آموزش 600+ سوالات مصاحبه اسپارک تست تمرینی Apache [2023]

پرسش و پاسخ مصاحبه Apache Spark آمادگی آزمون تمرینی | تازه کار تا با تجربه | [به روز شده در سال 2023]

به این دوره آزمون تمرینی جامع که به طور خاص برای داوطلبانی که برای مصاحبه های Apache Spark آماده می شوند، طراحی شده است، خوش آمدید. چه مبتدی باشید که قصد ورود به حوزه داده های بزرگ را دارید، یا یک حرفه ای باتجربه که به دنبال تقویت دانش خود هستید، این دوره طیف گسترده ای از سناریوهای دنیای واقعی، توضیحات دقیق و سوالات عملی را برای افزایش اعتماد به نفس و اعتماد به نفس شما ارائه می دهد. تخصص در آپاچی اسپارک.

این دوره به طور دقیق در شش بخش دقیق ساختار یافته است که هر کدام بر جنبه های مهم Apache Spark تمرکز دارند. هر بخش شامل یک سری موضوعات فرعی است که با دقت انتخاب شده اند تا وسعت و عمق قابلیت های Spark را پوشش دهند.

بخش 1: مفاهیم هسته جرقه

• مبانی RDD: اصول مجموعه داده های توزیع شده انعطاف پذیر (RDDs)، ستون فقرات عملکرد Spark را بدانید.

• تحولات و اقدامات: در عملیات اصلی Spark غوطه ور شوید و درک کنید که آنها چگونه داده ها را دستکاری می کنند.

• جریان اجرای Spark Job: درباره چرخه عمر کار Spark از ارسال تا اجرا بیاموزید.

• تحمل خطا و پایداری داده: بررسی کنید که Spark چگونه قابلیت اطمینان و کارایی داده ها را تضمین می کند.

• SparkContext و SparkConf: با این اجزای ضروری معماری Spark آشنا شوید.

• مدیریت حافظه و ذخیره سازی: بدانید که Spark چگونه استفاده و عملکرد حافظه را بهینه می کند.

بخش 2: Spark SQL و DataFrames

• عملیات DataFrame: تسلط بر عملیات و دستکاری DataFrames، یک ساختار کلیدی در Spark.

• Dataset API and Encoders: با ویژگی های پیشرفته Datasets در Spark آشنا شوید.

• بهینه سازی Spark SQL: تکنیک هایی را بررسی کنید که عملکرد جستجوهای Spark SQL را بهبود می بخشد.

• مدیریت فرمت های مختلف داده: در پردازش فرمت های داده های مختلف مانند JSON، پارکت و غیره مهارت داشته باشید.

• بهینه ساز کاتالیست و موتور تنگستن: اطلاعات داخلی موتورهای بهینه سازی Spark SQL را بشناسید.

• توابع پنجره و UDF: عملیات پیشرفته SQL و نحوه ایجاد توابع سفارشی را کاوش کنید.

بخش 3: جریان جرقه

• اصول DStreams: درک کاملی از جریان‌های گسسته برای پردازش هم‌زمان داده‌ها به دست آورید.

• مفاهیم جریان ساختاری: مدل جدیدتر پخش جریانی را در Spark برای مدیریت قوی داده بیاموزید.

• عملیات Stateful در مقابل بدون تابعیت: بین این دو نوع عملیات در زمینه‌های پخش تمایز قائل شوید.

• عملیات پنجره در جریان: درک نحوه پردازش داده ها در پنجره های مبتنی بر زمان.

• نقطه بازرسی و تحمل خطا: بیاموزید که چگونه Spark یکپارچگی داده ها را در برنامه های پخش جریانی تضمین می کند.

• ادغام با کافکا: نحوه تعامل Spark Streaming با پلتفرم‌های پخش محبوب مانند کافکا را بررسی کنید.

بخش 4: برنامه نویسی پیشرفته Spark

• Spark GraphX ​​API: با Spark وارد پردازش نمودار شوید.

• یادگیری ماشینی با MLlib: کتابخانه یادگیری ماشین Spark را برای الگوریتم‌های مقیاس‌پذیر ML کاوش کنید.

• پارتیشن‌های سفارشی و SerDe: درباره بهینه‌سازی توزیع و سریال‌سازی داده‌ها بیاموزید.

• معماری داخلی Spark: بینشی در مورد نحوه عملکرد Spark در زیر کاپوت به دست آورید.

• تخصیص دینامیک منبع: بدانید که Spark چگونه منابع را در محیط های مختلف مدیریت می کند.

• Spark with YARN و Kubernetes: بیاموزید که چگونه Spark با این مدیران خوشه محبوب ادغام می شود.

بخش 5: اکوسیستم و استقرار جرقه

• ادغام اکوسیستم Hadoop: کشف کنید که چگونه Spark در اکوسیستم بزرگتر Hadoop قرار می گیرد.

• حالت‌های استقرار: با روش‌های مختلف استقرار برنامه‌های Spark آشنا شوید.

• نظارت و اشکال‌زدایی: مهارت‌هایی را برای عیب‌یابی و بهینه‌سازی برنامه‌های Spark به دست آورید.

• محیط‌های ابری: نحوه اجرای Spark را در محیط‌های ابری مختلف کاوش کنید.

• یکپارچه سازی دریاچه داده: درباره ادغام Spark با دریاچه های داده مدرن بیاموزید.

• بهترین روش‌ها در پیکربندی: نحوه پیکربندی مؤثر Spark برای عملکرد بهینه را بدانید.

بخش 6: سناریوهای دنیای واقعی و مطالعات موردی

• پردازش داده در مقیاس بزرگ: با سؤالات بر اساس رسیدگی به چالش های پردازش داده های بزرگ مقابله کنید.

• تکنیک‌های بهینه‌سازی عملکرد: ترفندهای تجارت برای بهبود عملکرد برنامه Spark را بیاموزید.

• راه‌حل‌های انحراف داده: نحوه برخورد با توزیع ناهموار داده را بدانید.

• Spark in IoT: استفاده از Spark در پردازش جریان‌های داده اینترنت اشیا را بررسی کنید.

• تجزیه و تحلیل جریانی: با استفاده از Spark از تجزیه و تحلیل داده های زمان واقعی استفاده کنید.

• خطوط لوله هوش مصنوعی و یادگیری ماشین: کشف کنید که Spark چگونه پروژه های یادگیری ماشین را تسهیل می کند.

ما به طور مرتب سوالات خود را به روز می کنیم

در دنیای همیشه در حال تحول داده های بزرگ و آپاچی اسپارک، به روز بودن بسیار مهم است. به همین دلیل است که این دوره به طور مرتب با سوالات جدید به روز می شود که منعکس کننده آخرین روندها و به روز رسانی های فناوری Spark است. چه تغییرات در APIها، معرفی ویژگی‌های جدید یا تغییر در بهترین شیوه‌ها، دوره ما برای اطمینان از اینکه همیشه با مرتبط‌ترین و به‌روزترین دانش آماده هستید، تکامل می‌یابد. به‌روزرسانی‌های منظم نه تنها دوره را تازه نگه می‌دارد، بلکه فرصت‌های یادگیری مداوم را برای شما فراهم می‌کند و تضمین می‌کند که مهارت‌های شما واضح و رقابتی باقی می‌مانند.

نمونه سوالات آزمون تمرینی

برای اینکه چشیدن آنچه دوره ما ارائه می دهد به شما بچشیم، در اینجا پنج نمونه سوال آورده شده است. هر سوال با گزینه‌های چند گزینه‌ای و توضیح مفصل دنبال می‌شود که نه تنها پاسخ صحیح را توجیه می‌کند، بلکه بینش‌های ارزشمندی در مورد مفهوم ارائه می‌دهد.

1. عملکرد اصلی Catalyst Optimizer در Spark SQL چیست؟

   • الف) برای مدیریت داده‌های جریان Spark

   • B) برای بهینه سازی طرح های جستجوی منطقی و فیزیکی

   • ج) برای سریال‌سازی و سریال‌زدایی داده‌ها

   • د) برای تخصیص منابع به صورت پویا در Spark

   توضیح: Catalyst Optimizer یک جزء کلیدی Spark SQL است که هم طرح‌های جستجوی منطقی و هم فیزیکی را بهینه می‌کند. این فرآیند بهینه سازی شامل ترجمه پرس و جوهای نوشته شده توسط کاربر به یک برنامه اجرایی است که می تواند به طور موثر در یک سیستم توزیع شده اجرا شود. Catalyst از ویژگی های برنامه نویسی پیشرفته برای ایجاد یک چارچوب بهینه سازی پرس و جو توسعه پذیر استفاده می کند. برخلاف گزینه‌های A، C و D، که به سایر جنبه‌های Spark مربوط می‌شوند، Catalyst Optimizer به طور خاص بر بهبود عملکرد و کارایی جستجوهای SQL در Spark تمرکز دارد.

2. Spark چگونه از قابلیت اطمینان داده ها و تحمل خطا در عملیات خود اطمینان می دهد؟

   • الف) با استفاده از گزارش پیش‌نویس (WAL)

   • ب) از طریق پشتیبان‌گیری معمولی داده‌ها

   • ج) با تکثیر داده در چندین گره

   • د) همه موارد فوق

   توضیح: Spark قابلیت اطمینان داده ها و تحمل خطا را عمدتاً از طریق تکرار داده ها در چندین گره تضمین می کند، که مشخصه RDD های زیرین آن (مجموعه های داده توزیع شده انعطاف پذیر) است. در حالی که ثبت پیش‌نویس (WAL) در Spark Streaming برای تحمل خطا استفاده می‌شود، این روش اولیه برای عملیات معمولی Spark نیست. پشتیبان گیری منظم از داده ها یکی از ویژگی های داخلی عملیات Spark نیست. بنابراین، در حالی که گزینه‌های A و B در زمینه‌های خاصی مرتبط هستند، جامع‌ترین و دقیق‌ترین پاسخ C است، زیرا تکرار داده‌ها برای طراحی Spark برای تحمل خطا اساسی است.

3. در Spark Streaming، تفاوت اصلی بین عملیات حالت دار و بدون حالت چیست؟

   • الف) عملیات حالت دار فقط دسته فعلی داده را در نظر می گیرد، در حالی که عملیات بدون حالت کل مجموعه داده را در نظر می گیرد.

   • B) عملیات حالت دار نیاز به نقطه بازرسی دارد، در حالی که عملیات بدون حالت نیازی به بررسی ندارد.

   • C) عملیات Stateful داده ها را در چندین دسته ردیابی می کند، در حالی که عملیات بدون حالت هر دسته را به طور مستقل پردازش می کند.

   • د) عملیات Stateful برای محاسبات پنجره ای استفاده می شود، در حالی که عملیات بدون حالت استفاده نمی شود.

   توضیح: تفاوت اصلی بین عملیات حالت دار و بدون حالت در Spark Streaming در نحوه پردازش داده ها نهفته است. عملیات Stateful داده‌ها را در چندین دسته از داده‌های جریانی ردیابی می‌کند و به آن‌ها اجازه می‌دهد تا بینش‌هایی مبتنی بر داده‌های تاریخی همراه با دسته فعلی ارائه دهند. این برای عملیاتی مانند شمارش در حال اجرا یا محاسبات پنجره ای ضروری است. در مقابل، عملیات بدون حالت، هر دسته را به طور مستقل و بدون اطلاع از دسته های قبلی پردازش می کند. در حالی که چک پوینت (گزینه B) اغلب با عملیات حالت دار همراه است، و محاسبات پنجره ای (گزینه D) می تواند بخشی از پردازش حالت باشد، مشخص ترین مشخصه ردیابی داده ها در دسته ها است، همانطور که در گزینه C بیان شد.

4. کدام یک از موارد زیر عملکرد یک پارتیشن‌کننده سفارشی را در Spark بهتر توصیف می‌کند؟

   • الف) امنیت داده های ذخیره شده در RDD ها را افزایش می دهد.

   • B) توزیع فیزیکی داده ها را در سراسر خوشه بهینه می کند.

   • C) داده‌ها را به یک قالب سریالی برای ذخیره‌سازی تبدیل می‌کند.

   • د) کارها را زمان بندی می کند و منابع را در Spark تخصیص می دهد.

   توضیح: یک پارتیشن‌کننده سفارشی در Spark نقش مهمی در بهینه‌سازی توزیع فیزیکی داده‌ها در سراسر خوشه ایفا می‌کند. با سفارشی‌سازی نحوه تقسیم‌بندی داده‌ها، توسعه‌دهندگان می‌توانند اطمینان حاصل کنند که داده‌های مرتبط با هم پردازش می‌شوند، به حداقل رساندن به هم زدن داده‌ها در گره‌ها و در نتیجه بهبود عملکرد برنامه‌های Spark. این امر به ویژه در پردازش داده در مقیاس بزرگ که در آن توزیع کارآمد داده می تواند به طور قابل توجهی بر عملکرد تأثیر بگذارد مهم است. در حالی که گزینه‌های A، C، و D مربوط به سایر قابلیت‌های درون Spark هستند، گزینه B به طور دقیق ماهیت کاری را که یک پارتیشن‌کننده سفارشی انجام می‌دهد، نشان می‌دهد.

5. در زمینه حالت‌های استقرار Spark، نقش اصلی YARN چیست؟

   • الف) برای ارائه یک سیستم ذخیره سازی توزیع شده برای Spark

   • B) مدیریت و زمان‌بندی منابع برای برنامه‌های Spark

   • C) برای بهینه سازی جستجوهای Spark SQL

   • د) برای مدیریت جریان داده در Spark

   توضیح: YARN (مذاکره کننده منبع دیگری) به عنوان مدیر منابع و زمانبندی کار برای برنامه های Spark هنگامی که Spark در حالت YARN مستقر می شود، عمل می کند. منابع (مانند CPU و حافظه) را به برنامه های مختلف از جمله Spark اختصاص می دهد و کارها را برای اجرا برنامه ریزی می کند. این ادغام به Spark اجازه می دهد تا به طور موثر در کنار سایر برنامه ها در یک محیط خوشه مشترک اجرا شود و از منابع بهینه استفاده کند. در حالی که Spark دارای قابلیت هایی برای مدیریت ذخیره سازی (گزینه A)، بهینه سازی پرس و جوهای SQL (گزینه C) و پردازش داده های جریانی (گزینه D) است، نقش ویژه YARN در اکوسیستم Spark مدیریت و زمان بندی منابع است، همانطور که در گزینه B توضیح داده شده است.

این نمونه سوالات و توضیحات کامل آنها عمق و کیفیت محتوایی را که دانش آموزان از دوره کامل انتظار دارند را نشان می دهد. با درگیر شدن با این آزمون‌های تمرینی، دانش‌آموزان می‌توانند درک و آمادگی خود را برای مصاحبه‌های مرتبط با اسپارک به میزان قابل توجهی افزایش دهند.

اکنون ثبت نام کنید تا مهارت های Apache Spark خود را به سطح بالاتری ببرید و مصاحبه های آینده خود را با اطمینان انجام دهید. با این دوره آزمون تمرینی نهایی، برای پاسخگویی به سوالات مصاحبه، تمرین تست‌ها و شیرجه رفتن در دنیای Spark آماده شوید!