Las 65 mejores preguntas y respuestas de la entrevista de Apache Spark

Las mejores preguntas y respuestas de la entrevista de Apache Spark

Este tutorial de preguntas y respuestas de la entrevista de Apache Spark enumera las preguntas más frecuentes e importantes de la entrevista de Apache Spark que debes preparar. Cada pregunta tiene la respuesta detallada, lo que le dará confianza para enfrentar las entrevistas de Apache Spark. Esta guía enumera las preguntas más frecuentes con consejos para agrietar la entrevista.
Antes de avanzar en la pregunta de la entrevista sigue esta guía para refrescar tus conocimientos de Apache Spark.

Así que, empecemos Preguntas y Respuestas de la Entrevista de Apache Spark

Preguntas y Respuestas de la Entrevista de Apache Spark

2. Lista de preguntas y respuestas de la entrevista de Apache Spark

Así que, a continuación, se muestra la lista de preguntas y respuestas de la entrevista de Apache Spark más solicitadas –
1) ¿Qué es Apache Spark?
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2) ¿Cuáles son las funciones y características de Apache Spark?
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3) ¿Cuáles son los lenguajes en los que Apache Spark crea API?
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4) Compara Apache Hadoop y Apache Spark.
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5) ¿Podemos ejecutar Apache Spark sin Hadoop?
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6) ¿Cuáles son los beneficios de Spark sobre MapReduce?
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7) ¿Por qué Apache Spark es más rápido que Hadoop MapReduce?
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8) ¿Cuáles son los inconvenientes de Apache Spark?
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9) Explique la diferencia de velocidad de procesamiento entre Hadoop y Apache Spark.
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10) Explique varios componentes del ecosistema de Apache Spark. ¿En qué escenarios podemos utilizar estos componentes?
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11) Explique Spark Core?
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12) Defina Spark-SQL.
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13) ¿Cómo representamos los datos en Spark?
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14) ¿Qué es el Resilient Distributed Dataset (RDD) en Apache Spark? ¿Cómo hace que Spark sea rico en operadores?
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15) ¿Cuáles son las principales características de RDD (Resilient Distributed Datasets)?
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16) ¿En qué se diferencia RDD en Apache Spark de la gestión de almacenamiento distribuido?
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17) Explique la operación de transformación y acción en Apache Spark RDD.
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18) ¿Cómo se procesan los datos utilizando la operación de transformación en Spark?
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12) Explique brevemente qué es la acción en Apache Spark? ¿Cómo se genera el resultado final utilizando una acción?
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13) Compare Transformación y Acción en Apache Spark.
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14) ¿Cómo identificar que la operación dada es transformación o acción?
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15) ¿Cuáles son las formas de crear RDDs en Apache Spark? Explique.
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16) Explique los beneficios de la evaluación perezosa en RDD en Apache Spark?
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17) ¿Por qué la transformación es una operación perezosa en Apache Spark RDD? ¿Cómo es útil?
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18) ¿Qué es el gráfico de linaje RDD? ¿Cómo permite la tolerancia a fallos en Spark?
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19) ¿Cuáles son los tipos de transformación en RDD en Apache Spark?
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20) ¿Qué es la operación Map() en Apache Spark?
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21) Explique la operación flatMap en Apache Spark RDD.
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22) Describa la transformación distnct(),union(),intersection() y substract() en Apache Spark RDD.
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23) Explique la operación join() en Apache Spark
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24) Explique la operación leftOuterJoin() y rightOuterJoin() en Apache Spark.
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25) Defina la operación fold() en Apache Spark.
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26) ¿Cuáles son las diferencias exactas entre la operación reduce y fold en Spark?
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27) Explique la operación first() en Apache Spark.
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28) Explique la operación coalesce en Apache Spark.
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29) ¿Cómo escribe la operación pipe el resultado a la salida estándar en Apache Spark?
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30) Enumere la diferencia entre textFile y wholeTextFile en Apache Spark.
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31) Definir Partition y Partitioner en Apache Spark.
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32) ¿Cuántas particiones se crean por defecto en Apache Spark RDD?
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33) ¿Cómo dividir un solo bloque HDFS en particiones RDD?
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34) Definir RDD emparejados en Apache Spark?
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35) ¿Cuáles son las diferencias entre el método Caching y Persistence en Apache Spark?
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36) Definir la arquitectura de tiempo de ejecución de Spark?
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37) ¿Cuál es el uso del controlador de Spark, donde se ejecuta en el clúster?
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38) ¿Cuáles son los roles y responsabilidades de los nodos trabajadores en el clúster de Apache Spark? ¿Es el nodo trabajador en Spark lo mismo que el nodo esclavo?
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39) Definir varios modos de ejecución de Apache Spark.
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40) ¿Qué es el modo Standalone en el cluster de Spark?
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41) Escribir el comando para iniciar y detener el Spark en un shell interactivo?
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42) Definir SparkContext en Apache Spark.
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43) ¿Definir SparkSession en Apache Spark? ¿Por qué es necesario?
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44) ¿En qué se diferencia SparkSession de SparkContext?
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45) Enumere las diversas ventajas de DataFrame sobre RDD en Apache Spark.
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46) Explique la API createOrReplaceTempView().
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47) ¿Qué es el optimizador de consultas catalizador en Apache Spark?
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48) ¿Qué es un DataSet? ¿Cuáles son sus ventajas sobre DataFrame y RDD?
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49) ¿Cuáles son las formas de ejecutar Spark sobre Hadoop?
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50) Explique Apache Spark Streaming? ¿Cómo se logra el procesamiento de datos en streaming en Apache Spark?
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51) ¿Qué es un DStream?
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52) Describa las diferentes transformaciones en DStream en Apache Spark Streaming.
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53) Explique el registro de escritura anticipada (journaling) en Spark?
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54) Defina el nivel de paralelismo y su necesidad en Spark Streaming.
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55) Defina el formato de archivo Parquet? ¿Cómo convertir los datos al formato Parquet?
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56) Defina los fallos comunes del desarrollador mientras usa Apache Spark?
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57) ¿Qué es la ejecución especulativa en Spark?
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58) ¿Cuáles son los distintos tipos de variables compartidas en Apache Spark?
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59) ¿Qué son las variables Broadcast?
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60) Describa detalladamente el Acumulador en Apache Spark.
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61) ¿Cuáles son las formas en que Apache Spark maneja los Metadatos acumulados?
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62) Defina los roles del sistema de archivos en cualquier framework?
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63) ¿Cómo se analizan los datos en XML? ¿Qué clase de clase utilizas con Java para analizar los datos?
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64) Enumera algunos algoritmos de aprendizaje automático comúnmente utilizados por Apache Spark.
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65) ¿Qué es el PageRank?
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Sigue este enlace para ver más preguntas de entrevista sobre Apache Spark.

Por lo tanto, todo esto estaba en Apache Spark Interview Questions and Answers. Espero que estas preguntas te ayuden.