Las 36 preguntas y respuestas más frecuentes en entrevistas sobre PySpark para 2026

Preguntas básicas para una entrevista sobre PySpark

Comencemos por explorar algunas preguntas fundamentales de la entrevista sobre PySpark que evalúan tu comprensión de los conceptos básicos y las ventajas de esta potente biblioteca.

¿Cuáles son las principales ventajas de utilizar PySpark en lugar del Python tradicional para el procesamiento de big data?

PySpark, la API de Python para Apache Spark, ofrece varias ventajas con respecto al Python tradicional para el procesamiento de big data. Entre ellos se incluyen:

• Escalabilidad para manejar conjuntos de datos masivos.
• Alto rendimiento gracias al procesamiento paralelo.
• Tolerancia a fallos para la fiabilidad de los datos.
• Integración con otras herramientas de big data dentro del ecosistema Apache.

¿Cómo se crea una SparkSession en PySpark? ¿Cuáles son sus principales usos?

En PySpark, SparkSession es el punto de entrada para utilizar la funcionalidad de Spark, y se crea utilizando la API SparkSession.builder. 

Sus principales usos incluyen:

• Interactuar con Spark SQL para procesar datos estructurados.
• Creación de DataFrames.
• Configuración de las propiedades de Spark.
• Gestión del ciclo de vida de SparkContext y SparkSession.

Aquí tienes un ejemplo de cómo se puede crear un SparkSession: 

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

Describe las diferentes formas de leer datos en PySpark.

PySpark admite la lectura de datos de diversas fuentes, como CSV, Parquet y JSON, entre otras. Para este fin, ofrece diferentes métodos, entre los que se incluyen spark.read.csv(), spark.read.parquet(), spark.read.json(), spark.read.format() y spark.read.load(). 

Aquí tienes un ejemplo de cómo se pueden leer datos en PySpark: 

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")

¿Cómo se gestionan los datos faltantes en PySpark?

En PySpark, podemos gestionar los datos faltantes utilizando varios métodos:

• Podemos eliminar filas o columnas que contengan valores perdidos utilizando el método .dropna().
• Podemos rellenar los datos que faltan con un valor específico o utilizar métodos de interpolación con el método .fillna().
• Podemos imputar los valores que faltan utilizando métodos estadísticos, como la media o la mediana, utilizando Imputer.

A continuación se muestra un ejemplo de cómo se pueden gestionar los datos faltantes en PySpark: 

# 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)

¿Cómo puedes almacenar datos en caché en PySpark para mejorar el rendimiento?

Una de las ventajas de PySpark es que permite utilizar los métodos .cache() o .persist() para almacenar los datos en la memoria o en el nivel de almacenamiento especificado. Esta tarea mejora el rendimiento al evitar cálculos repetidos y reducir la necesidad de serialización y deserialización de datos. 

A continuación se muestra un ejemplo de cómo almacenar datos en caché en PySpark: 

# 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)

Describe cómo realizar uniones en PySpark.

Pyspark nos permite realizar varios tipos de uniones: uniones internas, externas, izquierdas y derechas. Mediante el método ` .join() `, puedes especificar la condición de unión en el parámetro `on` y el tipo de unión mediante el parámetro ` how `, tal y como se muestra en el ejemplo:

# 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")

¿Cuáles son las diferencias clave entre RDD, DataFrame y Datasets en PySpark?

Los conjuntos de datos distribuidos resilientes (RDD) de Spark, DataFrame y Datasets son abstracciones clave en Spark que nos permiten trabajar con datos estructurados en un entorno informático distribuido. Aunque todas ellas son formas de representar datos, presentan diferencias fundamentales:

• Los RDD son API de bajo nivel que carecen de esquema y ofrecen control sobre los datos. Son colecciones inmutables de objetos. 
• Los DataFrame son API de alto nivel creadas sobre RDD optimizadas para el rendimiento, pero no son de tipo seguro. Organizan datos estructurados y semiestructurados en columnas con nombre.
• Los conjuntos de datos combinan las ventajas de los RDD y los DataFrame. Son API de alto nivel que proporcionan abstracción de tipo seguro. Son compatibles con Python y Scala y proporcionan comprobación de tipos en tiempo de compilación, además de ser más rápidos que los DataFrame. 

Explica el concepto de evaluación perezosa en PySpark. ¿Cómo afecta al rendimiento?

PySpark implementa una estrategia denominada «evaluación perezosa», en la que las transformaciones aplicadas a conjuntos de datos distribuidos (RDD, DataFrame o Datasets) no se ejecutan de forma inmediata. Por el contrario, Spark crea una secuencia de operaciones o transformaciones que se deben realizar en los datos, denominada gráfico acíclico dirigido (DAG). Esta evaluación perezosa mejora el rendimiento y optimiza la ejecución, ya que el cálculo se aplaza hasta que se activa una acción y es estrictamente necesario.

¿Cuál es la función de la partición en PySpark? ¿Cómo puede mejorar el rendimiento?

En PySpark, la partición de datos es la característica clave que nos ayuda a distribuir la carga de manera uniforme entre los nodos de un clúster. La partición se refiere a la acción de dividir los datos en fragmentos más pequeños (particiones) que se procesan de forma independiente y en paralelo en un clúster. Mejora el rendimiento al permitir el procesamiento paralelo, reducir el movimiento de datos y mejorar la utilización de los recursos. La partición se puede controlar utilizando métodos como .repartition() y .coalesce().

Explica el concepto de variables de difusión en PySpark y proporciona un caso de uso.

Las variables de difusión son una característica clave de los marcos informáticos distribuidos de Spark. En PySpark, son variables compartidas de solo lectura que se almacenan en caché y se distribuyen a los nodos del clúster para evitar operaciones de mezcla. Pueden resultar muy útiles cuando se tiene una aplicación de machine learning distribuida que necesita utilizar y cargar un modelo preentrenado. Transmitimos el modelo como una variable, lo que nos ayuda a reducir la sobrecarga de transferencia de datos y mejorar el rendimiento.

¿Cuáles son las diferencias entre PySpark y pandas?

PySpark y pandas son muy populares para la manipulación de datos, pero tienen diferencias clave:

• Escalabilidad: PySpark está diseñado para big data y procesamiento distribuido, mientras que pandas es adecuado para conjuntos de datos más pequeños que caben en la memoria.
• Rendimiento: PySpark realiza procesamientos paralelos en clústeres, lo que lo hace mucho más rápido para grandes conjuntos de datos en comparación con pandas, que opera en una sola máquina.
• Facilidad de uso: Pandas es más sencillo para el análisis exploratorio de datos (EDA), mientras que PySpark es más complejo, pero está muy optimizado para la computación distribuida.

¿Cómo se puede convertir un DataFrame de Pandas a un DataFrame de PySpark y viceversa?

Puedes convertir un DataFrame de Pandas en un DataFrame de PySpark utilizando spark.createDataFrame() y viceversa utilizando .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()

Preguntas intermedias para entrevistas sobre PySpark

Una vez cubiertos los conceptos básicos, pasemos a algunas preguntas de nivel intermedio sobre PySpark que profundizan en la arquitectura y el modelo de ejecución de las aplicaciones Spark.

¿Qué es un Spark Driver y cuáles son sus responsabilidades?

El controlador Spark es el proceso central que coordina las aplicaciones Spark, ejecutando tareas en los clústeres. Se comunica con el administrador del clúster para asignar recursos, programar tareas y supervisar la ejecución de los trabajos de Spark.

¿Qué es Spark DAG?

Un grafo acíclico dirigido (DAG) en Spark es un concepto clave, ya que representa el modelo de ejecución lógica de Spark. Está dirigido porque cada nodo representa una transformación ejecutada en un orden específico en los bordes. Es acíclico porque no hay bucles ni ciclos en el plan de ejecución. Este plan se optimiza mediante transformaciones de canalización, fusión de tareas y descarga de predicados.

¿Cuáles son los diferentes tipos de gestores de clústeres disponibles en Spark?

Actualmente, Spark admite diferentes gestores de clústeres para la gestión de recursos y la programación de tareas, entre los que se incluyen:

• Incluido de forma independiente y sencilla en Spark.
• Hadoop YARN es un gestor general de Hadoop que se utiliza para la programación de tareas y la gestión de recursos.
• Kubernetes se utiliza para la automatización, implementación, escalado y gestión de aplicaciones en contenedores.
• Apache Mesos es un sistema distribuido que se utiliza para gestionar recursos por aplicación.

Describe cómo implementar una transformación personalizada en PySpark.

Para implementar una transformación personalizada en PySpark, podemos definir una función Python que opere en DataFrame de PySpark y, a continuación, utilizar el método ` .transform() ` para invocar la transformación.

A continuación, se muestra un ejemplo de cómo implementar una transformación personalizada en PySpark: 

# 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)

Explica el concepto de funciones de ventana en PySpark y proporciona un ejemplo.

Las funciones PySpark Window nos permiten aplicar operaciones en una ventana de filas y devolver un único valor por cada fila de entrada. Podemos realizar funciones de clasificación, análisis y agregación. 

A continuación se muestra un ejemplo de cómo aplicar una función de ventana en PySpark: 

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))

¿Cómo se gestionan los errores y las excepciones en PySpark?

Una de las formas más útiles de gestionar errores y excepciones en las transformaciones y acciones de PySpark es envolver el código en bloques try-except para detectarlos. En los RDD, podemos utilizar la operación « foreach » para iterar sobre los elementos y gestionar las excepciones. 

¿Cuál es el propósito de los puntos de control en PySpark?

En PySpark, el control de puntos implica que los RDD se guardan en el disco para que este punto intermedio pueda consultarse en el futuro, en lugar de volver a calcular el RDD para la fuente original. Los puntos de control proporcionan una forma de recuperarse de los fallos, ya que el controlador se reinicia con este estado calculado previamente. 

¿Cómo gestiona PySpark la inferencia de esquemas y cómo se puede definir un esquema de forma explícita?

PySpark infiere el esquema automáticamente al cargar datos estructurados, pero para un mejor control y eficiencia, puedes definir el esquema explícitamente utilizando StructType y StructField.

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)

Preguntas avanzadas para entrevistas sobre PySpark

Para aquellos que buscan puestos de mayor responsabilidad o que desean demostrar un conocimiento más profundo de PySpark, veamos algunas preguntas avanzadas para entrevistas que profundizan en las complejidades de las transformaciones y optimizaciones dentro del ecosistema PySpark.

Explica las diferencias entre las transformaciones estrechas y amplias en PySpark.

En PySpark, las transformaciones estrechas se realizan cuando cada partición de entrada contribuye como máximo a una partición de salida y no requieren reordenación. Algunos ejemplos son map(), filter() y union. Por el contrario, las transformaciones amplias son necesarias para operaciones en las que cada partición de entrada puede contribuir a múltiples particiones de salida y requieren reordenación de datos, uniones o agregaciones. Algunos ejemplos son groupBy(), join() y sortBy().

¿Qué es un optimizador Catalyst en Spark y cómo funciona?

En Spark, el optimizador Catalyst es un componente basado en reglas de Spark SQL que se utiliza para optimizar el rendimiento de las consultas. Su tarea principal es transformar y mejorar la operación SQL o DataFrame del usuario para generar un plan de ejecución físico eficiente adaptado a las características específicas de la consulta y del conjunto de datos.

Describe cómo implementar agregaciones personalizadas en PySpark.

Para implementar agregaciones personalizadas en PySpark, podemos utilizar conjuntamente los métodos ` groupBy() ` y ` agg() `. Dentro de la llamada a agg(), podemos pasar varias funciones del módulo pyspark.sql.functions. Además, podemos aplicar agregaciones personalizadas de Pandas a grupos dentro de un DataFrame de PySpark utilizando el método « .applyInPandas() ».

A continuación, se muestra un ejemplo de cómo implementar agregaciones personalizadas en PySpark: 

# 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)

¿Qué retos has afrontado al trabajar con grandes conjuntos de datos en PySpark? ¿Cómo los superaste?

Con esta pregunta, podemos relacionarnos con nuestra propia experiencia y contar un caso concreto en el que hayamos encontrado dificultades con PySpark y grandes conjuntos de datos, que pueden incluir algunos de los siguientes:

• Gestión de la memoria y utilización de recursos.
• Asimetría de datos y distribución desigual de la carga de trabajo.
• Optimización del rendimiento, especialmente para transformaciones y reordenaciones amplias.
• Depuración y resolución de problemas relacionados con fallos en trabajos complejos.
• Partición y almacenamiento eficientes de datos.

Para superar estos problemas, PySpark ofrece la partición del conjunto de datos, el almacenamiento en caché de los resultados intermedios, el uso de técnicas de optimización integradas, una gestión robusta de los clústeres y el aprovechamiento de mecanismos de tolerancia a fallos.

¿Cómo se integra PySpark con otras herramientas y tecnologías del ecosistema de big data?

PySpark se integra perfectamente con diversas herramientas de big data, como Hadoop, Hive, Kafka y HBase, así como con almacenamientos en la nube, como AWS S3 y Google Cloud Storage. Esta integración se realiza utilizando conectores, bibliotecas y API integrados proporcionados por PySpark.

¿Cuáles son algunas de las mejores prácticas para probar y depurar aplicaciones PySpark?

Algunas de las mejores prácticas recomendadas para probar y depurar aplicaciones PySpark incluyen:

• Escribir pruebas unitarias utilizando pyspark.sql.test.SQLTestUtils junto con bibliotecas de Python (pytest)
• Depuración de aplicaciones y registro de mensajes utilizando la biblioteca logging, así como la interfaz de usuario de Spark.
• Optimización del rendimiento mediante las API de Spark org.apache.spark.metrics y herramientas de supervisión del rendimiento.

¿Cómo manejarías las cuestiones relacionadas con la seguridad y la privacidad de los datos en un entorno PySpark?

Hoy en día, compartir datos es más fácil, por lo que proteger la información sensible y confidencial es una buena forma de evitar fugas de datos. Una de las mejores prácticas que podemos seguir es aplicar el cifrado de datos durante su procesamiento y almacenamiento.

En PySpark, podemos lograrlo utilizando las funciones « aes_encrypt() » y « aes_decrypt() » en las columnas de un DataFrame. También podemos utilizar otra biblioteca, como la biblioteca de criptografía, para lograr este objetivo.

Describe cómo utilizar PySpark para crear e implementar un modelo de machine learning.

PySpark nos proporciona la biblioteca MLIib, una biblioteca de machine learning escalable para crear e implementar modelos de machine learning en grandes conjuntos de datos. Esta API de biblioteca se puede utilizar para varias tareas en el proceso de ML, como el preprocesamiento de datos, la ingeniería de características, el entrenamiento de modelos, la evaluación y la implementación. Con los clústeres Spark, podemos implementar modelos de aprendizaje automático basados en PySpark en producción utilizando inferencia por lotes o en streaming. 

¿Cómo puedes optimizar las operaciones de barajado en PySpark?

Las operaciones de barajado se producen cuando los datos se redistribuyen entre particiones y pueden resultar costosas en términos de rendimiento. Para optimizar las barajadas:

• Utiliza repartition() de forma estratégica para equilibrar las particiones antes de realizar operaciones costosas, como las uniones.
• Cuando reduzcas particiones, es preferible utilizar « coalesce() » en lugar de « repartition() », ya que minimiza el movimiento de datos.
• Difunde tablas más pequeñas utilizando broadcast() antes de unirlas con tablas grandes para evitar operaciones que requieran mucho reordenamiento.
• Ajusta las configuraciones de Spark, como spark.sql.shuffle.partitions, para optimizar el número de particiones para las operaciones de mezcla aleatoria.

Preguntas de entrevista sobre PySpark para ingenieros de datos

Si te presentas a una entrevista para un puesto de ingeniero de datos, prepárate para responder preguntas que evalúen tu capacidad para diseñar, optimizar y resolver problemas en aplicaciones PySpark en un entorno de producción. Veamos algunas preguntas típicas que te pueden hacer en una entrevista.

Describe cómo optimizarías un trabajo de PySpark que se ejecuta lentamente. ¿Cuáles son los factores clave que tú tendrías en cuenta?

Si un trabajo de PySpark se ejecuta lentamente, hay varios aspectos que puedes mejorar para optimizar su rendimiento:

• Garantizar un tamaño y un número adecuados de particiones de datos para minimizar la reorganización de datos durante las transformaciones.
• Usar DataFrame en lugar de RRD porque ya utilizan varios módulos de optimización para mejorar el rendimiento de las cargas de trabajo de Spark.
• Uso de uniones de difusión y variables de difusión para unir un conjunto de datos pequeño con uno más grande.
• Almacenamiento en caché y persistencia de DataFrame intermedios que se reutilizan.
• Ajustar el número de particiones, núcleos ejecutores e instancias para utilizar eficazmente los recursos del clúster.
• Seleccionar los formatos de archivo adecuados para minimizar el tamaño de los datos.

¿Cómo se garantiza la tolerancia a fallos en las aplicaciones PySpark?

Para garantizar la tolerancia a fallos en las aplicaciones PySpark, podemos adoptar varias estrategias:

• Uso de puntos de control para guardar los datos en determinados momentos.
• Replica nuestros datos guardándolos en diferentes máquinas.
• Mantener un registro de los cambios realizados en nuestros datos antes de que se produzcan.
• Realizar comprobaciones de validación de datos para detectar errores.
• Elegir el nivel adecuado de persistencia.
• Uso de la tolerancia a fallos integrada en Spark para reintentar automáticamente las tareas que fallan.

¿Cuáles son las diferentes formas de implementar y gestionar aplicaciones PySpark?

Podemos implementar y gestionar aplicaciones PySpark utilizando las siguientes herramientas:

• YARN: un gestor de recursos que nos ayuda a implementar y gestionar las aplicaciones en clústeres Hadoop.
• Kubernetes: Spark proporciona soporte para implementar las aplicaciones utilizando clústeres de Kubernetes.
• Databricks: Proporciona una plataforma totalmente gestionada para aplicaciones PySpark, abstrayendo la complejidad de la gestión de clústeres.

Para obtener más información sobre Databricks, consulta este curso Introducción a Databricks.

También puedes obtener más información sobre Kubernetes en este tutorial sobre la contenedorización de : Docker y Kubernetes para machine learning.

¿Cómo supervisarías y resolverías los problemas de los trabajos de PySpark que se ejecutan en un entorno de producción?

PySpark nos ofrece las siguientes herramientas para supervisar y solucionar problemas en los trabajos que se ejecutan en un entorno de producción:

• Interfaz de usuario Spark: Una interfaz de usuario basada en la web que nos ayuda a supervisar el progreso del trabajo, la utilización de los recursos y la ejecución de las tareas.
• Registro: Podemos configurar el registro para capturar información detallada sobre los errores y las advertencias.
• Métricas: Podemos utilizar sistemas de supervisión para recopilar y analizar métricas relacionadas con el estado del clúster y el rendimiento de los trabajos.

Explica la diferencia entre la asignación dinámica y estática de Spark, y cuándo se puede elegir una u otra.

En Spark, la asignación estática se refiere a la provisión inicial y constante de recursos fijos, como memoria ejecutora y núcleos, durante toda la duración de la aplicación. Por el contrario, la asignación dinámica permite a Spark ajustar dinámicamente el número de ejecutores en función de la demanda de carga de trabajo. Los recursos se pueden añadir o eliminar según sea necesario, lo que mejora su utilización y reduce los costes.

¿Cómo decides entre usar DataFrame y RDD en PySpark?

La elección entre DataFrame y RDD depende de la estructura de tus datos y del tipo de operaciones que necesites realizar.

• Utiliza DataFrame cuando:
  • Necesitas un procesamiento de datos estructurados basado en esquemas.
  • Quieres una ejecución optimizada con Catalyst y Tungsten.
  • Trabajas con consultas SQL y transformaciones integradas.
• Utiliza RDD cuando:
  • Necesitas transformaciones de bajo nivel y un control preciso sobre los cálculos.
  • Estás trabajando con datos no estructurados o semiestructurados.
  • Necesitas más flexibilidad a la hora de definir las transformaciones.

¿Cómo implementarías el procesamiento incremental de datos en PySpark?

El procesamiento incremental es esencial para manejar de manera eficiente conjuntos de datos en continuo crecimiento. Se puede implementar mediante:

• Uso de Delta Lake: El almacenamiento de actualizaciones en formato Delta permite gestionar de forma eficiente los cambios incrementales.
• Uso de marcas de agua con streaming estructurado: Ayuda a descartar datos antiguos mientras se mantienen las agregaciones con estado.
• Partición y filtrado: Cargar solo los datos nuevos o modificados en lugar de volver a procesar todo.
• Usando checkpointing: Guarda los resultados intermedios para evitar tener que volver a procesarlos desde cero en caso de fallo.

Conclusión

En este artículo, hemos cubierto una amplia gama de preguntas de entrevista sobre PySpark que abarcan temas básicos, intermedios y avanzados. Desde comprender los conceptos básicos y las ventajas de PySpark hasta profundizar en optimizaciones más complejas y técnicas de resolución de problemas, hemos explorado las áreas clave sobre las que los posibles empleadores podrían preguntar.

Si necesitas más formación sobre PySpark para tu entrevista, echa un vistazo a los siguientes cursos:

• Introducción a PySpark
• Big Data con PySpark
• Fundamentos del Big Data con PySpark
• Hoja de referencia rápida de PySpark Spark en Python
• Machine learning con PySpark