آموزش 600+ سوالات مصاحبه PySpark تست تمرین

پرسش و پاسخ PySpark مصاحبه تمرینی آماده سازی | تازه کار تا با تجربه

به دوره نهایی آزمون آزمایشی سوالات مصاحبه PySpark خوش آمدید! آیا برای یک مصاحبه شغلی که نیاز به تخصص در PySpark دارد آماده می شوید؟ آیا می خواهید درک خود را از مفاهیم PySpark تقویت کنید و اعتماد به نفس خود را قبل از مواجهه با سناریوهای مصاحبه واقعی تقویت کنید؟ جلوترش رو نگاه نکن! این دوره آزمون تمرینی جامع طراحی شده است تا به شما کمک کند مصاحبه های PySpark خود را به راحتی انجام دهید.

با محبوبیت روزافزون PySpark در حوزه پردازش و تجزیه و تحلیل کلان داده، تسلط بر مفاهیم آن برای هر کسی که مایل به کار در نقش‌های مهندسی داده، علم داده یا تجزیه و تحلیل است، بسیار مهم است. این دوره شش بخش کلیدی را پوشش می دهد که هر کدام به طور دقیق طراحی شده اند تا طیف گسترده ای از موضوعات PySpark را پوشش دهند:

1. مبانی PySpark: این بخش به اصول اولیه PySpark می پردازد، از نصب و راه اندازی آن گرفته تا درک RDD ها، DataFrames، عملیات SQL و MLlib برای وظایف یادگیری ماشین.

2. دستکاری داده‌ها در PySpark: در اینجا، تکنیک‌های مختلف دستکاری داده‌ها را در PySpark، از جمله خواندن و نوشتن داده‌ها، تبدیل‌ها، کنش‌ها، فیلتر کردن، تجمیع‌ها و پیوستن‌ها بررسی خواهید کرد.

3. بهینه‌سازی عملکرد PySpark: با درک ارزیابی تنبل، پارتیشن‌بندی، ذخیره‌سازی، متغیرهای پخش، انباشته‌کننده‌ها و تکنیک‌های تنظیم، نحوه بهینه‌سازی عملکرد مشاغل PySpark خود را بیاموزید.

4. PySpark Streaming: با PySpark Streaming وارد دنیای پردازش داده‌های هم‌زمان شوید. DStreams، عملیات پنجره، تبدیل حالت، و ادغام با سیستم‌های خارجی مانند Kafka و Flume را کاوش کنید.

5. یادگیری ماشین PySpark: نحوه استفاده از MLlib PySpark را برای وظایف یادگیری ماشین کشف کنید. این بخش استخراج ویژگی، آموزش و ارزیابی مدل، خطوط لوله، اعتبارسنجی متقابل و ادغام با سایر کتابخانه‌های Python ML را پوشش می‌دهد.

6. مفاهیم پیشرفته PySpark: مهارت‌های PySpark خود را با موضوعات پیشرفته‌ای مانند UDF، توابع پنجره، اتصال به پخش، ادغام با Hadoop، Hive و HBase به سطح بعدی ببرید.

اما این همه ماجرا نیست! این دوره علاوه بر پوشش جامع مفاهیم PySpark، مجموعه ای از سوالات تست تمرینی را در هر بخش ارائه می دهد. این سوالات به سبک مصاحبه برای به چالش کشیدن درک شما از PySpark طراحی شده اند و به شما کمک می کنند آمادگی خود را برای مصاحبه های دنیای واقعی ارزیابی کنید. با بیش از [insert number] سوالات تمرینی، فرصت‌های زیادی برای آزمایش دانش خود و شناسایی زمینه‌هایی برای بهبود خواهید داشت.

در اینجا نمونه سوالات آزمون تمرینی به همراه گزینه ها و توضیحات مفصل آمده است:

1. سوال: تفاوت اصلی بین RDD و DataFrame در PySpark چیست؟

   الف) RDD ها از استنتاج طرحی پشتیبانی می کنند، در حالی که DataFrame ها از استنتاج طرح پشتیبانی نمی کنند.

   B) DataFrame ها API و بهینه سازی های سطح بالاتری نسبت به RDD ها ارائه می دهند.

   C) RDD ها عملکرد بهتری را برای تبدیل های پیچیده ارائه می دهند.

   D) DataFrame ها تغییر ناپذیر هستند، در حالی که RDD ها قابل تغییر هستند.

   توضیح: پاسخ صحیح این است که ب) DataFrames نسبت به RDD ها API و بهینه سازی های سطح بالاتری ارائه می دهد. RDD ها (Resilient Distributed Datasets) ساختار داده اساسی در PySpark هستند که API سطح پایینی را برای پردازش داده های توزیع شده ارائه می دهند. از سوی دیگر، DataFrames یک API ساختارمندتر و راحت‌تر برای کار با داده‌های ساختاریافته، شبیه به کار با جداول در یک پایگاه داده رابطه‌ای ارائه می‌کند. DataFrame ها همچنین دارای بهینه سازی های داخلی مانند بهینه سازی پرس و جو و برنامه ریزی اجرا هستند که آنها را برای دستکاری داده ها و وظایف تجزیه و تحلیل کارآمدتر می کند.
   

2. سوال: کدام یک از موارد زیر یک عملیات تبدیل در PySpark نیست؟

   الف) نقشه

   B) فیلتر

   ج) جمع آوری

   د) reduceByKey

   توضیح: پاسخ صحیح ج) جمع آوری است. در PySpark، map، filter و reduceByKey نمونه‌هایی از عملیات تبدیل هستند که یک RDD یا DataFrame را به دیگری تبدیل می‌کنند. با این حال، جمع آوری یک عملیات عمل است، نه یک تبدیل. collect برای بازیابی تمام عناصر یک RDD یا DataFrame و بازگرداندن آنها به برنامه درایور استفاده می شود. باید با احتیاط استفاده شود، به خصوص در مورد مجموعه داده های بزرگ، زیرا تمام داده ها را در حافظه گره راننده جمع آوری می کند، که می تواند منجر به خطاهای خارج از حافظه شود.
   

3. سوال: هدف از کش کردن در PySpark چیست؟

   الف) برای ذخیره دائمی داده ها در حافظه برای دسترسی سریعتر

   B) برای کاهش هزینه‌های سربار محاسبه مجدد RDD یا DataFrame

   C) برای توزیع داده ها در چندین گره در خوشه

   D) تبدیل RDD به DataFrames

   توضیح: پاسخ صحیح B) برای کاهش سربار محاسبه مجدد RDD یا DataFrame است. ذخیره سازی در PySpark به شما این امکان را می دهد که RDD یا DataFrame را در چندین عملیات در حافظه نگه دارید تا بتوان آنها را به طور موثر و بدون محاسبه مجدد مورد استفاده مجدد قرار داد. این می تواند عملکرد الگوریتم های تکرار شونده را به طور قابل توجهی بهبود بخشد یا زمانی که از همان RDD یا DataFrame چندین بار در خط لوله محاسباتی استفاده می شود. با این حال، برای جلوگیری از مصرف بیش از حد حافظه و کاهش عملکرد بالقوه، استفاده عاقلانه از حافظه پنهان، با توجه به حافظه موجود و فراوانی استفاده مجدد، مهم است.
   

4. سوال: کدام یک از موارد زیر یک عملیات پنجره در PySpark Streaming نیست؟

   الف) پنجره

   B) reduceByKeyAndWindow

   ج) countByWindow

   د) mapWithState

   توضیح: پاسخ صحیح D) mapWithState است. در PySpark Streaming، window، reduceByKeyAndWindow و countByWindow نمونه‌هایی از عملیات پنجره هستند که برای پردازش جریان‌های داده در یک پنجره زمانی کشویی استفاده می‌شوند. این عملیات به شما امکان می دهد محاسبات را روی داده ها در پنجره های زمانی مشخص انجام دهید و کارهایی مانند تجمیع یا اتصالات پنجره ای را فعال می کند. از سوی دیگر، mapWithState برای حفظ حالت دلخواه در بین دسته‌ها در PySpark Streaming، معمولاً برای برنامه‌های پردازش جریان حالت دار استفاده می‌شود.
   

5. سوال: هدف از متغیر پخش در PySpark چیست؟

   الف) برای ذخیره متغیرهای سراسری در هر گره کارگر

   B) برای پخش داده‌ها به همه گره‌های کارگر برای اتصالات کارآمد

   C) برای توزیع محاسبات در چندین گره

   د) برای جمع آوری داده ها از چندین منبع

   توضیح: پاسخ صحیح B) برای پخش داده ها به تمام گره های کارگر برای اتصال کارآمد است. در PySpark، متغیرهای پخش، متغیرهای فقط خواندنی هستند که در حافظه پنهان و در هر گره کارگر در خوشه موجود هستند. آنها به ویژه برای انجام کارآمد عملیات اتصال با پخش مجموعه داده های کوچکتر به همه گره های کارگر، کاهش میزان داده های به هم ریخته در سراسر شبکه در طول فرآیند اتصال مفید هستند. این می تواند به طور قابل توجهی عملکرد عملیات اتصال را بهبود بخشد، به خصوص زمانی که یک مجموعه داده بسیار کوچکتر از دیگری باشد. با این حال، متغیرهای پخش باید با احتیاط استفاده شوند، زیرا پخش مجموعه داده های بزرگ می تواند منجر به استفاده بیش از حد از حافظه و مشکلات عملکرد شود.

چه مبتدی باشید که به دنبال ورود به دنیای کلان داده ها هستید یا یک حرفه ای با تجربه و با هدف پیشرفت شغلی خود، این دوره آزمایشی تمرین سوالات مصاحبه PySpark همراه نهایی شما برای موفقیت است. اکنون ثبت نام کنید و سفر خود را برای تسلط بر PySpark و انجام مصاحبه های خود آغاز کنید!