Подготовка к Собеседованию по Apache Spark

С течением времени, технологии окружающие сферу анализа и вычислений больших данных или так называемых Big Data, постоянно улучшаются и развиваются. Так как популярность концепта Big Data (и связанных с ним вещей) становится всё более заметной, то и различные компании, относящиеся к этой сфере (вроде машинного обучения, разработки ИИ и т.д.), находятся в постоянном поиске людей, которые способны эффективно использовать технологии и инструменты для работы с Big Data. Spark — это одна из самых известных и популярных программ для анализа больших объёмов данных, поэтому вы просто обязаны узнать о ней больше, чтобы стать более востребованным специалистом. Чтобы помочь вам этого достичь, мы подготовили вопросы собеседования Apache Spark, которые помогут вам понять, какие темы вам стоит начать изучать!

В этом руководстве вы найдёте как базовые, так и продвинутые вопросы по Spark Apache. Это поможет вам получить полное представление о различных темах, которые могут быть затронуты в процессе собеседования!

Введение

Давайте начнём наше руководство с вводных вопросов по Apache Spark, которые вам могут задать в начале вашего собеседования.

Последняя сделка действительна прямо сейчас:

Как вы потом заметите, многие их этих вопросов следуют определённой формуле – они зачастуют требуют от вас провести сравнение, дать определение или высказать своё мнение. Кроме того, будет преимуществом, если вы сможете привести примеры. Стоит отметить, что особое внимание необходимо уделить вопросам, представляющим вам ситуацию, которую необходимо успешно решить. Почему?

По большей части эти ситуации будут являются примерами ситуаций из реальной жизни, которые могут случиться в любой компании, занимающейся Big Data. Давайте представим, что за неделю до собеседования эта компания нуждалась в решении крупной проблемы с Big Data. Это проблема требовала хороших знаний в сфере Spark Streaming. Возможно, компания уже решила проблему и теперь хочет проверить, способны были ли бы вы помочь ей в этой ситуации. Если вы представите логичный и обстоятельный ответ, то это уже будет весомым положительным сигналом для компании.

Итак, учитывая сказанное, вам нужно уделить внимание даже мельчайшим деталям. Вводные вопросы не означают, что их можно просто пропустить! Отведите для их изучения определённое время, ведь Apache Spark довольно сложная тема!

Вопрос 1: Что Такое Spark?

Очевидно, что самый первый вопрос будет касаться определения программного обеспечения Spark. Будет очень странно, если они его не зададут!

Это отличный пример вопроса, которые требует от вас дать краткое и понятное определение. Мы говорили о них раньше. Не пытайтесь дать ответ словно из Wikipedia – попробуйте сформулировать определение своими собственными словами. Это укажет на то, что вы действительно понимаете о чём говорите, а не просто повторяете заученный ответ.

Apache Spark — это фреймворк с открытым исходным кодом, который в основном используется для анализа Big Data, машинного обучения и обработки данных в реальном времени. Фреймворк в общем и целом обеспечивает полнофункциональный интерфейс для программистов и разработчиков – этот интерфейс отлично помогает в решении различных задач кластерного программирования и машинного обучения.

Вопрос 2: Каковы Некоторые Из Самых Заметных Особенностей Apache Spark?

Этот вопрос про Apache Spark требует от вас высказать ваше собственное мнение – не будет необходимости перечислять каждую из особенностей по порядку, просто выберите те, что вам по-настоящему нравятся и опишите их.

Чтобы дать вам представление о том, что можно сказать, давайте выберем эти три особенности – скорость, мультиформатная поддержка и встроенные библиотеки.

Поскольку существует минимальное количество сетей, обрабатывающих данные, движок Spark может достигать потрясающих скоростей, особенно по сравнению с Hadoop. Кстати, скорость является очень важным аспектом, если темой является именно Spark Streaming.

В дополнение к этому, Spark поддерживает множество источников данных (так как он использует Spark SQL для их интеграции) и имеет огромный выбор различных, стандартных библиотек, которые могут использовать разработчики Big Data.

Вопрос 3: Что Такое SCC?

Несмотря на то, что эта аббревиатура даже в сфере Apache Spark встречается не очень часто, многие работодатели используют подобные уловки для проверки знаний потенциальных сотрудников.

SCC означает “Spark Cassandra Connector”. Это инструмент, которые использует Spark для доступа к информации (данным), расположенным в различных базах данных Cassandra.

Вопрос 4: Что Такое RDD?

RDD означает “Resilient Distribution Datasets”. Это операционные элементы, которые при запуске могут работать параллельно друг другу. Всего существует два известных  типа RDD – распараллеленные коллекции и наборы данных Hadoop. RDD также поддерживает два типа операций – действия и трансформации.

Did you know?

Want to earn Rewards & gain real Web3 skills?

Ace exciting Missions, collect Bits & win huge Airdrop Prizes!

Start gaining 🚀

Вопрос 5: Что Такое Неизменность (Immutability)?

Как становится понятно из названия, если предмет неизменен, то он не может быть изменён после того, как он полностью создан и уже имеет значение.

Этот вопрос собеседования по Apache Spark даёт вам возможность проявить активность и добавить информацию о том, что по умолчанию Spark (в качестве фреймворка) имеет такую функцию. Однако она не применима к процессам сбора данных – только для их установленных значений.

Вопрос 6: Что Такое YARN?

YARN является одной из ключевых функций Spark. Она в основном нацелена на управление ресурсами, но также может использоваться для работы с кластерами Spark – благодаря своей невероятной масштабируемости.

Вопрос 7: Какие Самые Распространённые Языки Программирования в Spark?

Это один из самых базовых вопросов по Spark Apache и он не должен вызвать у вас никаких трудностей. Несмотря на то, что многие разработчики любят использовать Python, язык Scala всё равно остаётся самым часто используемым языком во фреймворке Spark.

Вопрос 8: Сколько Менеджеров Кластера Доступны в Spark?

По умолчания есть всего три менеджера кластера, которые вы можете использовать в Spark. Ранее мы уже говорили об одном из них в наших вопросах собеседования по Apache Spark – YARN. Двумя другими являются Apache Mesos и автономные развертывания.

Вопрос 9: Каковы Обязанности Движка Spark?

В целом движок Spark занят установлением, распределением и мониторингом за различными наборам данных вокруг разных кластеров.

Вопрос 10: Что Такое Ленивые Вычисления’?

Как становится понятно из названия, такой тип вычислений откладывается до того момента, пока не понадобится значение предмета. Кроме того, ленивые вычисления выполняются лишь один раз – повторных вычислений не происходит.

Вопросы Собеседования Apache Spark – Продвинутые

К данному моменту вы уже должны были понять, что стоит ожидать от первой части вашего собеседования по Spark. Теперь, когда вы уже разогрелись, давайте поговорим о более сложных вопросах по Spark Apache для опытных разработчиков Big Data.

Честно говоря, более продвинутые вопросы будут по своей натуре очень похожи с базовыми. Единственным отличием будет то, что продвинутые вопросы потребуют от вас более углубленные знания и опыт работы в этой сфере.

Однако вам не стоит волноваться – если вы уже изучали Apache Spark, то эти вопросы не должны вызвать у вас никаких затруднений. Хотя даже для новичков и интересующихся этой темой энтузиастов эти вопросы могут быть полезны и помогут расширить их познания относительно Spark.

Вопрос 1: Что Такое Раздел (Partition)?

Разделом или Partition называют небольшую часть более крупных данных. Разделы основаны на логике – они используются в Spark для управления данными, чтобы достичь минимального обременения сети при работе.

Это ещё один вопрос по Apache Spark, который позволяет вам более подробно рассказать про эту тему. Вы можете добавить, что процесс разделения используется для отделения ранее упомянутой небольшой части данных от более крупной части, тем самым оптимизируя скорость всей сети.

Вопрос 2: Для Чего Нужен Spark Streaming?

Вы должны быть готовы получить несколько вопросов про Spark Streaming, так как эта функция Spark является очень популярной.

В общих чертах Spark Streaming отвечает за масштабируемые и непрерывные процессы стриминга данных. Это расширение основной программы Spark и часто используется разработчиками и программистами, работающими с данными.

Вопрос 3: Нормально Ли Запускать Все Ваши Процессы На Локализованном Ноде?

Нет, это не так. На самом деле, это одна из самых распространённых ошибок многих разработчиков на Apache Spark – в особенности, когда они только начинают этим заниматься. Вы всегда должны стараться распределять ваш поток данных – это не только ускорит процесс, но и сделает его более плавным.

Вопрос 4: Для Чего Используется SparkCore?

SparkCore — это главный движок, отвечающий за все процессы внутри Spark. Учитывая сказанное, вы, скорее всего, не будете удивлены тем, что он имеет множество важных обязанностей – мониторинг, управление памятью и хранилищем, планирование задач и многое другое.

Вопрос 5: Имеет Ли Применение File System API в Spark?

Конечно имеет. Этот API позволяет Spark читать и объединять данные из различных мест хранения (устройств).

Вы знали?

Вы когда-либо хотели узнать, какие платформы для онлайн обучения лучше всего подходят для вашей карьеры?

Сравните ТОП платформы для онлайн обучения

Самые трендовые находки

Просмотрите нашу коллекцию самых подробных статей, руководств и учебных пособий по криптообмену. Всегда будьте в курсе дела и принимайте продуманные решения!

Career

Сколько Зарабатывает Разработчик Программного Обеспечения?

Career

SQL Онлайн: ТОП- 10 Платформ Для Практики

Learning Resources

Лучшее Место, Чтобы Начать Python Обучение: Подборка Сайтов

Заключение

В этом руководстве мы поговорили практически обо всём, начиная с самых основ Spark и заканчивая более сложными темами. Теперь у вас есть хотя бы отдалённое представление о том, какие вопросы вам стоит ожидать на собеседовании по Apache Spark.

Постарайтесь не волноваться и не перестараться с подготовкой перед собеседованием. При обучении уделите внимание тем темам, которые вызвали у вас наибольшие затруднения. Расслабьтесь – у вас есть ещё уйма времени на изучение! Попробуйте начать изучение с популярных тем из наших вопросов по Spark, вроде Spark SQL и Spark Streaming. Это поможет вам уловить главное предназначение этого фреймворка.

Что касается самого собеседования, то вам нужно будет очень внимательно слушать каждый вопрос и обдумывать его. Излишний стресс может повлечь за собой потерю концентрации – вам этого не нужно! Поэтому вы должны быть уверены в своих навыках и знаниях. Сейчас многие советуют отвечать на вопросы как можно более кратко и понятно, но подкрепить ваши ответы несколькими предложениями – это продемонстрирует работодателю не только то, что вы знаете ответ на вопрос, но и обладаете достаточными знаниями для обсуждения этой темы.

Плюсы

• Простой в использовании
• Предлагает качественный контент
• Очень открытый в своих ценах

Основные Функции

• Бесплатные сертификаты об окончании
• Фокус на навыки науки о данных
• Гибкое расписание занятий

SAVE 50%

Плюсы

• Простой дизайн (без бесполезной информации)
• Хорошее качество курсов (даже бесплатных)
• Разнообразие возможностей обучения

Основные Функции

• Программа Nanodegree
• Подходит для корпоративного обучения
• Платные сертификаты об окончании

40% OFF

Плюсы

• Известная платформа в индустрии
• Широкий спектр особенностей
• Курсы университетского уровня

Основные Функции

• Курсы университетского уровня
• Подходит для компаний
• Платные сертификаты об окончании

30% OFF COURSES

Навыки? Хорошо. Характер? Ещё Лучше!

Обратите внимание на то, что многие компании готовы потратить некоторое время и ресурсы на обучение новых сотрудников необходимым навыкам. В этом случае вам нужно будет обладать лишь базовым набором навыков и знаний о Spark и его предназначении, а также опытом его использования. Работодатели могут научить вас необходимым навыкам, но они не могут повлиять на ваш характер. Именно поэтому важно продемонстрировать не только свою компетентность, но и навыки критического мышления, личные качества, лояльность и склонность к обучению и – конечно же – стремление и мотивацию к работе. Если у вас есть эти качества, то ваши шансы получить работу будут значительно выше!

Что же, вот мы и подошли к концу данного руководства. Убедитесь в том, что запомнили вопросы и ответы из этого руководства. Они помогут вам в том случае, если вы захотите узнать ваши слабости и пробелы в знаниях – постарайтесь максимально углубиться в каждую из тем, в особенности Spark SQL и Streaming!

Если у вас не получится в первый раз, то не стоит опускать руки. Не каждый будет подходить той или иной компании. С должными усилиями и навыками, вы сможете найти более выгодные позиции и условия.

Желаем вам удачи и надеемся, что данное руководство было для вас полезным и интересным!

Научные Ссылки