Đánh giá lười biếng là gì? Spark, và tại sao nó lại có lợi?

Đánh giá lười biếng trong Spark Điều này có nghĩa là các phép biến đổi như map và filter không được thực thi ngay lập tức. Thay vào đó, Spark Nó xây dựng một kế hoạch chuyển đổi logic và chỉ thực thi kế hoạch đó khi một hành động như collect() hoặc count() được gọi. Cách tiếp cận này cho phép Spark Tối ưu hóa kế hoạch thực thi bằng cách sắp xếp lại và kết hợp các bước, giảm thiểu các phép tính không cần thiết và giảm chi phí I/O.

Top 50 Apache Spark Câu hỏi và trả lời phỏng vấn (2026)

Việc chuẩn bị cho một cuộc phỏng vấn về dữ liệu lớn đòi hỏi phải lường trước những thách thức đằng sau quá trình xử lý phân tán và các hệ thống phân tích thực tế. Apache Spark Các câu hỏi phỏng vấn Tiết lộ cách nhà tuyển dụng đánh giá khả năng mở rộng, hiệu suất và chiều sâu tư duy.

Làm chủ Spark Vị trí này mở ra nhiều cơ hội việc làm trong các nền tảng phân tích, xử lý dữ liệu trực tuyến và hệ thống AI, nơi kinh nghiệm kỹ thuật và chuyên môn lĩnh vực là rất quan trọng. Các chuyên gia làm việc trong lĩnh vực này sẽ áp dụng kỹ năng phân tích, cộng tác với trưởng nhóm và quản lý, đồng thời sử dụng các câu hỏi và câu trả lời thực tế để giúp các ứng viên mới tốt nghiệp, ứng viên trung cấp và ứng viên cao cấp tự tin vượt qua các cuộc phỏng vấn thành công. Đọc thêm ...

👉 Tải PDF miễn phí: Apache Spark Câu hỏi & câu trả lời phỏng vấn

Apache hàng đầu Spark Câu hỏi và trả lời phỏng vấn

1) Apache là gì? Spark Và tại sao nó lại được sử dụng rộng rãi trong xử lý dữ liệu lớn?

Apache Spark là một công cụ phân tích dữ liệu phân tán, mã nguồn mở được thiết kế cho xử lý dữ liệu quy mô lớnNó cung cấp một khung tính toán thống nhất hỗ trợ... khối lượng công việc xử lý theo lô và truyền phát thời gian thựcPhân tích nâng cao, học máy và xử lý đồ thị, tất cả đều được tích hợp trong một công cụ duy nhất. Spark Nó sử dụng tính toán trong bộ nhớ để tăng tốc đáng kể quá trình xử lý dữ liệu so với các hệ thống dựa trên ổ đĩa truyền thống như Hadoop MapReduce.

SparkNhững điểm mạnh chính của 's là:

Xử lý trong bộ nhớ: Giảm thiểu thao tác đọc/ghi ổ đĩa và tăng tốc các thuật toán lặp.
Khả năng mở rộng: Có khả năng xử lý các tập dữ liệu quy mô petabyte trên các cụm máy chủ phân tán.
Tính linh hoạt của API: Hỗ trợ Scala, Java, Python, R và SQL.
Hệ sinh thái thống nhất: Cung cấp nhiều mô-đun tích hợp sẵn (SQL, Streaming, MLlib, GraphX).

Ví dụ: Một điển hình Spark Công việc này có thể tải hàng terabyte dữ liệu từ HDFS, thực hiện các quy trình ETL phức tạp, áp dụng máy học và ghi kết quả vào kho dữ liệu—tất cả đều trong cùng một ứng dụng.

2) Apache như thế nào? Spark Khác với Hadoop MapReduce?

Apache Spark Hadoop MapReduce và Hadoop đều là các framework xử lý dữ liệu lớn, nhưng chúng khác biệt đáng kể về kiến trúc, hiệu năng và khả năng:

Tính năng	Apache Spark	Giảm bản đồ Hadoop
Mô hình xử lý	Thực thi trong bộ nhớ	Thực thi dựa trên đĩa
Tốc độ	Nhanh hơn tới 100 lần đối với các tác vụ lặp đi lặp lại	Chậm hơn do thao tác đọc/ghi dữ liệu trên đĩa.
Khối lượng công việc	Xử lý theo lô + xử lý trực tuyến + tương tác + học máy	Chủ yếu là theo lô
Dễ sử dụng	API hỗ trợ nhiều ngôn ngữ, hỗ trợ SQL.	API hạn chế hơn
Dung sai	Dòng dõi RDD	Sao chép đĩa

Spark Phương pháp này tránh ghi các kết quả trung gian ra đĩa trong nhiều trường hợp, giúp tăng tốc độ xử lý, đặc biệt là đối với các phép tính học máy lặp và tính toán đồ thị.

3) Giải thích Spark Các thành phần của hệ sinh thái.

Apache Spark Hệ sinh thái bao gồm nhiều thành phần tích hợp:

Spark Core: Công cụ cơ bản để lập lịch, quản lý bộ nhớ, phục hồi lỗi và phân phối tác vụ.
Spark SQL: Xử lý dữ liệu có cấu trúc với hỗ trợ SQL và trình tối ưu hóa Catalyst.
Spark Trực tiếp: Xử lý dữ liệu thời gian thực thông qua các lô nhỏ.
Thư viện ML: Thư viện máy học dành cho các thuật toán có khả năng mở rộng.
Đồ thịX: API dành cho xử lý và tính toán đồ thị.

Mỗi thành phần này cho phép các nhà phát triển viết các ứng dụng sẵn sàng cho môi trường sản xuất, phục vụ nhiều trường hợp xử lý dữ liệu khác nhau trong cùng một môi trường chạy.

4) RDD trong Apache là gì? SparkTại sao chúng lại quan trọng?

Tập dữ liệu phân tán có khả năng phục hồi (RDD) là khái niệm trừu tượng cốt lõi trong Spark, đại diện cho một tập hợp phân tán bất biến các đối tượng được xử lý song song trên các nút cụm. RDD có khả năng chịu lỗi vì Spark bài hát thông tin dòng họ—một bản ghi về các phép biến đổi được sử dụng để tạo ra tập dữ liệu—cho phép tính toán lại các phân vùng dữ liệu bị mất trong trường hợp xảy ra lỗi.

Đặc điểm chính:

Bất biến và phân tán.
Có thể được biến đổi một cách lười biếng thông qua các phép biến đổi.
Các hành động kích hoạt quá trình thực thi.

Ví dụ: Sử dụng map() để chuyển đổi dữ liệu và count() Việc kích hoạt quá trình thực thi cho thấy cách các phép biến đổi xây dựng DAG và các hành động tính toán kết quả.

5) Đánh giá lười biếng là gì trong Spark, và tại sao nó lại có lợi?

Đánh giá lười biếng trong Spark có nghĩa là các phép biến đổi (chẳng hạn như map, filter) là không được thực thi ngay lập tức. Thay thế, Spark xây dựng một kế hoạch logic (DAG) của các phép biến đổi và chỉ thực thi nó khi một hành động (như...) xảy ra. collect(), count()) được gọi.

Lợi ích:

Cho phép tối ưu hóa quy trình làm việc bằng cách sắp xếp lại và kết hợp các bước trước khi thực hiện.
Giảm thiểu các tính toán và chi phí I/O không cần thiết.

6) So sánh RDD, DataFrame và Dataset trong Spark.

Spark Cung cấp ba khái niệm trừu tượng cốt lõi để làm việc với dữ liệu:

Tính năng	RDD	Khung dữ liệu	Bộ dữ liệu
Loại an toàn	Thấp	Thấp	Cao
Truy vấn được tối ưu hóa	Không	Có (Chất xúc tác)	Có
Dễ sử dụng	Hướng dẫn sử dụng	Cao	Trung bình
Hỗ trợ ngôn ngữ	Tất cả các API	Tất cả các API	Scala/Java có thể

RDD: Tập hợp phân tán bất biến, cấp thấp.
Khung dữ liệu: Cấu trúc dạng bảng được tối ưu hóa dựa trên lược đồ.
Tập dữ liệu: Có kiểu dữ liệu mạnh mẽ như RDD nhưng được tối ưu hóa như DataFrame.

7) Biến đổi và hành động là gì trong SparkHãy đưa ra ví dụ.

Các phép biến đổi tạo ra các tập dữ liệu mới từ các tập dữ liệu hiện có và là lười biếng:

map(), filter(), flatMap()

Các hành động kích hoạt quá trình thực thi và trả về kết quả:

collect(), count(), saveAsTextFile()

8) Giải thích Đồ thị có hướng không chu trình (DAG) trong Spark.

A DAG Biểu thị dòng dõi của các biến đổi và hình thành kế hoạch thực thi logic trong SparkCác nút đại diện cho RDD hoặc tập dữ liệu, và các cạnh đại diện cho các phép biến đổi. Spark Sử dụng DAG để lập kế hoạch các giai đoạn thực thi tối ưu nhằm giảm thiểu việc xáo trộn dữ liệu và tính toán lại.

9) Vai trò của trình tối ưu hóa Catalyst là gì trong Spark SQL?

Trình tối ưu hóa xúc tác is Spark Công cụ tối ưu hóa truy vấn của SQL. Nó chuyển đổi các truy vấn cấp cao thành các kế hoạch vật lý hiệu quả bằng cách áp dụng các tối ưu hóa dựa trên quy tắc và chi phí như đẩy điều kiện lọc xuống, cắt tỉa phép chiếu và sắp xếp lại phép nối.

10) Giải thích Spark Truyền phát trực tuyến so với truyền phát trực tuyến có cấu trúc.

Spark Trực tiếp: Xử lý dữ liệu theo từng lô nhỏ bằng cách sử dụng trừu tượng hóa DStream.
Truyền trực tuyến có cấu trúc: Một API mới hơn, được tối ưu hóa, được xây dựng trên Spark Công cụ của SQL cho phép xử lý tăng dần với ngữ nghĩa thời gian sự kiện và khả năng chịu lỗi tốt hơn.

11) Biến phát sóng và bộ tích lũy là gì trong Spark?

Biến phát sóng: Chia sẻ dữ liệu chỉ đọc một cách hiệu quả giữa tất cả các nút xử lý mà không cần gửi kèm dữ liệu đó với mỗi tác vụ.
Bộ tích lũy: Được sử dụng để tổng hợp các bộ đếm hoặc tổng số giữa các tác vụ (ví dụ: đếm sự kiện).

12) Sự khác biệt giữa cache() và persist() là gì?

cache(): Lưu trữ tập dữ liệu trong bộ nhớ (mặc định).
persist(): Cho phép chỉ định các cấp độ lưu trữ khác (ổ đĩa, bộ nhớ + ổ đĩa).

13) Làm thế nào Spark Hỗ trợ khả năng chịu lỗi?

Spark sử dụng Dòng dõi RDD và DAG tới Tính toán lại các phân vùng dữ liệu bị mất Trong trường hợp xảy ra lỗi của người lao động. Việc tạo điểm kiểm tra cũng có thể lưu trữ dữ liệu vào bộ nhớ ổn định cho các quy trình dài.

14) Giải thích về phân vùng trong Spark và tầm quan trọng của nó.

Phân vùng xác định cách dữ liệu được phân phối trên các nút của cụm. Phân vùng được thiết kế tốt sẽ giảm thiểu việc di chuyển dữ liệu (xáo trộn) và hỗ trợ xử lý song song, điều này rất quan trọng đối với hiệu suất.

15) Công việc, giai đoạn và nhiệm vụ trong là gì? SparkMô hình thực thi của nó là gì?

Việc làm: Được kích hoạt bởi một hành động.
Sân khấu: Một tập hợp các phép biến đổi không có sự xáo trộn.
Bài tập, nhiệm vụ: Đơn vị thực thi nhỏ nhất hoạt động trên một phân vùng.

16) Giải thích kiến trúc của Apache Spark chi tiết.

Apache Spark theo sau một kiến trúc chủ-thợ Được thiết kế để xử lý dữ liệu phân tán trên quy mô lớn. Thành phần trung tâm là... Chương trình lái xe, thực thi logic ứng dụng chính và duy trì thông tin về Spark ứng dụng. Tài xế liên lạc với Cluster Quản Lý, có thể là Standalone, YARN, Mesos hoặc Kubernetes, để yêu cầu tài nguyên.

Sau khi nguồn lực được phân bổ, Spark ra mắt Người thừa hành trên các nút worker. Các trình thực thi chịu trách nhiệm thực hiện các tác vụ và lưu trữ dữ liệu trong bộ nhớ hoặc ổ đĩa. Trình điều khiển chia ứng dụng thành các phần. việc làm, sau đó được chia nhỏ hơn nữa thành giai đoạn dựa trên ranh giới xáo trộn. Mỗi giai đoạn chứa nhiều nhiệm vụTrong đó, mỗi tác vụ xử lý một phần dữ liệu.

Kiến trúc này đảm bảo khả năng chịu lỗi, thực hiện song songvà Khả năng mở rộngVí dụ, nếu một trình thực thi gặp lỗi, trình điều khiển có thể lên lịch lại các tác vụ bằng cách sử dụng thông tin về nguồn gốc mà không cần khởi động lại toàn bộ công việc.

17) Làm thế nào Spark Tự quản lý bộ nhớ nội bộ?

Spark quản lý bộ nhớ thông qua một mô hình quản lý bộ nhớ thống nhất, chia bộ nhớ của trình thực thi thành hai vùng chính: bộ nhớ thực thi và Bộ nhớ lưu trữBộ nhớ thực thi được sử dụng cho các thao tác xáo trộn, kết hợp, sắp xếp và tổng hợp, trong khi bộ nhớ lưu trữ được sử dụng để lưu vào bộ nhớ đệm và lưu trữ lâu dài các RDD hoặc DataFrame.

Không giống như trước đây Spark các phiên bản với phân bổ bộ nhớ tĩnh, hiện đại Spark Hệ thống chia sẻ bộ nhớ một cách linh hoạt giữa bộ nhớ thực thi và bộ nhớ lưu trữ. Nếu bộ nhớ thực thi cần thêm, dữ liệu được lưu trong bộ nhớ cache có thể bị loại bỏ, và ngược lại. Tính linh hoạt này giúp cải thiện hiệu suất cho các khối lượng công việc phức tạp.

Ví dụ, trong một thao tác kết hợp lớn, Spark có thể tạm thời mượn bộ nhớ từ các tập dữ liệu được lưu trong bộ nhớ đệm để tránh ghi dữ liệu ra đĩa. Cấu hình đúng cách của spark.executor.memory và spark.memory.fraction điều này rất quan trọng để ngăn ngừa Lỗi OutOfMemoryErrors trong sản xuất.

18) Xáo trộn là gì? SparkVà tại sao chúng lại đắt tiền?

A Shuffle Đây là quá trình phân phối lại dữ liệu giữa các phân vùng, thường diễn ra trong các thao tác như... groupByKey, reduceByKey, join, hoặc là distinctViệc xáo bài tốn kém vì nó liên quan đến... I/O đĩa, truyền tải mạng và tuần tự hóa về dữ liệu trên nhiều trình thực thi.

Spark Quá trình này chia các thao tác xáo trộn thành nhiều giai đoạn, ghi dữ liệu trung gian vào đĩa, rồi sau đó truy xuất dữ liệu đó qua mạng. Điều này làm tăng độ trễ và mức sử dụng tài nguyên.

Để giảm thiểu chi phí xáo trộn, Spark cung cấp các phép biến đổi được tối ưu hóa như reduceByKey thay vì groupByKey, các phép nối phát sóng và các chiến lược phân vùng phù hợp. Ví dụ, thay thế groupByKey với reduceByKey Giảm đáng kể việc di chuyển dữ liệu và cải thiện hiệu suất trong các tác vụ đòi hỏi nhiều thao tác tổng hợp.

19) Giải thích các loại phép nối khác nhau trong Spark với các ví dụ.

Spark Hỗ trợ nhiều chiến lược kết hợp khác nhau tùy thuộc vào kích thước và cấu hình dữ liệu:

Loại tham gia	Mô tả Chi tiết	Trường hợp sử dụng
Phát sóng Tham gia	Bảng nhỏ được phát sóng cho tất cả người thực thi.	Bảng kích thước
Tham gia Shuffle Hash	Kết hợp dựa trên hàm băm sau khi xáo trộn	Bộ dữ liệu cỡ trung bình
Sắp xếp, Hợp nhất, Kết hợp	Sắp xếp cả hai tập dữ liệu trước khi kết hợp.	tập dữ liệu lớn
Nối Descartes	Tích chéo của các tập dữ liệu	Hiếm, đắt tiền

Phép nối broadcast hiệu quả nhất khi một trong hai tập dữ liệu đủ nhỏ để nằm gọn trong bộ nhớ. Ví dụ, việc nối một tập dữ liệu bán hàng lớn với một bảng tra cứu sản phẩm nhỏ sẽ được hưởng lợi từ phép nối broadcast.

Hiểu rõ các loại kết nối giúp ứng viên tối ưu hóa Spark và tránh các điểm nghẽn hiệu suất trong môi trường phân tán.

20) Sự khác biệt giữa groupByKey() và reduceByKey() là gì?

Cả hai groupByKey() và reduceByKey() Chúng được sử dụng để tổng hợp dữ liệu, nhưng hiệu năng và hành vi của chúng khác nhau đáng kể.

Yếu tố	nhómByKey	giảmByKey
Xáo trộn dữ liệu	Cao	Giảm
aggregation	Sau khi xáo trộn	Trước khi xáo trộn
HIỆU QUẢ	Chậm hơn	Nhanh hơn
Sử dụng bộ nhớ	Cao hơn	Tối ưu hóa

groupByKey() truyền tải tất cả các giá trị trên toàn mạng, trong khi đó reduceByKey() Thực hiện tổng hợp cục bộ trước khi xáo trộn dữ liệu. Trong các hệ thống sản xuất, reduceByKey() Phương pháp này hầu như luôn được ưu tiên trừ khi việc nhóm toàn bộ giá trị được yêu cầu rõ ràng.

21) Làm thế nào Spark Đạt được khả năng chịu lỗi mà không cần sao chép dữ liệu?

Spark đạt được khả năng chịu lỗi bằng cách sử dụng biểu đồ dòng dõi, ghi lại trình tự các phép biến đổi được sử dụng để xây dựng từng tập dữ liệu. Thay vì sao chép dữ liệu như Hadoop, Spark Tính toán lại các phân vùng bị mất bằng cách sử dụng thông tin về nguồn gốc.

Khi một nút bị lỗi, Spark Công cụ này xác định các phân vùng bị mất và chỉ thực hiện lại các phép biến đổi cần thiết trên dữ liệu còn lại. Cách tiếp cận này hiệu quả và tránh được chi phí lưu trữ phát sinh.

Đối với các quy trình dài hạn hoặc lặp đi lặp lại, Spark hỗ trợ kiểm traĐiều này giúp lưu trữ các kết quả trung gian vào các hệ thống lưu trữ đáng tin cậy như HDFS. Nhờ đó, giảm chi phí tính toán lại và cải thiện thời gian phục hồi trong các ứng dụng quy mô lớn.

22) Thực hiện giao dịch mang tính đầu cơ là gì? Spark, và khi nào nó nên được sử dụng?

Thực hiện mang tính suy đoán là một Spark tính năng giúp giảm thiểu tác động của các tác vụ chạy chậm, còn được gọi là những người đi lạc. Spark Phát hiện các tác vụ hoạt động chậm hơn đáng kể so với các tác vụ khác và khởi chạy các bản sao của các tác vụ đó trên các trình thực thi khác nhau.

Nhiệm vụ đầu tiên hoàn thành sẽ được chấp nhận, và các nhiệm vụ còn lại sẽ bị hủy bỏ. Điều này giúp cải thiện thời gian hoàn thành công việc tổng thể trong các cụm máy tính không đồng nhất hoặc không ổn định.

Thực thi dự đoán rất hữu ích trong môi trường điện toán đám mây hoặc môi trường chia sẻ nơi hiệu năng phần cứng thay đổi. Tuy nhiên, cần sử dụng thận trọng vì nó làm tăng mức tiêu thụ tài nguyên và có thể gây ra sự trùng lặp tác vụ không cần thiết.

23) Giải thích Spark Vòng đời thực thi từ mã nguồn đến kết quả.

Spark Vòng đời thực thi bắt đầu khi nhà phát triển viết các phép biến đổi và hành động. Các phép biến đổi được đánh giá một cách lười biếng và được sử dụng để xây dựng một vòng đời thực thi. kế hoạch hợp lýKhi một hành động được gọi, Spark chuyển đổi kế hoạch logic thành một kế hoạch thực thi vật lý Sử dụng trình tối ưu hóa.

Sau đó, trình điều khiển sẽ gửi các công việc, chia chúng thành các giai đoạn, và tiếp tục chia nhỏ thành các tác vụ. Các tác vụ được lên lịch trên các trình thực thi, xử lý các phân vùng dữ liệu song song. Kết quả được trả về cho trình điều khiển hoặc được ghi vào bộ nhớ ngoài.

Vòng đời này đảm bảo việc thực thi hiệu quả, tối ưu hóa và phục hồi lỗi, đồng thời trừu tượng hóa sự phức tạp của các hệ thống phân tán đối với các nhà phát triển.

24) Những ưu điểm và nhược điểm của Apache là gì? Spark?

Apache Spark Nó mang lại những lợi thế đáng kể nhưng cũng có những hạn chế.

Ưu điểm	Nhược điểm
Xử lý tốc độ cao trong bộ nhớ	Tiêu thụ bộ nhớ cao
Công cụ phân tích thống nhất	Dốc học
Hỗ trợ xử lý hàng loạt và xử lý theo luồng	Less hiệu quả đối với các tập dữ liệu nhỏ
Hệ sinh thái phong phú	Gỡ lỗi có thể phức tạp.

Spark Nó hoạt động xuất sắc trong các khối lượng công việc quy mô lớn, lặp đi lặp lại và phân tích. Tuy nhiên, việc tinh chỉnh không đúng cách có thể dẫn đến các vấn đề về bộ nhớ, do đó chuyên môn là điều cần thiết cho việc triển khai sản phẩm.

25) Làm thế nào để tối ưu hóa một hệ thống chạy chậm? Spark Công việc? Hãy trả lời kèm ví dụ.

Tối ưu hóa Spark Công việc này đòi hỏi một phương pháp tiếp cận có hệ thống. Các chiến lược phổ biến bao gồm giảm thiểu việc xáo trộn dữ liệu, sử dụng các phép nối hiệu quả, lưu trữ các tập dữ liệu được sử dụng lại và điều chỉnh bộ nhớ của trình thực thi. Giám sát Spark Giao diện người dùng giúp xác định các điểm nghẽn như phân vùng không đồng đều hoặc thời gian thu gom rác kéo dài.

Ví dụ, thay thế groupByKey() với reduceByKey()Việc cho phép kết hợp dữ liệu (broadcast join) cho các bảng nhỏ và phân vùng lại dữ liệu không đồng đều có thể cải thiện hiệu suất đáng kể. Cấu hình đúng cách các lõi thực thi và bộ nhớ cũng đảm bảo việc sử dụng tài nguyên tối ưu.

Việc tối ưu hóa hiệu quả thể hiện kiến thức thực tiễn sâu rộng, điều này được đánh giá cao ở cấp quản lý cấp cao. Spark phỏng vấn.

26) Giải thích Spark SQL và vai trò của nó trong Spark hệ sinh thái.

Spark SQL là một mô-đun mạnh mẽ của Apache Spark cho phép xử lý dữ liệu có cấu trúc và bán cấu trúc Sử dụng các truy vấn SQL, DataFrame và Dataset. Điều này cho phép các nhà phát triển và nhà phân tích tương tác với... Spark sử dụng cú pháp SQL quen thuộc đồng thời tận dụng được những lợi ích từ... SparkMô hình thực thi phân tán của nó.

Trong nội bộ, Spark SQL chuyển đổi các truy vấn SQL thành các kế hoạch logic, sau đó được tối ưu hóa bằng cách sử dụng... Trình tối ưu hóa xúc tácvà sau đó được chuyển đổi thành các kế hoạch thực thi vật lý. Quá trình tối ưu hóa này bao gồm đẩy điều kiện lọc xuống, cắt tỉa cột và sắp xếp lại thứ tự các phép nối. Spark SQL cũng tích hợp liền mạch với Hive, cho phép truy vấn các bảng Hive và tương thích với các kho dữ liệu hiện có.

Ví dụ, các nhà phân tích có thể chạy các truy vấn SQL trực tiếp trên các tệp Parquet được lưu trữ trong HDFS mà không cần viết các đoạn mã phức tạp. Spark Viết mã, giúp cải thiện năng suất và hiệu quả đồng thời.

27) Trình tối ưu hóa Catalyst là gì và nó cải thiện hiệu suất như thế nào?

Công cụ tối ưu hóa Catalyst là Spark SQL's khung tối ưu hóa truy vấn Công cụ này chuyển đổi các truy vấn cấp cao thành các kế hoạch thực thi hiệu quả. Nó sử dụng sự kết hợp của... dựa trên quy tắc và tối ưu hóa dựa trên chi phí các kỹ thuật để cải thiện việc thực thi truy vấn.

Catalyst hoạt động qua nhiều giai đoạn: phân tích, tối ưu hóa logic, lập kế hoạch vật lý và tạo mã. Trong các giai đoạn này, nó áp dụng các tối ưu hóa như gộp hằng số, đẩy điều kiện xuống, cắt tỉa phép chiếu và lựa chọn chiến lược kết hợp.

Ví dụ, nếu một truy vấn lọc các hàng trước khi kết hợp các bảng, Catalyst đảm bảo rằng bộ lọc được áp dụng càng sớm càng tốt, giảm lượng dữ liệu được phân bổ lại trên toàn cụm. Điều này cải thiện đáng kể hiệu suất trong các khối lượng công việc phân tích quy mô lớn.

28) Vonfram là gì và nó tăng cường như thế nào? Spark hiệu suất?

Vonfram là một sáng kiến tối ưu hóa hiệu suất trong Spark được thiết kế để cải thiện Hiệu suất CPU và quản lý bộ nhớMục tiêu chính của nó là cho phép Spark để vận hành gần hơn với phần cứng gốc bằng cách giảm chi phí phát sinh do Java Tạo đối tượng và thu gom rác.

Vonfram giới thiệu các kỹ thuật như quản lý bộ nhớ ngoài heap, cấu trúc dữ liệu thân thiện với bộ nhớ đệmvà tạo mã toàn bộ giai đoạnNhững cải tiến này giúp giảm tải cho JVM và cải thiện tốc độ thực thi cho các thao tác SQL và DataFrame.

Ví dụ, quá trình tạo mã toàn bộ giai đoạn biên dịch nhiều toán tử thành một toán tử duy nhất. Java chức năng này giúp giảm số lượng cuộc gọi hàm ảo và cải thiện hiệu quả đường ống CPU. Điều này làm cho Spark Khối lượng công việc SQL được xử lý nhanh hơn đáng kể so với các mô hình thực thi truyền thống.

29) Giải thích về Structured Streaming và sự khác biệt của nó so với... Spark Phát trực tuyến.

Truyền phát có cấu trúc là một API truyền phát cấp cao được xây dựng trên Spark SQL xử lý dữ liệu luồng như một bảng không giới hạn. Không giống như Spark Công nghệ truyền phát dữ liệu (Streaming), sử dụng DStreams cấp thấp và xử lý theo lô nhỏ, cung cấp các tính năng sau: Truyền phát dữ liệu có cấu trúc (Structured Streaming) API khai báo Với sự đảm bảo mạnh mẽ.

Hỗ trợ truyền phát có cấu trúc ngữ nghĩa chính xác một lầnXử lý sự kiện tại thời điểm cụ thể, đóng dấu bản quyền và khả năng chịu lỗi thông qua việc tạo điểm kiểm tra. Các nhà phát triển viết các truy vấn luồng tương tự như các truy vấn theo lô, và Spark Tự động thực thi từng bước.

Ví dụ, việc xử lý các sự kiện Kafka bằng Structured Streaming cho phép xử lý dữ liệu đến muộn một cách chính xác bằng cách sử dụng cửa sổ thời gian sự kiện, làm cho nó phù hợp với các hệ thống phân tích và giám sát thời gian thực.

30) Checkpointing trong là gì? Spark, và khi nào nó nên được sử dụng?

Việc tạo điểm kiểm tra là một cơ chế được sử dụng để cắt bớt biểu đồ dòng dõi Bằng cách lưu trữ các kết quả trung gian vào bộ nhớ đáng tin cậy như HDFS hoặc các kho lưu trữ đối tượng đám mây. Phương pháp này chủ yếu được sử dụng để cải thiện khả năng chịu lỗi và giảm chi phí tính toán lại trong các tác vụ dài hoặc phức tạp. Spark việc làm.

Spark Hỗ trợ hai loại điểm lưu: điểm kiểm tra RDD và Điểm kiểm tra truyền phát có cấu trúcTrong các ứng dụng truyền dữ liệu trực tuyến, việc tạo điểm lưu (checkpointing) là bắt buộc để duy trì trạng thái, độ lệch và thông tin tiến trình.

Ví dụ, trong các quy trình học máy lặp đi lặp lại hoặc các tác vụ xử lý dữ liệu theo luồng có trạng thái, việc tạo điểm kiểm tra giúp ngăn chặn việc tính toán lại tốn kém từ đầu quy trình trong trường hợp xảy ra lỗi, đảm bảo tính ổn định và độ tin cậy trong môi trường sản xuất.

31) Làm thế nào Spark Xử lý sự phân bố dữ liệu không đồng đều và làm thế nào để giảm thiểu nó?

Hiện tượng mất cân bằng dữ liệu xảy ra khi một số phân vùng chứa lượng dữ liệu nhiều hơn đáng kể so với các phân vùng khác, khiến một số tác vụ chạy lâu hơn nhiều. Điều này dẫn đến việc sử dụng tài nguyên không hiệu quả và thời gian hoàn thành công việc tăng lên.

Spark cung cấp nhiều cách để xử lý sự phân bố dữ liệu không đồng đều, bao gồm: khóa muối, phát sóng tham gia, phân vùng lạivà thực thi truy vấn thích ứng (AQE)AQE tự động điều chỉnh kế hoạch thực thi trong thời gian chạy bằng cách chia nhỏ các phân vùng không đồng đều.

Ví dụ, khi kết hợp các tập dữ liệu có khóa phân bố không đồng đều, việc thêm tiền tố ngẫu nhiên (salting) sẽ phân phối dữ liệu đồng đều hơn giữa các phân vùng, cải thiện khả năng xử lý song song và giảm thiểu dữ liệu bị chậm trễ.

32) Giải thích về Thực thi truy vấn thích ứng (AQE) trong Spark.

Thực thi truy vấn thích ứng là một Spark tính năng tối ưu hóa kế hoạch truy vấn tại thời điểm chạy Dựa trên số liệu thống kê thực tế. Không giống như tối ưu hóa tĩnh, AQE tự động điều chỉnh chiến lược thực thi sau khi quá trình thực thi truy vấn bắt đầu.

AQE có thể tự động chuyển đổi chiến lược kết hợp, tối ưu hóa kích thước phân vùng xáo trộn và xử lý các kết hợp không đồng đều. Điều này giúp giảm thiểu nhu cầu tinh chỉnh thủ công và cải thiện hiệu suất trên các khối lượng công việc khác nhau.

Ví dụ, nếu Spark Ban đầu, AQE lên kế hoạch thực hiện phép nối sắp xếp-hợp nhất, nhưng sau đó phát hiện ra rằng một tập dữ liệu nhỏ, AQE có thể tự động chuyển sang phép nối phát sóng, dẫn đến tốc độ thực thi nhanh hơn mà không cần thay đổi mã.

33) Sự khác biệt giữa repartition() và coalesce() là gì?

Cả hai repartition() và coalesce() Chúng được sử dụng để thay đổi số lượng phân vùng, nhưng chúng hoạt động khác nhau.

Yếu tố	phân phát	liên kết lại
Shuffle	Có	Không (mặc định)
HIỆU QUẢ	Chậm hơn	Nhanh hơn
Trường hợp sử dụng	Tăng số lượng phân vùng	Giảm số lượng phân vùng

repartition() Thực hiện xáo trộn toàn bộ và hữu ích khi cần tăng tính song song. coalesce() Giảm phân vùng hiệu quả mà không cần xáo trộn, lý tưởng để thực hiện trước khi ghi dữ liệu vào thiết bị lưu trữ nhằm tránh tạo ra các tập tin nhỏ.

34) Py làm thế nào?Spark khác với Spark Được viết bằng Scala?

PySpark cung cấp một Python API cho Spark, Cho phép Python các nhà phát triển tận dụng điện toán phân tán. Tuy nhiên, PySpark gây ra chi phí phát sinh thêm do việc liên lạc giữa các bên. Python tiến trình và JVM.

Scala Spark Các ứng dụng thường hoạt động tốt hơn vì Scala chạy trực tiếp trên JVM. PySpark giảm thiểu các vấn đề về hiệu năng bằng cách sử dụng các biện pháp tối ưu hóa như... Apache Arrow để truyền dữ liệu theo cột.

Trên thực tế, PySpark Ngôn ngữ này được ưa chuộng cho việc phát triển nhanh và các quy trình khoa học dữ liệu, trong khi Scala thường được chọn cho các hệ thống sản xuất đòi hỏi hiệu năng cao.

35) Làm thế nào để khắc phục sự cố khi thiết bị bị lỗi? Spark Công việc đang được triển khai trong môi trường sản xuất? Hãy trả lời kèm theo ví dụ.

Xử lý sự cố Spark Công việc này đòi hỏi phân tích nhật ký. Spark Các chỉ số giao diện người dùng và cài đặt cấu hình. Các sự cố thường gặp bao gồm lỗi bộ nhớ, độ lệch dữ liệu, thời gian tạm dừng thu gom rác kéo dài và lỗi xáo trộn dữ liệu.

Sử dụng Spark Giao diện người dùng (UI) cho phép kỹ sư xác định các giai đoạn chậm, các tác vụ bị lệch và mức sử dụng bộ nhớ của trình thực thi. Nhật ký giúp theo dõi các ngoại lệ như lỗi tuần tự hóa hoặc thiếu các phụ thuộc.

Ví dụ, việc thường xuyên xảy ra lỗi trình thực thi có thể cho thấy việc phân bổ bộ nhớ không đủ, điều này có thể được giải quyết bằng cách điều chỉnh bộ nhớ trình thực thi hoặc giảm kích thước phân vùng. Khả năng khắc phục sự cố hiệu quả thể hiện chuyên môn vận hành thực tế, một yếu tố quan trọng trong các cuộc phỏng vấn cấp cao.

36) Giải thích các trình quản lý cụm khác nhau được Apache hỗ trợ. Spark.

Spark hỗ trợ nhiều người quản lý cụmChúng chịu trách nhiệm phân bổ tài nguyên và lập lịch trình thực thi trên các nút. Các trình quản lý cụm được sử dụng phổ biến nhất là Standalone, YARN, Mesosvà Kubernetes.

Cluster Quản Lý	Đặc điểm	Trường hợp sử dụng
Standalone	Đơn giản, Spark-tự nhiên	Cụm nhỏ đến trung bình
YARN	Tích hợp hệ sinh thái Hadoop	Thiết lập Hadoop cho doanh nghiệp
Mesos	Chia sẻ tài nguyên chi tiết	Khối lượng công việc hỗn hợp
Kubernetes	Điều phối dựa trên container	Triển khai trên nền tảng đám mây

YARN được sử dụng rộng rãi trong các doanh nghiệp nhờ tính ổn định và khả năng tích hợp với Hadoop, trong khi Kubernetes ngày càng phổ biến cho điện toán đám mây. Spark khối lượng công việc giảm nhờ lợi ích về khả năng mở rộng và tính cô lập.

37) Cái gì Spark Các tham số cấu hình nào quan trọng nhất để tối ưu hiệu năng?

Spark Việc tối ưu hiệu năng phụ thuộc rất nhiều vào cấu hình phù hợp của các tham số trình thực thi và bộ nhớ. Các cấu hình quan trọng nhất bao gồm:

spark.executor.memory – Bộ nhớ được phân bổ cho mỗi trình thực thi
spark.executor.cores – Số lõi CPU trên mỗi trình thực thi
spark.sql.shuffle.partitions – Số lượng phân vùng xáo trộn
spark.driver.memory – Bộ nhớ được cấp phát cho trình điều khiển
spark.memory.fraction – Cân bằng việc sử dụng bộ nhớ JVM

Ví dụ, tăng lên spark.sql.shuffle.partitions Cải thiện khả năng xử lý song song cho các tập dữ liệu lớn nhưng có thể gây ra hiện tượng quá tải nếu thiết lập quá cao. Việc tinh chỉnh hiệu quả đòi hỏi phải cân bằng CPU, bộ nhớ và I/O dựa trên đặc điểm của khối lượng công việc.

38) là gì SparkNgữ cảnh so với SparkBuổi học có những đặc điểm gì khác biệt?

SparkContext là điểm khởi đầu ban đầu của Spark Chức năng này chịu trách nhiệm giao tiếp với trình quản lý cụm, quản lý các trình thực thi và theo dõi quá trình thực thi ứng dụng.

SparkSession là một điểm truy cập thống nhất được giới thiệu trong Spark 2.0 bao gồm SparkContext, SQLContextvà HiveContextNó đơn giản hóa quá trình phát triển ứng dụng bằng cách cung cấp một giao diện duy nhất cho tất cả các thành phần. Spark chức năng.

Yếu tố	SparkBối cảnh	SparkPhiên
Giới thiệu	Đầu Spark phiên bản	Spark 2.0 +
Phạm vi	Chức năng cốt lõi	API hợp nhất
Sử dụng	Các thao tác RDD cấp thấp	SQL, DataFrame, Tập dữ liệu

hiện đại Spark các ứng dụng nên luôn sử dụng SparkSession.

39) Làm thế nào Spark Tích hợp với Kafka để xử lý dữ liệu thời gian thực?

Spark tích hợp với Kafka chủ yếu thông qua Truyền trực tuyến có cấu trúc, cho phép xử lý dữ liệu thời gian thực một cách đáng tin cậy và có khả năng mở rộng. Spark Tiêu thụ các chủ đề Kafka dưới dạng DataFrame luồng, hỗ trợ theo dõi offset và ngữ nghĩa "chỉ một lần duy nhất".

Spark Thay vì lưu trực tiếp vào Kafka, Kafka duy trì các offset của mình trong thư mục checkpoint, đảm bảo khả năng chịu lỗi. Thiết kế này cho phép phục hồi sau sự cố mà không làm mất dữ liệu hoặc sao chép dữ liệu.

Ví dụ, Spark Nó có thể xử lý dữ liệu luồng nhấp chuột từ Kafka, tổng hợp các sự kiện trong thời gian thực và lưu trữ kết quả trong kho dữ liệu. Sự tích hợp này thường được sử dụng trong các quy trình phân tích và giám sát dựa trên sự kiện.

40) Xử lý chính xác một lần là gì trong Spark Truyền phát có cấu trúc?

Xử lý chính xác một lần đảm bảo rằng mỗi bản ghi đều được xử lý. chỉ một lầnNgay cả khi xảy ra lỗi. Spark Structured Streaming đạt được điều này bằng cách sử dụng kiểm tra, bất khả xâm phạm viếtvà thực thi có tính xác định.

Spark Hệ thống theo dõi tiến độ bằng cách sử dụng độ lệch, thông tin trạng thái và siêu dữ liệu được lưu trữ trong các điểm kiểm tra. Nếu xảy ra lỗi, Spark Tiếp tục từ điểm kiểm tra thành công gần nhất mà không xử lý lại dữ liệu không chính xác.

Ví dụ, khi ghi dữ liệu luồng vào Delta Hồ sơ hoặc cơ sở dữ liệu giao dịch, Spark Đảm bảo rằng các thao tác ghi một phần được hoàn tác hoặc thử lại một cách an toàn, khiến ngữ nghĩa "chỉ một lần" trở nên cực kỳ quan trọng đối với các ứng dụng tài chính và ứng dụng quan trọng đối với hoạt động kinh doanh.

41) Giải thích Spark kiến trúc bảo mật và cơ chế xác thực.

Spark Cung cấp nhiều tính năng bảo mật để bảo vệ dữ liệu và tài nguyên cụm. Xác thực đảm bảo rằng chỉ người dùng và dịch vụ được ủy quyền mới có thể truy cập. Spark các ứng dụng, trong khi quyền hạn kiểm soát việc sử dụng tài nguyên.

Spark hỗ trợ Xác thực KerberosBao gồm mã hóa SSL cho dữ liệu đang truyền tải và danh sách kiểm soát truy cập (ACL) cho giao diện người dùng và việc gửi tác vụ. Việc tích hợp với bảo mật Hadoop càng tăng cường khả năng bảo vệ cấp doanh nghiệp.

Trong môi trường an toàn, Spark Các ứng dụng xác thực bằng Kerberos, mã hóa dữ liệu xáo trộn và hạn chế quyền truy cập vào nhật ký và giao diện người dùng. Những biện pháp này rất cần thiết để tuân thủ các quy định trong các ngành công nghiệp được quản lý chặt chẽ.

42) Vấn đề về tệp tin nhỏ là gì? SparkVà bạn giải quyết nó như thế nào?

Vấn đề về kích thước tệp nhỏ xảy ra khi Spark Việc ghi một lượng lớn các tập tin nhỏ vào các hệ thống lưu trữ như HDFS hoặc các kho lưu trữ đối tượng đám mây làm giảm hiệu suất do gánh nặng siêu dữ liệu quá lớn và việc đọc dữ liệu không hiệu quả.

Spark giải quyết vấn đề này bằng cách phân vùng hợp nhấtĐiều chỉnh số lượng phân vùng đầu ra và sử dụng các kỹ thuật nén tập tin. Sử dụng coalesce() Trước khi ghi dữ liệu là một giải pháp phổ biến.

Ví dụ, việc giảm số lượng phân vùng đầu ra từ hàng nghìn xuống còn vài trăm trước khi ghi sẽ cải thiện hiệu suất truy vấn và giảm tải cho các dịch vụ siêu dữ liệu.

43) Giải thích Spark Các chế độ lập lịch công việc.

Spark Hỗ trợ hai chế độ lập lịch: FIFO và Lịch trình công bằng.

Chế độ lập lịch	Mô tả Chi tiết	Trường hợp sử dụng
FIFO	Các công việc được thực hiện theo thứ tự gửi.	Khối lượng công việc đơn giản
Khá	Tài nguyên được chia sẻ giữa các công việc	Cụm nhiều người dùng

Lập lịch công bằng đảm bảo rằng các tác vụ chạy dài không làm tắc nghẽn các truy vấn tương tác nhỏ hơn. Phương pháp này thường được sử dụng trong môi trường chia sẻ, nơi nhiều nhóm cùng chạy một tác vụ. Spark thực hiện nhiều công việc cùng một lúc.

44) Nguyên nhân phổ biến của Spark Lỗi xảy ra trong quá trình sản xuất?

Spark Các lỗi trong quá trình thực thi có thể do hết bộ nhớ, dữ liệu không đồng đều, sự cố tuần tự hóa, lỗi thời gian chờ mạng hoặc các phụ thuộc được cấu hình sai. Lỗi trình thực thi và sự cố trình điều khiển đặc biệt phổ biến trong các ứng dụng được tối ưu hóa kém.

Ví dụ, thường xuyên OutOfMemoryError Điều này cho thấy bộ nhớ thực thi không đủ hoặc bộ nhớ đệm quá mức. Lỗi tìm nạp dữ liệu ngẫu nhiên có thể chỉ ra các nút không ổn định hoặc tắc nghẽn ổ đĩa.

Hiểu rõ các mô hình lỗi và chủ động giám sát Spark Các chỉ số giao diện người dùng rất quan trọng để duy trì sự ổn định của quy trình sản xuất.

45) Làm thế nào để thiết kế một sản phẩm sẵn sàng cho sản xuất? Spark Ứng dụng? Hãy trả lời kèm ví dụ.

Sẵn sàng sản xuất Spark ứng dụng nhấn mạnh khả năng mở rộng, khả năng chịu lỗi, khả năng quan sát và khả năng bảo trìNó bao gồm việc ghi nhật ký đúng cách, tạo điểm kiểm tra, quản lý cấu hình và kiểm thử tự động.

Ví dụ, một ứng dụng xử lý dữ liệu trực tuyến cần bao gồm tính năng ghi nhật ký có cấu trúc, xử lý lỗi mạnh mẽ, điểm kiểm tra để phục hồi và tích hợp số liệu với các công cụ giám sát. Các tác vụ xử lý theo lô cần xác thực dữ liệu đầu vào, xử lý sự thay đổi lược đồ và tránh các cấu hình được mã hóa cứng.

Thiết kế Spark Các ứng dụng tuân thủ những nguyên tắc này đảm bảo độ tin cậy, dễ dàng gỡ lỗi và khả năng bảo trì lâu dài trong môi trường doanh nghiệp.

46) Giải thích luồng thực thi nội bộ của một Spark Công việc từ khi nộp hồ sơ đến khi hoàn thành.

Khi một Spark Đơn đăng ký đã được nộp, Chương trình lái xe Khởi tạo ứng dụng và tạo kế hoạch thực thi logic dựa trên các phép biến đổi được định nghĩa trong mã. Spark Do cơ chế đánh giá lười biếng, các phép biến đổi không được thực thi ngay lập tức. Quá trình thực thi chỉ bắt đầu khi một hành động được kích hoạt.

Kế hoạch logic được chuyển đổi thành một Đồ thị vòng có hướng (DAG)sau đó được tối ưu hóa và chia nhỏ thành các phần. giai đoạn dựa trên ranh giới xáo trộn. Mỗi giai đoạn bao gồm nhiều nhiệm vụTrong đó, mỗi tác vụ xử lý một phân vùng dữ liệu duy nhất.

Người lái xe gửi nhiệm vụ cho người thi hành công vụ Chạy trên các nút worker thông qua trình quản lý cụm. Các trình thực thi xử lý các tác vụ song song và báo cáo kết quả trở lại trình điều khiển. Nếu xảy ra lỗi, Spark Chương trình thử lại các tác vụ bằng cách sử dụng thông tin về nguồn gốc tác vụ. Mô hình thực thi này đảm bảo khả năng mở rộng, khả năng chịu lỗi và xử lý phân tán hiệu quả.

47) Tạo mã toàn giai đoạn là gì và tại sao nó lại quan trọng?

Tạo mã toàn bộ giai đoạn là một kỹ thuật tối ưu hóa hiệu năng được giới thiệu trong dự án Tungsten. Nó giảm tải CPU bằng cách kết hợp nhiều giai đoạn. Spark các toán tử được tạo thành một lần duy nhất Java chức năng này loại bỏ các cuộc gọi phương thức ảo và việc tạo đối tượng quá mức.

Thay vì thực thi từng toán tử riêng lẻ, Spark Tạo ra mã bytecode được tối ưu hóa, xử lý dữ liệu trong các vòng lặp chặt chẽ. Điều này cải thiện khả năng truy cập bộ nhớ cache của CPU và giảm áp lực thu gom rác.

Ví dụ, một truy vấn bao gồm lọc, chiếu và tổng hợp có thể được biên dịch thành một giai đoạn thực thi duy nhất. Điều này cải thiện đáng kể hiệu suất. Spark Hiệu năng SQL, đặc biệt là trong các tác vụ phân tích liên quan đến tập dữ liệu lớn và các truy vấn phức tạp.

48) Biến đổi hẹp và biến đổi rộng là gì? Spark?

Spark Các phép biến đổi được phân loại dựa trên cách dữ liệu được phân bổ giữa các phân vùng.

Loại chuyển đổi	Mô tả Chi tiết	Các ví dụ
Hẹp	Không cần xáo trộn dữ liệu.	`map`, `filter`, `union`
Rộng	Yêu cầu xáo trộn dữ liệu	`groupByKey`, `join`, `reduceByKey`

Các phép biến đổi hẹp cho phép Spark Thực hiện các thao tác xử lý dữ liệu trong một giai đoạn duy nhất, giúp cải thiện hiệu suất. Các phép biến đổi quy mô lớn đòi hỏi phải truyền tải dữ liệu trên toàn mạng, điều này gây ra độ trễ và tốn thêm tài nguyên.

Hiểu được sự khác biệt này là rất quan trọng để viết hiệu quả. Spark vì việc giảm thiểu các biến đổi phức tạp sẽ giúp thực thi nhanh hơn và giảm tải cho cụm máy chủ.

49) Làm thế nào Spark Xử lý áp suất ngược trong các ứng dụng truyền phát dữ liệu?

Áp suất ngược là khả năng của hệ thống truyền phát trực tuyến điều chỉnh tốc độ tiếp nhận dữ liệu dựa trên khả năng xử lý của hệ thống. Spark Xử lý áp suất ngược khác nhau tùy thuộc vào mô hình truyền dẫn.

Trong di sản Spark Trong truyền phát dữ liệu, cơ chế điều chỉnh áp suất ngược (backpressure) tự động điều chỉnh tốc độ tiếp nhận dữ liệu của bộ thu bằng cách sử dụng phản hồi từ thời gian xử lý. Trong truyền phát dữ liệu có cấu trúc (Structured Streaming), Spark dựa vao thực thi theo lô nhỏ, giới hạn tốc độ và các điều khiển dành riêng cho nguồn như Kafka offset.

Ví dụ, khi xử lý các luồng dữ liệu Kafka, Spark Có thể giới hạn số lượng bản ghi được tiêu thụ mỗi lô để ngăn chặn tình trạng quá tải trình thực thi. Điều này đảm bảo tính ổn định trong thời gian lưu lượng truy cập tăng đột biến và bảo vệ các hệ thống phía sau khỏi bị quá tải.

50) UDF là gì trong SparkVậy nhược điểm của chúng là gì?

Các hàm do người dùng định nghĩa (UDF) cho phép các nhà phát triển áp dụng logic tùy chỉnh vào... Spark DataFrame sử dụng các ngôn ngữ như... Python hoặc Scala. Các hàm do người dùng định nghĩa (UDF) rất hữu ích khi được tích hợp sẵn. Spark Các hàm không thể thể hiện logic nghiệp vụ phức tạp.

Tuy nhiên, các hàm do người dùng định nghĩa (UDF) có những nhược điểm đáng kể. Chúng bỏ qua bước này. SparkTrình tối ưu hóa Catalyst của 's ngăn chặn các tối ưu hóa truy vấn như đẩy điều kiện lọc xuống và cắt tỉa cột. Python Các hàm do người dùng định nghĩa (UDF) cũng gây ra chi phí xử lý tuần tự giữa JVM và... Python quá trình.

Spark các hàm tích hợp sẵn của SQL hoặc Spark Nên ưu tiên sử dụng các biểu thức SQL. Đối với các tác vụ đòi hỏi hiệu năng cao, việc tránh sử dụng hàm do người dùng định nghĩa (UDF) có thể giúp cải thiện đáng kể thời gian thực thi.

🔍 Apache hàng đầu Spark Câu hỏi phỏng vấn với các tình huống thực tế và phản hồi chiến lược

1) Apache là gì? SparkVà tại sao nó lại được ưa chuộng hơn các khung phân tích dữ liệu lớn truyền thống?

Mong đợi từ ứng viên: Người phỏng vấn muốn đánh giá sự hiểu biết của bạn về Apache. Spark Các nguyên tắc cơ bản và ưu điểm của nó so với các framework cũ hơn như Hadoop MapReduce.

Câu trả lời ví dụ: Apache Spark Đây là một khung xử lý dữ liệu phân tán được thiết kế để thực hiện các phép tính nhanh chóng, trực tiếp trên bộ nhớ đối với các tập dữ liệu lớn. Nó được ưa chuộng hơn các khung truyền thống vì hỗ trợ xử lý trực tiếp trên bộ nhớ, giúp giảm đáng kể thao tác đọc/ghi dữ liệu từ ổ đĩa và cải thiện hiệu suất. Spark Ngoài ra, nó còn cung cấp một công cụ thống nhất cho xử lý hàng loạt, xử lý dữ liệu trực tuyến, học máy và xử lý đồ thị, giúp nó linh hoạt và hiệu quả hơn cho các khối lượng công việc dữ liệu hiện đại.

2) Làm thế nào Spark Đạt được khả năng chịu lỗi trong môi trường phân tán?

Mong đợi từ ứng viên: Người phỏng vấn đang đánh giá kiến thức của bạn về... SparkKiến trúc nội bộ của hệ thống và cách xử lý lỗi.

Câu trả lời ví dụ: Spark Đạt được khả năng chịu lỗi thông qua việc sử dụng các tập dữ liệu phân tán có khả năng phục hồi, hay còn gọi là RDD. RDD theo dõi thông tin nguồn gốc, cho phép Spark Để tính toán lại các phân vùng bị mất trong trường hợp lỗi nút. Trong vai trò trước đây, tôi đã dựa vào cơ chế này để khôi phục dữ liệu một cách liền mạch trong trường hợp lỗi trình thực thi mà không cần can thiệp thủ công.

3) Bạn có thể giải thích sự khác biệt giữa RDD, DataFrame và Dataset không?

Mong đợi từ ứng viên: Người phỏng vấn muốn kiểm tra sự hiểu biết của bạn về Spark Các khái niệm trừu tượng và thời điểm sử dụng từng khái niệm.

Câu trả lời ví dụ: RDD là dạng trừu tượng cấp thấp nhất, cung cấp khả năng kiểm soát chi tiết nhưng đòi hỏi nhiều thao tác tối ưu hóa thủ công hơn. DataFrame cung cấp dạng trừu tượng cấp cao hơn với lược đồ, cho phép... Spark Tối ưu hóa các truy vấn bằng trình tối ưu hóa Catalyst. Datasets kết hợp những lợi ích của RDD và DataFrame bằng cách cung cấp tính an toàn kiểu dữ liệu cùng với các tối ưu hóa. Ở vị trí trước đây, tôi chủ yếu sử dụng DataFrame vì chúng cân bằng giữa hiệu suất và tính dễ sử dụng cho phân tích quy mô lớn.

4) Làm thế nào để tối ưu hóa hiệu suất của một Spark việc làm?

Mong đợi từ ứng viên: Người phỏng vấn đang tìm kiếm kinh nghiệm thực tế trong việc tinh chỉnh và tối ưu hóa. Spark các ứng dụng.

Câu trả lời ví dụ: Tối ưu hóa hiệu suất trong Spark Công việc này bao gồm các kỹ thuật như phân vùng hợp lý, lưu trữ các tập dữ liệu thường xuyên sử dụng và giảm thiểu việc xáo trộn dữ liệu. Nó cũng bao gồm việc tinh chỉnh các tham số cấu hình như bộ nhớ và số lõi xử lý của trình thực thi. Tại công việc trước đây, tôi đã cải thiện hiệu suất công việc bằng cách phân tích kế hoạch thực thi và điều chỉnh kích thước phân vùng để tận dụng tốt hơn tài nguyên cụm máy tính.

5) Hãy mô tả một tình huống mà bạn phải xử lý sự phân bố dữ liệu lệch lớn trong Spark.

Mong đợi từ ứng viên: Người phỏng vấn muốn đánh giá kỹ năng giải quyết vấn đề của bạn trong các bài toán xử lý dữ liệu thực tế.

Câu trả lời ví dụ: Sự phân bố dữ liệu không đồng đều có thể làm giảm hiệu suất đáng kể bằng cách gây quá tải cho các trình thực thi cụ thể. Tôi đã xử lý vấn đề này bằng cách sử dụng các kỹ thuật như thêm muối vào khóa và phân vùng lại dữ liệu để phân bổ tải đồng đều. Trong vai trò trước đây, việc giải quyết sự phân bố dữ liệu không đồng đều đã giảm thời gian chạy của tác vụ từ hàng giờ xuống còn vài phút trong một quy trình báo cáo quan trọng.

6) Làm thế nào Spark Phát trực tuyến khác với phát trực tuyến có cấu trúc như thế nào?

Mong đợi từ ứng viên: Người phỏng vấn đang kiểm tra kiến thức của bạn về... SparkKhả năng phát trực tuyến và sự phát triển của nó.

Câu trả lời ví dụ: Spark Streaming sử dụng mô hình xử lý theo lô nhỏ, trong đó dữ liệu được xử lý theo từng lô nhỏ với khoảng thời gian cố định. Structured Streaming được xây dựng dựa trên... Spark Công cụ SQL xử lý dữ liệu luồng như một bảng không giới hạn, cung cấp khả năng tối ưu hóa tốt hơn, khả năng chịu lỗi và API đơn giản hơn. Structured Streaming thường được ưu tiên cho các ứng dụng mới do tính nhất quán và dễ sử dụng của nó.

7) Bạn xử lý các vấn đề quản lý bộ nhớ như thế nào trong Spark?

Mong đợi từ ứng viên: Người phỏng vấn muốn hiểu kinh nghiệm của bạn với những vấn đề thường gặp. Spark những thách thức và cách khắc phục sự cố.

Câu trả lời ví dụ: Các vấn đề về quản lý bộ nhớ được giải quyết bằng cách cấu hình bộ nhớ thực thi đúng cách, tránh việc lưu vào bộ nhớ đệm không cần thiết và sử dụng các định dạng dữ liệu hiệu quả như Parquet. Các công cụ giám sát như... Spark Giao diện người dùng giúp xác định các điểm nghẽn bộ nhớ, cho phép điều chỉnh chủ động trước khi các tác vụ bị lỗi.

8) Hãy kể cho tôi nghe về một lần mà... Spark Công việc chạy thử nghiệm trên môi trường sản xuất đã thất bại. Bạn đã khắc phục sự cố này như thế nào?

Mong đợi từ ứng viên: Người phỏng vấn đang đánh giá cách bạn xử lý sự cố và gỡ lỗi.

Câu trả lời ví dụ: Khi một Spark Công việc đã thất bại trong môi trường sản xuất, tôi đã phân tích nhật ký thực thi và... Spark Giao diện người dùng (UI) được sử dụng để xác định nguyên nhân gốc rễ. Vấn đề liên quan đến việc phân bổ bộ nhớ không đủ, dẫn đến lỗi thực thi lặp đi lặp lại. Tôi đã giải quyết bằng cách điều chỉnh cài đặt bộ nhớ và tối ưu hóa các phép biến đổi để giảm mức sử dụng tài nguyên.

9) Làm thế nào để bạn đảm bảo chất lượng dữ liệu khi xử lý dữ liệu với Spark?

Mong đợi từ ứng viên: Người phỏng vấn muốn hiểu rõ hơn về sự tỉ mỉ và khả năng đảm bảo độ tin cậy của dữ liệu trong cách bạn thực hành.

Câu trả lời ví dụ: Đảm bảo chất lượng dữ liệu bao gồm việc xác thực dữ liệu đầu vào, xử lý các bản ghi rỗng hoặc bị lỗi và áp dụng việc thực thi lược đồ. Tôi cũng thực hiện kiểm tra dữ liệu và ghi nhật ký ở mỗi giai đoạn của quy trình để phát hiện sớm các bất thường và duy trì sự tin tưởng vào các phân tích tiếp theo.

10) Bạn sẽ lựa chọn như thế nào giữa Spark và các công cụ xử lý dữ liệu khác cho dự án?

Mong đợi từ ứng viên: Người phỏng vấn đang đánh giá khả năng ra quyết định và tư duy kiến trúc của bạn.

Câu trả lời ví dụ: Sự lựa chọn phụ thuộc vào các yếu tố như khối lượng dữ liệu, độ phức tạp xử lý, yêu cầu về độ trễ và khả năng tích hợp với hệ sinh thái. Spark Công nghệ này lý tưởng cho việc xử lý phân tán quy mô lớn và phân tích nâng cao. Đối với các trường hợp sử dụng đơn giản hơn hoặc thời gian thực, các công cụ nhẹ hơn có thể phù hợp hơn. Tôi luôn đánh giá các yêu cầu kinh doanh cùng với các ràng buộc kỹ thuật trước khi đưa ra quyết định.