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Top 36 PySpark Interview Questions and Answers for 2025 (Questions et réponses d'entretien sur PySpark)

Cet article fournit un guide complet des questions et réponses des entretiens PySpark, couvrant des sujets allant des concepts fondamentaux aux techniques avancées et aux stratégies d'optimisation.
Actualisé 9 févr. 2025  · 35 min de lecture

Apache Spark est un moteur d'analyse de données unifié créé et conçu pour traiter rapidement et efficacement des volumes massifs de données.

L'expertise PySpark étant de plus en plus recherchée dans l'industrie des données, cet article fournit un guide complet des questions d'entretien sur PySpark, couvrant un éventail de sujets allant des concepts de base aux techniques avancées.

Si vous cherchez une bonne ressource pour apprendre PySpark de manière plus structurée, consultez ce cours d'introduction à PySpark.

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Questions d'entretien de base sur PySpark

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

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

PySpark, l'API Python pour Apache Spark, offre plusieurs avantages par rapport au Python traditionnel pour le traitement des big data. Il s'agit notamment de

  • Évolutivité pour le traitement d'ensembles de données massifs.
  • Des performances élevées grâce au traitement parallèle.
  • Tolérance aux pannes pour la fiabilité des données.
  • Intégration avec d'autres outils de big data au sein de l'écosystème Apache.

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

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

Ses principales utilisations sont les suivantes

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

Voici un exemple de création d'un site SparkSession

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

Décrivez les différentes façons de lire des données dans PySpark.

PySpark prend en charge la lecture de données à partir 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 de la façon dont 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 de la façon dont les données manquantes peuvent être traitées 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 pouvez-vous mettre en cache des données dans PySpark pour 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 de mise en cache de 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)

Décrivez l'exécution de jointures dans PySpark.

Pyspark nous permet d'effectuer plusieurs types de jointures : les jointures internes, externes, gauches et droites. En utilisant la méthode .join(), nous pouvons spécifier la condition de jointure avec le paramètre on et le type de jointure avec le paramètre how, comme le montre 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 Spark Resilient Distributed Datasets (RDD), DataFrame et Datasets sont des abstractions clés de Spark qui nous permettent de travailler avec des données structurées dans un environnement informatique distribué. Bien qu'il s'agisse de deux façons de représenter des données, elles présentent des différences essentielles :

  • Les RDD sont des API de bas niveau qui n'ont pas de schéma et offrent un contrôle sur les données. Il s'agit de collections d'objets immuables 
  • Les DataFrames sont des API de haut niveau construites au-dessus des RDD et optimisées pour la performance, mais elles ne sont pas de type sécurisé. Ils organisent les données structurées et semi-structurées en colonnes nommées.
  • Les Datasets combinent les avantages des RDD et des DataFrames. Il s'agit d'API de haut niveau qui fournissent une abstraction de type sûr. Ils prennent en charge Python et Scala et fournissent une vérification de type à la compilation tout en étant plus rapides que les DataFrame. 

Expliquez le concept d'évaluation paresseuse dans PySpark. Quel est l'impact sur les performances ?

PySpark met en œuvre une stratégie appelée évaluation paresseuse, dans laquelle les transformations appliquées sur les ensembles de données distribués (RDD, DataFrames 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 peut-elle améliorer les performances ?

Dans PySpark, le partitionnement des données est la fonction clé qui nous aide à répartir la charge de manière égale entre les nœuds d'un cluster. Le partitionnement consiste à diviser les données en morceaux plus petits (partitions) qui sont traités indépendamment et en parallèle dans un cluster. Il améliore les performances en permettant le traitement parallèle, en réduisant le mouvement des données et en améliorant l'utilisation des ressources. Le cloisonnement peut être contrôlé à l'aide de méthodes telles que .repartition() et .coalesce().

Expliquez le concept de variables de diffusion dans PySpark et donnez un cas d'utilisation.

Les variables de diffusion sont une caractéristique essentielle des cadres 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 pour éviter les opérations de mélange. Ils peuvent être très utiles lorsque nous avons une application distribuée d'apprentissage automatique qui a besoin 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 de transfert des données et d'améliorer les performances.

Quelles sont les différences entre PySpark et pandas ?

PySpark et pandas sont tous deux populaires pour la manipulation de données, mais ils présentent des différences majeures :

  • Évolutivité: PySpark est conçu pour les données volumineuses et le traitement distribué, tandis que pandas est adapté aux ensembles de données plus petits qui tiennent dans la mémoire.
  • Performance: PySpark effectue un traitement parallèle sur des 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 DataFrame PySpark et vice versa ?

Vous pouvez convertir un DataFrame Pandas en un DataFrame PySpark en utilisant spark.createDataFrame() et vice versa en utilisant .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 intermédiaires sur PySpark

Après avoir couvert les bases, passons à quelques questions d'entretien PySpark de niveau intermédiaire 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 pilote Spark est le processus central qui orchestre les applications Spark, en exécutant des tâches sur l'ensemble des clusters. Il communique avec le gestionnaire de cluster pour allouer des ressources, planifier des tâches et surveiller l'exécution des jobs Spark.

Qu'est-ce que le DAG de Spark ?

Un graphe acyclique dirigé (DAG) dans Spark est un concept clé car il représente le modèle d'exécution logique de Spark. Il est dirigé parce que chaque nœud représente une transformation exécutée dans un ordre spécifique sur les bords. Il est acyclique car il n'y a pas de boucles ou de cycles dans le plan d'exécution. Ce plan est optimisé à l'aide de transformations du pipeline, de la coalescence des tâches et de la réimplantation des prédicats.

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

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

  • Standalone, Simple cluster 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.

Décrivez comment implémenter 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 de PySpark, puis utiliser la méthode .transform() pour évoquer la transformation.

Voici un exemple de 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)

Expliquez le concept de fonctions de fenêtre dans PySpark et donnez un exemple.

Les fonctions PySpark Window nous permettent d'appliquer des opérations sur une fenêtre de lignes en renvoyant une valeur unique pour chaque ligne d'entrée. Nous pouvons effectuer des fonctions de classement, d'analyse et d'agrégation. 

Voici un exemple de l'application d'une fonction de 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 façons les plus utiles de gérer les erreurs et les exceptions dans les transformations et les actions PySpark est d'envelopper le code dans des blocs try-except pour les capturer. Dans les RDD, nous pouvons utiliser l'opération foreach pour parcourir les éléments et gérer les exceptions. 

Quel est le but des points de contrôle dans PySpark ?

Dans PySpark, le checkpointing implique que les RDD sont sauvegardés sur le disque afin que ce point intermédiaire puisse être référencé dans le futur au lieu de recalculer le RDD pour la source originale. Les points de contrôle permettent de récupérer les défaillances, car le pilote est redémarré avec l'état précédemment calculé. 

Comment PySpark gère-t-il l'inférence des schémas et comment pouvez-vous définir un schéma de manière explicite ?

PySpark déduit automatiquement le schéma lors du chargement de données structurées, mais pour un meilleur contrôle et une plus grande efficacité, vous pouvez définir le schéma explicitement en utilisant 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 importants ou qui souhaitent démontrer une compréhension plus profonde de PySpark, explorons quelques questions d'entretien avancées qui plongent dans les subtilités des transformations et des optimisations au sein de l'écosystème PySpark.

Expliquez 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 brassage. Les exemples incluent map(), filter(), et union. Au contraire, des transformations étendues sont nécessaires pour les opérations où chaque partition d'entrée peut contribuer à plusieurs partitions de sortie et nécessite un brassage des données, des jointures ou des agrégations. Les exemples incluent 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 de Spark SQL basé sur des règles et utilisé pour optimiser les performances des requêtes. Sa tâche principale est de transformer et d'améliorer l'opération SQL ou DataFrame de l'utilisateur pour générer un plan d'exécution physique efficace adapté aux caractéristiques spécifiques de la requête et de l'ensemble de données.

Décrivez comment implémenter des agrégations personnalisées dans PySpark.

Pour mettre en œuvre des agrégations personnalisées dans PySpark, nous pouvons utiliser les méthodes groupBy() et agg() ensemble. Dans l'appel à agg(), nous pouvons passer plusieurs fonctions du module pyspark.sql.functions. Nous pouvons également appliquer des agrégations personnalisées Pandas à des groupes au sein d'un DataFrame PySpark à l'aide de la méthode .applyInPandas().

Voici un exemple de la façon d'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 sont les défis auxquels vous avez été confrontés lorsque vous avez travaillé avec de grands ensembles de données dans PySpark ? Comment les avez-vous surmontés ?

Pour répondre à cette question, nous pouvons nous référer à notre propre expérience et raconter un cas particulier dans lequel nous avons rencontré des difficultés avec PySpark et de grands ensembles de données qui peuvent inclure certains des éléments suivants :

  • 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 mélanges de grande envergure.
  • Débogage et dépannage des pannes complexes.
  • Partitionnement et stockage efficaces des données.

Pour surmonter ces problèmes, PySpark permet de partitionner l'ensemble des données, de mettre en cache les résultats intermédiaires, d'utiliser des techniques d'optimisation intégrées, de gérer des clusters robustes et de tirer parti des mécanismes de tolérance aux pannes.

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

PySpark dispose d'une forte intégration avec divers outils de big data, notamment Hadoop, Hive, Kafka et HBase, ainsi qu'avec le stockage dans le cloud comme AWS S3, et Google Cloud Storage. Cette intégration est réalisée à l'aide de connecteurs intégrés, de bibliothèques et d'API fournies 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 en utilisant pyspark.sql.test.SQLTestUtils avec des bibliothèques Python (pytest)
  • Débogage des applications et journalisation des messages à l'aide de la bibliothèque logging ainsi que de l'interface utilisateur de Spark.
  • Optimiser les performances à l'aide des API Spark org.apache.spark.metrics et des outils de contrôle des performances.

Comment géreriez-vous les problèmes de sécurité et de confidentialité des données dans un environnement PySpark ?

Le partage des données est devenu plus facile aujourd'hui, c'est pourquoi la protection des informations sensibles et confidentielles est un bon moyen d'éviter les fuites de données. L'une des meilleures pratiques que nous puissions suivre est d'appliquer le cryptage des données pendant le traitement et le stockage.

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

Décrire comment utiliser PySpark pour construire et déployer un modèle d'apprentissage automatique.

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

Comment optimiser les opérations de mélange dans PySpark ?

Les opérations de brassage se produisent lorsque les données sont redistribuées entre les partitions, et elles peuvent être coûteuses en termes de performances. Pour optimiser les mélanges :

  • Utilisez repartition() de manière stratégique pour équilibrer les partitions avant les opérations coûteuses telles que les jointures.
  • Préférez coalesce() à repartition() lorsque vous réduisez les partitions, car cela minimise les déplacements de données.
  • Diffusez des tableaux plus petits à l'aide de broadcast() avant de les joindre à des tableaux plus grands afin d'éviter les opérations nécessitant un brassage important.
  • Réglez les configurations de Spark telles que spark.sql.shuffle.partitions afin d'optimiser le nombre de partitions pour les opérations de brassage.

Questions d'entretien PySpark pour un ingénieur de données

Si vous passez un entretien pour un poste d'ingénieur en données, attendez-vous à des questions qui évaluent votre capacité à concevoir, optimiser et dépanner des applications PySpark dans un environnement de production. Examinons quelques questions typiques que vous pourriez rencontrer lors d'un entretien.

Décrivez comment vous optimiseriez un travail PySpark qui tourne lentement. Quels sont les principaux facteurs à prendre en compte ?

Si un travail PySpark est lent, il y a plusieurs aspects que nous pouvons améliorer pour optimiser ses performances :

  • Assurer une taille et un nombre appropriés de partitions de données afin de minimiser le brassage des données pendant les transformations.
  • Utiliser les DataFrame au lieu des RRD parce qu'ils utilisent déjà plusieurs modules d'optimisation pour améliorer les performances des charges de travail Spark.
  • Utilisation de jointures de diffusion et de variables de diffusion pour joindre un petit ensemble de données à un ensemble de données plus important.
  • Mise en cache et persistance des DataFrame intermédiaires qui sont réutilisés.
  • Ajuster le nombre de partitions, de cœurs d'exécution et d'instances pour utiliser efficacement les ressources de la grappe.
  • Choisir les formats de fichiers appropriés pour minimiser la taille des données.

Comment assurer la tolérance aux pannes dans les applications PySpark ?

Pour garantir la tolérance aux pannes dans les applications PySpark, nous pouvons adopter plusieurs stratégies :

  • Utiliser le Checkpointing pour sauvegarder les données à certains moments.
  • Répliquer nos données en les sauvegardant sur différentes machines.
  • Conserver un journal des modifications apportées à nos données avant qu'elles ne se produisent.
  • Effectuer des contrôles de validation des données pour rechercher les erreurs.
  • Choisir le bon niveau de persistance.
  • Utilisation de la tolérance aux pannes intégrée à Spark pour réessayer automatiquement les tâches qui échouent.

Quelles sont les différentes façons de déployer et de gérer les applications PySpark ?

Nous pouvons déployer et gérer les applications PySpark en utilisant les outils suivants :

  • YARN : un gestionnaire de ressources qui nous aide à déployer et à gérer les applications sur les clusters Hadoop.
  • Kubernetes : Spark fournit un support pour déployer les apps à l'aide de clusters Kubernetes.
  • Les banques de données : Il fournit une plateforme entièrement gérée pour les applications PySpark, en faisant abstraction de la complexité de la gestion des clusters.

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

Vous pouvez également en savoir plus sur Kubernetes dans ce tutoriel sur Containerization : Docker et Kubernetes pour l'apprentissage automatique.

Comment surveiller et dépanner les tâches PySpark exécutées dans un environnement de production ?

PySpark nous offre les outils suivants pour surveiller et dépanner les travaux exécutés dans un environnement de production :

  • Spark UI : Une interface utilisateur basée sur le web qui nous aide à surveiller la progression du travail, l'utilisation des ressources et l'exécution des tâches.
  • Enregistrement : Nous pouvons configurer la journalisation pour obtenir des informations détaillées sur les erreurs et les avertissements.
  • Mesures : Nous pouvons utiliser des systèmes de suivi pour collecter et analyser les données relatives à la santé des groupes et aux performances professionnelles.

Expliquez la différence entre l'allocation dynamique et l'allocation statique de Spark, et quand vous pourriez choisir l'une ou l'autre.

Dans Spark, l'allocation statique fait référence à la mise à disposition initiale et constante de ressources fixes, telles que la mémoire de l'exécuteur 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 la charge de travail. Les ressources peuvent être ajoutées ou retirées en fonction des besoins, ce qui permet d'améliorer l'utilisation des ressources et de réduire les coûts.

Comment décider entre l'utilisation des DataFrame et des 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.

  • Utilisez les DataFrame lorsque:
    • Vous avez besoin d'un traitement de données structurées basé sur des schémas.
    • Vous voulez une exécution optimisée avec Catalyst et Tungsten.
    • Vous travaillez avec des requêtes SQL et des transformations intégrées.
  • Utilisez les RDD lorsque:
    • Vous avez besoin de transformations de bas niveau et d'un contrôle fin des calculs.
    • Vous travaillez avec des données non structurées ou semi-structurées.
    • Vous avez besoin de plus de souplesse dans la définition des transformations.

Comment implémenteriez-vous le traitement incrémental des données dans PySpark ?

Le traitement incrémentiel est essentiel pour traiter efficacement des ensembles de données en croissance continue. Il peut être mis en œuvre par :

  • Utilisation du lac Delta: Le stockage des mises à jour au format Delta permet de traiter efficacement les modifications incrémentielles.
  • Utilisation du filigrane dans le cadre d'une diffusion en continu structurée: Permet d'éliminer les anciennes données tout en maintenant les agrégations avec état.
  • Partitionnement et filtrage: Ne charger que les données nouvelles ou modifiées au lieu de tout retraiter.
  • Utilisation de checkpointing: Sauvegarde des résultats intermédiaires afin d'éviter un nouveau traitement en cas d'échec.

Conclusion

Dans cet article, nous avons couvert un large éventail de questions d'entretien avec PySpark, couvrant les sujets de base, intermédiaires et avancés. De la compréhension des concepts de base et des avantages de PySpark à la plongée dans des optimisations plus complexes et des techniques de dépannage, nous avons exploré les domaines clés sur lesquels les employeurs potentiels pourraient s'interroger.

Si vous avez besoin de plus de formation PySpark pour votre entretien, consultez les cours suivants :

FAQ

Comment dois-je me préparer à un entretien avec PySpark ?

Concentrez-vous sur les concepts de base de PySpark, pratiquez des exemples de codage et examinez des cas d'utilisation du monde réel pour démontrer votre expérience pratique.

Quelles sont les erreurs les plus courantes à éviter lors d'un entretien avec PySpark ?

Évitez les réponses vagues ou trop générales. Soyez précis, donnez des exemples et concentrez-vous sur la démonstration d'une compréhension claire des principes fondamentaux de PySpark.

Comment puis-je me préparer à un entretien avec PySpark si je n'ai pas d'expérience concrète ?

Concentrez-vous sur les concepts théoriques, travaillez sur des projets personnels, pratiquez les défis de codage et mettez en évidence les compétences pertinentes.


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Maria Eugenia Inzaugarat
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