon aracı şudur: Spark SQL'in sorgu optimizasyon çerçevesi Üst düzey sorguları verimli yürütme planlarına dönüştüren bir yöntemdir. Çeşitli unsurları bir arada kullanır. kural tabanlı ve maliyet tabanlı optimizasyon Sorgu yürütmesini iyileştirmeye yönelik teknikler.

Catalyst, analiz, mantıksal optimizasyon, fiziksel planlama ve kod üretimi olmak üzere birden fazla aşamada çalışır. Bu aşamalarda, sabit katlama, önerme itme, projeksiyon budama ve birleştirme stratejisi seçimi gibi optimizasyonlar uygular.

Örneğin, bir sorgu tabloları birleştirmeden önce satırları filtreliyorsa, Catalyst filtrenin mümkün olan en erken aşamada uygulanmasını sağlayarak küme genelinde aktarılan veri miktarını azaltır. Bu, büyük ölçekli analitik iş yüklerinde performansı önemli ölçüde artırır.

28) Tungsten nedir ve nasıl bir katkı sağlar? Spark performans?

Tungsten, performans optimizasyonu alanında bir girişimdir. Spark Geliştirmek için tasarlanmış CPU verimliliği ve bellek yönetimiBaşlıca amacı, olanak sağlamaktır. Spark Daha az ek maliyetle doğrudan metal yüzeye yakın çalışmak Java Nesne oluşturma ve çöp toplama.

Tungsten aşağıdaki gibi teknikleri sunmaktadır: yığın dışı bellek yönetimi, önbellek dostu veri yapıları, ve tüm aşama kod üretimiBu iyileştirmeler JVM yükünü azaltır ve SQL ve DataFrame işlemlerinin yürütme hızını artırır.

Örneğin, tüm aşama kod üretimi, birden fazla operatörü tek bir koda derler. Java Bu sayede sanal fonksiyon çağrıları azalır ve CPU işlem hattı verimliliği artar. Bu da şu avantajları sağlar: Spark SQL iş yükleri, geleneksel yürütme modellerine kıyasla önemli ölçüde daha hızlı işlenir.

29) Yapılandırılmış Akışı ve diğer akış türlerinden farkını açıklayın. Spark Yayın Akışı.

Yapılandırılmış Akış bir üst düzey akış API'si üzerine inşa Spark Akış halindeki verileri sınırsız bir tablo olarak ele alan SQL. Spark Düşük seviyeli DStreams ve mikro-toplu işlemeyi kullanan Yapılandırılmış Akış, şunları sağlar: bildirimsel API'ler Güçlü garantilerle.

Yapılandırılmış Akış destekler tam olarak bir kez semantiğiOlay zamanı işleme, filigranlar ve kontrol noktası oluşturma yoluyla hata toleransı. Geliştiriciler, akış sorgularını toplu iş sorgularına benzer şekilde yazarlar ve Spark Artımlı yürütmeyi otomatik olarak yönetir.

Örneğin, Yapılandırılmış Akış (Structured Streaming) kullanarak Kafka olaylarını işlemek, olay zaman pencereleri kullanılarak geç gelen verilerin doğru şekilde ele alınmasını sağlar ve bu da onu gerçek zamanlı analiz ve izleme sistemleri için uygun hale getirir.

30) Kontrol noktası uygulaması nedir? SparkPeki, ne zaman kullanılmalıdır?

Kontrol noktası oluşturma, kullanılan bir mekanizmadır. soy ağacı grafiklerini kısalt Ara sonuçları HDFS veya bulut nesne depoları gibi güvenilir depolama alanlarına kaydederek hata toleransını artırır. primarily used to improve fault tolerance and reduce recomputation overhead in long or complex runs Spark Meslekler.

Spark İki tür kontrol noktası oluşturmayı destekler: RDD kontrol noktası oluşturma ve Yapılandırılmış Akış kontrol noktası oluşturmaAkış uygulamalarında, durum, ofsetler ve ilerleme bilgilerini korumak için kontrol noktası oluşturmak zorunludur.

Örneğin, yinelemeli makine öğrenimi işlem hatlarında veya durum bilgisi içeren akış işlerinde, kontrol noktası oluşturma, arızalar durumunda işlem hattının başından itibaren pahalı yeniden hesaplamaları önleyerek üretim ortamlarında istikrar ve güvenilirlik sağlar.

31) Nasıl Spark Veri çarpıklığı nasıl ele alınır ve bu nasıl azaltılabilir?

Veri çarpıklığı, belirli bölümlerin diğerlerine göre önemli ölçüde daha fazla veri içermesi durumunda ortaya çıkar ve bazı görevlerin çok daha uzun sürmesine neden olur. Bu durum, kaynakların verimsiz kullanımına ve iş tamamlama süresinin uzamasına yol açar.

Spark Veri çarpıklığını gidermek için çeşitli yöntemler sunar, bunlar arasında şunlar yer alır: tuzlama anahtarları, yayın katılımları, yeniden bölümlendirme, ve uyarlanabilir sorgu yürütme (AQE)AQE, dengesiz bölmeleri bölerek çalışma zamanında yürütme planlarını dinamik olarak ayarlar.

Örneğin, oldukça çarpık bir anahtara sahip veri kümelerini birleştirirken, rastgele bir önek eklemek (tuzlama), verileri bölümler arasında daha eşit bir şekilde dağıtır, paralelliği artırır ve geride kalan verileri azaltır.

32) Uyarlanabilir Sorgu Yürütme (AQE) kavramını açıklayınız. Spark.

Uyarlanabilir Sorgu Yürütme bir Spark sorgu planlarını optimize eden özellik çalışma zamanında Gerçek veri istatistiklerine dayanmaktadır. Statik optimizasyonun aksine, AQE sorgu yürütme başladıktan sonra yürütme stratejilerini dinamik olarak değiştirir.

AQE, birleştirme stratejilerini otomatik olarak değiştirebilir, karıştırma bölüm boyutlarını optimize edebilir ve çarpık birleştirmeleri ele alabilir. Bu, manuel ayarlama ihtiyacını azaltır ve çeşitli iş yüklerinde performansı artırır.

Örneğin Spark AQE başlangıçta sıralama-birleştirme birleştirmesi planlar ancak daha sonra veri kümelerinden birinin küçük olduğunu tespit ederse, kodda değişiklik yapmadan daha hızlı yürütme sağlamak için dinamik olarak yayın birleştirmesine geçebilir.

33) repartition() ve coalesce() fonksiyonları arasındaki farklar nelerdir?

Her ikisi de repartition() ve coalesce() Bölüm sayısını değiştirmek için kullanılırlar, ancak farklı şekilde davranırlar.

Görünüş	dağıtım	kaynaşmak
Karıştırmak	Evet	Hayır (varsayılan olarak)
Performans	yavaş	Daha hızlı
Kullanım çantası	Artan bölmeler	Bölümlerin azaltılması

repartition() Tam bir karıştırma işlemi gerçekleştirir ve paralelliği artırırken faydalıdır. coalesce() Verileri depolama alanına yazmadan önce küçük dosyaları önlemek için ideal olan bu yöntem, karıştırma işlemine gerek kalmadan bölümlemeleri verimli bir şekilde azaltır.

34) Py nasıl çalışır?Spark -den farklı Spark Scala dilinde mi yazılmış?

PySpark Bir sağlar Python API için Spark, Etkinleştirme Python geliştiricilerin dağıtık hesaplamadan yararlanmasını sağlar. Ancak PySpark İletişim nedeniyle ek maliyet getirir. Python işlem ve JVM.

Scala Spark Scala'nın JVM üzerinde yerel olarak çalışması nedeniyle uygulamalar genellikle daha iyi performans gösterir. PySpark Optimizasyonlar kullanarak performans sorunlarını hafifletir. Apache Arrow Sütun tabanlı veri aktarımı için.

Pratikte, PySpark Hızlı geliştirme ve veri bilimi iş akışları için tercih edilirken, Scala genellikle performans açısından kritik üretim sistemleri için seçilir.

35) Bir arızayı nasıl giderirsiniz? Spark Üretimde iş mi? Örneklerle cevaplayın.

Sorun giderme Spark İşler, kayıtların analizini gerektirir. Spark Kullanıcı arayüzü ölçümleri ve yapılandırma ayarları. Sık karşılaşılan sorunlar arasında bellek hataları, veri çarpıklığı, uzun çöp toplama duraklamaları ve karıştırma hataları yer almaktadır.

Kullanma Spark Kullanıcı arayüzü sayesinde mühendisler yavaş ilerleyen aşamaları, dengesiz görevleri ve yürütücü bellek kullanımını belirleyebilirler. Günlükler, serileştirme hataları veya eksik bağımlılıklar gibi istisnaların izlenmesine yardımcı olur.

Örneğin, sık sık meydana gelen yürütücü hataları, yetersiz bellek tahsisine işaret edebilir; bu sorun, yürütücü belleğini ayarlayarak veya bölüm boyutlarını küçülterek çözülebilir. Etkili sorun giderme, üst düzey mülakatlarda önemli bir beklenti olan gerçek dünya operasyonel uzmanlığını gösterir.

36) Apache tarafından desteklenen farklı küme yöneticilerini açıklayın. Spark.

Spark çoklu destekler küme yöneticileriKaynakları tahsis etmekten ve yürütücüleri düğümler arasında planlamaktan sorumlu olan küme yöneticileridir. En yaygın kullanılan küme yöneticileri şunlardır: Bağımsız, İPLİK, mezo, ve Kubernetes.

Cluster müdür	özellikleri	Kullanım çantası
Bağımsız	Basit, Spark-Anadili	Küçük ila orta ölçekli kümeler
İPLİK	Hadoop ekosistemine entegrasyon	Kurumsal Hadoop kurulumları
mezo	Ayrıntılı kaynak paylaşımı	Karma iş yükleri
Kubernetes	Konteyner tabanlı orkestrasyon	Bulut yerel dağıtımlar

YARN, istikrarlılığı ve Hadoop entegrasyonu nedeniyle işletmelerde yaygın olarak kullanılırken, Kubernetes bulut tabanlı uygulamalar için giderek daha popüler hale geliyor. Spark Ölçeklenebilirlik ve izolasyon avantajları sayesinde iş yükleri azalır.

37) Ne Spark Performans ayarlaması için yapılandırma parametreleri en önemli olanlardır?

Spark Performans optimizasyonu büyük ölçüde yürütücü ve bellek parametrelerinin doğru yapılandırılmasına bağlıdır. En kritik yapılandırmalar şunlardır:

spark.executor.memory – Her yürütücü için ayrılan bellek
spark.executor.cores – Yürütücü başına CPU çekirdeği sayısı
spark.sql.shuffle.partitions – Karıştırma bölümlerinin sayısı
spark.driver.memory – Sürücüye ayrılan bellek
spark.memory.fraction – JVM bellek kullanım dengesi

Örneğin, artırmak spark.sql.shuffle.partitions Büyük veri kümeleri için paralelliği artırır ancak çok yüksek ayarlanırsa ek yük getirebilir. Etkili ayarlama, iş yükü özelliklerine bağlı olarak CPU, bellek ve G/Ç'yi dengelemeyi gerektirir.

38) Nedir SparkBağlam vs. SparkOturum ve aralarındaki fark nedir?

SparkContext orijinal giriş noktasıdır Spark İşlevselliği sağlar ve küme yöneticisiyle iletişim kurmaktan, yürütücüleri yönetmekten ve uygulama yürütmesini izlemekten sorumludur.

SparkSession Birleşik bir giriş noktası olarak tanıtıldı. Spark 2.0, şunları kapsar: SparkContext, SQLContext, ve HiveContextTüm uygulamalar için tek bir arayüz sağlayarak uygulama geliştirme sürecini basitleştirir. Spark işlevsellikleri.

Görünüş	Sparkbağlam	Sparkoturum
tanıtıldı	Erken Spark sürümler	Spark 2.0+
kapsam	Temel işlevsellik	Birleşik API
kullanım	Düşük seviyeli RDD işlemleri	SQL, Veri Çerçeveleri, Veri Kümeleri

Modern Spark Uygulamalar her zaman şunu kullanmalıdır: SparkSession.

39) Nasıl Spark Gerçek zamanlı işlem için Kafka ile entegre edilebilir mi?

Spark Kafka ile öncelikle şu yollarla entegre olur: Yapılandırılmış AkışBu sayede güvenilir ve ölçeklenebilir gerçek zamanlı veri işleme mümkün hale geliyor. Spark Kafka konularını akış halindeki DataFrame'ler olarak tüketir ve ofset takibi ile tam olarak bir kez işleme (exactly-once) semantiğini destekler.

Spark Kafka offset'lerini doğrudan Kafka'ya kaydetmek yerine, kontrol noktası dizinlerinde saklayarak hata toleransı sağlar. Bu tasarım, veri kaybı veya çoğaltma olmadan arızalardan kurtarmayı mümkün kılar.

Örneğin, Spark Kafka'dan gelen tıklama akışı verilerini işleyebilir, olayları gerçek zamanlı olarak toplayabilir ve sonuçları bir veri ambarında saklayabilir. Bu entegrasyon, olay odaklı analiz ve izleme süreçlerinde yaygın olarak kullanılmaktadır.

40) Tam olarak bir kez işleme nedir? Spark Yapılandırılmış Yayıncılık?

Tam olarak bir kez işleme, her kaydın işlenmesini garanti eder. sadece bir kereHatta başarısızlıklar olsa bile. Spark Yapılandırılmış Akış bunu şu şekilde gerçekleştirir: kontrol noktası belirleme, idempotent yazarve deterministik yürütme.

Spark İlerleme durumunu, kontrol noktalarında saklanan ofsetler, durum bilgileri ve meta verileri kullanarak takip eder. Bir hata oluşursa, Spark Verileri yanlış şekilde yeniden işlemeden, en son başarılı kontrol noktasından devam eder.

Örneğin, akış verilerini yazarken Delta Göl veritabanları veya işlem veritabanları, Spark Kısmi yazma işlemlerinin güvenli bir şekilde geri alınmasını veya yeniden denenmesini sağlayarak, tam olarak bir kez yazma (exactly-once) prensibini finansal ve kritik görev uygulamaları için hayati öneme sahip kılar.

41) Açıkla Spark Güvenlik mimarisi ve kimlik doğrulama mekanizmaları.

Spark Veri ve küme kaynaklarını korumak için birden fazla güvenlik özelliği sunar. Kimlik doğrulama, yalnızca yetkili kullanıcıların ve hizmetlerin erişebilmesini sağlar. Spark Uygulamalar, yetkilendirme ise kaynak kullanımını kontrol eder.

Spark destekler Kerberos kimlik doğrulamasıVeri aktarımı için SSL şifrelemesi ve kullanıcı arayüzü ile iş gönderimi için erişim kontrol listeleri (ACL'ler) içerir. Hadoop güvenliği ile entegrasyon, kurumsal düzeyde korumayı daha da artırır.

Güvenli ortamlarda, Spark Uygulamalar Kerberos ile kimlik doğrulaması yapar, karıştırma verilerini şifreler ve günlük kayıtlarına ve kullanıcı arayüzlerine erişimi kısıtlar. Bu önlemler, düzenlemeye tabi sektörlerde uyumluluk için elzemdir.

42) Küçük dosya problemi nedir? SparkPeki, bu sorunu nasıl çözersiniz?

Küçük dosya sorunu şu durumlarda ortaya çıkar: Spark Bu işlem, HDFS veya bulut nesne depoları gibi depolama sistemlerine çok sayıda küçük dosya yazar. Bu durum, aşırı meta veri yükü ve verimsiz okuma işlemleri nedeniyle performansı düşürür.

Spark bu sorunu şu şekilde çözüyor: birleşen bölmelerÇıktı bölüm sayılarının ayarlanması ve dosya sıkıştırma tekniklerinin kullanılması. coalesce() Verileri yazmadan önce bu, yaygın bir çözümdür.

Örneğin, yazma işleminden önce çıktı bölümlerini binlerden birkaç yüze düşürmek, sorgu performansını artırır ve meta veri hizmetleri üzerindeki yükü azaltır.

43) Açıkla Spark İş planlama modları.

Spark İki zamanlama modunu destekler: FIFO ve Adil Planlama.

Planlama Modu	Tanım	Kullanım çantası
FIFO	İşlemler gönderim sırasına göre yürütülür.	Basit iş yükleri
Zayıf	İşler arasında paylaşılan kaynaklar	Çok kullanıcılı kümeler

Adil zamanlama, uzun süren işlerin daha küçük etkileşimli sorguları engellememesini sağlar. Genellikle birden fazla ekibin çalıştığı paylaşımlı ortamlarda kullanılır. Spark işleri aynı anda.

44) Yaygın nedenler nelerdir? Spark Üretimde iş başarısızlıkları mı?

Spark Bellek tükenmesi, veri çarpıklığı, serileştirme sorunları, ağ zaman aşımı veya yanlış yapılandırılmış bağımlılıklar nedeniyle iş hataları meydana gelebilir. Yürütücü hataları ve sürücü çökmeleri, özellikle kötü ayarlanmış uygulamalarda yaygındır.

Örneğin, sık OutOfMemoryError Yetersiz yürütücü belleği veya aşırı önbellekleme olduğunu gösterir. Karıştırma alma hataları, kararsız düğümlere veya disk darboğazlarına işaret edebilir.

Arıza modellerini anlamak ve proaktif olarak izlemek Spark Kullanıcı arayüzü ölçümleri, istikrarlı üretim süreçlerinin sürdürülmesi için kritik öneme sahiptir.

45) Üretime hazır bir ürünü nasıl tasarlarsınız? Spark Uygulaması nedir? Örneklerle cevaplayın.

Üretime hazır Spark uygulama vurgular ölçeklenebilirlik, hata toleransı, gözlemlenebilirlik ve sürdürülebilirlikBu, uygun günlük kaydı tutmayı, kontrol noktası oluşturmayı, yapılandırma yönetimini ve otomatik testleri içerir.

Örneğin, bir akış uygulaması yapılandırılmış günlük kaydı, sağlam hata yönetimi, kurtarma için kontrol noktası oluşturma ve izleme araçlarıyla metrik entegrasyonu içermelidir. Toplu işler, giriş verilerini doğrulamalı, şema evrimini ele almalı ve sabit kodlanmış yapılandırmalardan kaçınmalıdır.

Tasarımı Spark Bu prensiplere sahip uygulamalar, kurumsal ortamlarda güvenilirlik, daha kolay hata ayıklama ve uzun vadeli sürdürülebilirlik sağlar.

46) Bir programın iç yürütme akışını açıklayın. Spark İşin tesliminden tamamlanmasına kadar olan süreç.

Olduğunda, bir Spark Başvuru gönderildi, Sürücü Programı Uygulamayı başlatır ve kodda tanımlanan dönüşümlere dayalı mantıksal bir yürütme planı oluşturur. Spark Tembel değerlendirme nedeniyle dönüşümler hemen yürütülmez. Yürütme yalnızca bir eylem tetiklendiğinde başlar.

Mantıksal plan şuna dönüştürülür: Yönlendirilmiş Asiklik Grafik (DAG)Daha sonra optimize edilip parçalara ayrılır. aşamaları Karıştırma sınırlarına göre. Her aşama birden fazla aşamadan oluşur. görevleriBurada her görev tek bir veri bölümünü işler.

Sürücü görevleri şuraya iletiyor: uygulayıcıları Küme yöneticisi aracılığıyla çalışan düğümlerde çalıştırılır. Yürütücüler görevleri paralel olarak işler ve sonuçları sürücüye geri bildirir. Hatalar meydana gelirse, Spark Soy ağacı bilgilerini kullanarak görevleri yeniden dener. Bu yürütme modeli, ölçeklenebilirlik, hata toleransı ve verimli dağıtılmış işlemeyi sağlar.

47) Tüm aşama kod üretimi nedir ve neden önemlidir?

Tüm aşama kod üretimi, Tungsten projesi kapsamında tanıtılan bir performans optimizasyon tekniğidir. Birden fazla aşamayı birleştirerek işlemci yükünü azaltır. Spark operatörleri tek bir oluşturulmuş hale getirir Java Bu işlev, sanal metot çağrılarını ve gereksiz nesne oluşturmayı ortadan kaldırır.

Her operatörü ayrı ayrı çalıştırmak yerine, Spark Sıkı döngüler içinde veri işleyen optimize edilmiş bayt kodu üretir. Bu, CPU önbellek yerelliğini iyileştirir ve çöp toplama yükünü azaltır.

Örneğin, filtreleme, projeksiyon ve toplama işlemlerini içeren bir sorgu tek bir yürütme aşamasında derlenebilir. Bu, performansı önemli ölçüde artırır. Spark SQL performansı, özellikle büyük veri kümeleri ve karmaşık sorgular içeren analitik iş yüklerinde.

48) Dar ve geniş dönüşümler nelerdir? Spark?

Spark Dönüşümler, verilerin bölümler arasında nasıl dağıtıldığına göre sınıflandırılır.

Dönüşüm Türü	Tanım	Örnekler
Dar	Veri karıştırma işlemine gerek yok.	`map`, `filter`, `union`
Geniş	Veri karıştırma gerektirir	`groupByKey`, `join`, `reduceByKey`

Dar dönüşümler izin verir Spark İşlemleri tek bir aşamada birleştirerek performansı artırır. Geniş kapsamlı dönüşümler, verilerin ağ üzerinden aktarılmasını gerektirir; bu da gecikmeye ve kaynak yüküne neden olur.

Bu farkı anlamak, etkili yazım için çok önemlidir. Spark Geniş kapsamlı dönüşümlerin en aza indirilmesi, daha hızlı yürütmeye ve küme yükünün azalmasına yol açtığı için işler daha verimli hale gelir.

49) Nasıl Spark Akış uygulamalarında geri basıncı nasıl yönetebiliriz?

Geri basınç, bir akış sisteminin işleme kapasitesine bağlı olarak alım oranlarını ayarlama yeteneğidir. Spark Akış modeline bağlı olarak geri basıncı farklı şekilde ele alır.

Mirasta Spark Akışlı iletimde, geri basınç, işlem sürelerinden gelen geri bildirimleri kullanarak alıcı alım hızlarını dinamik olarak ayarlar. Yapılandırılmış Akışlı İletimde, Spark dayanır mikro parti yürütmeHız sınırlamaları ve Kafka ofsetleri gibi kaynağa özgü kontroller.

Örneğin, Kafka akışlarını işlerken, Spark Yürütücü aşırı yüklenmesini önlemek için, her işlemde tüketilen kayıt sayısını sınırlayabilir. Bu, trafik artışları sırasında istikrar sağlar ve alt sistemlerin aşırı yüklenmesini önler.

50) UDF'ler nedir? SparkPeki, dezavantajları nelerdir?

Kullanıcı Tanımlı Fonksiyonlar (UDF'ler), geliştiricilerin özel mantık uygulamalarına olanak tanır. Spark Aşağıdaki gibi diller kullanılarak DataFrame'ler oluşturulabilir: Python veya Scala. Kullanıcı tanımlı fonksiyonlar (UDF'ler) yerleşik olduklarında kullanışlıdır. Spark Fonksiyonlar karmaşık iş mantığını ifade edemez.

Ancak, UDF'lerin önemli dezavantajları vardır. Bunlar, devre dışı bırakmayı içerir. Spark's Catalyst optimize edici, koşul itme ve sütun budama gibi sorgu optimizasyonlarını engeller. Python UDF'ler ayrıca JVM ve arasında serileştirme yükü de getirir. Python proses.

Spark SQL'in yerleşik fonksiyonları veya Spark SQL ifadeleri tercih edilmelidir. Performans açısından kritik iş yüklerinde, kullanıcı tanımlı fonksiyonlardan (UDF) kaçınmak, yürütme süresinde önemli iyileşmelere yol açabilir.

🔍 En İyi Apache Spark Gerçek Dünya Senaryoları ve Stratejik Yanıtlar İçeren Mülakat Soruları

1) Apache nedir? SparkPeki, geleneksel büyük veri çerçevelerine göre neden tercih ediliyor?

Adaydan beklenenler: Mülakatçı, Apache konusundaki bilgi düzeyinizi değerlendirmek istiyor. Spark Temelleri ve Hadoop MapReduce gibi eski çerçevelere kıyasla avantajları.

Örnek cevap: Apache Spark Büyük veri kümeleri üzerinde hızlı, bellek içi hesaplama için tasarlanmış dağıtık bir veri işleme çerçevesidir. Bellek içi işlemeyi desteklediği için geleneksel çerçevelere tercih edilir; bu da disk G/Ç'sini önemli ölçüde azaltır ve performansı artırır. Spark Ayrıca, toplu işleme, akış, makine öğrenimi ve grafik işleme için birleşik bir motor sağlayarak, modern veri iş yükleri için daha esnek ve verimli hale getirir.

2) Nasıl Spark Dağıtılmış bir ortamda hata toleransı nasıl sağlanır?

Adaydan beklenenler: Mülakatçı, bilginizi değerlendiriyor. SparkSistemin iç mimarisi ve arıza durumlarını nasıl ele aldığı.

Örnek cevap: Spark Bu sistem, Dayanıklı Dağıtılmış Veri Kümeleri (RDD'ler) kullanımı sayesinde hata toleransı sağlar. RDD'ler, soy ağacı bilgilerini izler ve bu da hata toleransına olanak tanır. Spark Düğüm arızası durumunda kayıp bölümleri yeniden hesaplamak için. Önceki görevimde, yürütücü arızaları sırasında manuel müdahale olmadan verileri sorunsuz bir şekilde kurtarmak için bu mekanizmaya güveniyordum.

3) RDD'ler, DataFrame'ler ve Dataset'ler arasındaki farkı açıklayabilir misiniz?

Adaydan beklenenler: Mülakatçı, sizin konuyu anlama yeteneğinizi test etmek istiyor. Spark Soyutlamalar ve her birinin ne zaman kullanılacağı.

Örnek cevap: RDD'ler en düşük seviyeli soyutlama olup ince taneli kontrol sağlar ancak daha fazla manuel optimizasyon gerektirir. DataFrame'ler ise şema ile daha yüksek seviyeli bir soyutlama sunarak daha fazla veri işleme olanağı sağlar. Spark Sorguları Catalyst optimize edici kullanarak optimize etmek. Veri kümeleri, optimizasyonlarla birlikte tür güvenliği sunarak RDD'lerin ve DataFrame'lerin avantajlarını birleştirir. Önceki görevimde, büyük ölçekli analizler için performans ve kullanım kolaylığını dengeledikleri için ağırlıklı olarak DataFrame'leri kullandım.

4) Bir sistemin performansını nasıl optimize edersiniz? Spark iş?

Adaydan beklenenler: Mülakatı yapan kişi, ayarlama ve optimizasyon konusunda pratik deneyim arıyor. Spark uygulamaları.

Örnek cevap: Performans optimizasyonu Spark Bu, uygun bölümleme, sık kullanılan veri kümelerinin önbelleğe alınması ve karıştırma işlemlerinin en aza indirilmesi gibi teknikleri içerir. Ayrıca yürütücü belleği ve çekirdekleri gibi yapılandırma parametrelerinin ayarlanmasını da kapsar. Önceki işimde, yürütme planlarını analiz ederek ve küme kaynaklarını daha iyi kullanmak için bölüm boyutlarını ayarlayarak iş performansını iyileştirdim.

5) Verilerde büyük bir sapmayı ele almak zorunda kaldığınız bir durumu açıklayın. Spark.

Adaydan beklenenler: Mülakatçı, gerçek dünya veri işleme zorluklarında problem çözme becerilerinizi değerlendirmek istiyor.

Örnek cevap: Veri dengesizliği, belirli yürütücüleri aşırı yükleyerek performansı önemli ölçüde düşürebilir. Bunu, yükü eşit olarak dağıtmak için anahtarları tuzlama ve verileri yeniden bölümleme gibi teknikler kullanarak çözdüm. Son görevimde, veri dengesizliğini gidermek, kritik bir raporlama hattındaki iş çalışma süresini saatlerden dakikalara indirdi.

6) Nasıl Spark Akış (streaming) ile Yapılandırılmış Akış (structured streaming) arasındaki fark nedir?

Adaydan beklenenler: Mülakatçı, bilginizi test ediyor. Spark'ın yayın akışı yetenekleri ve evrimi.

Örnek cevap: Spark Akış (Streaming), verilerin sabit aralıklarla küçük gruplar halinde işlendiği mikro-toplu işleme modelini kullanır. Yapılandırılmış Akış (Structured Streaming) ise bu model üzerine kurulmuştur. Spark SQL motoru, akış verilerini sınırsız bir tablo olarak ele alır ve daha iyi optimizasyon, hata toleransı ve daha basit API'ler sağlar. Yapılandırılmış Akış, tutarlılığı ve kullanım kolaylığı nedeniyle genellikle yeni uygulamalar için tercih edilir.

7) Bellek yönetimi sorunlarını nasıl ele alıyorsunuz? Spark?

Adaydan beklenenler: Mülakatçı, yaygın olarak karşılaşılan konulardaki deneyiminizi anlamak istiyor. Spark Zorluklar ve sorun giderme.

Örnek cevap: Bellek yönetimi sorunları, yürütücü belleğinin doğru şekilde yapılandırılması, gereksiz önbelleklemenin önlenmesi ve Parquet gibi verimli veri formatlarının kullanılmasıyla ele alınır. İzleme araçları gibi araçlar da bu konuda yardımcı olabilir. Spark Kullanıcı arayüzü, bellek darboğazlarını belirlemeye yardımcı olarak, işler başarısız olmadan önce proaktif ayarlamalar yapılmasına olanak tanır.

8) Bana bir keresinde birinin Spark Üretim ortamında işlem başarısız oldu. Bunu nasıl çözdünüz?

Adaydan beklenenler: Mülakatçı, olay yönetimi ve hata ayıklama yaklaşımınızı değerlendiriyor.

Örnek cevap: Olduğunda, bir Spark Üretim ortamında işlem başarısız oldu, yürütücü günlüklerini analiz ettim ve Spark Sorunun temel nedenini belirlemek için kullanıcı arayüzü kullanıldı. Sorun, yetersiz bellek tahsisinden kaynaklanıyordu ve bu da tekrarlanan yürütücü hatalarına yol açıyordu. Bellek ayarlarını düzenleyerek ve kaynak kullanımını azaltmak için dönüşümleri optimize ederek sorunu çözdüm.

9) Verileri işlerken veri kalitesini nasıl sağlarsınız? Spark?

Adaydan beklenenler: Mülakatçı, detaylara verdiğiniz önem ve veri güvenilirliği uygulamalarınız hakkında bilgi edinmek istiyor.

Örnek cevap: Veri kalitesinin sağlanması, giriş verilerinin doğrulanmasını, boş veya bozuk kayıtların ele alınmasını ve şema uygulamasının gerçekleştirilmesini içerir. Ayrıca, anormallikleri erken tespit etmek ve sonraki analizlere olan güveni korumak için işlem hattının her aşamasında veri kontrolleri ve günlük kaydı uyguluyorum.

10) Hangisi arasında seçim yapardınız? Spark Peki ya proje için diğer veri işleme araçları?

Adaydan beklenenler: Mülakatçı, karar verme yeteneğinizi ve mimari düşünme becerinizi değerlendiriyor.

Örnek cevap: Seçim, veri hacmi, işlem karmaşıklığı, gecikme süresi gereksinimleri ve ekosistem entegrasyonu gibi faktörlere bağlıdır. Spark Büyük ölçekli, dağıtık işlem ve gelişmiş analizler için idealdir. Daha basit veya gerçek zamanlı kullanım durumları için daha hafif araçlar daha uygun olabilir. Karar vermeden önce her zaman iş gereksinimlerini teknik kısıtlamalarla birlikte değerlendiririm.