Top 30 PySpark Interview Fragen und Antworten für 2024

Apache Spark ist eine einheitliche Datenanalyse-Engine, die entwickelt wurde, um große Datenmengen schnell und effizient zu verarbeiten.

Da PySpark-Kenntnisse in der Datenbranche immer gefragter werden, bietet dieser Artikel einen umfassenden Leitfaden für PySpark-Interviewfragen, der eine Reihe von Themen von grundlegenden Konzepten bis hin zu fortgeschrittenen Techniken abdeckt.

Wenn du nach einer guten Quelle suchst, um PySpark auf eine strukturierte Art und Weise zu lernen, schau dir den Kurs Einführung in PySpark an.

Grundlegende PySpark Interview Fragen

Beginnen wir mit einigen grundlegenden PySpark-Interviewfragen, die dein Verständnis der Kernkonzepte und Vorteile dieser leistungsstarken Bibliothek bewerten.

Was sind die Hauptvorteile von PySpark gegenüber herkömmlichem Python für die Verarbeitung von Big Data?

PySpark, die Python-API für Apache Spark, bietet mehrere Vorteile gegenüber herkömmlichem Python für die Verarbeitung von Big Data. Dazu gehören:

• Skalierbarkeit für die Verarbeitung großer Datenmengen.
• Hohe Leistung durch Parallelverarbeitung.
• Fehlertoleranz für Datensicherheit.
• Integration mit anderen Big Data-Tools innerhalb des Apache-Ökosystems.

Wie erstellt man eine SparkSession in PySpark? Was sind seine wichtigsten Verwendungszwecke?

In PySpark ist SparkSession der Einstiegspunkt zur Nutzung der Spark-Funktionen und wird über die SparkSession.builder API erstellt. 

Die wichtigsten Verwendungszwecke sind:

• Interaktion mit Spark SQL zur Verarbeitung strukturierter Daten.
• DataFrames erstellen.
• Konfigurieren der Spark-Eigenschaften.
• Verwaltung des SparkContext- und SparkSession-Lebenszyklus.

Hier ist ein Beispiel dafür, wie eine SparkSession erstellt werden kann: 

from pyspark.sql import SparkSession
     
spark = SparkSession.builder \
         .appName("MySparkApp") \
         .master("local[*]") \
         .getOrCreate()	

Beschreibe die verschiedenen Möglichkeiten, Daten in PySpark einzulesen.

PySpark unterstützt das Lesen von Daten aus verschiedenen Quellen, wie z.B. CSV, Parquet und JSON. Zu diesem Zweck bietet sie verschiedene Methoden an, darunter spark.read.csv(), spark.read.parquet(), spark.read.json(), spark.read.format(), spark.read.load(). 

Hier ist ein Beispiel dafür, wie Daten in PySpark eingelesen werden können: 

df_from_csv = spark.read.csv("my_file.csv", header=True)
df_from_parquet = spark.read.parquet("my_file.parquet")
df_from_json = spark.read.json("my_file.json")

Wie gehst du mit fehlenden Daten in PySpark um?

In PySpark können wir fehlende Daten mit verschiedenen Methoden behandeln:

• Mit der Methode .dropna() können wir Zeilen oder Spalten mit fehlenden Werten löschen.
• Wir können fehlende Daten mit einem bestimmten Wert auffüllen oder Interpolationsmethoden mit der Methode .fillna() verwenden.
• Wir können fehlende Werte mit statistischen Methoden wie Mittelwert oder Median unter Imputer berechnen.

Hier ist ein Beispiel dafür, wie fehlende Daten in PySpark behandelt werden können: 

# How to drop rows 
df_from_csv.dropna(how="any")

# How to fill missing values with a constant
df_from_parquet.fillna(value=2)

# How to impute values with median
from pyspark.ml.feature import Imputer
imputer = Imputer(strategy="median", inputCols=["price","rooms"], outputCols=["price_imputed","rooms_imputed"])
model = imputer.fit(df_from_json)
df_imputed = model.transform(df_from_json)

Wie kannst du Daten in PySpark zwischenspeichern, um die Leistung zu verbessern?

Einer der Vorteile von PySpark ist, dass wir die Methoden .cache() oder .persist() verwenden können, um die Daten im Speicher oder auf der angegebenen Speicherebene zu speichern. Diese Aufgabe verbessert die Leistung, indem sie wiederholte Berechnungen vermeidet und den Bedarf an Serialisierung und Deserialisierung von Daten reduziert. 

Hier ist ein Beispiel dafür, wie du Daten in PySpark zwischenspeichern kannst: 

# How to cache data in memory 
df_from_csv.cache()

# How to persist data in local disk 
df_from_csv.persist(storageLevel=StorageLevel.DISK_ONLY)

Beschreibe die Durchführung von Joins in PySpark.

Mit Pyspark können wir verschiedene Arten von Joins durchführen: innere, äußere, linke und rechte Joins. Mit der Methode .join() können wir die Join-Bedingung über den on-Parameter und den Join-Typ über den how -Parameter angeben, wie im Beispiel gezeigt:

# How to inner join two datasets
df_from_csv.join(df_from_json, on="id", how="inner")

# How to outer datasets
df_from_json.join(df_from_parquet, on="product_id", how="outer")

Was sind die wichtigsten Unterschiede zwischen RDDs, DataFrames und Datasets in PySpark?

Spark Resilient Distributed Datasets (RDD), DataFrame und Datasets sind wichtige Abstraktionen in Spark, die es uns ermöglichen, mit strukturierten Daten in einer verteilten Rechenumgebung zu arbeiten. Auch wenn es sich um verschiedene Arten der Datendarstellung handelt, gibt es wichtige Unterschiede:

• RDDs sind Low-Level-APIs, denen ein Schema fehlt und die Kontrolle über die Daten bieten. Sie sind unveränderliche Sammlungen von Objekten 
• DataFrames sind High-Level-APIs, die auf RDDs aufbauen und für die Leistung optimiert sind, aber nicht sicher sind. Sie organisieren strukturierte und halbstrukturierte Daten in benannten Spalten.
• Datasets kombinieren die Vorteile von RDDs und DataFrames. Sie sind High-Level-APIs, die eine Safe-Type-Abstraktion bieten. Sie unterstützen Python und Scala und bieten eine Typüberprüfung zur Kompilierzeit, die schneller ist als DataFrames. 

Erkläre das Konzept der lazy evaluation in PySpark. Wie wirkt sich das auf die Leistung aus?

PySpark implementiert eine Strategie namens Lazy Evaluation, bei der die auf verteilte Datensätze (RDDs, DataFrames oder Datasets) angewandten Transformationen nicht sofort ausgeführt werden. Im Gegenteil: Spark erstellt eine Abfolge von Operationen oder Transformationen, die auf den Daten ausgeführt werden, einen sogenannten gerichteten azyklischen Graphen (DAG). Diese faule Auswertung verbessert die Leistung und optimiert die Ausführung, da die Berechnung aufgeschoben wird, bis eine Aktion ausgelöst wird und unbedingt notwendig ist.

Welche Rolle spielt die Partitionierung in PySpark? Wie kann sie die Leistung verbessern?

In PySpark ist die Datenpartitionierung die wichtigste Funktion, die uns hilft, die Last gleichmäßig auf die Knoten in einem Cluster zu verteilen. Unter Partitionierung versteht man die Aufteilung von Daten in kleinere Teile (Partitionen), die unabhängig und parallel in einem Cluster verarbeitet werden. Sie verbessert die Leistung, indem sie parallele Verarbeitung ermöglicht, Datenbewegungen reduziert und die Ressourcenauslastung verbessert. Die Aufteilung kann mit Methoden wie .repartition() und .coalesce() kontrolliert werden.

Erkläre das Konzept der Broadcast-Variablen in PySpark und gib einen Anwendungsfall an.

Broadcast-Variablen sind ein zentrales Merkmal von Spark-Frameworks für verteiltes Rechnen. In PySpark sind sie schreibgeschützte, gemeinsam genutzte Variablen, die zwischengespeichert und auf die Clusterknoten verteilt werden, um Shuffle-Operationen zu vermeiden. Sie können sehr nützlich sein, wenn wir eine verteilte Machine-Learning-Anwendung haben, die ein vorab trainiertes Modell verwenden und laden muss. Wir übertragen das Modell als Variable und das hilft uns, den Datenübertragungsaufwand zu reduzieren und die Leistung zu verbessern.

PySpark-Interview-Fragen für Fortgeschrittene

Nachdem wir uns mit den Grundlagen beschäftigt haben, kommen wir nun zu einigen PySpark-Interviewfragen auf mittlerem Niveau, die sich mit der Architektur und dem Ausführungsmodell von Spark-Anwendungen befassen.

Was ist ein Spark Driver und was sind seine Aufgaben?

Der Spark-Treiber ist der Kernprozess, der die Spark-Anwendungen orchestriert, indem er Aufgaben in den Clustern ausführt. Er kommuniziert mit dem Clustermanager, um Ressourcen zuzuweisen, Aufgaben zu planen und die Ausführung von Spark-Jobs zu überwachen.

Was ist die Spark DAG?

Ein gerichteter azyklischer Graph (DAG) ist in Spark ein Schlüsselkonzept, weil er das logische Ausführungsmodell von Spark darstellt. Sie ist gerichtet, weil jeder Knoten eine Transformation darstellt, die in einer bestimmten Reihenfolge an den Kanten ausgeführt wird. Er ist azyklisch, weil es keine Schleifen oder Zyklen im Ausführungsplan gibt. Dieser Plan wird mit Hilfe von Pipeline-Transformationen, Task-Coalescing und Prädikat-Pushdown optimiert.

Welche verschiedenen Arten von Clustermanagern gibt es in Spark?

Spark unterstützt derzeit verschiedene Clustermanager für das Ressourcenmanagement und die Auftragsplanung, darunter:

• Eigenständig, einfacher Cluster innerhalb von Spark.
• Hadoop YARN ist ein General Manager in Hadoop, der für das Job Scheduling und die Ressourcenverwaltung verwendet wird.
• Kubernetes wird für die Automatisierung, Bereitstellung, Skalierung und Verwaltung von containerisierten Anwendungen verwendet.
• Apache Mesos ist ein verteiltes System, das für die Verwaltung von Ressourcen pro Anwendung verwendet wird.

Beschreibe, wie du eine benutzerdefinierte Transformation in PySpark implementierst.

Um eine benutzerdefinierte Transformation in PySpark zu implementieren, können wir eine Python-Funktion definieren, die mit PySpark DataFrames arbeitet und dann die Methode .transform() verwenden, um die Transformation aufzurufen.

Hier ist ein Beispiel dafür, wie man eine benutzerdefinierte Transformation in PySpark implementiert: 

# Define a python function that operates on pySpark DataFrames
def get_discounted_price(df):
    return df.withColumn("discounted_price", \
                          df.price - (df.price * df.discount) / 100) 

# Evoke the transformation
df_discounted = df_from_csv.transfrom(get_discounted_price)

Erkläre das Konzept der Fensterfunktionen in PySpark und gib ein Beispiel.

Mit den PySpark-Fensterfunktionen können wir Operationen auf ein Fenster von Zeilen anwenden, die einen einzelnen Wert für jede Eingabezeile zurückgeben. Wir können Ranking-, Analyse- und Aggregationsfunktionen ausführen. 

Hier ist ein Beispiel dafür, wie man eine Fensterfunktion in PySpark anwendet: 

from pyspark.sql.window import Window
from pyspark.sql.functions import row_number

# Define the window function
window = Window.orderBy("discounted_price")

# Apply window function
df = df_from_csv.withColumn("row_number", row_number().over(window))

Wie behandelst du Fehler und Ausnahmen in PySpark?

Eine der nützlichsten Methoden, um Fehler und Ausnahmen in PySpark-Transformationen und -Aktionen zu behandeln, ist das Einschließen des Codes in try-except-Blöcke, um sie abzufangen. In RDDs können wir die Operation foreach verwenden, um über Elemente zu iterieren und Ausnahmen zu behandeln. 

Was ist der Zweck von Checkpoints in PySpark?

In PySpark bedeutet Checkpointing, dass RDDs auf der Festplatte gespeichert werden, damit dieser Zwischenpunkt in der Zukunft referenziert werden kann, anstatt das RDD für die ursprüngliche Quelle neu zu berechnen. Checkpoints bieten eine Möglichkeit, sich von Fehlern zu erholen, da der Treiber mit diesem zuvor berechneten Zustand neu gestartet wird. 

Erweiterte PySpark Interview Fragen

Für diejenigen, die eine höhere Position anstreben oder ein tieferes Verständnis von PySpark nachweisen wollen, haben wir einige fortgeschrittene Interviewfragen zusammengestellt, die sich mit den Feinheiten von Transformationen und Optimierungen innerhalb des PySpark-Ökosystems befassen.

Erkläre die Unterschiede zwischen engen und weiten Transformationen in PySpark.

In PySpark werden enge Transformationen durchgeführt, wenn jede Eingangspartition zu höchstens einer Ausgangspartition beiträgt und kein Mischen erforderlich ist. Beispiele sind map(), filter() und union. Im Gegensatz dazu sind breite Transformationen für Operationen notwendig, bei denen jede Eingabepartition zu mehreren Ausgabepartitionen beitragen kann und Datenumschichtungen, Joins oder Aggregationen erfordern. Beispiele sind groupBy(), join() und sortBy().

Was ist ein Catalyst-Optimierer in Spark, und wie funktioniert er?

In Spark ist der Catalyst-Optimierer eine regelbasierte Komponente von Spark SQL, die zur Optimierung der Abfrageleistung verwendet wird. Seine Hauptaufgabe besteht darin, die SQL- oder DataFrame-Operation des Benutzers umzuwandeln und zu verbessern, um einen effizienten physischen Ausführungsplan zu erstellen, der auf die spezifischen Abfrage- und Datensatzmerkmale zugeschnitten ist.

Beschreibe, wie du benutzerdefinierte Aggregationen in PySpark implementieren kannst.

Um benutzerdefinierte Aggregationen in PySpark zu implementieren, können wir die Methoden groupBy() und agg() zusammen verwenden. Innerhalb des Aufrufs von agg() können wir mehrere Funktionen aus dem Modul pyspark.sql.functions übergeben. Außerdem können wir mit der Methode .applyInPandas() benutzerdefinierte Pandas-Aggregationen auf Gruppen innerhalb eines PySpark DataFrame anwenden.

Hier ist ein Beispiel dafür, wie man benutzerdefinierte Aggregationen in PySpark implementiert: 

# Use groupBy and agg with Functions
from pyspark.sql import functions as F
df_from_csv.groupBy("house_id").agg(F.mean("price_discounted"))

# Use applyInPandas
def normalize_price(df):
    disc_price = df["discounted_price"]
    df["normalized_price"] = disc_price.mean() / disc_price.std()

df_from_csv.groupBy("house_id").applyInPandas(normalize_price)

Welchen Herausforderungen bist du bei der Arbeit mit großen Datenmengen in PySpark begegnet? Wie hast du sie überwunden?

Bei dieser Frage können wir auf unsere eigenen Erfahrungen zurückgreifen und einen konkreten Fall schildern, in dem wir mit PySpark und großen Datenmengen auf Herausforderungen gestoßen sind, zu denen einige der folgenden gehören können:

• Speicherverwaltung und Ressourcennutzung.
• Datenschieflage und ungleichmäßige Verteilung der Arbeitsbelastung.
• Leistungsoptimierung, insbesondere für breite Transformationen und Shuffles.
• Fehlersuche und -behebung bei komplexen Auftragsfehlern.
• Effiziente Datenpartitionierung und -speicherung.

Um diese Probleme zu überwinden, bietet PySpark eine Partitionierung des Datensatzes, die Zwischenspeicherung von Ergebnissen, integrierte Optimierungstechniken, ein robustes Clustermanagement und die Nutzung von Fehlertoleranzmechanismen.

Wie integrierst du PySpark mit anderen Tools und Technologien im Big-Data-Ökosystem?

PySpark verfügt über eine starke Integration mit verschiedenen Big-Data-Tools wie Hadoop, Hive, Kafka und HBase sowie mit Cloud-basierten Speichern wie AWS S3 und Google Cloud Storage. Diese Integration erfolgt über integrierte Konnektoren, Bibliotheken und APIs, die von PySpark bereitgestellt werden.

Welche Best Practices gibt es für das Testen und Debuggen von PySpark-Anwendungen?

Zu den empfohlenen Best Practices für das Testen und Debuggen von PySpark-Apps gehören:

• Schreiben von Unit-Tests mit pyspark.sql.test.SQLTestUtils zusammen mit Python-Bibliotheken (pytest)
• Debuggen von Apps und Protokollieren von Nachrichten mit der Bibliothek logging sowie der Spark UI
• Optimieren der Leistung mit den Spark-APIs org.apache.spark.metrics und Tools zur Leistungsüberwachung.

Wie würdest du mit den Themen Datensicherheit und Datenschutz in einer PySpark-Umgebung umgehen?

Die Weitergabe von Daten ist heute einfacher geworden. Deshalb ist der Schutz sensibler und vertraulicher Informationen ein guter Weg, um Datenlecks zu vermeiden. Eine der besten Praktiken, die wir anwenden können, ist die Verschlüsselung der Daten während der Verarbeitung und Speicherung.

In PySpark können wir das erreichen, indem wir die Funktionen aes_encrypt() und aes_decrypt() für Spalten in einem DataFrame verwenden. Wir können auch eine andere Bibliothek, wie z. B. die Kryptographie-Bibliothek, verwenden, um dieses Ziel zu erreichen.

Beschreibe, wie du mit PySpark ein Modell für maschinelles Lernen erstellst und einsetzt.

PySpark stellt uns die Bibliothek MLIib zur Verfügung, eine skalierbare Bibliothek für maschinelles Lernen, mit der wir Modelle für maschinelles Lernen auf großen Datensätzen erstellen und einsetzen können. Diese Bibliotheks-API kann für verschiedene Aufgaben im ML-Prozess verwendet werden, z. B. für die Datenvorverarbeitung, das Feature-Engineering, das Modelltraining, die Bewertung und den Einsatz. Mit den Spark-Clustern können wir PySpark-basierte ML-Modelle mit Batch- oder Streaming-Inferenz in der Produktion einsetzen. 

SQL Server Interviewfragen für einen Dateningenieur

Wenn du dich für eine Stelle als Dateningenieur bewirbst, solltest du dich auf Fragen gefasst machen, die deine Fähigkeit bewerten, PySpark-Anwendungen in einer Produktionsumgebung zu entwerfen, zu optimieren und Fehler zu beheben. Gehen wir auf einige typische Fragen ein, die dir im Vorstellungsgespräch begegnen könnten.

Beschreibe, wie du einen PySpark-Job optimieren würdest, der langsam läuft. Was sind die wichtigsten Faktoren, auf die du achten würdest?

Wenn ein PySpark-Job langsam läuft, gibt es mehrere Aspekte, die wir verbessern können, um seine Leistung zu optimieren:

• Sicherstellung einer angemessenen Größe und Anzahl von Datenpartitionen, um die Datenumwälzung während der Umwandlung zu minimieren.
• Verwendung von DataFrames anstelle von RRDs, weil sie bereits mehrere Optimierungsmodule verwenden, um die Leistung von Spark-Workloads zu verbessern.
• Verwendung von Broadcasting Joins und Broadcast-Variablen zum Zusammenführen eines kleinen Datensatzes mit einem größeren Datensatz.
• Zwischenspeichern und Aufbewahren von DataFrames, die wiederverwendet werden.
• Anpassen der Anzahl der Partitionen, Executor Cores und Instanzen, um die Cluster-Ressourcen effektiv zu nutzen.
• Auswahl der richtigen Dateiformate, um die Datengröße zu minimieren.

Wie stellst du Fehlertoleranz in PySpark-Anwendungen sicher?

Um Fehlertoleranz in PySpark-Anwendungen zu gewährleisten, können wir verschiedene Strategien anwenden:

• Checkpointing verwenden, um die Daten an bestimmten Punkten zu speichern.
• Repliziere unsere Daten und speichere sie auf verschiedenen Rechnern.
• Wir führen ein Protokoll über die Änderungen an unseren Daten, bevor sie stattfinden.
• Durchführung von Datenvalidierungsprüfungen zur Fehlersuche.
• Die Wahl des richtigen Maßes an Ausdauer.
• Nutzung der in Spark integrierten Fehlertoleranz, um Aufgaben, die fehlschlagen, automatisch zu wiederholen.

Welche verschiedenen Möglichkeiten gibt es, PySpark-Anwendungen einzusetzen und zu verwalten?

Wir können PySpark-Anwendungen mit den folgenden Tools einsetzen und verwalten:

• YARN: ein Ressourcenmanager, der uns bei der Bereitstellung und Verwaltung von Anwendungen auf Hadoop-Clustern hilft
• Kubernetes: Spark bietet Unterstützung für die Bereitstellung von Anwendungen mit Kubernetes-Clustern
• Databricks: Es bietet eine vollständig verwaltete Plattform für PySpark-Anwendungen und abstrahiert die Komplexität des Cluster-Managements.

Um mehr über Databricks zu erfahren, schau dir den Kurs Einführung in Databricks an.

Mehr über Kubernetes erfährst du auch in diesem Tutorial auf Containerization: Docker und Kubernetes für maschinelles Lernen.

Wie würdest du PySpark-Jobs, die in einer Produktionsumgebung laufen, überwachen und Fehler beheben?

PySpark bietet uns die folgenden Tools zur Überwachung und Fehlerbehebung von Jobs, die in einer Produktionsumgebung laufen:

• Spark UI: Eine webbasierte Benutzeroberfläche, die uns hilft, den Arbeitsfortschritt, die Ressourcenauslastung und die Aufgabenausführung zu überwachen.
• Loggen: Wir können die Protokollierung so konfigurieren, dass detaillierte Informationen über die Fehler und Warnungen erfasst werden.
• Metriken: Wir können Überwachungssysteme einsetzen, um Daten über den Zustand des Clusters und die Arbeitsleistung zu sammeln und zu analysieren.

Erkläre den Unterschied zwischen der dynamischen und der statischen Zuweisung von Spark und wann du dich für eine davon entscheiden solltest.

In Spark bezieht sich die statische Zuweisung auf die vorherige und konstante Bereitstellung fester Ressourcen, wie z. B. Executor-Speicher und Kerne, für die gesamte Dauer der Anwendung. Im Gegensatz dazu ermöglicht die dynamische Zuweisung Spark, die Anzahl der Executors dynamisch an die Arbeitslast anzupassen. Die Ressourcen können nach Bedarf hinzugefügt oder entfernt werden, was die Ressourcenauslastung verbessert und die Kosten senkt.

Fazit

In diesem Artikel haben wir ein breites Spektrum an PySpark-Interview-Fragen behandelt, die grundlegende, mittlere und fortgeschrittene Themen umfassen. Vom Verständnis der Kernkonzepte und Vorteile von PySpark bis hin zu komplexeren Optimierungen und Techniken zur Fehlerbehebung haben wir die wichtigsten Bereiche untersucht, nach denen sich potenzielle Arbeitgeber erkundigen könnten.

Wenn du mehr PySpark-Schulungen für dein Vorstellungsgespräch brauchst, schau dir die folgenden Kurse an:

• Einführung in PySpark
• Big Data mit PySpark
• Grundlagen von Big Data mit PySpark
• PySpark Spickzettel spark in python
• Maschinelles Lernen mit PySpark