Die 36 wichtigsten PySpark-Interviewfragen und Antworten für 2026

Grundlegende Fragen zu PySpark im Vorstellungsgespräch

Schauen wir uns erstmal ein paar grundlegende PySpark-Interviewfragen an, die zeigen, wie gut du die Kernkonzepte und Vorteile dieser starken Bibliothek verstehst.

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

PySpark, die Python-API für Apache Spark, hat gegenüber herkömmlichem Python einige Vorteile bei der Verarbeitung von Big Data. Dazu gehören:

• Skalierbarkeit für die Verarbeitung riesiger Datensätze.
• Hohe Leistung durch Parallelverarbeitung.
• Fehlertoleranz für Datenzuverlässigkeit.
• Integration mit anderen Big-Data-Tools im Apache-Ökosystem.

Wie erstellt man eine SparkSession in PySpark? Was sind die Hauptanwendungen?

In PySpark ist „ SparkSession “ der Einstiegspunkt für die Nutzung der Spark-Funktionen und wird mit der API „ SparkSession.builder “ erstellt. 

Die Hauptanwendungen sind:

• Mit Spark SQL strukturierte Daten bearbeiten.
• Erstellen von DataFrames.
• Spark-Eigenschaften einrichten.
• Verwalten des Lebenszyklus von SparkContext und SparkSession.

Hier ist ein Beispiel, wie man eine „ SparkSession “ erstellen kann: 

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

Erkläre die verschiedenen Möglichkeiten, Daten in PySpark einzulesen.

PySpark kann Daten aus verschiedenen Quellen lesen, wie zum Beispiel CSV, Parquet und JSON. Dafür gibt's verschiedene Methoden, wie zum Beispiel spark.read.csv(), spark.read.parquet(), spark.read.json(), spark.read.format() und spark.read.load(). 

Hier ist ein Beispiel, 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 bearbeiten:

• Wir können Zeilen oder Spalten mit fehlenden Werten mit der Methode „ .dropna() “ löschen.
• Wir können fehlende Daten mit einem bestimmten Wert füllen oder Interpolationsmethoden mit der Methode „ .fillna() “ verwenden.
• Wir können fehlende Werte mit statistischen Methoden wie Mittelwert oder Median ergänzen, indem wir „ Imputer “ nutzen.

Hier ist ein Beispiel, wie man mit fehlenden Daten in PySpark umgehen kann: 

# 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() ” nutzen können, um die Daten im Speicher oder auf der angegebenen Speicherebene abzulegen. Diese Aufgabe macht die Leistung besser, indem sie wiederholte Berechnungen vermeidet und die Notwendigkeit der Datenserialisierung und -deserialisierung reduziert. 

Hier ist ein Beispiel dafür, wie man Daten in PySpark zwischenspeichert: 

# 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)

Erkläre, wie man Joins in PySpark macht.

Mit Pyspark können wir verschiedene Arten von Joins machen: innere, äußere, linke und rechte Joins. Mit der Methode „ .join() “ können wir die Verknüpfungsbedingung im Parameter „on“ und den Verknüpfungstyp im Parameter „ how “ festlegen, 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, DataFrame 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 dabei um verschiedene Arten der Datendarstellung handelt, gibt es doch ein paar wichtige Unterschiede:

• RDDs sind Low-Level-APIs, die kein Schema haben und die Kontrolle über die Daten ermöglichen. Das sind unveränderliche Sammlungen von Objekten. 
• DataFrames sind hochrangige APIs, die auf RDDs basieren und auf Leistung optimiert sind, aber nicht typsicher sind. Sie ordnen strukturierte und halbstrukturierte Daten in benannte Spalten.
• Datensätze vereinen die Vorteile von RDDs und DataFrame. Das sind hochrangige APIs, die eine sichere Typabstraktion bieten. Sie unterstützen Python und Scala und bieten eine Typprüfung zur Kompilierungszeit, während sie gleichzeitig schneller als DataFrame sind. 

Erkläre das Konzept der verzögerten Auswertung in PySpark. Wie wirkt sich das auf die Leistung aus?

PySpark nutzt eine Strategie namens „Lazy Evaluation”, bei der die Transformationen, die auf verteilte Datensätze (RDDs, DataFrame oder Datasets) angewendet werden, nicht sofort ausgeführt werden. Im Gegenteil, Spark baut eine Reihe von Operationen oder Transformationen auf, die auf die Daten angewendet werden sollen, und nennt das einen gerichteten azyklischen Graphen (DAG). Diese verzögerte Auswertung macht die Leistung besser und optimiert die Ausführung, weil die Berechnung erst dann passiert, wenn eine Aktion ausgelöst wird und es wirklich nötig ist.

Was macht die Partitionierung in PySpark? Wie kann es die Leistung verbessern?

In PySpark ist die Datenpartitionierung das wichtigste Feature, das uns hilft, die Last gleichmäßig auf die Knoten in einem Cluster zu verteilen. Partitionierung ist das Aufteilen von Daten in kleinere Teile (Partitionen), die unabhängig voneinander und parallel in einem Cluster verarbeitet werden. Es macht die Leistung besser, indem es parallele Verarbeitung ermöglicht, den Datenverkehr reduziert und die Ressourcennutzung verbessert. Die Partitionierung kann mit Methoden wie .repartition() und .coalesce() gesteuert werden.

Erklär mal das Konzept der Broadcast-Variablen in PySpark und gib ein Anwendungsbeispiel.

Broadcast-Variablen sind ein wichtiges Feature der verteilten Rechenframeworks von Spark. In PySpark sind das schreibgeschützte gemeinsame Variablen, die zwischengespeichert und an die Clusterknoten verteilt werden, um Shuffle-Operationen zu vermeiden. Sie können echt nützlich sein, wenn wir eine verteilte Machine-Learning-Anwendung haben, die ein vortrainiertes Modell verwenden und laden muss. Wir übertragen das Modell als Variable, was uns hilft, den Aufwand für die Datenübertragung zu reduzieren und die Leistung zu verbessern.

Was sind die Unterschiede zwischen PySpark und pandas?

PySpark und pandas sind beide super beliebt für die Datenbearbeitung, aber es gibt ein paar wichtige Unterschiede:

• Skalierbarkeit: PySpark ist für Big Data und verteilte Verarbeitung gedacht, während pandas eher für kleinere Datensätze gut ist, die in den Speicher passen.
• Leistung: PySpark macht parallele Verarbeitung über Cluster hinweg, was es für große Datensätze viel schneller macht als pandas, das auf einem einzelnen Rechner läuft.
• Einfach zu benutzen: Pandas ist einfacher für die explorative Datenanalyse (EDA), während PySpark komplexer, aber für verteiltes Rechnen super optimiert ist.

Wie kann man ein Pandas DataFrame in ein PySpark DataFrame umwandeln und umgekehrt?

Du kannst ein Pandas-DataFrame mit „ spark.createDataFrame() “ in ein PySpark-DataFrame umwandeln und umgekehrt mit „ .toPandas() “.

import pandas as pd
from pyspark.sql import SparkSession

# Initialize SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("Example").getOrCreate()

# Create Pandas DataFrame
pdf = pd.DataFrame({'id': [1, 2, 3], 'value': [10, 20, 30]})

# Convert to PySpark DataFrame
df_spark = spark.createDataFrame(pdf)

# Convert back to Pandas DataFrame
pdf_new = df_spark.toPandas()

PySpark-Interviewfragen für Fortgeschrittene

Nachdem wir die Grundlagen geklärt haben, schauen wir uns jetzt ein paar fortgeschrittene PySpark-Interviewfragen an, die tiefer in die Architektur und das Ausführungsmodell von Spark-Anwendungen gehen.

Was ist ein Spark-Treiber und was macht er?

Der Spark Driver ist der Kernprozess, der Spark-Anwendungen koordiniert, indem er Aufgaben über die Cluster hinweg ausführt. Es redet mit dem Cluster-Manager, um Ressourcen zu verteilen, Aufgaben zu planen und die Ausführung von Spark-Jobs im Auge zu behalten.

Was ist Spark DAG?

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

Welche verschiedenen Arten von Cluster-Managern gibt's in Spark?

Spark unterstützt im Moment verschiedene Cluster-Manager für die Ressourcenverwaltung und Jobplanung, darunter:

• Standalone, einfacher Cluster in Spark enthalten.
• Hadoop YARN ist sozusagen der Chef bei Hadoop und kümmert sich um die Jobplanung und das Ressourcenmanagement.
• Kubernetes wird für die Automatisierung, Bereitstellung, Skalierung und Verwaltung von containerisierten Anwendungen genutzt.
• Apache Mesos ist ein verteiltes System, das zum Verwalten von Ressourcen pro Anwendung genutzt wird.

Erkläre, wie man eine benutzerdefinierte Transformation in PySpark macht.

Um eine benutzerdefinierte Transformation in PySpark zu machen, können wir eine Python-Funktion definieren, die auf PySpark-DataFrames läuft, und dann die Methode „ .transform() “ nutzen, um die Transformation auszulösen.

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

# 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 und für jede Eingabezeile einen einzelnen Wert zurückgeben. Wir können Ranglisten, Analysen und Aggregatfunktionen erstellen. 

Hier ist ein Beispiel, 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 gehst du mit Fehlern und Ausnahmen in PySpark um?

Eine der nützlichsten Methoden, um Fehler und Ausnahmen in PySpark-Transformationen und -Aktionen zu behandeln, besteht darin, den Code in try-except-Blöcke zu packen, um sie abzufangen. In RDDs können wir die Operation „ foreach “ nutzen, um Elemente zu durchlaufen und Ausnahmen zu behandeln. 

Wozu dienen Checkpoints in PySpark?

In PySpark heißt Checkpointing, dass RDDs auf der Festplatte gespeichert werden, damit man später auf diesen Zwischenstand zurückgreifen kann, anstatt das RDD für die ursprüngliche Quelle neu zu berechnen. Checkpoints bieten eine Möglichkeit, Fehler zu beheben, weil der Treiber mit diesem vorher berechneten Zustand neu gestartet wird. 

Wie geht PySpark mit Schema-Inferenz um und wie kannst du ein Schema explizit definieren?

PySpark findet das Schema automatisch, wenn strukturierte Daten geladen werden. Für mehr Kontrolle und Effizienz kannst du das Schema aber auch direkt mit „ StructType ” und „ StructField ” festlegen.

from pyspark.sql.types import StructType, StructField, IntegerType, StringType

schema = StructType([
    StructField("id", IntegerType(), True),
    StructField("name", StringType(), True)
])

df = spark.read.csv("data.csv", schema=schema, header=True)

Fragen für Fortgeschrittene zu PySpark im Vorstellungsgespräch

Für alle, die nach höheren Positionen suchen oder ein tieferes Verständnis von PySpark zeigen wollen, schauen wir uns ein paar fortgeschrittene Interviewfragen an, die sich mit den Feinheiten von Transformationen und Optimierungen im PySpark-Ökosystem beschäftigen.

Erklär mal die Unterschiede zwischen schmalen und breiten Transformationen in PySpark.

In PySpark werden schmale Transformationen gemacht, wenn jede Eingabepartition höchstens zu einer Ausgabepartition beiträgt und kein Shuffling nötig ist. Beispiele sind map(), filter() und union. Im Gegenteil, umfassende Umstellungen sind bei Vorgängen nötig, bei denen jede Eingabepartition zu mehreren Ausgabepartitionen beitragen kann und Datenverschiebungen, Verknüpfungen oder Aggregationen erforderlich sind. Beispiele sind groupBy(), join() und sortBy().

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

In Spark ist der Catalyst-Optimierer ein regelbasierter Teil von Spark SQL, der die Abfrageleistung verbessert. Seine Hauptaufgabe besteht darin, die SQL- oder DataFrame-Operationen des Benutzers umzuwandeln und zu verbessern, um einen effizienten physischen Ausführungsplan zu erstellen, der auf die spezifischen Eigenschaften der Abfrage und des Datensatzes zugeschnitten ist.

Erkläre, wie man benutzerdefinierte Aggregationen in PySpark macht.

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

Hier ist ein Beispiel dafür, wie du benutzerdefinierte Aggregationen in PySpark umsetzen kannst: 

# 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)

Was für Probleme hattest du bei der Arbeit mit großen Datensätzen in PySpark? Wie hast du sie überwunden?

Bei dieser Frage können wir auf unsere eigenen Erfahrungen zurückgreifen und einen bestimmten Fall schildern, in dem wir mit PySpark und großen Datensätzen auf Herausforderungen gestoßen sind, die einige der folgenden Punkte umfassen können:

• Speicherverwaltung und Ressourcennutzung.
• Schiefe Daten und ungleichmäßige Arbeitslastverteilung.
• Leistungsoptimierung, vor allem bei umfangreichen Transformationen und Umstellungen.
• Fehlerbehebung und Diagnose bei komplizierten Jobfehlern.
• Effiziente Datenaufteilung und -speicherung.

Um diese Probleme zu lösen, bietet PySpark die Aufteilung des Datensatzes, das Zwischenspeichern von Zwischenergebnissen, integrierte Optimierungstechniken, robustes Cluster-Management und die Nutzung von Fehlertoleranzmechanismen.

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

PySpark lässt sich super mit verschiedenen Big-Data-Tools wie Hadoop, Hive, Kafka und HBase verbinden, genauso wie mit Cloud-basierten Speichern wie AWS S3 und Google Cloud Storage. Diese Integration wird mit den integrierten Konnektoren, Bibliotheken und APIs von PySpark gemacht.

Was sind die besten Methoden zum Testen und Debuggen von PySpark-Anwendungen?

Ein paar bewährte Methoden, die zum Testen und Debuggen von PySpark-Apps empfohlen werden, sind:

• Schreib Unit-Tests mit „ pyspark.sql.test.SQLTestUtils ” zusammen mit Python-Bibliotheken (pytest)
• Debuggen von Apps und Protokollieren von Meldungen mit der Bibliothek „ logging “ sowie der Spark-Benutzeroberfläche
• Optimierung der Leistung mithilfe der Spark-APIs „ org.apache.spark.metrics “ und Tools zur Leistungsüberwachung.

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

Heutzutage ist es einfacher geworden, Daten zu teilen. Deshalb ist es eine gute Idee, sensible und vertrauliche Infos zu schützen, um Datenlecks zu vermeiden. Eine der besten Methoden, die wir anwenden können, ist die Verschlüsselung von Daten während der Verarbeitung und Speicherung.

In PySpark können wir das machen, indem wir die Funktionen „ aes_encrypt() “ und „ aes_decrypt() “ auf Spalten in einem DataFrame anwenden. Wir können auch eine andere Bibliothek, wie zum Beispiel die Kryptografie-Bibliothek, nutzen, um das zu erreichen.

Erkläre, wie man mit PySpark ein Machine-Learning-Modell erstellt und einsetzt.

PySpark hat die Bibliothek „ MLIib “ rausgebracht, eine skalierbare Machine-Learning-Bibliothek, mit der man Machine-Learning-Modelle für große Datensätze erstellen und einsetzen kann. Diese Bibliotheks-API kann für verschiedene Aufgaben im ML-Prozess genutzt werden, wie Datenvorverarbeitung, Feature Engineering, Modelltraining, Bewertung und Bereitstellung. Mit den Spark-Clustern können wir PySpark-basierte ML-Modelle in der Produktion mit Batch- oder Streaming-Inferenz einsetzen. 

Wie kannst du Shuffle-Operationen in PySpark optimieren?

Shuffle-Operationen passieren, wenn Daten über Partitionen verteilt werden, und sie können ziemlich ressourcenintensiv sein. Um das Mischen zu verbessern:

• Nutze „ repartition() ” clever, um Partitionen vor teuren Operationen wie Joins auszugleichen.
• Verwende lieber „ coalesce() “ statt „ repartition() “, wenn du Partitionen verkleinerst, weil das die Datenbewegung minimiert.
• Übertrage kleinere Tabellen mit „ broadcast() “, bevor du sie mit großen Tabellen zusammenführst, um shuffle-intensive Vorgänge zu vermeiden.
• Passe die Tune Spark-Einstellungen an, zum Beispiel „ spark.sql.shuffle.partitions “, um die Anzahl der Partitionen für Shuffle-Operationen zu optimieren.

PySpark-Interviewfragen für einen Dateningenieur

Wenn du dich für eine Stelle im Bereich Data Engineering bewirbst, solltest du mit Fragen rechnen, die deine Fähigkeit beurteilen, PySpark-Anwendungen in einer Produktionsumgebung zu entwerfen, zu optimieren und Fehler zu beheben. Schauen wir uns mal ein paar typische Interviewfragen an, die dir begegnen könnten.

Sag mal, 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's ein paar Sachen, die wir verbessern können, um die Leistung zu optimieren:

• Sicherstellen, dass die Datenpartitionen die richtige Größe und Anzahl haben, um das Hin- und Herbewegen von Daten während der Transformationen zu minimieren.
• Wir nutzen DataFrame statt RRDs, weil sie schon mehrere Optimierungsmodule haben, 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 Beibehalten von wiederverwendeten DataFrames.
• Anpassen der Anzahl der Partitionen, Executor-Kerne und Instanzen, um die Cluster-Ressourcen effektiv zu nutzen.
• Die richtigen Dateiformate auswählen, um die Datengröße zu reduzieren.

Wie stellst du sicher, dass PySpark-Anwendungen fehlertolerant sind?

Um die Fehlertoleranz in PySpark-Anwendungen sicherzustellen, können wir verschiedene Strategien anwenden:

• Checkpoints nutzen, um die Daten an bestimmten Stellen zu speichern.
• Replizieren Sie unsere Daten, indem Sie sie auf verschiedenen Rechnern speichern.
• Ein Protokoll der Änderungen führen, die an unseren Daten vorgenommen werden, bevor sie passieren.
• Durchführung von Datenvalidierungsprüfungen, um nach Fehlern zu suchen.
• Die richtige Ausdauer finden.
• Mit der eingebauten Fehlertoleranz von Spark kannst du Aufgaben, die schiefgehen, automatisch nochmal versuchen.

Wie kann man PySpark-Anwendungen einsetzen und verwalten?

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

• YARN: Ein Ressourcenmanager, der uns dabei hilft, Apps auf Hadoop-Clustern einzurichten und zu verwalten.
• Kubernetes: Spark hilft dir dabei, die Apps mit Kubernetes-Clustern einzurichten.
• Databricks: Es bietet eine komplett verwaltete Plattform für PySpark-Anwendungen und macht das Cluster-Management einfach.

Wenn du mehr über Databricks erfahren willst, schau dir den Kurs „Einführung in Databricks“ an.

Du kannst auch mehr über Kubernetes in diesem Tutorial auf Containerisierung erfahren: Docker und Kubernetes für maschinelles Lernen.

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

PySpark hat ein paar Tools, mit denen wir Jobs in einer Produktionsumgebung überwachen und Probleme lösen können:

• Spark-Benutzeroberfläche: Eine Web-basierte Benutzeroberfläche, mit der wir den Jobfortschritt, die Ressourcennutzung und die Aufgabenausführung im Auge behalten können.
• Protokollierung: Wir können die Protokollierung so einrichten, dass detaillierte Infos zu den Fehlern und Warnungen erfasst werden.
• Metriken: Wir können Überwachungssysteme nutzen, um Daten zum Zustand des Clusters und zur Jobleistung zu sammeln und zu analysieren.

Erkläre den Unterschied zwischen der dynamischen und statischen Zuweisung von Spark und wann du dich für eine der beiden Optionen entscheiden würdest.

In Spark bedeutet statische Zuweisung, dass feste Ressourcen wie Ausführungsspeicher und Kerne für die ganze Laufzeit der Anwendung im Voraus und konstant bereitgestellt werden. Im Gegenteil, mit der dynamischen Zuweisung kann Spark die Anzahl der Executoren je nach Arbeitslastanforderungen dynamisch anpassen. Die Ressourcen können je nach Bedarf hinzugefügt oder entfernt werden, was die Ressourcennutzung verbessert und die Kosten senkt.

Wie entscheidest du dich zwischen der Verwendung von DataFrame und RDDs in PySpark?

Die Entscheidung zwischen DataFrame und RDDs hängt von der Struktur deiner Daten und der Art der Operationen ab, die du durchführen musst.

• Verwende DataFrames, wenn:
  • Du brauchst eine schemabasierte Verarbeitung strukturierter Daten.
  • Du willst eine optimierte Ausführung mit Catalyst und Tungsten.
  • Du arbeitest mit SQL-Abfragen und integrierten Transformationen.
• Verwende RDDs, wenn:
  • Du brauchst Low-Level-Transformationen und eine fein abgestimmte Kontrolle über die Berechnungen.
  • Du arbeitest mit unstrukturierten oder halbstrukturierten Daten.
  • Du brauchst mehr Flexibilität bei der Definition von Transformationen.

Wie würdest du die inkrementelle Datenverarbeitung in PySpark machen?

Inkrementelle Verarbeitung ist wichtig, um immer größer werdende Datensätze effizient zu verarbeiten. Das kann man so machen:

• Delta Lake nutzen: Das Speichern von Updates im Delta-Format macht es einfacher, inkrementelle Änderungen effizient zu verwalten.
• Wasserzeichen bei strukturiertem Streaming verwenden: Hilft dabei, alte Daten zu löschen, während zustandsbehaftete Aggregationen erhalten bleiben.
• Partitionierung und Filterung: Nur neue oder geänderte Daten laden, statt alles nochmal zu verarbeiten.
• checkpointing: Speichert Zwischenergebnisse, damit man bei einem Fehler nicht von vorne anfangen muss.

Fazit

In diesem Artikel haben wir eine breite Palette von PySpark-Interviewfragen behandelt, die grundlegende, mittlere und fortgeschrittene Themen abdecken. Vom Verständnis der Kernkonzepte und Vorteile von PySpark bis hin zu komplexeren Optimierungen und Techniken zur Fehlerbehebung haben wir die wichtigsten Bereiche abgedeckt, nach denen potenzielle Arbeitgeber fragen könnten.

Wenn du für dein Vorstellungsgespräch mehr PySpark-Training 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