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Las 36 mejores preguntas y respuestas de entrevistas sobre PySpark para 2025
Apache Spark es un motor unificado de análisis de datos creado y diseñado para procesar volúmenes masivos de datos de forma rápida y eficiente.
Dado que la experiencia en PySpark es cada vez más solicitada en la industria de los datos, este artículo proporcionará una guía completa de preguntas para entrevistas sobre PySpark, que abarcará una serie de temas, desde conceptos básicos hasta técnicas avanzadas.
Si buscas un buen recurso para aprender PySpark de forma más estructurada, consulta este curso de Introducción a PySpark.
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Preguntas básicas de la entrevista PySpark
Empecemos explorando algunas preguntas fundamentales de la entrevista de PySpark que evalúan tu comprensión de los conceptos básicos y las ventajas de esta potente biblioteca.
¿Cuáles son las principales ventajas de utilizar PySpark frente al Python tradicional para el procesamiento de big data?
PySpark, la API de Python para Apache Spark, ofrece varias ventajas sobre el Python tradicional para el procesamiento de big data. Entre ellas están:
- Escalabilidad para manejar conjuntos de datos masivos.
- Alto rendimiento mediante 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 son:
- Interactuar con Spark SQL para procesar datos estructurados.
- Crear marcos de datos.
- Configurar las propiedades de Spark.
- Gestionar el 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 distintas formas de leer datos en PySpark.
PySpark soporta la lectura de datos de varias fuentes, como CSV, Parquet y JSON, entre otras. Para ello, proporciona diferentes métodos, entre ellos spark.read.csv()
, spark.read.parquet()
, spark.read.json()
, spark.read.format()
, 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 que faltan en PySpark?
En PySpark, podemos tratar los datos que faltan 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 mediante métodos estadísticos, como la media o la mediana, utilizando
Imputer
.
Aquí tienes un ejemplo de cómo se pueden tratar los datos que faltan 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 nos permite utilizar los métodos .cache()
o .persist()
para almacenar los datos en 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.
Aquí tienes 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 la realización de uniones en PySpark.
Pyspark nos permite realizar varios tipos de uniones: uniones internas, externas, izquierdas y derechas. Mediante el método .join()
, podemos especificar la condición de unión en el parámetro on y el tipo de unión mediante el parámetro how
, 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 principales diferencias entre RDDs, DataFrames y Datasets en PySpark?
Spark Resilient Distributed Datasets (RDD), DataFrame y Datasets son abstracciones clave en Spark que nos permiten trabajar con datos estructurados en un entorno informático distribuido. Aunque todas son formas de representar datos, tienen diferencias clave:
- Los RDD son API de bajo nivel que carecen de esquema y ofrecen control sobre los datos. Son colecciones inmutables de objetos
- Los DataFrames son API de alto nivel construidos sobre RDD optimizados para el rendimiento, pero no son de tipo seguro. Organizan los datos estructurados y semiestructurados en columnas con nombre.
- Los Conjuntos de Datos combinan las ventajas de los RDD y los DataFrames. 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, siendo más rápidos que los DataFrames.
Explica el concepto de evaluación perezosa en PySpark. ¿Cómo afecta al rendimiento?
PySpark implementa una estrategia llamada evaluación perezosa, en la que las transformaciones aplicadas sobre conjuntos de datos distribuidos (RDDs, DataFrames o Datasets) no se ejecutan inmediatamente. Por el contrario, Spark construye una secuencia de operaciones o transformaciones a realizar sobre los datos llamada grafo acíclico dirigido (DAG). Esta evaluación perezosa mejora el rendimiento y optimiza la ejecución, porque el cálculo se aplaza hasta que se desencadena una acción y es estrictamente necesario.
¿Cuál es el papel 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 uniformemente entre los nodos de un clúster. El particionamiento se refiere a la acción de dividir los datos en trozos más pequeños (particiones) que se procesan independientemente y en paralelo en un clúster. Mejora el rendimiento permitiendo el procesamiento paralelo, reduciendo el movimiento de datos y mejorando la utilización de los recursos. La partición puede controlarse mediante 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 Spark. En PySpark, son variables compartidas de sólo lectura que se almacenan en caché y se distribuyen a los nodos del clúster para evitar operaciones de barajado. Pueden ser muy útiles cuando tenemos una aplicación distribuida de aprendizaje automático que necesita utilizar y cargar un modelo preentrenado. Difundimos el modelo como una variable, y eso nos ayuda a reducir la sobrecarga de transferencia de datos y a mejorar el rendimiento.
¿Cuáles son las diferencias entre PySpark y pandas?
PySpark y pandas son ambos 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 quepan en la memoria.
- Rendimiento: PySpark realiza el procesamiento en paralelo a través de clusters, por lo que es 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 (AED), mientras que PySpark es más complejo pero está muy optimizado para la informática distribuida.
¿Cómo convertir un DataFrame de Pandas en 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 de la entrevista intermedia de PySpark
Una vez cubiertos los aspectos básicos, pasemos a algunas preguntas de nivel intermedio de la entrevista de 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 Spark Driver es el proceso central que orquesta las aplicaciones Spark, ejecutando tareas en los clusters. Se comunica con el gestor del clúster para asignar recursos, programar tareas y supervisar la ejecución de los trabajos Spark.
¿Qué es Spark DAG?
Un grafo acíclico dirigido (DAG) en Spark es un concepto clave porque representa el modelo de ejecución lógica de Spark. Es dirigida porque cada nodo representa una transformación ejecutada en un orden concreto en las aristas. Es acíclico porque no hay bucles ni ciclos en el plan de ejecución. Este plan se optimiza utilizando transformaciones de canalización, coalescencia de tareas y pushdown de predicados.
¿Cuáles son los distintos tipos de gestores de clúster disponibles en Spark?
Spark admite actualmente distintos gestores de clústeres para la gestión de recursos y la programación de trabajos, entre ellos
- Independiente, Clúster simple incluido en Spark.
- Hadoop YARN es un gestor general de Hadoop que se utiliza para la programación de trabajos y la gestión de recursos.
- Kubernetes se utiliza para automatizar, desplegar, escalar y gestionar aplicaciones en contenedores.
- Apache Mesos es un sistema distribuido utilizado 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 sobre DataFrames de PySpark y luego utilizar el método .transform()
para evocar la transformación.
Aquí tienes 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 pon un ejemplo.
Las funciones Window de PySpark nos permiten aplicar operaciones a través de una ventana de filas devolviendo un único valor por cada fila de entrada. Podemos realizar funciones de clasificación, análisis y agregación.
Aquí tienes un ejemplo de cómo aplicar una función 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 excepciones en PySpark?
Una de las formas más útiles de manejar errores y excepciones en las transformaciones y acciones de PySpark es envolver el código en bloques try-except para atraparlos. En los RDD, podemos utilizar la operación foreach
para iterar sobre los elementos y manejar las excepciones.
¿Para qué sirven los puntos de control en PySpark?
En PySpark, el checkpointing implica que los RDDs se guardan en el disco, de forma que se pueda hacer referencia a este punto intermedio en el futuro, en lugar de volver a calcular el RDD de la fuente original. Los puntos de control proporcionan una forma de recuperarse de los fallos, ya que el controlador se reinicia con este estado previamente calculado.
¿Cómo gestiona PySpark la inferencia de esquemas, y cómo puedes definir un esquema explícitamente?
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 de la entrevista de PySpark
Para los que buscan puestos más altos o quieren demostrar un conocimiento más profundo de PySpark, vamos a explorar algunas preguntas avanzadas de la entrevista que se sumergen en las complejidades de las transformaciones y optimizaciones dentro del ecosistema PySpark.
Explica las diferencias entre transformaciones estrechas y anchas en PySpark.
En PySpark, las transformaciones estrechas se realizan cuando cada partición de entrada contribuye a lo sumo a una partición de salida y no requieren barajar. 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 barajar, unir o agregar datos. 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 de Spark SQL basado en reglas 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 y 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()
.
Aquí tienes 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)
¿A qué retos te has enfrentado al trabajar con grandes conjuntos de datos en PySpark? ¿Cómo los superaste?
Con esta pregunta, podemos referirnos a nuestra propia experiencia y contar un caso particular en el que nos encontramos con retos con PySpark y grandes conjuntos de datos que pueden incluir algunos de los siguientes:
- Gestión de memoria y utilización de recursos.
- Asimetría de los datos y distribución desigual de la carga de trabajo.
- Optimización del rendimiento, especialmente para transformaciones y barajados amplios.
- Depurar y solucionar fallos de 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 incorporadas, una sólida gestión de clústeres y el aprovechamiento de los mecanismos de tolerancia a fallos.
¿Cómo se integra PySpark con otras herramientas y tecnologías del ecosistema de big data?
PySpark tiene una fuerte integración con varias herramientas de big data, como Hadoop, Hive, Kafka y HBase, así como con almacenamiento basado en la nube, como AWS S3 y Google Cloud Storage. Esta integración se realiza utilizando conectores integrados, bibliotecas y APIs proporcionadas 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 son:
- Escribir pruebas unitarias utilizando
pyspark.sql.test.SQLTestUtils
junto con las bibliotecas de Python (pytest
) - Depuración de aplicaciones y registro de mensajes mediante la biblioteca
logging
y la interfaz de usuario de Spark - Optimizar el rendimiento utilizando las API Spark
org.apache.spark.metrics
y herramientas de supervisión del rendimiento.
¿Cómo gestionarías los problemas de seguridad y privacidad de los datos en un entorno PySpark?
Hoy en día es más fácil compartir datos, 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 la encriptación de datos durante el procesamiento y el almacenamiento.
En PySpark, podemos conseguirlo utilizando las funciones aes_encrypt()
y aes_decrypt()
para las columnas de un DataFrame. También podemos utilizar otra biblioteca, como la biblioteca de criptografía, para conseguir este objetivo.
Describe cómo utilizar PySpark para construir y desplegar un modelo de aprendizaje automático.
PySpark nos proporciona la biblioteca MLIib
, una biblioteca de aprendizaje automático escalable para construir y desplegar modelos de aprendizaje automático en grandes conjuntos de datos. Esta biblioteca API puede utilizarse para varias tareas del proceso de ML, como el preprocesamiento de datos, la ingeniería de características, el entrenamiento de modelos, la evaluación y el despliegue. Utilizando los clusters de Spark, podemos desplegar modelos ML basados en PySpark en producción utilizando inferencia por lotes o en streaming.
¿Cómo puedes optimizar las operaciones aleatorias en PySpark?
Las operaciones de barajado se producen cuando los datos se redistribuyen entre particiones, y pueden ser costosas en términos de rendimiento. Para optimizar las barajadas:
- Utiliza
repartition()
estratégicamente para equilibrar las particiones antes de operaciones costosas como las uniones. - Prefiere
coalesce()
en lugar derepartition()
al reducir las particiones, ya que minimiza el movimiento de datos. - Difunde las tablas más pequeñas utilizando
broadcast()
antes de unirlas con tablas grandes, para evitar operaciones que requieran una gran mezcla. - Ajusta las configuraciones de Spark, como
spark.sql.shuffle.partitions
, para optimizar el número de particiones para las operaciones de barajado.
Preguntas de la entrevista PySpark para un ingeniero de datos
Si te entrevistan para un puesto de ingeniería de datos, espera preguntas que evalúen tu capacidad para diseñar, optimizar y solucionar problemas de aplicaciones PySpark en un entorno de producción. Profundicemos en algunas preguntas típicas de las entrevistas que te puedes encontrar.
Describe cómo optimizarías un trabajo de PySpark que se ejecuta lentamente. ¿Cuáles son los factores clave que tendrías en cuenta?
Si un trabajo de PySpark funciona con lentitud, hay varios aspectos que podemos mejorar para optimizar su rendimiento:
- Garantizar un tamaño y un número adecuados de particiones de datos para minimizar la mezcla de datos durante las transformaciones.
- Utilizar DataFrames en lugar de RRD porque ya utilizan varios módulos de Optimización para mejorar el rendimiento de las cargas de trabajo de Spark.
- Utilizar uniones de difusión y variables de difusión para unir un conjunto de datos pequeño con otro mayor.
- Almacenamiento en caché y persistencia de los DataFrames intermedios que se reutilizan.
- Ajustar el número de particiones, núcleos ejecutores e instancias para utilizar eficazmente los recursos del clúster.
- Elegir 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:
- Utilizando el Punto de Control para guardar los datos en determinados puntos.
- Replicar 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 buscar errores.
- Elegir el nivel correcto de persistencia.
- Utilizar la tolerancia a fallos integrada en Spark para reintentar automáticamente las tareas que fallen.
¿Cuáles son las diferentes formas de desplegar y gestionar aplicaciones PySpark?
Podemos desplegar y gestionar aplicaciones PySpark utilizando las siguientes herramientas:
- YARN: un gestor de recursos que nos ayuda a desplegar y gestionar las aplicaciones en clusters Hadoop
- Kubernetes: Spark proporciona soporte para desplegar las aplicaciones utilizando clusters Kubernetes
- Databricks: Proporciona una plataforma totalmente gestionada para aplicaciones PySpark, abstrayendo la complejidad de la gestión de clusters.
Para saber más sobre Databricks, consulta este curso de Introducción a Databricks.
También puedes aprender más sobre Kubernetes en este tutorial sobre Containerization: Docker y Kubernetes para el aprendizaje automático.
¿Cómo supervisarías y solucionarías 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 los problemas de los trabajos que se ejecutan en un entorno de producción:
- Spark UI: Una interfaz de usuario basada en 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 advertencias.
- Métricas: Podemos utilizar sistemas de monitorización para recopilar y analizar métricas relacionadas con la salud del clúster y el rendimiento laboral.
Explica la diferencia entre la asignación dinámica y estática de Spark, y cuándo podrías elegir una.
En Spark, la asignación estática se refiere a la provisión por adelantado y constante de recursos fijos, como la memoria y los núcleos del ejecutor, para 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 pueden añadirse o eliminarse según sea necesario, mejorando la utilización de los recursos y reduciendo los costes.
¿Cómo decidir entre utilizar DataFrames y RDDs en PySpark?
La elección entre DataFrames y RDD depende de la estructura de tus datos y del tipo de operaciones que necesites realizar.
- Utiliza los DataFrames cuando:
- Necesitas un tratamiento de datos estructurado basado en esquemas.
- Quieres una ejecución optimizada con Catalyst y Tungsteno.
- Trabajas con consultas SQL y transformaciones incorporadas.
- Utiliza RDDs cuando:
- Necesitas transformaciones de bajo nivel y un control detallado de los cálculos.
- Trabajas con datos no estructurados o semiestructurados.
- Necesitas más flexibilidad para definir las transformaciones.
¿Cómo implementarías el procesamiento incremental de datos en PySpark?
El procesamiento incremental es esencial para manejar con eficacia conjuntos de datos en continuo crecimiento. Se puede poner en práctica mediante:
- Utilizando el Lago Delta: Almacenar las actualizaciones en formato Delta permite una gestión eficaz de los cambios incrementales.
- Utilizar la marca de agua con el streaming estructurado: Ayuda a descartar datos antiguos manteniendo agregaciones con estado.
- Partición y filtrado: Carga sólo los datos nuevos o modificados en lugar de reprocesar todo.
- Utilizando
checkpointing
: Guarda los resultados intermedios para evitar reprocesarlos desde cero en caso de fallo.
Conclusión
En este artículo, hemos cubierto una amplia gama de preguntas de entrevista de PySpark que abarcan temas básicos, intermedios y avanzados. Desde la comprensión de los conceptos básicos y las ventajas de PySpark hasta la inmersión en optimizaciones más complejas y técnicas de resolución de problemas, hemos explorado las áreas clave sobre las que podrían preguntar los posibles empleadores.
Si necesitas más formación sobre PySpark para tu entrevista, consulta los siguientes cursos:
Preguntas frecuentes
¿Cómo debo prepararme para una entrevista en PySpark?
Céntrate en los conceptos básicos de PySpark, practica ejemplos de codificación y revisa casos de uso del mundo real para demostrar tu experiencia práctica.
¿Cuáles son los errores más comunes que hay que evitar durante una entrevista en PySpark?
Evita respuestas vagas o demasiado generales. Sé específico, proporciona ejemplos y céntrate en demostrar una comprensión clara de los fundamentos de PySpark.
¿Cómo puedo prepararme para una entrevista de PySpark si carezco de experiencia en el mundo real?
Céntrate en conceptos teóricos, trabaja en proyectos personales, practica retos de codificación y resalta habilidades relevantes.

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