Les 36 questions et réponses les plus fréquentes lors d'entretiens d'embauche sur PySpark pour 2026

Questions d'entretien de base sur PySpark

Commençons par examiner quelques questions fondamentales d'entretien sur PySpark qui évaluent votre compréhension des concepts clés et des avantages de cette bibliothèque puissante.

Quels sont les principaux avantages de l'utilisation de PySpark par rapport au Python traditionnel pour le traitement des mégadonnées ?

PySpark, l'API Python pour Apache Spark, offre plusieurs avantages par rapport au Python traditionnel pour le traitement des mégadonnées. Il s'agit notamment des éléments suivants :

• Évolutivité pour la gestion de jeux de données volumineux.
• Haute performance grâce au traitement parallèle.
• Tolérance aux pannes pour la fiabilité des données.
• Intégration avec d'autres outils de mégadonnées au sein de l'écosystème Apache.

Comment créer une SparkSession dans PySpark ? Quelles sont ses principales utilisations ?

Dans PySpark, SparkSession constitue le point d'entrée pour utiliser les fonctionnalités Spark. Il est créé à l'aide de l'API SparkSession.builder. 

Ses principales utilisations comprennent :

• Interagir avec Spark SQL pour traiter des données structurées.
• Création de DataFrames.
• Configuration des propriétés Spark.
• Gestion du cycle de vie de SparkContext et SparkSession.

Voici un exemple illustrant comment créer un fichier SparkSession: 

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

Veuillez décrire les différentes méthodes permettant d'importer des données dans PySpark.

PySpark prend en charge la lecture de données provenant de diverses sources, telles que CSV, Parquet et JSON, entre autres. À cette fin, il propose différentes méthodes, notamment spark.read.csv(), spark.read.parquet(), spark.read.json(), spark.read.format(), spark.read.load(). 

Voici un exemple illustrant comment les données peuvent être lues dans 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")

Comment gérez-vous les données manquantes dans PySpark ?

Dans PySpark, nous pouvons traiter les données manquantes à l'aide de plusieurs méthodes :

• Nous pouvons supprimer les lignes ou les colonnes contenant des valeurs manquantes à l'aide de la méthode .dropna().
• Nous pouvons compléter les données manquantes par une valeur spécifique ou utiliser des méthodes d'interpolation avec la méthode .fillna().
• Nous pouvons imputer les valeurs manquantes à l'aide de méthodes statistiques, telles que la moyenne ou la médiane, en utilisant Imputer.

Voici un exemple illustrant comment traiter les données manquantes dans 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)

Comment mettre en cache des données dans PySpark afin d'améliorer les performances ?

L'un des avantages de PySpark est qu'il nous permet d'utiliser les méthodes .cache() ou .persist() pour stocker les données en mémoire ou au niveau de stockage spécifié. Cette tâche améliore les performances en évitant les calculs répétés et en réduisant le besoin de sérialisation et de désérialisation des données. 

Voici un exemple illustrant comment mettre en cache des données dans 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)

Veuillez décrire la réalisation de jointures dans PySpark.

Pyspark nous permet d'effectuer plusieurs types de jointures : jointures internes, externes, gauches et droites. En utilisant la méthode .join(), nous pouvons spécifier la condition de jointure sur le paramètre on et le type de jointure à l'aide du paramètre how, comme illustré dans l'exemple :

# 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")

Quelles sont les principales différences entre les RDD, les DataFrames et les Datasets dans PySpark ?

Les ensembles de données distribuées résilientes (RDD), DataFrame et Datasets sont des abstractions clés dans Spark qui nous permettent de travailler avec des données structurées dans un environnement informatique distribué. Bien qu'il s'agisse dans tous les cas de moyens de représenter des données, ils présentent des différences importantes :

• Les RDD sont des API de bas niveau qui ne disposent pas de schéma et permettent de contrôler les données. Ce sont des collections immuables d'objets. 
• Les DataFrame sont des API de haut niveau construites sur des RDD optimisés pour la performance, mais ne sont pas de type sécurisé. Ils organisent les données structurées et semi-structurées en colonnes nommées.
• Les ensembles de données combinent les avantages des RDD et des DataFrame. Il s'agit d'API de haut niveau qui fournissent une abstraction de type sécurisé. Ils prennent en charge Python et Scala et offrent une vérification des types lors de la compilation, tout en étant plus rapides que les DataFrame. 

Veuillez expliquer le concept d'évaluation paresseuse dans PySpark. Quel est son impact sur les performances ?

PySpark met en œuvre une stratégie appelée évaluation paresseuse, dans laquelle les transformations appliquées aux ensembles de données distribués (RDD, DataFrame ou Datasets) ne sont pas exécutées immédiatement. Au contraire, Spark construit une séquence d'opérations ou de transformations à effectuer sur les données, appelée graphe acyclique dirigé (DAG). Cette évaluation paresseuse améliore les performances et optimise l'exécution, car le calcul est différé jusqu'à ce qu'une action soit déclenchée et strictement nécessaire.

Quel est le rôle du partitionnement dans PySpark ? Comment cela peut-il améliorer les performances ?

Dans PySpark, le partitionnement des données est la fonctionnalité principale qui nous aide à répartir la charge de manière uniforme entre les nœuds d'un cluster. Le partitionnement désigne l'action consistant à diviser les données en segments plus petits (partitions) qui sont traités indépendamment et en parallèle au sein d'un cluster. Il améliore les performances en permettant le traitement parallèle, en réduisant les mouvements de données et en optimisant l'utilisation des ressources. Le partitionnement peut être contrôlé à l'aide de méthodes telles que .repartition() et .coalesce().

Veuillez expliquer le concept des variables de diffusion dans PySpark et fournir un cas d'utilisation.

Les variables de diffusion constituent une fonctionnalité essentielle des frameworks informatiques distribués Spark. Dans PySpark, il s'agit de variables partagées en lecture seule qui sont mises en cache et distribuées aux nœuds du cluster afin d'éviter les opérations de réorganisation. Ils peuvent s'avérer très utiles lorsque nous disposons d'une application d'apprentissage automatique distribuée qui nécessite d'utiliser et de charger un modèle pré-entraîné. Nous diffusons le modèle en tant que variable, ce qui nous permet de réduire la charge liée au transfert de données et d'améliorer les performances.

Quelles sont les différences entre PySpark et pandas ?

PySpark et pandas sont tous deux très appréciés pour la manipulation de données, mais ils présentent des différences importantes :

• Évolutivité: PySpark est conçu pour le traitement des mégadonnées et le traitement distribué, tandis que pandas convient aux ensembles de données plus petits qui tiennent en mémoire.
• Performance: PySpark effectue un traitement parallèle sur plusieurs clusters, ce qui le rend beaucoup plus rapide pour les grands ensembles de données que pandas, qui fonctionne sur une seule machine.
• Facilité d'utilisation: Pandas est plus simple pour l'analyse exploratoire des données (EDA), tandis que PySpark est plus complexe mais hautement optimisé pour le calcul distribué.

Comment convertir un DataFrame Pandas en un DataFrame PySpark et inversement ?

Vous pouvez convertir un DataFrame Pandas en DataFrame PySpark à l'aide de spark.createDataFrame() et inversement à l'aide de .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()

Questions d'entretien de niveau intermédiaire sur PySpark

Après avoir abordé les notions de base, passons à des questions d'entretien de niveau intermédiaire sur PySpark qui approfondissent l'architecture et le modèle d'exécution des applications Spark.

Qu'est-ce qu'un Spark Driver et quelles sont ses responsabilités ?

Le Spark Driver est le processus central qui coordonne les applications Spark en exécutant des tâches à travers les clusters. Il communique avec le gestionnaire de cluster pour allouer des ressources, planifier des tâches et surveiller l'exécution des travaux Spark.

Qu'est-ce que Spark DAG ?

Un graphe acyclique dirigé (DAG) dans Spark est un concept clé, car il représente le modèle d'exécution logique de Spark. Il est dirigé car chaque nœud représente une transformation exécutée dans un ordre spécifique aux extrémités. Il est acyclique car il n'y a pas de boucles ni de cycles dans le plan d'exécution. Ce plan est optimisé à l'aide de transformations de pipeline, de fusion de tâches et de descente de prédicats.

Quels sont les différents types de gestionnaires de cluster disponibles dans Spark ?

Spark prend actuellement en charge différents gestionnaires de clusters pour la gestion des ressources et la planification des tâches, notamment :

• Autonome, cluster simple inclus dans Spark.
• Hadoop YARN est un gestionnaire général dans Hadoop utilisé pour la planification des tâches et la gestion des ressources.
• Kubernetes est utilisé pour l'automatisation, le déploiement, la mise à l'échelle et la gestion des applications conteneurisées.
• Apache Mesos est un système distribué utilisé pour gérer les ressources par application.

Veuillez décrire comment mettre en œuvre une transformation personnalisée dans PySpark.

Pour mettre en œuvre une transformation personnalisée dans PySpark, nous pouvons définir une fonction Python qui opère sur les DataFrame PySpark, puis utiliser la méthode ` .transform() ` pour déclencher la transformation.

Voici un exemple illustrant comment implémenter une transformation personnalisée dans 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)

Veuillez expliquer le concept des fonctions de fenêtre dans PySpark et fournir un exemple.

Les fonctions PySpark Window nous permettent d'appliquer des opérations à une fenêtre de lignes et de renvoyer une seule valeur pour chaque ligne d'entrée. Nous pouvons effectuer des classements, des analyses et des fonctions d'agrégation. 

Voici un exemple illustrant comment appliquer une fonction fenêtre dans 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))

Comment gérez-vous les erreurs et les exceptions dans PySpark ?

L'une des méthodes les plus efficaces pour gérer les erreurs et les exceptions dans les transformations et les actions PySpark consiste à encapsuler le code dans des blocs try-except afin de les intercepter. Dans les RDD, nous pouvons utiliser l'opération « foreach » pour parcourir les éléments et gérer les exceptions. 

Quel est l'objectif des points de contrôle dans PySpark ?

Dans PySpark, le checkpointing implique que les RDD sont enregistrés sur le disque afin que ce point intermédiaire puisse être référencé à l'avenir au lieu de recalculer le RDD pour la source d'origine. Les points de contrôle permettent de récupérer après des défaillances, car le pilote est redémarré avec cet état préalablement calculé. 

Comment PySpark gère-t-il l'inférence de schéma et comment peut-on définir explicitement un schéma ?

PySpark déduit automatiquement le schéma lors du chargement de données structurées, mais pour un meilleur contrôle et une plus grande efficacité, il est possible de définir explicitement le schéma à l'aide de StructType et 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)

Questions d'entretien avancées sur PySpark

Pour ceux qui recherchent des postes plus élevés ou qui souhaitent démontrer une compréhension plus approfondie de PySpark, nous vous invitons à explorer quelques questions d'entretien avancées qui abordent les subtilités des transformations et des optimisations au sein de l'écosystème PySpark.

Veuillez expliquer les différences entre les transformations étroites et larges dans PySpark.

Dans PySpark, les transformations étroites sont effectuées lorsque chaque partition d'entrée contribue à au plus une partition de sortie et ne nécessite pas de réorganisation. Parmi les exemples, on peut citer map(), filter() et union. Au contraire, des transformations importantes sont nécessaires pour les opérations où chaque partition d'entrée peut contribuer à plusieurs partitions de sortie et nécessite des remaniements, des jointures ou des agrégations de données. Parmi les exemples, on peut citer groupBy(), join() et sortBy().

Qu'est-ce qu'un optimiseur Catalyst dans Spark et comment fonctionne-t-il ?

Dans Spark, l'optimiseur Catalyst est un composant basé sur des règles de Spark SQL utilisé pour optimiser les performances des requêtes. Sa tâche principale consiste à transformer et à améliorer les opérations SQL ou DataFrame de l'utilisateur afin de générer un plan d'exécution physique efficace, adapté aux caractéristiques spécifiques de la requête et de l'ensemble de données.

Veuillez décrire comment implémenter des agrégations personnalisées dans PySpark.

Pour implémenter des agrégations personnalisées dans PySpark, nous pouvons utiliser conjointement les méthodes ` groupBy() ` et ` agg() `. Dans l'appel à agg(), nous pouvons transmettre plusieurs fonctions du module pyspark.sql.functions. De plus, nous pouvons appliquer des agrégations personnalisées Pandas à des groupes dans un DataFrame PySpark à l'aide de la méthode ` .applyInPandas() `.

Voici un exemple illustrant comment implémenter des agrégations personnalisées dans 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)

Quels défis avez-vous rencontrés lors du traitement de grands ensembles de données dans PySpark ? Comment avez-vous réussi à les surmonter ?

Cette question nous permet de faire le lien avec notre propre expérience et de présenter un cas particulier dans lequel nous avons rencontré des difficultés avec PySpark et des ensembles de données volumineux, notamment :

• Gestion de la mémoire et utilisation des ressources.
• Asymétrie des données et répartition inégale de la charge de travail.
• Optimisation des performances, en particulier pour les transformations et les remaniements à grande échelle.
• Débogage et dépannage des échecs de tâches complexes.
• Partitionnement et stockage efficaces des données.

Pour surmonter ces difficultés, PySpark propose le partitionnement des ensembles de données, la mise en cache des résultats intermédiaires, l'utilisation de techniques d'optimisation intégrées, une gestion robuste des clusters et l'exploitation de mécanismes de tolérance aux pannes.

Comment intégrez-vous PySpark à d'autres outils et technologies dans l'écosystème du big data ?

PySpark offre une forte intégration avec divers outils de mégadonnées, notamment Hadoop, Hive, Kafka et HBase, ainsi qu'avec des solutions de stockage dans le cloud telles qu'AWS S3 et Google Cloud Storage. Cette intégration est réalisée à l'aide de connecteurs intégrés, de bibliothèques et d'API fournis par PySpark.

Quelles sont les meilleures pratiques pour tester et déboguer les applications PySpark ?

Voici quelques bonnes pratiques recommandées pour tester et déboguer les applications PySpark :

• Écrire des tests unitaires à l'aide d'pyspark.sql.test.SQLTestUtils, en combinaison avec les bibliothèques Python (pytest)
• Débogage d'applications et enregistrement de messages à l'aide de la bibliothèque logging ainsi que de l'interface utilisateur Spark.
• Optimisation des performances à l'aide des API Spark org.apache.spark.metrics et des outils de surveillance des performances.

Comment aborderiez-vous les questions de sécurité et de confidentialité des données dans un environnement PySpark ?

Le partage de données est devenu plus facile aujourd'hui, donc la protection des informations sensibles et confidentielles constitue un moyen efficace d'éviter les fuites de données. L'une des meilleures pratiques que nous pouvons adopter consiste à crypter les données pendant leur traitement et leur stockage.

Dans PySpark, nous pouvons y parvenir en utilisant les fonctions ` aes_encrypt() ` et ` aes_decrypt() ` sur les colonnes d'un DataFrame. Nous pouvons également utiliser une autre bibliothèque, telle que la bibliothèque de cryptographie, pour atteindre cet objectif.

Veuillez décrire comment utiliser PySpark pour créer et déployer un modèle d'apprentissage automatique.

PySpark nous fournit la bibliothèque MLIib, une bibliothèque d'apprentissage automatique évolutive permettant de créer et de déployer des modèles d'apprentissage automatique sur de grands ensembles de données. Cette API de bibliothèque peut être utilisée pour plusieurs tâches dans le processus d'apprentissage automatique, telles que le prétraitement des données, l'ingénierie des caractéristiques, l'entraînement des modèles, l'évaluation et le déploiement. Grâce aux clusters Spark, nous pouvons déployer des modèles ML basés sur PySpark en production à l'aide d'une inférence par lots ou en continu. 

Comment optimiser les opérations de mélange aléatoire dans PySpark ?

Les opérations de réorganisation se produisent lorsque les données sont redistribuées entre les partitions, ce qui peut avoir un impact significatif sur les performances. Pour optimiser les mélanges :

• Utilisez repartition() de manière stratégique pour équilibrer les partitions avant d'effectuer des opérations coûteuses telles que les jointures.
• Veuillez privilégier l'option « coalesce() » plutôt que « repartition() » lors de la réduction des partitions, car cela minimise le déplacement des données.
• Diffusez les petits tableaux à l'aide de la commande « broadcast() » avant de les joindre aux grands tableaux afin d'éviter les opérations de mélange intensives.
• Veuillez configurer Tune Spark, par exemple via spark.sql.shuffle.partitions, afin d'optimiser le nombre de partitions pour les opérations de lecture aléatoire.

Questions d'entretien PySpark pour un ingénieur de données

Si vous postulez pour un poste d'ingénieur de données, attendez-vous à des questions évaluant votre capacité à concevoir, optimiser et dépanner des applications PySpark dans un environnement de production. Examinons quelques questions d'entretien typiques auxquelles vous pourriez être confronté.

Veuillez décrire comment vous optimiseriez une tâche PySpark qui s'exécute lentement. Quels sont les principaux facteurs que vous prendriez en considération ?

Si une tâche PySpark s'exécute lentement, plusieurs aspects peuvent être améliorés afin d'optimiser ses performances :

• Veiller à ce que la taille et le nombre de partitions de données soient adéquats afin de minimiser le remaniement des données lors des transformations.
• Nous utilisons des DataFrame plutôt que des RRD, car ils intègrent déjà plusieurs modules d'optimisation afin d'améliorer les performances des charges de travail Spark.
• Utilisation des jointures de diffusion et des variables de diffusion pour joindre un petit ensemble de données à un ensemble de données plus important.
• Mise en cache et conservation des DataFrame intermédiaires réutilisés.
• Ajuster le nombre de partitions, de cœurs d'exécution et d'instances afin d'utiliser efficacement les ressources du cluster.
• Sélectionner les formats de fichiers appropriés afin de réduire la taille des données.

Comment garantissez-vous la tolérance aux pannes dans les applications PySpark ?

Afin de garantir la tolérance aux pannes dans les applications PySpark, plusieurs stratégies peuvent être adoptées :

• Utilisation de points de contrôle pour enregistrer les données à certains moments.
• Veuillez répliquer nos données en les enregistrant sur différentes machines.
• Conserver un journal des modifications apportées à nos données avant qu'elles ne soient effectuées.
• Effectuer des contrôles de validation des données afin de détecter les erreurs.
• Choisir le niveau de persistance approprié.
• Utilisation de la tolérance aux pannes intégrée à Spark pour réessayer automatiquement les tâches qui échouent.

Quelles sont les différentes méthodes pour déployer et gérer des applications PySpark ?

Nous pouvons déployer et gérer des applications PySpark à l'aide des outils suivants :

• YARN : un gestionnaire de ressources qui facilite le déploiement et la gestion des applications sur les clusters Hadoop.
• Kubernetes : Spark offre une assistance pour le déploiement des applications à l'aide de clusters Kubernetes.
• Databricks : Il fournit une plateforme entièrement gérée pour les applications PySpark, simplifiant la complexité de la gestion des clusters.

Pour en savoir plus sur Databricks, veuillez consulter le cours Introduction à Databricks.

Vous pouvez également approfondir vos connaissances sur Kubernetes dans ce tutoriel sur la conteneurisation d'. Docker et Kubernetes pour l'apprentissage automatique.

Comment surveilleriez-vous et dépanneriez-vous les tâches PySpark exécutées dans un environnement de production ?

PySpark nous propose les outils suivants pour surveiller et dépanner les tâches exécutées dans un environnement de production :

• Interface utilisateur Spark : Une interface utilisateur Web qui nous permet de suivre la progression des tâches, l'utilisation des ressources et l'exécution des tâches.
• Enregistrement : Nous pouvons configurer la journalisation afin de recueillir des informations détaillées sur les erreurs et les avertissements.
• Indicateurs : Nous pouvons utiliser des systèmes de surveillance pour collecter et analyser des indicateurs liés à la santé des clusters et aux performances des tâches.

Veuillez expliquer la différence entre l'allocation dynamique et statique de Spark, et dans quels cas vous pourriez choisir l'une ou l'autre.

Dans Spark, l'allocation statique désigne la mise à disposition initiale et constante de ressources fixes, telles que la mémoire d'exécution et les cœurs, pour toute la durée de l'application. Au contraire, l'allocation dynamique permet à Spark d'ajuster dynamiquement le nombre d'exécuteurs en fonction de la demande de charge de travail. Les ressources peuvent être ajoutées ou supprimées selon les besoins, ce qui améliore leur utilisation et réduit les coûts.

Comment choisir entre l'utilisation de DataFrame et de RDD dans PySpark ?

Le choix entre les DataFrame et les RDD dépend de la structure de vos données et du type d'opérations que vous devez effectuer.

• Veuillez utiliser les DataFrames lorsque:
  • Vous avez besoin d'un traitement des données structurées basé sur un schéma.
  • Vous souhaitez une exécution optimisée avec Catalyst et Tungsten.
  • Vous travaillez avec des requêtes SQL et des transformations intégrées.
• Veuillez utiliser les RDD dans les cas suivants:
  • Vous avez besoin de transformations de bas niveau et d'un contrôle précis sur les calculs.
  • Vous travaillez avec des données non structurées ou semi-structurées.
  • Il est nécessaire d'avoir davantage de flexibilité dans la définition des transformations.

Comment mettriez-vous en œuvre le traitement incrémentiel des données dans PySpark ?

Le traitement incrémentiel est essentiel pour gérer efficacement des ensembles de données en croissance constante. Elle peut être mise en œuvre par :

• Utilisation de Delta Lake: Le stockage des mises à jour au format Delta permet une gestion efficace des modifications incrémentielles.
• Utilisation du tatouage numérique avec le streaming structuré: Permet de supprimer les anciennes données tout en conservant les agrégations avec état.
• Partitionnement et filtrage: Chargement uniquement des données nouvelles ou modifiées au lieu de tout retraiter.
• Utilisation d'checkpointing: Enregistre les résultats intermédiaires afin d'éviter de devoir tout recommencer en cas d'échec.

Conclusion

Dans cet article, nous avons abordé un large éventail de questions d'entretien sur PySpark, couvrant des sujets de niveau débutant, intermédiaire et avancé. De la compréhension des concepts fondamentaux et des avantages de PySpark à l'exploration d'optimisations plus complexes et de techniques de dépannage, nous avons examiné les domaines clés sur lesquels les employeurs potentiels pourraient s'interroger.

Si vous avez besoin d'une formation supplémentaire sur PySpark pour votre entretien, veuillez consulter les cours suivants :

• Introduction à PySpark
• Le Big Data avec PySpark
• Principes fondamentaux du Big Data avec PySpark
• Aide-mémoire PySpark Spark en Python
• Apprentissage automatique avec PySpark