Top 65 questions et réponses d’entretien d’Apache Spark

Meilleurs questions et réponses d’entretien d’Apache Spark

Ce tutoriel de questions et réponses d’entretien d’Apache Spark répertorie les questions d’entretien fréquemment posées et les réponses importantes & d’Apache Spark que vous devriez préparer. Chaque question a la réponse détaillée, ce qui vous rendra confiant pour affronter les entretiens d’Apache Spark. Ce guide énumère les questions fréquemment posées avec des conseils pour craquer l’entretien.
Avant d’avancer sur la question d’entretien, suivez ce guide pour rafraîchir vos connaissances d’Apache Spark.

Alors, commençons Questions d’entretien d’Apache Spark et réponses

Questions d’entretien d’Apache Spark et réponses

2. Liste des questions d’entretien et réponses d’Apache Spark

Donc, ci-dessous, la liste des questions d’entretien et réponses d’Apache Spark les plus posées –
1) Qu’est-ce qu’Apache Spark ?
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2) Quelles sont les fonctionnalités et caractéristiques d’Apache Spark ?
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3) Quels sont les langages dans lesquels Apache Spark crée des API ?
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4) Comparez Apache Hadoop et Apache Spark.
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5) Peut-on exécuter Apache Spark sans Hadoop ?
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6) Quels sont les avantages de Spark par rapport à MapReduce ?
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7) Pourquoi Apache Spark est-il plus rapide que Hadoop MapReduce ?
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8) Quels sont les inconvénients d’Apache Spark ?
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9) Expliquez la différence de vitesse de traitement entre Hadoop et Apache Spark.
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10) Expliquez les différents composants de l’écosystème Apache Spark. Dans quels scénarios pouvons-nous utiliser ces composants.
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11) Expliquez Spark Core.
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12) Définissez Spark-SQL ?
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13) Comment représentons-nous les données dans Spark ?
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14) Qu’est-ce que le Resilient Distributed Dataset (RDD) dans Apache Spark ? Comment rend-il spark riche en opérateurs ?
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15) Quelles sont les principales fonctionnalités/caractéristiques de RDD (Resilient Distributed Datasets) ?
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16) En quoi RDD dans Apache Spark est-il différent de la gestion du stockage distribué ?
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17) Expliquez l’opération transformation et action dans Apache Spark RDD.
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18) Comment traiter les données en utilisant l’opération transformation dans Spark ?
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12) Expliquez brièvement ce qu’est une action dans Apache Spark ? Comment le résultat final est-il généré en utilisant une action?
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13) Comparez Transformation et Action dans Apache Spark.
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14) Comment identifier que l’opération donnée est une transformation ou une action?
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15) Quelles sont les façons de créer des RDD dans Apache Spark ? Expliquez.
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16) Expliquez les avantages de l’évaluation paresseuse dans les RDD dans Apache Spark?
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17) Pourquoi la transformation est-elle une opération paresseuse dans les RDD d’Apache Spark ? Comment est-elle utile ?
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18) Qu’est-ce que le graphique de lignage RDD ? Comment permet-il la tolérance aux pannes dans Spark ?
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19) Quels sont les types de transformation dans RDD dans Apache Spark ?
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20) Qu’est-ce que l’opération Map() dans Apache Spark ?
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21) Expliquez l’opération flatMap sur Apache Spark RDD.
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22) Décrivez la transformation distnct(),union(),intersection() et substract() dans Apache Spark RDD.
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23) Expliquez l’opération join() dans Apache Spark
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24) Expliquez l’opération leftOuterJoin() et rightOuterJoin() dans Apache Spark.
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25) Définissez l’opération fold() dans Apache Spark.
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26) Quelles sont les différences exactes entre l’opération reduce et fold dans Spark ?
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27) Expliquez l’opération first() dans Apache Spark.
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28) Expliquez l’opération coalesce dans Apache Spark.
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29) Comment l’opération pipe écrit-elle le résultat sur la sortie standard dans Apache Spark ?
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30) Enumérez la différence entre textFile et wholeTextFile dans Apache Spark.
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31) Définir Partition et Partitioner dans Apache Spark.
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32) Combien de partitions sont créées par défaut dans Apache Spark RDD?
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33) Comment diviser un seul bloc HDFS en partitions RDD?
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34) Définir RDD apparié dans Apache Spark ?
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35) Quelles sont les différences entre la méthode de mise en cache et la méthode de persistance dans Apache Spark ?
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36) Définissez l’architecture d’exécution de Spark ?
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37) Quelle est l’utilisation du pilote Spark, où il est exécuté sur le cluster ?
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38) Quels sont les rôles et les responsabilités des nœuds travailleurs dans le cluster Apache Spark ? Le nœud travailleur dans Spark est-il identique au nœud esclave ?
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39) Définissez les différents modes de fonctionnement d’Apache Spark.
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40) Quel est le mode Standalone dans le cluster Spark ?
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41) Ecrivez la commande pour démarrer et arrêter le Spark dans un shell interactif ?
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42) Définissez SparkContext dans Apache Spark.
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43) Définir SparkSession dans Apache Spark ? Pourquoi est-il nécessaire ?
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44) En quoi SparkSession est-il différent de SparkContext ?
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45) Enumérez les différents avantages de DataFrame par rapport à RDD dans Apache Spark.
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46) Expliquez l’API createOrReplaceTempView().
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47) Qu’est-ce que l’optimiseur de requête catalytique dans Apache Spark ?
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48) Qu’est-ce qu’un DataSet ? Quels sont ses avantages par rapport à DataFrame et RDD?
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49) Quelles sont les façons d’exécuter Spark sur Hadoop?
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50) Expliquez Apache Spark Streaming ? Comment le traitement des données en streaming est-il réalisé dans Apache Spark ?
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51) Qu’est-ce qu’un DStream ?
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52) Décrivez les différentes transformations en DStream dans Apache Spark Streaming.
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53) Expliquer write ahead log(journaling) dans Spark?
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54) Définir le niveau de parallélisme et son besoin dans Spark Streaming.
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55) Définir le format de fichier Parquet ? Comment convertir des données au format Parquet ?
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56) Définir les fautes courantes du développeur lors de l’utilisation d’Apache Spark ?
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57) Qu’est-ce que l’exécution spéculative dans Spark ?
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58) Quels sont les différents types de variable partagée dans Apache Spark ?
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59) Que sont les variables de diffusion ?
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60) Décrivez l’accumulateur en détail dans Apache Spark.
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61) Quelles sont les façons dont Apache Spark traite les métadonnées accumulées?
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62) Définissez les rôles du système de fichiers dans n’importe quel framework?
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63) Comment analysez-vous les données en XML ? Quel type de classe utilisez-vous avec Java pour analyser les données ?
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64) Citez quelques algorithmes d’apprentissage automatique couramment utilisés par Apache Spark.
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65) Qu’est-ce que le PageRank ?
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Suivez ce lien pour d’autres questions d’entretien sur Apache Spark.

Hence, tout ceci était dans les questions et réponses d’entretien sur Apache Spark. J’espère que ces questions vous aideront.