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Las 20 mejores preguntas de la entrevista Spark

Preguntas esenciales de la entrevista Spark con ejemplos de respuestas para solicitantes de empleo, profesionales de datos y responsables de contratación.
Actualizado 29 jul 2024

Apache Spark es un motor analítico unificado para ingeniería de datos, ciencia de datos y aprendizaje automático a escala. Se puede utilizar con Python, SQL, R, Java o Scala. Spark se inició originalmente en la Universidad de California, Berkeley, en 2009 y más tarde fue donado a la Fundación de Software Apache en 2013. Actualmente es "el motor de computación escalable más utilizado," con miles de anuncios de trabajos que utilizan la tecnología. Al ser una habilidad tan valorada en el mundo de la ingeniería de datos, aquí tienes preguntas para la entrevista que te ayudarán en tu búsqueda de empleo o en la búsqueda de talentos que tengan experiencia con Spark. Las respuestas de codificación se proporcionarán en Python.

Preguntas básicas de la entrevista Spark

Estas preguntas cubren algunos de los fundamentos de Spark y son apropiadas para quienes sólo tienen una experiencia básica utilizándolo. Si necesitas un repaso, nuestra Introducción a Spark SQL en Python es el lugar ideal para empezar.

1. ¿Qué es Apache Spark y por qué se utiliza en el procesamiento de datos?

Esta pregunta evalúa los conocimientos generales del candidato sobre Apache Spark y su papel en el ecosistema de big data.

Contesta:

Apache Spark es un sistema informático distribuido de código abierto que proporciona una interfaz para programar clusters enteros con paralelismo de datos implícito y tolerancia a fallos. Se utiliza para el procesamiento de datos a gran escala debido a su velocidad y facilidad de uso en comparación con MapReduce tradicional.

Características principales:

  • Computación en memoria: Almacena los datos en la memoria para un procesamiento más rápido.
  • Escalabilidad: Puede manejar petabytes de datos utilizando un clúster de máquinas.
  • Facilidad de uso: Proporciona API en Java, Scala, Python y R.
  • Motor de Análisis Unificado: Admite SQL, streaming de datos, aprendizaje automático y procesamiento de gráficos.

2. Explica el concepto de Conjuntos de Datos Distribuidos Resistentes (RDD)

Estas preguntas te ponen a prueba sobre los conceptos fundamentales de Apache Spark. Asegúrate de que comprendes uno de los componentes críticos que hacen que Spark sea tan potente.

Los Conjuntos de Datos Distribuidos Resistentes (RDD) son los bloques de construcción fundamentales de Apache Spark. Representan una colección inmutable y distribuida de objetos sobre los que se puede operar en paralelo a través de un clúster. Aquí tienes una explicación de las características y conceptos clave asociados a los RDD:

  1. Inmutable: Los RDD son inmutables, es decir, una vez creados, su contenido no puede modificarse. Sólo puedes transformar RDDs aplicando transformaciones para crear nuevos RDDs. Esta inmutabilidad simplifica la tolerancia a fallos y permite el modelo de evaluación perezosa de Spark.
  2. Distribuido: Los RDD se distribuyen entre varios nodos de un clúster, lo que permite a Spark realizar operaciones paralelas sobre ellos. Cada RDD se divide en varias particiones, y éstas pueden procesarse independientemente en nodos distintos.
  3. Resistente: El "Resiliente" de RDD significa tolerancia a fallos. Spark garantiza la resiliencia haciendo un seguimiento del linaje de cada RDD. Si se pierde una partición de un RDD debido al fallo de un nodo, Spark puede volver a calcular esa partición utilizando la información del linaje y las transformaciones aplicadas a los datos originales.
  4. Conjunto de datos: Los RDD son una representación distribuida de los datos, lo que significa que pueden contener cualquier tipo de datos, tanto estructurados como no estructurados. Spark proporciona API en varios lenguajes (como Scala, Java, Python y R) para trabajar con RDD, lo que lo hace versátil para diversos casos de uso y tipos de datos.
  5. Evaluación perezosa: Los RDD admiten la evaluación perezosa, lo que significa que las transformaciones en los RDD no se ejecutan inmediatamente. En su lugar, Spark construye un grafo acíclico dirigido (DAG) de transformaciones que definen el cálculo, pero retrasa la ejecución hasta que se desencadena una acción. Esta optimización permite a Spark optimizar el plan de ejecución y mejorar el rendimiento.

3. ¿Qué es YARN?

YARN es un gestor de contenedores distribuidos que gestiona los recursos en Hadoop. Spark puede utilizar YARN cuando se ejecuta en clusters Hadoop para una gestión de recursos más eficaz y eficiente. Uno de los componentes críticos de YARN es su capacidad para asignar recursos de forma eficiente en todo el clúster, programar trabajos de forma eficiente y ser tolerante a fallos en caso de que fallen nodos. Es uno de los muchos componentes que hacen de Spark una herramienta potente.

4. ¿Cuál es la diferencia entre las transformaciones map y flatMap en los RDD de Spark?

Esta pregunta ayuda a determinar si comprendes los distintos tipos de transformaciones en los RDD (Conjuntos de Datos Distribuidos Resistentes) de Spark.

Respuesta:

  • .map(): Transforma cada elemento del RDD en exactamente un elemento nuevo. El resultado es un RDD con el mismo número de elementos que el RDD de entrada.
  • .flatMap(): Transforma cada elemento del RDD en cero o más elementos nuevos. El resultado es un RDD con un número de elementos potencialmente distinto del RDD de entrada.
# Example of map
rdd = spark.sparkContext.parallelize([1, 2, 3])
mapped_rdd = rdd.map(lambda x: x * 2)
print(mapped_rdd.collect())  # Output: [2, 4, 6]
# Example of flatMap
flat_mapped_rdd = rdd.flatMap(lambda x: [x, x * 2])
print(flat_mapped_rdd.collect())  # Output: [1, 2, 2, 4, 3, 6]

Este código ilustra la diferencia entre map y flatMap transformando un RDD de enteros.

5. ¿Cómo se utiliza Spark SQL para consultar datos de un DataFrame?

Esta pregunta comprueba la capacidad del candidato para utilizar Spark SQL para consultar datos, lo que es esencial para las tareas de análisis de datos.

Respuesta:

# Register the DataFrame as a SQL temporary view
df.createOrReplaceTempView("table")
# Execute SQL query
result = spark.sql("SELECT column1, SUM(column2) FROM table GROUP BY column1")
# Show the results
result.show()

Este fragmento muestra la creación de una vista temporal a partir de un DataFrame y el uso de Spark SQL para realizar una consulta agrupada.

Preguntas intermedias de la entrevista Spark

Para quienes dominan los fundamentos y los aplican en sus funciones profesionales, estas preguntas pueden ser más habituales: 

6. Explicar el concepto de evaluación perezosa en Spark y por qué es importante

Esta pregunta evalúa la comprensión del candidato de uno de los principios básicos de Spark, que es crucial para optimizar el rendimiento.

Respuesta:

La evaluación perezosa significa que Spark no ejecuta inmediatamente las transformaciones a medida que son llamadas. En su lugar, construye un plan de ejecución lógico. Las transformaciones sólo se ejecutan cuando se llama a una acción (como recoger o contar), que desencadena el cálculo real.

La evaluación perezosa es importante por dos razones:

  1. Permite a Spark optimizar todo el flujo de trabajo de procesamiento de datos antes de ejecutarlo, combinando operaciones para minimizar la mezcla de datos.
  2. Reduce el número de pasadas por los datos, mejorando el rendimiento.

7. ¿Cómo persisten los datos en Spark y cuáles son los distintos niveles de almacenamiento disponibles?

Esta pregunta comprueba los conocimientos del candidato sobre la persistencia de datos en Spark, que es importante para el ajuste del rendimiento y los algoritmos iterativos.

Respuesta:

Los datos pueden persistir en Spark utilizando los métodos .persist() o .cache(). .cache() es una abreviatura de .persist() con el nivel de almacenamiento por defecto.

Niveles de almacenamiento:

  • MEMORY_ONLY: Almacena RDD como objetos Java deserializados en la JVM. Si el RDD no cabe en memoria, algunas particiones no se almacenarán en caché.
  • MEMORY_AND_DISK: Almacena RDD como objetos Java deserializados en memoria. Si el RDD no cabe en la memoria, las particiones se almacenan en el disco.
  • MEMORY_ONLY_SER: Almacena los RDD como objetos Java serializados en la JVM. Esto reduce el uso de memoria, pero aumenta la sobrecarga de la CPU para la serialización/deserialización.
  • MEMORY_AND_DISK_SER: Similar a MEMORY_AND_DISK pero almacena objetos serializados.
  • DISK_ONLY: Almacena las particiones RDD sólo en disco.
rdd = spark.sparkContext.parallelize([1, 2, 3, 4, 5])
rdd.persist(storageLevel=StorageLevel.MEMORY_AND_DISK)

8. ¿Cómo se manejan los datos sesgados en Spark?

Esta pregunta evalúa la comprensión del candidato sobre la inclinación de los datos y cómo gestionarla, lo cual es fundamental para garantizar un procesamiento eficaz de los datos.

Respuesta:

La desviación de datos se produce cuando algunas particiones tienen muchos más datos que otras, lo que provoca cuellos de botella en el rendimiento. Las estrategias para manejar datos sesgados incluyen:

  • Salazón: Añadir una clave aleatoria a los datos para distribuirlos más uniformemente entre las particiones.
  • Repartición: Aumentar el número de particiones para distribuir los datos de forma más uniforme.
  • Variables de difusión: Transmitir un conjunto de datos pequeño a todos los nodos para evitar barajar conjuntos de datos grandes.
from pyspark.sql.functions import monotonically_increasing_id, col
# Example of salting
df = df.withColumn("salt", monotonically_increasing_id() % 10)
df = df.withColumn("new_key", col("original_key") + col("salt"))

9. Explica la diferencia entre transformaciones estrechas y amplias en Spark

Esta pregunta pone a prueba la comprensión del candidato sobre el modelo de ejecución de Spark y el impacto de los diferentes tipos de transformaciones en el rendimiento.

Respuesta:

  • Transformaciones estrechas: Operaciones en las que cada partición de entrada contribuye exactamente a una partición de salida. Algunos ejemplos son .map(), .filter() y .union(). Suelen ser más rápidas porque no requieren barajar datos.
  • Transformaciones Amplias: Operaciones en las que cada partición de entrada contribuye a múltiples particiones de salida. Algunos ejemplos son .groupByKey(), .reduceByKey() y .join(). Requieren barajar datos en toda la red, lo que puede llevar mucho tiempo.
# Narrow transformation example
rdd1 = rdd.map(lambda x: x * 2)
# Wide transformation example
rdd2 = rdd.groupByKey()

10. Spark Streaming en el Procesamiento de Datos en Tiempo Real

Spark destaca en el streaming de datos en tiempo real desde fuentes como Apache Kafka o Amazon Kinesis porque es escalable y tolerante a fallos. Lo hace a través de la extensión Spark Streaming. Interactúa con fuentes de datos externas utilizando DStreams de entrada, que representan un flujo continuo de datos procedentes de esas fuentes. 

Spark Streaming garantiza la tolerancia a fallos y la coherencia de los datos mediante técnicas como los puntos de control y los registros de escritura anticipada. Los puntos de control guardan periódicamente el estado de la aplicación de streaming en un almacenamiento duradero (por ejemplo, HDFS) para recuperarse de los fallos, mientras que los registros de escritura anticipada proporcionan tolerancia a fallos para los datos recibidos de fuentes externas.

Preguntas avanzadas de la entrevista Spark

Estas preguntas son para usuarios con más experiencia práctica con Spark, sobre todo con temas más sofisticados. Si necesitas un repaso, echa un vistazo a nuestro Aprendizaje automático Spark de Spark.

11. Discute cómo se puede utilizar Spark para el aprendizaje automático

Esta pregunta pone a prueba los conocimientos del entrevistado sobre el entorno de Spark y la biblioteca MLib. 

La biblioteca MLlib de Spark proporciona un rico conjunto de herramientas y algoritmos para realizar tareas de aprendizaje automático a escala. Cuando se trata de ingeniería de características y preprocesamiento para conjuntos de datos a gran escala, MLlib ofrece varias técnicas y optimizaciones avanzadas:

  1. Transformación y selección de rasgos: MLlib proporciona una serie de técnicas de transformación de características, como el escalado, la normalización, la binarización y la vectorización (por ejemplo, la codificación en un solo paso). Además, ofrece métodos para la selección de características, incluido el filtrado basado en la correlación, la ganancia de información o las pruebas estadísticas, así como técnicas más avanzadas como Análisis de Componentes Principales (ACP) para reducir la dimensionalidad.
  1. Manejo de rasgos categóricos: MLlib incluye herramientas para tratar eficazmente las características categóricas, como StringIndexer para convertir variables categóricas en representaciones numéricas y OneHotEncoder para convertirlas en vectores binarios. Estas transformaciones están optimizadas para su ejecución paralela en clusters Spark distribuidos.
  1. API de tuberías: La API Pipeline de Spark permite a los usuarios encadenar múltiples etapas de ingeniería de características y modelado en un único flujo de trabajo. Esto facilita la creación de canalizaciones complejas de transformación de características, al tiempo que garantiza la coherencia y la reproducibilidad en diferentes conjuntos de datos y tareas de aprendizaje automático.
  1. Transformadores a medida y estimadores: MLlib permite a los usuarios definir transformadores y estimadores de características personalizados utilizando la API DataFrame de Spark. Esto permite integrar técnicas de ingeniería de características específicas del dominio o bibliotecas de terceros en el pipeline de Spark ML, ampliando su funcionalidad y flexibilidad.

12. Explica cómo se integra Spark con sistemas de almacenamiento externos como Apache Hadoop HDFS y Apache Cassandra. ¿Cuáles son las ventajas de aprovechar estas integraciones en una canalización de datos basada en Spark?

Esto pone a prueba si los usuarios comprenden la funcionalidad subyacente de los sistemas basados en Spark y cómo funciona Spark con HDFS y Apache Cassandra. Es importante comprender tanto cómo recuperar datos mediante la codificación como cómo se mueven esos datos por todo el sistema.

  1. Conexión Hadoop HDFS: Spark se integra con sistemas de almacenamiento externos como Apache Hadoop HDFS y Apache Cassandra a través de conectores o librerías diseñadas específicamente para cada sistema. Por ejemplo, la integración de HDFS es nativa de Spark, lo que permite a Spark leer y escribir datos directamente de/a HDFS utilizando las APIs InputFormat y OutputFormat de Hadoop.
  2. Conexión Apache Cassandra: Las ventajas de aprovechar estas integraciones incluyen la mejora del rendimiento debido a la localidad de los datos (en el caso de HDFS), la simplificación del acceso a los datos y su manipulación, y la compatibilidad con la infraestructura de datos existente. Además, Spark puede explotar la naturaleza distribuida de estos sistemas de almacenamiento para el procesamiento en paralelo, lo que permite un procesamiento de datos escalable.

13. Explicar el concepto de variables de difusión en Spark

Las variables de difusión en Spark son variables de sólo lectura que se almacenan en caché y se ponen a disposición de todos los nodos trabajadores de una aplicación Spark distribuida. Se utilizan para distribuir eficazmente grandes conjuntos de datos o valores de sólo lectura a los nodos trabajadores, reduciendo así la sobrecarga de la red y mejorando el rendimiento de las tareas. 

Las variables de difusión se serializan y se envían a cada nodo trabajador una sola vez, donde se almacenan en caché en la memoria y se reutilizan en múltiples tareas. Esto elimina la necesidad de enviar la variable con cada tarea, reduciendo la sobrecarga de transferencia de datos, especialmente para grandes conjuntos de datos.

  • Utilización: Las variables de difusión se suelen utilizar en situaciones en las que es necesario compartir un gran conjunto de datos o valores entre varias tareas o fases de cálculo. Por ejemplo, en operaciones de unión en las que un DataFrame o RDD es significativamente más pequeño que el otro, la difusión del DataFrame/RDD más pequeño puede reducir significativamente la cantidad de datos barajados en la red durante la operación de unión.
  • Escenarios beneficiosos:
    • Únete a Operaciones: La difusión de conjuntos de datos más pequeños para las operaciones de unión puede mejorar mucho el rendimiento al reducir el tráfico de red y acelerar la ejecución de las tareas.
    • Tablas de consulta: La difusión de pequeñas tablas de consulta o diccionarios que se utilizan para operaciones de enriquecimiento o filtrado puede mejorar el rendimiento al evitar transferencias repetidas de datos.
    • Aprendizaje automático: Transmitir los vectores de características o los parámetros del modelo a los nodos trabajadores durante el entrenamiento distribuido puede acelerar el proceso de entrenamiento, especialmente cuando los vectores de características o los parámetros son relativamente pequeños en comparación con el conjunto de datos.
  • Desafíos:
    • Sobrecarga de memoria: La difusión de grandes variables puede consumir mucha memoria en los nodos trabajadores, pudiendo provocar errores de falta de memoria si no se gestiona con cuidado.
    • Congestión de la red: La difusión de grandes variables también puede introducir congestión en la red durante la fase inicial de difusión, especialmente en grandes agrupaciones con un ancho de banda de red limitado.
    • Datos dinámicos: Las variables de difusión son inmutables una vez difundidas, por lo que no son adecuadas para escenarios en los que los datos difundidos deban actualizarse dinámicamente durante la ejecución del trabajo Spark.

14. ¿Cómo se optimiza un trabajo Spark utilizando particionamiento y coalescencia? 

Esta pregunta evalúa la capacidad del candidato para optimizar los trabajos de Spark, una habilidad clave para mejorar el rendimiento y la eficacia. Mediante el ajuste del rendimiento de Spark, podemos aprovechar el marco distribuido de Spark utilizando el particionamiento y la coalescencia, que gestiona la distribución de la carga de trabajo en el clúster para realizar las operaciones de datos con mayor rapidez. 

Respuesta:

  • Particionamiento: Controla el número de particiones de un RDD o DataFrame. Utiliza .repartition() para aumentar o distribuir uniformemente las particiones. Esto es más caro computacionalmente y sólo debe utilizarse cuando necesitemos que los datos se dividan uniformemente para un procesamiento equilibrado.
  • Coalescente: Reduce el número de particiones sin realizar una barajada completa, lo que es más eficaz que reparticionar cuando se reduce el número de particiones. Para ello utilizamos .coalesce().
# Increasing partitions (full shuffle)
df_repartitioned = df.repartition(10)
# Reducing partitions (no full shuffle)
df_coalesced = df.coalesce(2)

Ten en cuenta que una pregunta de seguimiento puede mencionar cuándo son más útiles estas operaciones. Asegúrate de mencionar que son más eficaces cuando se trabaja con grandes conjuntos de datos, y que la potencia de cálculo no debe malgastarse en conjuntos de datos más pequeños.

15. Explica la interoperabilidad de Sparks con los formatos de serialización de datos

Los profesionales de los datos interactuarán con una amplia variedad de formatos de datos diferentes. Cada uno de ellos tiene diferentes contrapartidas. Asegúrate de que puedes explicar cómo interactúa Spark en general con estos formatos y ofrecer un rendimiento de alto nivel, así como las consideraciones que hay que tener en cuenta para el ecosistema más amplio.

  1. Soporte de formato de serialización de datos: Spark interopera con formatos de serialización de datos como Avro, Parquet u ORC a través del soporte incorporado o de bibliotecas de terceros. Estos formatos ofrecen ventajas como la compresión eficiente, el almacenamiento en columnas y la evolución de esquemas, lo que los hace adecuados para el procesamiento y almacenamiento de datos en pipelines basados en Spark.
  2. Optimización de la lectura de datos: Spark optimiza las operaciones de lectura y escritura de datos con estos formatos utilizando lectores y escritores especializados que explotan su estructura interna y sus técnicas de compresión. Por ejemplo, Parquet y ORC aprovechan el almacenamiento en columnas para minimizar la sobrecarga de E/S y mejorar el rendimiento de las consultas.
  3. Intercambio de formatos de datos: Las compensaciones incluyen la eficiencia del almacenamiento (por ejemplo, la tasa de compresión), el rendimiento (por ejemplo, el rendimiento de lectura/escritura) y la compatibilidad con otras herramientas de procesamiento de datos. Elegir el formato de serialización adecuado depende de factores como las características de los datos, los patrones de consulta y los requisitos de integración dentro del canal de datos.

Preguntas de la entrevista sobre Spark Coding

Estas preguntas de codificación se centrarán en el uso de PySpark para interactuar con un entorno Spark. 

16. Encuentra las N palabras más frecuentes en un archivo de texto grande

Esta pregunta comprueba tu capacidad para interactuar con Spark y comprender la utilización del mapeo en el propio Spark.

from pyspark import SparkContext
# create your spark context
sc = SparkContext("local", "WordCount")
# import a text file from a local path
lines = sc.textFile("path/to/your/text/file.txt")
# split and map the words
# then reduce by using the words as keys and add to the count
word_counts = lines.flatMap(lambda line: line.split(" ")) \
                  .map(lambda word: (word, 1)) \
                  .reduceByKey(lambda a, b: a + b)
# order the words and take only the top N frequent words
top_n_words = word_counts.takeOrdered(N, key=lambda x: -x[1])
print(top_n_words)

17. Halla la media de los valores de un RDD dado

Esta pregunta es una buena forma de demostrar si alguien sabe crear un RDD sencillo y manipularlo. Encontrar la media de los valores es una tarea muy común que se encomienda a los profesionales de los datos y es clave que entiendas cómo tomar los datos y formarlos dentro de un contexto Spark.

from pyspark import SparkContext
# Create sparkContext and name it “Average”
sc = SparkContext("local", "Average")
# Generate Spark RDD
data = sc.parallelize([1, 2, 3, 4, 5])
# Sum the RDD, count the number of values in RDD
total_sum = data.sum()
count = data.count()
# divide sum by count to get average 
average = total_sum / count
print("Average:", average)
	

18. Realiza una unión externa izquierda entre dos RDDs

La realización de tareas de manipulación y transformación de datos, como las uniones, es un componente clave de SparkSQL. Esto permite combinar los datos de distintas fuentes para su análisis. 

from pyspark import SparkContext
# Create SparkContext
sc = SparkContext("local", "LeftOuterJoin")
# Create two RDDs with tuples sharing keys
rdd1 = sc.parallelize([(1, 'a'), (2, 'b'), (3, 'c')])
rdd2 = sc.parallelize([(1, 'x'), (2, 'y')])
# Use the .leftOuterJoin() method to join the first rdd to the second rdd
joined_rdd = rdd1.leftOuterJoin(rdd2)
# Use the .collect() method to show the rdd
print(joined_rdd.collect())
	

19. Leer datos de Kafka, realizar transformaciones y luego escribir los resultados en HDFS

Esto pone a prueba tu capacidad para traer datos de fuentes de datos externas y la comprensión de cómo Spark puede conectarse a fuentes de datos externas. Céntrate aquí en los conceptos generales, como la necesidad de importar extensiones/utilidades para un flujo de datos concreto, en lugar de memorizar la codificación exacta. Ten en cuenta que para el SparkContext, hemos optado por tener un nombre de aplicación (KafkaWordCount) como parámetro opcional, pero es bueno tenerlo ya que mantiene los procesos claros.

# Import the sparkcontext, additionally import streaming context and Kafka
from pyspark import SparkContext
from pyspark.streaming import StreamingContext
from pyspark.streaming.kafka import KafkaUtils
# Create context 
sc = SparkContext("local", "KafkaWordCount")
# Use streaming context to bring in data at 10 second intervals
ssc = StreamingContext(sc, 10)  # 10-second batch interval
# Use Kafka param dictionary in order to connect to the stream using the streaming context, the topic of interest, and the parameters
kafka_params = {"metadata.broker.list": "broker1:9092,broker2:9092"}
kafka_stream = KafkaUtils.createDirectStream(ssc, ["topic"], kafka_params)
# save the results of this stream to lines
# perform MapReduce in order to generate dictionary and count by keys
lines = kafka_stream.map(lambda x: x[1])
word_counts = lines.flatMap(lambda line: line.split(" ")) \
                  .map(lambda word: (word, 1)) \
                  .reduceByKey(lambda a, b: a + b)
# save to external file
word_counts.saveAsTextFiles("hdfs://path/to/save")
# start context until you terminate
ssc.start()
ssc.awaitTermination()
	

20. ¿Cómo realizar transformaciones y acciones básicas en un DataFrame de Spark?

Esta pregunta evalúa la comprensión del candidato de las operaciones DataFrame en Spark.

Las transformaciones son operaciones sobre los DataFrame que devuelven un nuevo DataFrame, como seleccionar, filtrar y groupBy. Las acciones son operaciones que desencadenan cálculos y devuelven resultados, como mostrar, contar y recopilar.

Este fragmento muestra cómo seleccionar columnas, filtrar filas y realizar una agregación por grupos.

# Select specific columns
selected_df = df.select("column1", "column2")
# Filter rows based on a condition
filtered_df = df.filter(df["column1"] > 100)
# Group by a column and perform aggregation
grouped_df = df.groupBy("column2").agg({"column1": "sum"})
# Show the results
selected_df.show()
filtered_df.show()
grouped_df.show()

Reflexiones finales

Dominar estas preguntas de la entrevista es un gran primer paso para convertirte en un profesional de los datos. Spark es una infraestructura común utilizada por muchas organizaciones para manejar sus pipelines de big data. Comprender las ventajas y los retos de Spark te ayudará a destacar como profesional experto en datos. ¡Esto es sólo el principio! Obtener experiencia práctica con Spark es la mejor manera de aprender. 

Puedes empezar con los siguientes cursos y tutoriales de PySpark en DataCamp:

Preguntas frecuentes sobre la entrevista Spark

¿Cómo empiezo con Spark si soy nuevo en las tecnologías de big data?

Explora los cursos de Datacamp como Introducción a PySpark, Introducción a Spark SQL en Pythony Big Data con PySpark para empezar.

¿Cuáles son algunos casos de uso comunes para Spark en aplicaciones del mundo real?

Spark se utiliza para canalizaciones ETL, exploración de datos, análisis en tiempo real, aprendizaje automático y almacenamiento de datos. Tener conocimientos en Spark te permite conseguir puestos en muchas industrias.

¿Cómo se compara Spark con otros marcos de procesamiento de big data como Hadoop MapReduce?

Spark mantiene los resultados en memoria en la medida de lo posible, mientras que MapReduce escribe los resultados intermedios en un disco. Sin embargo, Spark puede utilizar infraestructuras Hadoop como YARN para su gestión de recursos, por lo que a menudo trabajan juntos.

¿Es Spark adecuado para tareas de procesamiento de datos a pequeña escala o sólo para big data?

Sí. Spark está diseñado para escalar en función de las necesidades de procesamiento de datos. Ciertas funcionalidades de Spark diseñadas para optimizar el rendimiento pueden desperdiciar potencia de cálculo en conjuntos de datos más pequeños, por lo que puede que tengas que ajustar tus canalizaciones en consecuencia.

¿Puedo utilizar Spark con otros lenguajes que no sean Python?

Sí. Spark se puede utilizar en Scala, Java, R y SQL.

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