Top 30 Pyspark 인터뷰 질문 및 답변 (2025)

Apache Spark의 Python API 인 Pyspark는 Python 개발자가 Spark의 분산 처리 능력을 빅 데이터 작업을 위해 Harness에게 권한을 부여합니다. 메모리 계산 및 기계 학습 기능을 포함하여 Spark의 핵심 강점을 활용하여 효율적인 데이터 조작 및 분석을위한 간소화 된 Pythonic 인터페이스를 제공합니다. 이로 인해 Pyspark는 빅 데이터 환경에서 인기있는 기술이됩니다. Pyspark 인터뷰를 준비하려면 핵심 개념에 대한 확실한 이해가 필요하며,이 기사는 그 준비를 돕기위한 30 가지 주요 질문과 답변을 제시합니다.

이 안내서는 변환, 주요 기능, RDD와 데이터 프레임의 차이, Spark Streaming 및 Window 함수와 같은 고급 주제를 포함한 기본 Pyspark 개념을 다룹니다. 최근 졸업생이든 노련한 전문가이든, 이러한 질문과 답변은 지식을 강화하고 다음 Pyspark 인터뷰를 자신있게 다루는 데 도움이됩니다.

다루는 주요 영역 :

• Pyspark 기초 및 핵심 기능.
• RDD 및 데이터 프레임 이해 및 적용.
• Pyspark 변환 마스터 링 (좁고 넓음).
• 스파크 스트리밍을 통한 실시간 데이터 처리.
• 창 함수를 통한 고급 데이터 조작.
• PySpark 응용 프로그램을위한 최적화 및 디버깅 기술.

2025 년 상위 30 개의 Pyspark 인터뷰 질문 및 답변 :

다음은 30 개의 필수 Pyspark 인터뷰 질문과 포괄적 인 답변을 선별 한 선택입니다.

기본 :

1. Pyspark와 Apache Spark와의 관계는 무엇입니까? PySpark는 Apache Spark의 Python API로 Python 프로그래머가 대규모 데이터 처리를 위해 Spark의 분산 컴퓨팅 기능을 활용할 수 있습니다.

2. Pyspark의 주요 기능? 파이썬 통합의 용이성, 데이터 프레임 API (Pandas-Like), 실시간 처리 (스파크 스트리밍), 메모리 내 계산 및 강력한 머신 러닝 라이브러리 (MLLIB).

3. RDD 대 데이터 프레임? RDD (탄력성 분산 데이터 세트)는 Spark의 기본 데이터 구조로서 저수준 제어력이 낮지 만 최적화가 적습니다. 데이터 프레임은 더 높은 수준의 스키마 강화 추상화를 제공하여 성능 향상과 사용 편의성을 제공합니다.

4. Spark SQL Catalyst Optimizer는 쿼리 성능을 어떻게 향상 시키는가? Catalyst Optimizer는 정교한 최적화 규칙 (술어 푸시 다운, 일정한 폴딩 등)을 사용하고 효율성을 높이기 위해 쿼리 실행을 지능적으로 계획합니다.

5. PySpark 클러스터 관리자? 독립형, Apache Mesos, Hadoop Yarn 및 Kubernetes.

변형 및 행동 :

6. Pyspark의 게으른 평가? 변환은 즉시 실행되지 않습니다. Spark는 조치가 트리거 된 경우에만 실행 계획을 작성합니다. 이것은 처리를 최적화합니다.

7. 좁은 넓은 변형? 좁은 변환에는 일대일 파티션 매핑 (예 : map , filter )이 포함됩니다. 광범위한 변환은 파티션 (예 : groupByKey , reduceByKey )에서 데이터 셔플 링이 필요합니다.

8. CSV를 데이터 프레임으로 읽으십니까? df = spark.read.csv('path/to/file.csv', header=True, inferSchema=True)

9. 데이터 프레임에서 SQL 쿼리를 수행 하시겠습니까? 데이터 프레임을 임시보기 ( df.createOrReplaceTempView("my_table") )로 등록한 다음 spark.sql("SELECT ... FROM my_table") 사용하십시오.

10. cache() 메소드? 후속 작업에서 더 빠른 액세스를 위해 RDD 또는 Dataframe을 메모리에 캐시합니다.

11. Spark 's Dag (지시 된 acyclic 그래프)? 실행 계획을 단계 및 작업의 그래프로 표시하여 효율적인 스케줄링 및 최적화를 가능하게합니다.

12. 데이터 프레임에서 누락 된 데이터를 처리 하시겠습니까? dropna() , fillna() 및 replace() 메소드.

고급 개념 :

13. map() vs. flatMap() ? map() 각 요소에 함수를 적용하여 입력 당 하나의 출력을 생성합니다. flatMap() 입력 당 여러 출력을 생성하여 결과를 평평하게하는 함수를 적용합니다.

14. 방송 변수? 효율적인 액세스를 위해 모든 노드에서 메모리의 읽기 전용 변수 캐시.

15. 스파크 축적기? 변수는 연관 및 정류 작업 (예 : 카운터, 합)을 통해서만 업데이트되었습니다.

16. 데이터 프레임에 가입 하시겠습니까? 결합 조건을 지정하여 join() 메소드를 사용하십시오.

17. Pyspark의 파티션? 평행의 기본 단위; 숫자를 제어하면 성능에 영향을 미칩니다 ( repartition() , coalesce() ).

18. CSV에 데이터 프레임을 작성 하시겠습니까? df.write.csv('path/to/output.csv', header=True)

19. Spark SQL 촉매 최적화 (재 방문)? Spark SQL의 쿼리 최적화를위한 중요한 구성 요소.

20. PySpark UDFS (사용자 정의 함수)? udf() 사용하여 사용자 정의 함수를 정의하고 리턴 유형을 지정하여 PySpark 기능을 확장합니다.

데이터 조작 및 분석 :

21. 데이터 프레임의 집계? groupBy() agg() , sum() , avg() , count() 와 같은 집계 함수가 이어집니다.

22. withColumn() 메소드? 새 열을 추가하거나 데이터 프레임에서 기존 열을 수정합니다.

23. select() 메소드? 데이터 프레임에서 특정 열을 선택합니다.

24. 데이터 프레임에서 행을 필터링 하시겠습니까? filter() 또는 조건이있는 where() 메소드.

25. 스파크 스트리밍? 미니 배치로 실시간 데이터 스트림을 처리하여 각 배치에 변환을 적용합니다.

데이터 처리 및 최적화 :

26. JSON 데이터 처리? spark.read.json('path/to/file.json')

27. 창 함수? 현재 행과 관련된 행 세트에서 계산을 수행하십시오 (예 : 총격, 순위).

28. Pyspark 응용 프로그램 디버깅? 로깅, 타사 도구 (Databricks, EMR, IDE 플러그인).

추가 고려 사항 :

29. PySpark에서 데이터 직렬화 및 사제화의 개념과 성능에 미치는 영향을 설명하십시오. (이것은 성능 최적화를 탐구합니다)

30. PySpark에서 데이터 왜곡을 처리하는 다양한 접근법에 대해 논의하십시오. (이것은 일반적인 성능 문제에 중점을 둡니다)

이 확장 된 질문과 답변 세트는 Pyspark 인터뷰를위한보다 포괄적 인 준비 안내서를 제공합니다. 코딩 예제를 연습하고 기본 개념에 대한 이해를 보여주십시오. 행운을 빌어요!

위 내용은 Top 30 Pyspark 인터뷰 질문 및 답변 (2025)의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!