Если вы разработчик или специалист по работе с данными, вам, скорее всего, будут задавать вопросы на собеседовании об основных возможностях и преимуществах Apache Spark. На сегодняшнем развивающемся рынке технологий демонстрация специализированного опыта работы в Spark может помочь вам получить предложение о работе. В этой статье мы приводим список лучших вопросов для собеседования по Spark с примерами ответов, чтобы помочь вам подготовиться к следующему собеседованию.
Чего ожидать от интервью Spark
Вопросы на собеседовании, связанные с Apache Spark, в основном носят технический характер и направлены на выяснение ваших знаний о функциях и процессах работы с данными. Большая часть вашего собеседования, скорее всего, будет посвящена вопросам о Spark, но вы также должны быть готовы ответить на более общие вопросы интервью.
Вопросы по Spark могут потребовать наглядного знания системы, поэтому рассмотрите возможность изучения программирования в Apache Spark и принесите примеры освоенных вами функций. Отвечая на вопросы, подумайте, имеет ли смысл говорить, основываясь на собственном опыте. Некоторые из этих вопросов требуют только четких и кратких определений, в то время как другие могут потребовать более подробного объяснения, где опыт будет преимуществом.
Если вам нужно объяснить свой опыт, имеет смысл применить метод STAR для ответов на вопросы интервью. STAR просит вас рассмотреть ситуацию, вашу роль в принятии мер и их результат.
Распространенные вопросы для собеседования в Spark с примерами ответов
Ниже приведены некоторые распространенные вопросы и ответы на собеседования по Apache Spark:
-
Что такое Apache Spark?
-
Чем MapReduce отличается от Spark??
-
Каковы ключевые особенности Spark?
-
Какие языки поддерживаются Spark?
-
Дайте определение YARN.
-
Нужен ли Spark на всех узлах в кластере данных YARN??
-
В чем преимущество изучения MapReduce и Spark??
-
Объясните, что такое устойчивая распределенная база данных (RDD).
-
Какие операции поддерживаются RDD?
-
Какую функцию выполняет Spark Core?
-
Объясните концепцию памяти исполнителя.
-
Расскажите простыми словами, что такое драйвер Spark.
1. Что такое Apache Spark?
Это базовый вопрос, вероятно, предназначенный для введения в более длинный набор вопросов по Apache Spark, который постепенно усложняется. Ответьте, предложив исчерпывающее определение платформы.
Пример: Apache Spark - это популярный фреймворк для кластерных вычислений. Он с открытым исходным кодом и подходит для обработки данных в реальном времени. Spark позволяет разработчикам и специалистам по работе с данными планировать отказоустойчивость путем программирования кластеров с параллелизмом данных. Это лидер рынка в области обработки больших данных и важный корпоративный инструмент для многих предприятий.
2. Чем MapReduce отличается от Spark?
Вопросы сравнения и противопоставления просят вас критически оценить две концепции. Для этого дайте краткий обзор обеих концепций, подчеркнув сходства и различия.
Пример: Spark считается более универсальным инструментом, чем MapReduce, хотя оба они служат целям кластерных вычислений. Spark обладает лучшей скоростью обработки, машинным обучением и возможностью выполнения итеративных заданий. Он также работает независимо от Hadoop, чего не делает MapReduce. MapReduce полагается на хранение данных на жестком диске, а Spark - на хранение в памяти, что в целом является более надежным способом хранения данных.
3. Каковы ключевые особенности Spark?
Это основополагающий вопрос, который проверяет ваши знания основных функций. Подумайте о том, чтобы дать краткое определение каждой ключевой особенности, когда вы отвечаете списком.
Пример: Ключевые особенности Spark - поддержка нескольких языков, скорость, поддержка нескольких форматов, ленивая оценка, вычисления в реальном времени, оценка в реальном времени, интеграция с Hadoop и машинное обучение. Spark поддерживает множество языков программирования, таких как Java, Python и R. Он быстрее и высокопроизводителен по сравнению с конкурентами. Он интегрируется с такими механизмами работы с данными, как JSON и Hive. Spark также задерживает оценку для учета скорости работы.
4. Какие языки поддерживаются Spark?
Этот вопрос требует только простого, короткого ответа, в котором вы объясните, какие языки совместимы. Используйте эту возможность, чтобы показать, что вы хорошо владеете этими языками.
Пример: Spark поддерживает Java, Python, Scala, SQL и R. Когда это возможно, я использую Java, поскольку она обычно работает лучше, чем Python.
5. Дайте определение YARN
Когда вас просят дать определение акрониму, укажите его значение и краткое определение.
Пример: YARN расшифровывается как Yet Another Resource Negotiator (еще один переговорщик по ресурсам). Поддерживает управление ресурсами и планирование заданий в Hadoop.
6. В кластере данных YARN нужно ли устанавливать Spark на всех узлах??
Бинарные вопросы могут быть расширены. Рассмотрите возможность предоставления да или нет ответ, но при этом объясните причину своего ответа.
Пример: Нет. Поскольку Spark не зависит от Hadoop, его не нужно устанавливать на всех узлах кластера данных YARN. Вместо этого он работает поверх YARN, используя его функции управления ресурсами вместо других менеджеров ресурсов, таких как встроенная поддержка или Mesos.
7. В чем преимущество изучения как MapReduce, так и Spark?
Это открытый вопрос, в котором вы можете продемонстрировать свои знания обоих инструментов. Дайте четкий и продуманный ответ, выражающий ваше личное мнение.
Пример: MapReduce - популярный инструмент, поэтому программистам данных важно быть знакомыми с ним. В Spark есть функции, поддерживающие MapReduce, а другие инструменты, например Hive, конвертируют в MapReduce типы данных, так что базовое понимание этого идеально подходит.
8. Объясните, что такое устойчивый распределенный набор данных
Чтобы ответить на этот вопрос, дайте определение RDD и объясните его назначение. Для того чтобы дать эффективный ответ, перед собеседованием ознакомьтесь с определениями Spark.
Пример: Устойчивые распределенные наборы данных широко известны как RDD и представляют собой отказоустойчивую систему операций с параллелизмом. Разбиение RDD представляет собой коллекцию распределенных данных. Два типа RDD - это наборы данных Hadoop и парализованные коллекции.
9. Какие операции поддерживаются RDD?
Перечисляя операции, дайте четкое и краткое определение каждой из них, чтобы показать ваше понимание RDD и того, что она делает.
Пример: RDD - логическое вычислительное ядро Spark. Она имеет несколько разделов данных, которые распределяют данные по сети кластеров, каждый из которых имеет свои собственные возможности для хранения данных. RDD, как правило, доступны только для чтения.
10. Какую функцию выполняет Spark Core?
Этот вопрос касается фундаментальных знаний, которые должен уметь описать любой специалист по Spark. Это демонстрирует необходимые знания для работы в данной роли.
Пример: Spark Core - это название движка, который поддерживает параллельные и распределенные структуры данных для больших проектов в Spark. Он обеспечивает функционирование и обработку API, с которыми взаимодействуют пользователи Spark для выполнения повседневных операций. В его обязанности входит распределение памяти, составление расписания, распределение, мониторинг и многое другое.
11. Объясните концепцию памяти исполнителей
Этот ответ требует простого определения, демонстрирующего вдумчивое понимание концепции.
Пример: Каждое приложение Spark имеет статический фиксированный размер кучи и статическое количество ядер для исполнителя Spark. Размер кучи называется памятью исполнителя Spark. На каждый узел приходится один исполнитель.
12. Расскажите мне, что такое Искровой исполнитель простыми словами
Здесь главное - простота. Подумайте, как рассказать о сложных процессах так, чтобы их было легко понять. Некоторые предложения включают отказ от жаргона и использование коротких, лаконичных предложений, где это возможно.
Пример: Драйвер Spark - это программное обеспечение, которое запускается на главном узле машины и командует RDD.
- indeed.com
Поделиться
