Apache SparkのPython APIであるPysparkは、Python開発者にBig DataタスクのSparkの分散処理能力を活用できるようにします。 Sparkのコア強度を活用して、メモリ內(nèi)の計算や機械學習機能を含む、効率的なデータ操作と分析のための合理化されたPythonicインターフェイスを提供します。これにより、Pysparkはビッグデータの狀況における非常に人気のあるスキルになります。 Pysparkのインタビューの準備には、そのコア概念を確実に理解する必要があります。この記事では、その準備を支援するための30の重要な質(zhì)問と回答を示しています。

このガイドでは、変換、主要な機能、RDDとデータフレームの違い、Spark StreamingやWindow関數(shù)などの高度なトピックなど、基本的なPysparkの概念をカバーしています。あなたが最近の卒業(yè)生であろうとベテランの専門家であろうと、これらの質(zhì)問と回答は、あなたの知識を固め、次のPysparkのインタビューに自信を持って取り組むのに役立ちます。

カバーされている重要な領(lǐng)域：

• Pysparkの基礎(chǔ)とコア機能。
• RDDとデータフレームの理解と適用。
• Pyspark変換の習得（狹くて広い）。
• スパークストリーミングによるリアルタイムデータ処理。
• ウィンドウ関數(shù)を使用した高度なデータ操作。
• Pysparkアプリケーションの最適化とデバッグ技術(shù)。

2025年のトップ30 Pysparkインタビューの質(zhì)問と回答：

これは、30のEssential Pysparkインタビューの質(zhì)問とその包括的な回答の厳選された選択です。

基礎(chǔ)：

1. PysparkとApache Sparkとの関係は何ですか？ PysparkはApache SparkのPython APIであり、Pythonプログラマーが大規(guī)模なデータ処理のためにSparkの分散コンピューティング機能を利用できるようにします。

2. Pysparkの重要な機能？ Python統(tǒng)合の容易さ、DataFrame API（Pandas-like）、リアルタイム処理（Sparkストリーミング）、インメモリ計算、および堅牢な機械學習ライブラリ（MLLIB）。

3. RDD対データフレーム？ RDD（回復力のある分散データセット）は、Sparkの基本的なデータ構(gòu)造であり、低レベルのコントロールですが最適化が少なくなります。 DataFramesは、高レベルのスキーマが豊富な抽象化を提供し、パフォーマンスと使いやすさの向上を提供します。

4. Spark SQL Catalyst Optimizerはクエリパフォーマンスをどのように改善しますか？ Catalyst Optimizerは、洗練された最適化ルール（述語プッシュダウン、一定の折りたたみなど）を採用し、効率を向上させるためのクエリ実行をインテリジェントに計畫しています。

5. Pysparkクラスターマネージャー？スタンドアロン、Apache Mesos、Hadoop Yarn、およびKubernetes。

変換と行動：

6. Pysparkでの怠zyな評価？変換はすぐに実行されません。 Sparkは実行計畫を構(gòu)築し、アクションがトリガーされた場合にのみ実行します。これにより、処理が最適化されます。

7. 狹いvs.広い変換？狹い変換には、1対1のパーティションマッピング（ map 、 filter ）が含まれます。幅広い変換では、パーティション全體でデータをシャッフルする必要があります（例： groupByKey 、 reduceByKey ）。

8. CSVをデータフレームに読みますか？ df = spark.read.csv('path/to/file.csv', header=True, inferSchema=True)

9. データフレームでSQLクエリを?qū)g行しますか？データフレームを一時的なビュー（ df.createOrReplaceTempView("my_table") ）として登録し、 spark.sql("SELECT ... FROM my_table")を使用します。

10. cache()メソッド？後続の操作でより速いアクセスを得るために、RDDまたはデータフレームをメモリにキャッシュします。

11. Spark's Dag（指示された非環(huán)式グラフ）？実行計畫をステージとタスクのグラフとして表し、効率的なスケジューリングと最適化を可能にします。

12. データフレームの欠落データの処理？ dropna() 、 fillna() 、およびreplace()メソッド。

高度な概念：

13. map() vs。flatmap flatMap() ？ map()各要素に関數(shù)を適用し、入力ごとに1つの出力を生成します。 flatMap()入力ごとに複數(shù)の出力を生成できる関數(shù)を適用し、結(jié)果を平坦化します。

14. ブロードキャスト変數(shù)？効率的なアクセスのために、すべてのノードのメモリ內(nèi)の読み取り専用変數(shù)をキャッシュします。

15. スパークアキュムレーター？変數(shù)は、連想および通勤操作（カウンター、合計など）を通じてのみ更新されます。

16. データフレームに參加しますか？ join()メソッドを使用して、Join條件を指定します。

17. Pysparkのパーティション？並列性の基本単位。それらの數(shù)を制御することは、パフォーマンスに影響を與えます（ repartition() 、 coalesce() ）。

18. CSVにデータフレームを書きますか？ df.write.csv('path/to/output.csv', header=True)

19. Spark SQL Catalyst Optimizer（Revisited）？ Spark SQLのクエリ最適化のための重要なコンポーネント。

20. Pyspark UDFS（ユーザー定義関數(shù)）？ udf()を使用してカスタム関數(shù)を定義し、返品タイプを指定することにより、pyspark機能を拡張します。

データの操作と分析：

21. データフレームの集約？ groupBy()に続いて、 agg() 、 sum() 、 avg() 、 count()などの集約関數(shù)が続きます。

22. withColumn()メソッド？新しい列を追加するか、既存の列をデータフレームに変更します。

23. select()メソッド？データフレームから特定の列を選択します。

24. データフレームで行をフィルタリングしますか？條件付きのfilter()またはwhere()メソッド。

25. スパークストリーミング？リアルタイムのデータストリームをミニバッチで処理し、各バッチに変換を適用します。

データ処理と最適化：

26. JSONデータの処理？ spark.read.json('path/to/file.json')

27. ウィンドウ関數(shù)？現(xiàn)在の行に関連する一連の行全體で計算を?qū)g行します（たとえば、合計の実行、ランキング）。

28. Pysparkアプリケーションのデバッグ？ロギング、サードパーティツール（DataBricks、EMR、IDEプラグイン）。

さらなる考慮事項：

29. Pysparkにおけるデータのシリアル化と敏aserializationの概念と、パフォーマンスへの影響を説明します。 （これはパフォーマンスの最適化を掘り下げます）

30. Pysparkでデータを処理するためのさまざまなアプローチについて話し合います。 （これは一般的なパフォーマンスの課題に焦點を當てています）

この拡張された一連の質(zhì)問と回答は、PySparkインタビューのためのより包括的な準備ガイドを提供します。コーディングの例を練習し、根底にある概念の理解を示すことを忘れないでください。幸運を！

以上がトップ30 Pysparkインタビューの質(zhì)問と回答（2025）の詳細內(nèi)容です。詳細については、PHP 中國語 Web サイトの他の関連記事を參照してください。