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前30位Pyspark面試問題和答案（2025）

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Apr 21, 2025 am 10:51 AM

前30位Pyspark面試問題和答案（2025）

Pyspark是Apache Spark的Python API，使Python開發人員能夠利用Spark Spark的分佈式處理能力，以實現大數據任務。它利用Spark的核心優勢，包括內存計算和機器學習能力，提供簡化的Pythonic界面，以進行有效的數據操縱和分析。這使Pyspark成為大數據景觀中備受追捧的技能。為Pyspark訪談做準備需要對其核心概念有深入的了解，本文提出了30個關鍵問題和答案，以幫助進行準備。

本指南涵蓋了基礎Pyspark概念，包括轉換，關鍵功能，RDD和DataFrames之間的差異以及Spark流和窗口功能等高級主題。無論您是最近的畢業生還是經驗豐富的專業人士，這些問題和答案都將幫助您鞏固自己的知識並自信地解決下一次Pyspark面試。

涵蓋的關鍵區域：

Pyspark基本面和核心特徵。
了解和應用RDD和數據范圍。
掌握Pyspark變換（狹窄而寬）。
使用火花流實時數據處理。
具有窗口功能的高級數據操作。
Pyspark應用程序的優化和調試技術。

2025年的前30名Pyspark面試問題和答案：

這是30種基本Pyspark面試問題及其全面答案的精選選擇：

基本面：

什麼是Pyspark及其與Apache Spark的關係？ Pyspark是Apache Spark的Python API，允許Python程序員利用Spark的分佈式計算功能進行大規模數據處理。
Pyspark的關鍵特徵？便於Python集成，DataFrame API（類似熊貓），實時處理（火花流），內存計算和強大的機器學習庫（MLLIB）。
RDD與DataFrame？ RDD（彈性分佈式數據集）是Spark的基本數據結構，提供了低級控制，但優化較少。數據范圍提供了更高級別的，富含模式的抽象，可提高性能和易用性。
Spark SQL催化劑優化器如何改善查詢性能？催化劑優化器採用複雜的優化規則（謂詞下降，恆定折疊等），並智能地計劃執行以提高效率。
Pyspark群集經理？獨立，Apache Mesos，Hadoop紗線和Kubernetes。

轉型和行動：

Pyspark懶評估？轉換不會立即執行； Spark構建執行計劃，僅在觸發操作時執行。這樣可以優化處理。
狹窄還是廣泛的轉變？狹窄的轉換涉及一對一的分區映射（例如， map ， filter ）。廣泛的轉換需要跨分區的數據改組（例如， groupByKey ， reduceByKey ）。
將CSV讀取到數據框中？ df = spark.read.csv('path/to/file.csv', header=True, inferSchema=True)
在DataFrames上執行SQL查詢？將dataframe註冊為臨時視圖（ df.createOrReplaceTempView("my_table") ），然後使用spark.sql("SELECT ... FROM my_table") 。
cache()方法？在內存中緩存RDD或DataFrame，以便在隨後的操作中更快地訪問。
Spark的DAG（定向無環圖）？將執行計劃表示為階段和任務的圖表，從而實現有效的調度和優化。
處理數據范圍中缺少的數據？ dropna() ， fillna()和replace()方法。

高級概念：

map()與flatMap() ？ map()將功能應用於每個元素，每個輸入產生一個輸出。 flatMap()應用一個函數，該函數可以每個輸入產生多個輸出，從而使結果變平。
廣播變量？在所有節點上存儲器中的僅讀取變量，以有效訪問。
火花蓄能器？變量僅通過關聯和交換操作（例如，計數器，總和）更新。
加入數據范圍？使用join()方法，指定聯接條件。
Pyspark中的分區？並行性的基本單位；控制其數量會影響性能（ repartition() ， coalesce() ）。
將數據幀寫入CSV？ df.write.csv('path/to/output.csv', header=True)
SPARK SQL催化劑優化器（重新訪問）？在Spark SQL中查詢優化的關鍵組件。
pyspark UDFS（用戶定義的功能）？通過使用udf()定義自定義功能並指定返回類型來擴展PysPark功能。