前30位Pyspark面试问题和答案（2025）

Pyspark是Apache Spark的Python API，使Python开发人员能够利用Spark Spark的分布式处理能力，以实现大数据任务。它利用Spark的核心优势，包括内存计算和机器学习能力，提供简化的Pythonic界面，以进行有效的数据操纵和分析。这使Pyspark成为大数据景观中备受追捧的技能。为Pyspark访谈做准备需要对其核心概念有深入的了解，本文提出了30个关键问题和答案，以帮助进行准备。

本指南涵盖了基础Pyspark概念，包括转换，关键功能，RDD和DataFrames之间的差异以及Spark流和窗口功能等高级主题。无论您是最近的毕业生还是经验丰富的专业人士，这些问题和答案都将帮助您巩固自己的知识并自信地解决下一次Pyspark面试。

涵盖的关键区域：

• Pyspark基本面和核心特征。
• 了解和应用RDD和数据范围。
• 掌握Pyspark变换（狭窄而宽）。
• 使用火花流实时数据处理。
• 具有窗口功能的高级数据操作。
• Pyspark应用程序的优化和调试技术。

2025年的前30名Pyspark面试问题和答案：

这是30种基本Pyspark面试问题及其全面答案的精选选择：

基本面：

1. 什么是Pyspark及其与Apache Spark的关系？ Pyspark是Apache Spark的Python API，允许Python程序员利用Spark的分布式计算功能进行大规模数据处理。

2. Pyspark的关键特征？便于Python集成，DataFrame API（类似熊猫），实时处理（火花流），内存计算和强大的机器学习库（MLLIB）。

3. RDD与DataFrame？ RDD（弹性分布式数据集）是Spark的基本数据结构，提供了低级控制，但优化较少。数据范围提供了更高级别的，富含模式的抽象，可提高性能和易用性。

4. Spark SQL催化剂优化器如何改善查询性能？催化剂优化器采用复杂的优化规则（谓词下降，恒定折叠等），并智能地计划执行以提高效率。

5. Pyspark群集经理？独立，Apache Mesos，Hadoop纱线和Kubernetes。

转型和行动：

6. Pyspark懒评估？转换不会立即执行； Spark构建执行计划，仅在触发操作时执行。这样可以优化处理。

7. 狭窄还是广泛的转变？狭窄的转换涉及一对一的分区映射（例如， map ， filter ）。广泛的转换需要跨分区的数据改组（例如， groupByKey ， reduceByKey ）。

8. 将CSV读取到数据框中？ df = spark.read.csv('path/to/file.csv', header=True, inferSchema=True)

9. 在DataFrames上执行SQL查询？将dataframe注册为临时视图（ df.createOrReplaceTempView("my_table") ），然后使用spark.sql("SELECT ... FROM my_table") 。

10. cache()方法？在内存中缓存RDD或DataFrame，以便在随后的操作中更快地访问。

11. Spark的DAG（定向无环图）？将执行计划表示为阶段和任务的图表，从而实现有效的调度和优化。

12. 处理数据范围中缺少的数据？ dropna() ， fillna()和replace()方法。

高级概念：

13. map()与flatMap() ？ map()将功能应用于每个元素，每个输入产生一个输出。 flatMap()应用一个函数，该函数可以每个输入产生多个输出，从而使结果变平。

14. 广播变量？在所有节点上存储器中的仅读取变量，以有效访问。

15. 火花蓄能器？变量仅通过关联和交换操作（例如，计数器，总和）更新。

16. 加入数据范围？使用join()方法，指定联接条件。

17. Pyspark中的分区？并行性的基本单位；控制其数量会影响性能（ repartition() ， coalesce() ）。

18. 将数据帧写入CSV？ df.write.csv('path/to/output.csv', header=True)

19. SPARK SQL催化剂优化器（重新访问）？在Spark SQL中查询优化的关键组件。

20. pyspark UDFS（用户定义的功能）？通过使用udf()定义自定义功能并指定返回类型来扩展PysPark功能。

数据操纵和分析：

21. 数据范围的聚合？ groupBy()后跟聚合功能，例如agg() ， sum() ， avg() ， count() 。

22. withColumn()方法？在数据框架中添加新列或修改现有的列。

23. select()方法？从数据框架中选择特定的列。

24. 在数据框架中过滤行？ filter()或有条件的方法where()方法。

25. 火花流？在微型批次中处理实时数据流，并在每批上应用转换。

数据处理和优化：

26. 处理JSON数据？ spark.read.json('path/to/file.json')

27. 窗口功能？在与当前行相关的一组行上执行计算（例如，运行总数，排名）。

28. 调试Pyspark应用程序？日志记录，第三方工具（Databricks，EMR，IDE插件）。

进一步的考虑：

29. 解释Pyspark中数据序列化和避免序列化的概念及其对性能的影响。 （这深入到性能优化）

30. 讨论在Pyspark中处理数据偏斜的不同方法。 （这重点是共同的绩效挑战）

这套扩展的问题和答案为您的Pyspark采访提供了更全面的准备指南。记住要练习编码示例，并证明您对基本概念的理解。祝你好运！

以上是前30位Pyspark面试问题和答案（2025）的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！