Is dócha go n-éilíonn an próiseas chun post a fháil i réimse na 'big data' dul trí agallamh teicniúil casta. Is gá ceisteanna faoi cheisteanna agallaimh Spark a mháistir chun do chumas a léiriú agus an ról atá uait a bhaint amach. Tabharfaidh an treoir seo léargas cuimsitheach ar na ceisteanna is coitianta faoi cheisteanna agallaimh Spark a bhuaileann tú, mar aon le comhairle saineolaithe ar conas iad a fhreagairt go héifeachtach. Ní hamháin go dtabharfaidh ullmhúchán do cheisteanna agallaimh Spark muinín duit, ach cuirfidh sé le do thuiscint ar an teicneolaíocht féin.

Cad iad ceisteanna agallaimh Spark?

Tá ceisteanna agallaimh Spark deartha chun tuiscint iarrthóra ar Apache Spark, córas ríomhaireachta dáilte cumhachtach foinse oscailte, a mheas. Déanann na ceisteanna seo iniúchadh ar ghnéithe éagsúla de Spark, lena n-áirítear a phríomhchoincheapa, ailtireacht, feidhmiúlachtaí, agus a chur i bhfeidhm praiticiúil. Is gnách go gclúdaíonn siad réimsí mar RDDanna, DataFrames, Spark SQL, Spark Streaming, bainistiú cuimhne, agus teicnící optamú. Is é cuspóir ceisteanna agallaimh Spark measúnú a dhéanamh ar chumas iarrthóra Spark a úsáid chun dúshláin phróiseála sonraí sa saol fíor a réiteach.

Cén fáth a gcuireann agallóirí ceisteanna agallaimh Spark?

Cuireann agallóirí ceisteanna agallaimh Spark chun cumas iarrthóra Spark a úsáid chun fadhbanna próiseála sonraí sa saol fíor a réiteach a mheasúnú. Teastaíonn uathu do chuid eolais theoiriciúil a mheas, ach freisin do thaithí phraiticiúil. Cuidíonn na ceisteanna seo le cinneadh a dhéanamh an dtuigeann tú nuances ailtireacht Spark, a chomhpháirteanna éagsúla, agus conas Spark jobs a optamú le haghaidh feidhmíochta. Ina theannta sin, is féidir le ceisteanna agallaimh Spark do scileanna réiteach fadhbanna a nochtadh, do chumas coincheapa casta a mhíniú go soiléir, agus do oiriúnacht fhoriomlán do ról innealtóireachta sonraí nó eolaíochta sonraí a bhaineann le Spark.

Seo réamhamharc tapa ar na 30 ceisteanna agallaimh Spark a bpléifimid:

1. Cad is Apache Spark ann, agus cén fáth a n-úsáidtear é i bpróiseáil sonraí?

2. Mínigh an coincheap Resilient Distributed Datasets (RDDanna).

3. Cad iad DataFrames i Spark?

4. Conas a dhéanann Spark SQL difear ó Hive SQL?

5. Cad é cuspóir an SparkContext?

6. Déan cur síos ar Spark Streaming.

7. Conas a láimhseálann Spark bainistiú cuimhne?

8. Mínigh an coincheap de ghraf aicídiúil dírithe (DAG) i Spark.

9. Conas a thacaíonn Spark le teip-fhrithsheasmhacht?

10. Cad iad na ranna Spark (Partitions)?

11. Conas a láimhseálann Spark sonraí a shraithú agus a dhíshraithú?

12. Mínigh modhanna parallelize() vs textFile() Spark.

13. Cad é ról an SparkSession i Spark 2.x?

14. Déan idirdhealú idir modhanna cache() agus persist().

15. Mínigh na buntáistí a bhaineann le ríomhaireacht laistigh den chuimhne a úsáid i Spark.

16. Déan cur síos ar mhúnla ríomhaireachta MapReduce.

17. Conas a fheabhsaíonn Spark ar Hadoop ó thaobh feidhmíochta?

18. Cad iad Encoders i Spark?

19. Cad is Catalyst ann i Spark?

20. Mínigh an API DataFrames.

21. Déan cur síos ar oibríocht GroupByKey Spark.

22. Conas a láimhseálann Spark oibríochtaí comhcheangail (join)?

23. Cad é an difríocht idir reduceByKey() agus aggregateByKey()?

24. Mínigh conas Spark jobs a mhonatóiriú.

25. Cad é cur chuige Spark maidir le hionadacht sonraí (data locality)?

26. Conas a oibríonn modh broadcast() Spark?

27. Déan cur síos ar ról an Driver agus an Executor i Spark.

28. Conas a dhéileálann Spark le láimhseáil ranna neamhchothromaithe (imbalanced partitions)?

29. Cad iad roinnt dúshláin chódaithe Spark coitianta?

30. Cad iad roinnt APIanna agus uirlisí Spark coitianta a úsáidtear sa tionscal?

## 1. Cad is Apache Spark ann, agus cén fáth a n-úsáidtear é i bpróiseáil sonraí?

Cén fáth a bhféadfá an cheist seo a fháil:

Is ceist bhunúsach í seo atá deartha chun do thuiscint bhunúsach ar Spark a mheas. Teastaíonn ó agallóirí go dtuigeann tú cuspóir agus buntáistí bunúsacha Spark i bpróiseáil sonraí. Tá tuiscint air seo riachtanach nuair a bhíonn tú ag déileáil le ceisteanna eile faoi cheisteanna agallaimh Spark.

Conas a fhreagairt:

Tosaigh trí Apache Spark a shainiú mar fhráma oibre ríomhaireachta dáilte foinse oscailte. Leag béim ar a luas agus ar a chumas tascanna próiseála sonraí ar scála mór a láimháil, lena n-áirítear próiseáil baisc, anailíseacht fíor-ama, agus meaisínfhoghlaim. Luaigh a phríomhbhuntáistí, mar ríomhaireacht laistigh den chuimhne agus teip-fhrithsheasmhacht.

Sampla freagra:

"Is inneall próiseála dáilte cumhachtach, foinse oscailte é Apache Spark atá deartha le haghaidh luas agus inscálaitheachta. Úsáidtear é go forleathan i bpróiseáil sonraí mar is féidir leis tacar sonraí ollmhóra a láimháil i bhfad níos tapúla ná MapReduce traidisiúnta, a bhuíochas dá chumas próiseála laistigh den chuimhne. Déanann a chumas tacú le cláir oibre éagsúla, cosúil le sruthú fíor-ama agus meaisínfhoghlaim, rogha ildánach dó. Tá tuiscint ar a phríomhfheidhmiúlacht lárnach chun ceisteanna agallaimh Spark níos airde a fhreagairt."

## 2. Mínigh an coincheap Resilient Distributed Datasets (RDDanna).

Cén fáth a bhféadfá an cheist seo a fháil:

Is iad RDDanna na bloic thógála bunúsacha de Spark. Teastaíonn ó agallóirí go measann tú an coincheap lárnach seo agus conas a léirítear agus a láimhseáiltear sonraí i Spark. Tá sé ar cheann de na ceisteanna agallaimh Spark is coitianta.

Conas a fhreagairt:

Mínigh go bhfuil RDDanna ann mar bhailiúcháin shó-inathraithe, dáilte d’eilimintí sonraí atá deighilte thar chnuasach. Leag béim ar a n-athléargú, rud a chiallaíonn gur féidir iad a athchruthú i gcás teipe. Luaigh go dtacaíonn RDDanna le dhá chineál oibríochtaí: claochluithe (a chruthaíonn RDDanna nua) agus gníomhartha (a thugann luachanna ar ais).

Sampla freagra:

"Is iad Resilient Distributed Datasets, nó RDDanna, an príomh-chomhéadan sonraí i Spark. Is bailiúcháin shó-inathraithe, dáilte d’eilimintí sonraí iad go bunúsach atá deighilte thar nóid chnuasaigh. Ciallaíonn an chuid 'athléargúil' go, má chailltear deighleog, is féidir le Spark í a athchruthú ag baint úsáide as oidhreacht an RDD, a thaifeadann an seicheamh claochluithe a cuireadh i bhfeidhm chun é a chruthú. Tá an teip-fhrithsheasmhacht seo ríthábhachtach, agus tá léiriú na tuisceana seo eochair nuair a bhíonn tú ag plé le ceisteanna agallaimh Spark níos airde."

## 3. Cad iad DataFrames i Spark?

Cén fáth a bhféadfá an cheist seo a fháil:

Is comhéadain níos airde iad DataFrames thar RDDanna, ag soláthar bealach struchtúrtha chun sonraí a léiriú le faisnéis scéime. Teastaíonn ó agallóirí go measann tú an comhéadan seo agus a bhuntáistí. Tá an difríocht idir RDDanna agus DataFrames ríthábhachtach do cheisteanna agallaimh Spark.

Conas a fhreagairt:

Mínigh gur bailiúcháin dháilte sonraí iad DataFrames atá eagraithe i gcolúin ainmnithe, cosúil le táblaí in bunachair shonraí choibhneasta. Leag béim ar na buntáistí a bhaineann le DataFrames a úsáid, mar fhorfheidhmiú scéime, optamú ceisteanna trí Catalyst, agus éascaíocht úsáide le Spark SQL.

Sampla freagra:

"Tá DataFrames i Spark cosúil le táblaí i mbunachar sonraí coibhneasta ach tá siad dáilte thar chnuasach. Eagraíonn siad sonraí i gcolúin ainmnithe, ag soláthar scéime a shainíonn na cineálacha sonraí. Ligeann an struchtúr seo do Spark ceisteanna a optamú ag baint úsáide as an optamaitheoir Catalyst, rud a fhágann go bhfuil feabhsuithe móra ar fheidhmíocht ann. Tá sé faoi deara agam go pearsanta go bhfuil DataFrames i bhfad níos éasca le húsáid ná RDDanna nuair a bhíonn sonraí struchtúrtha á láimhseáil, agus is minic a léirítear a dtábhacht sna cineálacha ceisteanna agallaimh Spark a chuirtear."

## 4. Conas a dhéanann Spark SQL difear ó Hive SQL?

Cén fáth a bhféadfá an cheist seo a fháil:

Déanann an cheist seo tástáil ar do thuiscint ar an gcaoi a gcomhtháthaíonn Spark le ceisteanna cosúil le SQL agus conas a dhéanann sé comparáid le réitigh SQL-ar-Hadoop eile mar Hive. Is minic a mheastar gur comhpháirt lárnach de cheisteanna agallaimh Spark é seo.

Conas a fhreagairt:

Mínigh go n-úsáideann Spark SQL Spark féin mar inneall feidhmithe, ag soláthar feidhmiú níos tapúla i gcomparáid le Hive SQL, a bhraitheann go hiondúil ar MapReduce. Leag béim ar na buntáistí a bhaineann le Spark SQL, mar ríomhaireacht laistigh den chuimhne, tacaíocht do chomhréir SQL caighdeánach, agus comhtháthú le comhpháirteanna Spark eile.

Sampla freagra:

"Ligeann Spark SQL agus Hive SQL araon duit sonraí a cheistiú ag úsáid comhréir cosúil le SQL, ach tá an difríocht lárnach ina n-innill feidhmithe. Úsáideann Spark SQL Spark féin, rud a chiallaíonn gur féidir leis ríomhaireacht laistigh den chuimhne a úsáid le haghaidh feidhmiú ceisteanna i bhfad níos tapúla. Braitheann Hive, ar an láimh eile, go traidisiúnta ar MapReduce, atá bunaithe ar dhiosca agus níos moille. Nuair a bhíonn tú ag obair ar thionscadail anailíse sonraí, chonaic mé Spark SQL ag feidhmiú níos fearr ná Hive SQL go suntasach. Is minic a bhíonn an difríocht seo lárnach i gceisteanna agallaimh Spark a bhaineann le feidhmíocht."

## 5. Cad é cuspóir an SparkContext?

Cén fáth a bhféadfá an cheist seo a fháil:

Is é SparkContext an pointe isteach chuig feidhmiúlacht Spark. Teastaíonn ó agallóirí go dtuigeann tú a ról chun feidhmchlár Spark a thosú agus ceangal leis an gcnuasach. Tá tuiscint ar SparkContext riachtanach chun ceisteanna agallaimh Spark casta a fhreagairt.

Conas a fhreagairt:

Mínigh gur é an SparkContext an pointe isteach príomhúil do aon fheidhmiúlacht Spark. Is ionann é agus an nasc le cnuasach Spark agus ligeann sé duit RDDanna a chruthú, seirbhísí Spark a rochtain, agus an feidhmchlár a chumrú.

Sampla freagra:

"Is é an SparkContext croí fheidhmchláir Spark. Is é an pointe isteach a ligeann do do chód ceangal le cnuasach Spark agus a acmhainní a rochtain. Úsáideann tú é chun RDDanna, athróg chomhrá, agus carnóirí a chruthú. Go bunúsach, tá SparkContext ag teastáil ó gach feidhmchlár Spark chun feidhmiú. Dá bhrí sin, tá sé tábhachtach nuair a bhíonn tú ag smaoineamh ar na ceisteanna agallaimh Spark níos airde."

## 6. Déan cur síos ar Spark Streaming.

Cén fáth a bhféadfá an cheist seo a fháil:

Is comhpháirt lárnach é Spark Streaming le haghaidh próiseála sonraí fíor-ama. Teastaíonn ó agallóirí go measann tú do chuid eolais ar an modúl seo agus a chumas. Is dócha go ndéanfar tástáil ar do chuid eolais air i gceisteanna agallaimh Spark.

Conas a fhreagairt:

Mínigh gur modúl é Spark Streaming chun sruthanna sonraí fíor-ama a phróiseáil. Roinneann sé an sruth sonraí ina baisceanna beaga agus próiseálann sé iad ag baint úsáide as inneall croí Spark. Leag béim ar a bhuntáistí, mar theip-fhrithsheasmhacht, inscálaitheacht, agus comhtháthú le comhpháirteanna Spark eile.

Sampla freagra:

"Is síneadh cumhachtach é Spark Streaming de Spark a chuireann ar chumas próiseála sonraí fíor-ama. Oibríonn sé trí sruth sonraí isteach a roinnt ina mion-bhaiscí, a phróiseáiltear ansin ag inneall Spark. Ligeann an cur chuige seo do Spark Streaming méideanna móra sonraí a láimháil le moilleacht íseal. Is féidir le feidhmiúlacht shoiléir an fheidhmiúlacht seo cabhrú i gceisteanna agallaimh Spark níos airde."

## 7. Conas a láimhseálann Spark bainistiú cuimhne?

Cén fáth a bhféadfá an cheist seo a fháil:

Tá bainistiú cuimhne ríthábhachtach d’fheidhmíocht Spark. Teastaíonn ó agallóirí go measann tú conas a sannann agus a úsáideann Spark cuimhne chun feidhmiú a optamú. Tá bainistiú cuimhne go héifeachtach tábhachtach i gceisteanna agallaimh Spark éagsúla.

Conas a fhreagairt:

Mínigh go mbainistíonn Spark cuimhne go dinimiciúil, ag roinnt í ina dhá réigiún: ceann le haghaidh feidhmithe (a úsáidtear le haghaidh scuabtha, comhcheangail, sórtáil) agus ceann le haghaidh cuimhneacháin (a úsáidtear chun RDDanna agus DataFrames a stóráil). Luaigh go n-úsáideann Spark polasaí díbirt is lú a úsáideadh (LRU) chun an chuimhneachán a bhainistiú.

Sampla freagra:

"Bainistíonn Spark cuimhne go dinimiciúil, ag roinnt í ina réigiúin feidhmithe agus stórála. Úsáidtear an chuimhne feidhmithe le haghaidh tascanna cosúil le scuabtha, comhcheangail, agus comhiomlánú, cé go n-úsáidtear an chuimhne stórála chun RDDanna agus DataFrames a chuimhneamh. Nuair a bhíonn cuimhne gann, scaoilfidh Spark sonraí chuig an diosca, ach déanann sé iarracht sonraí a úsáidtear go minic a choinneáil laistigh den chuimhne le haghaidh rochtain níos tapúla. Is minic a dhéantar tástáil ar an tuiscint dhinimiciúil seo i gceisteanna agallaimh Spark."

## 8. Mínigh an coincheap de ghraf aicídiúil dírithe (DAG) i Spark.

Cén fáth a bhféadfá an cheist seo a fháil:

Is cuid lárnach de mhúnla feidhmithe Spark é an DAG. Teastaíonn ó agallóirí go dtuigeann tú conas a optamúann Spark jobs trí anailís a dhéanamh ar an DAG. Tá tuiscint chuimsitheach ríthábhachtach nuair a bhíonn tú ag plé le ceisteanna agallaimh Spark níos airde.

Conas a fhreagairt:

Mínigh gur graf ríomhaireachta é DAG a léiríonn sraith oibríochtaí a cuireadh i bhfeidhm ar RDD. Leag béim ar go n-úsáideann Spark an DAG chun feidhmiú a optamú trí oibríochtaí a chomhcheangal, líon na n-oibríochtaí scríofa a laghdú, agus an plean feidhmithe is fearr a chinneadh.

Sampla freagra:

"Is léiriú amhairc é Directed Acyclic Graph, nó DAG, ar na hoibríochtaí a dhéantar ar RDDanna i Spark. Tá sé ina chuid ríthábhachtach de mhúnla feidhmithe Spark. Sula ndéantar job a fheidhmiú, cruthaíonn Spark DAG de na claochluithe go léir. Ligeann sé seo do Spark an plean feidhmithe a optamú trí oibríochtaí a chomhcheangal, cosúil le go leor oibríochtaí mapála, ina aon staid amháin. Is minic a dhéantar tástáil ar a thuiscint ar optamú i gceisteanna agallaimh Spark."

## 9. Conas a thacaíonn Spark le teip-fhrithsheasmhacht?

Cén fáth a bhféadfá an cheist seo a fháil:

Is gné lárnach de Spark é teip-fhrithsheasmhacht. Teastaíonn ó agallóirí go measann tú conas a chinntíonn Spark iontaofacht sonraí i dtimpeallacht dháilithe. Is dócha go ndéanfar tástáil ar do thuiscint air seo i gceisteanna agallaimh Spark.

Conas a fhreagairt:

Mínigh go dtacaíonn Spark le teip-fhrithsheasmhacht tríd an gcumas sonraí caillte in RDDanna a athríomh trí oidhreacht na gclaochluithe a rianú. Luaigh go bhfuil RDDanna só-inathraithe agus go stórálann Spark na claochluithe a chuirtear i bhfeidhm orthu, rud a ligeann dó deighleoga caillte a athchruthú.

Sampla freagra:

"Baintear teip-fhrithsheasmhacht amach i Spark den chuid is mó trí oidhreacht RDD. Cuimhin le gach RDD conas a cruthaíodh é – an seicheamh claochluithe a cuireadh i bhfeidhm ar a RDDanna tuismíní. Má chailltear deighleog de RDD mar gheall ar theip nód, is féidir le Spark an deighleog sin a athchruthú trí na claochluithe ar na RDDanna tuismíní a athsheinm. Tá an cumas seo chun téarnamh ó theipeanna ina choirnéal cloiche de Spark agus a chumas próiseála dáilte, agus sin an fáth go mbíonn ceisteanna agallaimh Spark minic ag clúdach an ábhair seo."

## 10. Cad iad na ranna Spark (Partitions)?

Cén fáth a bhféadfá an cheist seo a fháil:

Is iad na ranna na haonaid bhunúsacha de chomhthreabhásacht i Spark. Teastaíonn ó agallóirí go measann tú conas a dháiltear agus a phróiseáiltear sonraí ar bhealach comhthreabhach. Tá sé ar cheann de na ceisteanna agallaimh Spark is coitianta.

Conas a fhreagairt:

Mínigh gur iad na ranna na haonaid sonraí is lú ar féidir iad a roinnt thar nóid i gcnuasach Spark, rud a ligeann do phróiseáil chomhthreabhach. Luaigh go mbíonn tionchar ag líon na rann ar leibhéal na comhthreabhachta agus go mbainistíonn Spark ranna go huathoibríoch.

Sampla freagra:

"Is iad na ranna na haonaid bhunúsacha de chomhthreabhacht i Spark. Roinntear RDD nó DataFrame ina ranna, agus is féidir gach rann a phróiseáil go neamhspleách ar nóid éagsúla sa chnuasach. Sainíonn líon na rann an leibhéal comhthreabhachta – is gnách go gciallaíonn níos mó rann níos mó comhthreabhachta, suas go dtí líon na gcroíthe i do chnuasach. Tá tiúnáil líon na rann riachtanach chun feidhmíocht Spark jobs a optamú. Dá bhrí sin, tá sé tábhachtach tuiscint a fháil nuair a bhíonn tú ag déileáil le ceisteanna agallaimh Spark eile."

## 11. Conas a láimhseálann Spark sonraí a shraithú agus a dhíshraithú?

Cén fáth a bhféadfá an cheist seo a fháil:

Tá sraithú agus díshraithú riachtanach chun sonraí a aistriú thar an ngréasán. Teastaíonn ó agallóirí go measann tú conas a láimhseálann Spark na próisis seo go héifeachtach. Tá aistriú sonraí agus éifeachtúlacht lárnach i gceisteanna agallaimh Spark.

Conas a fhreagairt:

Mínigh go n-úsáideann Spark sraithú chun comharthaí a thiontú chuig formáid ar féidir a tharchur thar an ngréasán, le roghanna cosúil le Kryo le haghaidh sraithú éifeachtach. Luaigh go bhfuil Kryo níos tapúla agus níos dlúithe ná sraithú Java ach go dteastaíonn cláir ranga saincheaptha uaidh.

Sampla freagra:

"Úsáideann Spark sraithú chun comharthaí a thiontú chuig formáid ar féidir a tharchur thar an ngréasán. Is é díshraithú an próiseas droim ar ais. De réir réamhshocraithe, úsáideann Spark sraithú Java, ach le haghaidh feidhmíochta níos fearr, moltar sraithú Kryo a úsáid. Tá Kryo níos tapúla agus níos éifeachtúla maidir le spás, ach teastaíonn uait na cláir ranga ar mhaith leat a shraithú a chlárú. Tá úsáid na modhanna sraithú ceart tábhachtach, agus is minic a dhéantar tástáil ar seo i gceisteanna agallaimh Spark."

## 12. Mínigh modhanna parallelize() vs textFile() Spark.

Cén fáth a bhféadfá an cheist seo a fháil:

Is modhanna coitianta iad seo chun RDDanna a chruthú. Teastaíonn ó agallóirí go dtuigeann tú an difríocht idir RDDanna a chruthú ó struchtúir sonraí atá ann cheana féin agus ó chomhaid sheachtracha a léamh. Tá an difríocht eolach ar chomhpháirt lárnach de cheisteanna agallaimh Spark.

Conas a fhreagairt:

Mínigh go n-úsáidtear parallelize() chun RDD a chruthú ó struchtúir sonraí atá ann cheana féin (m.sh., liostaí, tacair) i do chlár tiománaí, cé go léann textFile() comhaid téacs isteach in RDDanna. Luaigh go bhféadann textFile() sonraí a léamh ó fhoinsí éagsúla, lena n-áirítear comhaid áitiúla, HDFS, agus Amazon S3.

Sampla freagra:

"Úsáidtear parallelize() agus textFile() araon chun RDDanna a chruthú, ach freastalaíonn siad ar fheidhmeanna difriúla. Tógann parallelize() bailiúchán atá ann cheana féin i do chlár tiománaí, cosúil le liosta nó tacair, agus déanann sé é a dháileadh chun RDD a fhoirmiú. Léann textFile(), ar an láimh eile, sonraí ó fhoinse sheachtrach, cosúil le comhad téacs ar HDFS, agus cruthaíonn sé RDD ó na sonraí sin. Braitheann an modh ceart a roghnú ar cá as a dtagann do chuid sonraí. Tá an nuance seo ríthábhachtach chun ceisteanna agallaimh Spark níos airde a fhreagairt."

## 13. Cad é ról an SparkSession i Spark 2.x?

Cén fáth a bhféadfá an cheist seo a fháil:

Is é SparkSession an pointe isteach comhtháite chuig Spark 2.x. Teastaíonn ó agallóirí go dtuigeann tú a ról chun feidhmiúlachtaí Spark éagsúla a rochtain. Tá tuiscint ar SparkSession ríthábhachtach i gceisteanna agallaimh Spark.

Conas a fhreagairt:

Mínigh gur é an SparkSession an pointe isteach comhtháite chun feidhmiúlacht Spark go léir a rochtain, lena n-áirítear SQL, DataFrames, agus Datasets. Luaigh go gcomhcheanglaíonn sé feidhmiúlachtaí an SparkContext, SQLContext, agus HiveContext.

Sampla freagra:

"I Spark 2.x, is é an SparkSession an pointe isteach comhtháite chuig feidhmiúlacht Spark go léir. Cuireann sé SparkContext, SQLContext, agus HiveContext seanbhunaithe in ionad go bunúsach. Úsáideann tú é chun DataFrames a chruthú, chun táblaí sealadacha a chlárú le haghaidh ceisteanna SQL, agus chun cumraíocht Spark a rochtain. Simplíonn pointe isteach amháin próiseas forbartha go mór."

## 14. Déan idirdhealú idir modhanna cache() agus persist().

Cén fáth a bhféadfá an cheist seo a fháil:

Úsáidtear na modhanna seo chun sonraí a chuimhneamh laistigh den chuimhne. Teastaíonn ó agallóirí go dtuigeann tú an difríocht ina n-úsáid agus ina gcumas. Tá an difríocht eolach ar chomhpháirt lárnach de cheisteanna agallaimh Spark.

Conas a fhreagairt:

Mínigh gur úsáidtear iad araon chun sonraí a chuimhneamh laistigh den chuimhne, ach úsáideann cache() leibhéal cuimhne intuigthe (MEMORYONLY), cé go ligeann persist() sonraíocht soiléir ar an leibhéal stórála (m.sh., MEMORYONLY, MEMORYANDDISK).

Sampla freagra:

"Úsáidtear an dá cache() agus persist() chun RDDanna nó DataFrames a stóráil laistigh den chuimhne le haghaidh rochtain níos tapúla. Is é an príomh-difríocht ná gur giorrúchán é cache() do persist(MEMORYONLY), rud a chiallaíonn nach stórálann sé ach na sonraí laistigh den chuimhne. persist(), ar an láimh eile, ligeann duit an leibhéal stórála a shonrú go soiléir, mar shampla sonraí a stóráil ar dhiosca chomh maith leis an gcuimhne (MEMORYAND_DISK). Tugann sé seo níos mó smachta duit ar an gcaoi a stóráiltear do chuid sonraí. Is féidir le feidhmiúlacht shoiléir na feidhmiúlachtaí seo cabhrú i gceisteanna agallaimh Spark níos airde."

## 15. Mínigh na buntáistí a bhaineann le ríomhaireacht laistigh den chuimhne a úsáid i Spark.

Cén fáth a bhféadfá an cheist seo a fháil:

Is buntáiste lárnach de Spark é ríomhaireacht laistigh den chuimhne. Teastaíonn ó agallóirí go measann tú conas a chuireann sé le feabhsuithe feidhmíochta. Tá tuiscint ar an tairbhe feidhmíochta ríthábhachtach nuair a bhíonn tú ag smaoineamh ar cheisteanna agallaimh Spark níos airde.

Conas a fhreagairt:

Mínigh go luasaíonn sé an ríomhaireacht go suntasach trí an gá le hoibríochtaí ionchur/aschur diosca a laghdú. Luaigh go bhfuil ríomhaireacht laistigh den chuimhne thar a bheith tairbheach d’algairim athchleachtacha agus d’anailíseacht sonraí idirghníomhach.

Sampla freagra:

"Is luas an phríomh-bhuntáiste a bhaineann le ríomhaireacht laistigh den chuimhne i Spark. Trí shonraí idirmheánacha a stóráil laistigh den chuimhne seachas iad a scríobh chuig diosca, is féidir le Spark an t-am a thógann sé chun job a chríochnú a laghdú go suntasach. Tá sé seo thar a bheith tairbheach d’algairim athchleachtacha, cosúil le halgairim meaisínfhoghlama, áit a ndéantar na sonraí céanna a rochtain arís agus arís eile. Is féidir le feidhmiúlacht shoiléir na feidhmiúlachtaí seo cabhrú i gceisteanna agallaimh Spark níos airde."

## 16. Déan cur síos ar mhúnla ríomhaireachta MapReduce.

Cén fáth a bhféadfá an cheist seo a fháil:

Is coincheap bunúsach é MapReduce i bpróiseáil sonraí móra. Teastaíonn ó agallóirí go measann tú an múnla seo agus conas a bhaineann sé le Spark. Tá tuiscint chuimsitheach ríthábhachtach nuair a bhíonn tú ag plé le ceisteanna agallaimh Spark níos airde.

Conas a fhreagairt:

Mínigh gur múnla cláir é MapReduce ina bpróiseáiltear tacair sonraí móra trí obair a roinnt ina dhá chéim: Map (próiseáil sonraí i gcodanna níos lú) agus Reduce (sonraí comhiomlánú). Luaigh go mbaineann MapReduce go hiondúil le sonraí idirmheánacha a scríobh chuig diosca.

Sampla freagra:

"Is paradigm cláir é an múnla MapReduce a úsáidtear chun tacair sonraí móra a phróiseáil ar bhealach comhthreabhach. Tá dhá phríomh-chéim ann: an chéim Map, áit a roinntear na sonraí ionchuir i gcodanna níos lú agus próiseáiltear iad go neamhspleách ag feidhmeanna mapála, agus an chéim Reduce, áit a ndéantar comhiomlánú ar na haschuir ó na mapálaithe chun an toradh deiridh a tháirgeadh. Gné lárnach de MapReduce ná go scríobhann sé sonraí idirmheánacha chuig diosca go hiondúil, rud a d’fhéadfadh a bheith ina bhac ar fheidhmíocht."

## 17. Conas a fheabhsaíonn Spark ar Hadoop ó thaobh feidhmíochta?

Cén fáth a bhféadfá an cheist seo a fháil:

Déanann an cheist seo tástáil ar do thuiscint ar na difríochtaí lárnacha idir Spark agus Hadoop agus cén fáth a mbaineann Spark tairbhe as roinnt clár oibre. Cuidíonn Spark agus Hadoop a chur i gcomparáid le ceisteanna agallaimh Spark a fhreagairt.

Conas a fhreagairt:

Mínigh go mbaineann feidhmíocht níos tapúla mar gheall ar chumas próiseála laistigh den chuimhne Spark i gcomparáid le próiseáil bhunaithe ar dhiosca Hadoop. Luaigh buntáistí eile Spark, mar a thacaíocht do phróiseáil fíor-ama, a chuid APIanna níos airde, agus a chumas ríomhaireachtaí athchleachtacha a dhéanamh go héifeachtach.

Sampla freagra:

"Feabhsaíonn Spark ar Hadoop MapReduce den chuid is mó trína chumas próiseála laistigh den chuimhne. Murab ionann agus MapReduce, a scríobhann sonraí idirmheánacha chuig diosca tar éis gach céim mapála agus laghdaithe, is féidir le Spark sonraí idirmheánacha a stóráil laistigh den chuimhne, rud a laghdaíonn an ualach oibre ionchuir/aschuir go suntasach. Déanann sé seo Spark i bhfad níos tapúla d’algairim athchleachtacha agus d’anailíseacht sonraí idirghníomhach. Cuireann sé APIanna níos saibhre agus tacaíocht do shruthú fíor-ama ar fáil freisin, nach dtugann Hadoop MapReduce go dúchasach."

## 18. Cad iad Encoders i Spark?

Cén fáth a bhféadfá an cheist seo a fháil:

Úsáidtear Encoders chun tiontú idir comharthaí JVM agus formáid inmheánach Spark. Teastaíonn ó agallóirí go measann tú conas a láimhseálann Spark sraithú sonraí le DataFrames agus Datasets. Tá éifeachtúlacht i gceapadh sonraí ríthábhachtach do cheisteanna agallaimh Spark casta.

Conas a fhreagairt:

Mínigh gur tiontaíonn Encoders cineálacha sainithe ag an úsáideoir chuig formáid inmheánach Spark le húsáid le DataFrames agus Datasets. Luaigh gur soláthraíonn Encoders sraithú agus díshraithú uathoibríoch agus go bhfeabhsaíonn siad feidhmíocht i gcomparáid le sraithú Java.

Sampla freagra:

"Úsáidtear Encoders i Spark chun tiontú idir comharthaí JVM agus formáid inmheánach Spark. Tá siad riachtanach chun oibriú le DataFrames agus Datasets, mar a ligeann siad do Spark sonraí a shraithú agus a dhíshraithú go héifeachtach. Soláthraíonn Encoders sraithú cineál-slán uathoibríoch, rud a chiallaíonn gur féidir leo earráidí a ghabháil ag am comhbhailithe seachas ag am rith, rud a fhágann go mbeidh cód níos láidre ann. Is minic a léirítear a dtábhacht sna cineálacha ceisteanna agallaimh Spark a chuirtear."

## 19. Cad is Catalyst ann i Spark?

Cén fáth a bhféadfá an cheist seo a fháil:

Is é Catalyst optamaitheoir ceisteanna Spark SQL. Teastaíonn ó agallóirí go dtuigeann tú conas a optamúann Spark ceisteanna SQL le haghaith feidhmithe éifeachtúla. Tá tuiscint chuimsitheach ríthábhachtach nuair a bhíonn tú ag plé le ceisteanna agallaimh Spark níos airde.

Conas a fhreagairt:

Mínigh gur fráma oibre optamaithe ceisteanna é Catalyst i Spark a ligeann do phleananna feidhmithe éifeachtúla. Luaigh a chomhpháirteanna lárnacha, mar an anailíseoir, an t-optamaitheoir, agus an giniúir cód.

Sampla freagra:

"Is é Catalyst an fráma oibre optamaithe ceisteanna atá i gcroílár Spark SQL. Tá sé freagrach as ceist SQL a ghlacadh, í a anailísiú, í a optamú, agus ansin an cód a ghiniúint chun í a fheidhmiú. Úsáideann Catalyst cur chuige optamaithe bunaithe ar rialacha agus bunaithe ar chostais chun an plean feidhmithe is éifeachtúla a aimsiú. Is minic a dhéantar tástáil ar an tuiscint seo ar optamú i gceisteanna agallaimh Spark."

## 20. Mínigh an API DataFrames.

Cén fáth a bhféadfá an cheist seo a fháil:

Is comhpháirt lárnach de Spark SQL é an API DataFrames. Teastaíonn ó agallóirí go measann tú conas DataFrames a úsáid chun láimhseáil agus anailís sonraí. Is comhpháirt lárnach de cheisteanna agallaimh Spark é úsáid an API DataFrames.

Conas a fhreagairt:

Mínigh go soláthraíonn sé API struchtúrtha chun sonraí a láimhseáil atá cosúil le bunachair shonraí choibhneasta. Luaigh oibríochtaí lárnacha DataFrame, mar scagadh, grúpáil, comhcheangal, agus comhiomlánú.

Sampla freagra:

"Soláthraíonn an API DataFrames i Spark bealach struchtúrtha chun sonraí a láimhseáil, cosúil leis an gcaoi a n-oibreodh tú le táblaí i mbunachar sonraí coibhneasta. Cuireann sé raidhse oibríochtaí ar fáil chun sonraí a scagadh, a ghrúpáil, a chomhcheangal, agus a chomhiomlánú. Tá an API an-iomasach agus éascaíonn sé castacht a dhéanamh ar chlaochluithe sonraí. Tá sé faoi deara agam go pearsanta go bhfuil DataFrames i bhfad níos éasca le húsáid ná RDDanna nuair a bhíonn sonraí struchtúrtha á láimhseáil. Dá bhrí sin, tá sé tábhachtach nuair a bhíonn tú ag smaoineamh ar na ceisteanna agallaimh Spark níos airde."

## 21. Déan cur síos ar oibríocht GroupByKey Spark.

Cén fáth a bhféadfá an cheist seo a fháil:

Is oibríocht choitianta í GroupByKey chun sonraí a ghrúpáil. Teastaíonn ó agallóirí go dtuigeann tú a fheidhmiúlacht agus a himpleachtaí feidhmíochta féideartha. Tá tuiscint chuimsitheach ríthábhachtach nuair a bhíonn tú ag plé le ceisteanna agallaimh Spark níos airde.

Conas a fhreagairt:

Mínigh gur oibríocht í a ghrúpálann sonraí de réir eochair trasna rann éagsúla sula ndéantar comhiomlánú breise. Luaigh gur féidir le groupByKey a bheith costasach mar go scuabann sé na sonraí go léir thar an ngréasán.

Sampla freagra:

"Is claochlú é groupByKey i Spark a ghrúpálann na luachanna go léir a bhaineann le gach eochair ina bhailiúchán amháin. Is bealach simplí é chun sonraí a ghrúpáil, ach is féidir leis a bheith an-chostasach mar go dteastaíonn uaidh na sonraí go léir a scuabadh thar an ngréasán. Maidir le tacair sonraí móra, is minic gur fearr reduceByKey nó aggregateByKey a úsáid, ar féidir leo roinnt den chomhiomlánú a dhéanamh go háitiúil sula ndéantar na sonraí a scuabadh."

## 22. Conas a láimhseálann Spark oibríochtaí comhcheangail (join)?

Cén fáth a bhféadfá an cheist seo a fháil:

Is oibríochtaí coitianta iad comhcheangail chun sonraí ó fhoinsí iolracha a chomhcheangal. Teastaíonn ó agallóirí go measann tú conas a optamúann Spark oibríochtaí comhcheangail le haghaith feidhmíochta. Tá tuiscint ar nuances na gcomhcheangail ríthábhachtach chun ceisteanna agallaimh Spark a fhreagairt.

Conas a fhreagairt:

Mínigh go dtacaíonn Spark le cineálacha éagsúla comhcheangail mar chomheangail istigh, clé seachtrach, deas seachtrach, agus lán seachtrach, ag optamú iad bunaithe ar mhéideanna agus dáileadh sonraí. Luaigh teicnící mar chomhcheangail chomhrá agus comhcheangail scuabtha hash.

Sampla freagra:

"Tacaíonn Spark le cineálacha éagsúla oibríochtaí comhcheangail, lena n-áirítear comheangail istigh, clé seachtrach, deas seachtrach, agus lán seachtrach. Roghnaíonn optamaitheoir Catalyst Spark go huathoibríoch an straitéis chomhcheangail is éifeachtúla bunaithe ar mhéid agus dáileadh na sonraí. Mar shampla, má tá ceann de na táblaí beag go leor chun feistiú laistigh den chuimhne, úsáidfidh Spark comhcheangal comhrá, áit a gcuirtear an tábla níos lú chuig na nóid feidhmitheoirí go léir. Maidir le táblaí níos mó, úsáidfidh Spark comhcheangal scuabtha hash nó comhcheangal sórtála-laghdaithe, a bhaineann le sonraí a scuabadh thar an ngréasán. Is féidir le feidhmiúlacht shoiléir na feidhmiúlachtaí seo cabhrú i gceisteanna agallaimh Spark níos airde."

## 23. Cad é an difríocht idir reduceByKey() agus aggregateByKey()?

Cén fáth a bhféadfá an cheist seo a fháil:

Is oibríochtaí coitianta iad seo chun sonraí a chomhiomlánú de réir eochair. Teastaíonn ó agallóirí go dtuigeann tú na difríochtaí ina bhfeidhmiúlacht agus ina n-úsáid. Tá an idirdhealú idir iad seo tábhachtach do cheisteanna agallaimh Spark éagsúla.

Conas a fhreagairt:

Mínigh gur fheidhmíonn reduceByKey() feidhm ar gach eochair ar bhealach comhthreabhach trasna rann éagsúla, cé go ligeann aggregateByKey() do chomhiomlánú níos casta lena n-áirítear luachanna tosaigh. Luaigh go bhfuil aggregateByKey() níos solúbtha ach freisin níos casta le húsáid.

Sampla freagra:

"Úsáidtear an dá reduceByKey() agus aggregateByKey() chun sonraí a chomhiomlánú de réir eochair, ach tá saintréithe difriúla acu. Comhcheanglaíonn reduceByKey() na luachanna do gach eochair ag baint úsáide as feidhm chomhlántach agus comhlachaithe. aggregateByKey(), ar an láimh eile, soláthraíonn níos mó solúbthachta trí ligean duit luach tosaigh, feidhm chun luachanna a chomhcheangal laistigh de gach rann, agus feidhm chun luachanna a chomhiomlánú thar ranna a shonrú. Tá aggregateByKey() níos cumhachtaí ach freisin níos casta le húsáid. Dá bhrí sin, tá sé tábhachtach tuiscint a fháil nuair a bhíonn tú ag déileáil le ceisteanna agallaimh Spark eile."

## 24. Mínigh conas Spark jobs a mhonatóiriú.

Cén fáth a bhféadfá an cheist seo a fháil:

Tá monatóireacht ríthábhachtach chun feidhmíocht Spark job a thuiscint agus a optamú. Teastaíonn ó agallóirí go measann tú do chuid eolais ar na huirlisí agus na teicnící atá ar fáil chun Spark jobs a mhonatóiriú. Tá eolas ar conas jobs a mhonatóiriú riachtanach do cheisteanna agallaimh Spark éagsúla.

Conas a fhreagairt:

Mínigh gur féidir monatóireacht a dhéanamh tríd an Spark UI, áit a bhfuil sonraí feidhmithe job agus meadrachtaí ar fáil. Luaigh uirlisí eile, mar an Spark History Server, Ganglia, agus Prometheus.

Sampla freagra:

"Is féidir leat Spark jobs a mhonatóiriú ag baint úsáide as uirlisí éagsúla. Is é an phríomh-uirlis an Spark UI, a sholáthraíonn faisnéis mhionsonraithe faoi fheidhmiú job, lena n-áirítear céimeanna, tascanna, agus feidhmitheoirí. Ligeann an Spark History Server duit loganna na mbabes críochnaithe a fheiceáil. Le haghaidh monatóireacht ar acmhainní cnuasaigh fíor-ama, is féidir leat uirlisí cosúil le Ganglia nó Prometheus a úsáid. Cuidíonn na huirlisí seo le bacanna a aithint agus feidhmíocht job a optamú. Is féidir le feidhmiúlacht shoiléir na feidhmiúlachtaí seo cabhrú i gceisteanna agallaimh Spark níos airde."

## 25. Cad é cur chuige Spark maidir le hionadacht sonraí (data locality)?

Cén fáth a bhféadfá an cheist seo a fháil:

Is teicníocht optamaithe lárnach é ionadacht sonraí i Spark. Teastaíonn ó agallóirí go measann tú conas a íoslaghdaíonn Spark aistriú sonraí trí shonraí a phróiseáil gar dá suíomh. Tá tuiscint chuimsitheach ríthábhachtach nuair a bhíonn tú ag plé le ceisteanna agallaimh Spark níos airde.

Conas a fhreagairt:

Mínigh go n-optamúann Spark feidhmíocht trí iarracht a dhéanamh sonraí a phróiseáil chomh gar agus is féidir don nód céanna ina gcónaíonn siad, ag laghdú tráchta gréasáin. Luaigh na leibhéil éagsúla d’ionadacht sonraí: PROCESSLOCAL, NODELOCAL, NOPREF, RACKLOCAL, agus ANY.

Sampla freagra:

"Déanann Spark feidhmíocht a optamú trí iarracht a dhéanamh sonraí a phróiseáil chomh gar agus is féidir dá suíomh. Tugtar ionadacht sonraí air seo. Déanann Spark idirdhealú idir roinnt leibhéal d’ionadacht sonraí: PROCESSLOCAL (tá sonraí sa JVM céanna leis an tasc), NODELOCAL (tá sonraí ar an nód céanna), RACK_LOCAL (tá sonraí ar an raca céanna), agus ANY (is féidir le sonraí a bheith in aon áit sa chnuasach). Déanfaidh Spark iarracht tascanna a sceidealú chun rith chomh gar agus is féidir do na sonraí chun tráchta gréasáin a íoslaghdú. Is minic a dhéantar tástáil ar a thuiscint ar optamú i gceisteanna agallaimh Spark."

## 26. Conas a oibríonn modh broadcast() Spark?

Cén fáth a bhféadfá an cheist seo a fháil:

Úsáidtear broadcast() chun tacair sonraí móra, léitheoireacht-amháin a dháileadh go héifeachtach. Teastaíonn ó agallóirí go measann tú an teicníc optamaithe seo. Tá tuiscint chuimsitheach ríthábhachtach nuair a bhíonn tú ag plé le ceisteanna agallaimh Spark níos airde.

Conas a fhreagairt:

Mínigh go seolann sé comhartha mór chuig gach nód sa chnuasach go héifeachtach, ag laghdú aistriú sonraí le linn oibríochtaí dáilte. Luaigh gur léitheoireacht-amháin iad athróg chomhrá agus go gcuimhnítear iad ar gach nód.

Sampla freagra:

"Úsáidtear an modh broadcast() chun tacair sonraí móra, léitheoireacht-amháin a dháileadh go héifeachtach chuig na nóid feidhmitheoirí go léir i gcnuasach Spark. In ionad na sonraí a sheoladh le gach tasc, seoltar an athróg chomhrá chuig gach nód ach uair amháin agus déantar é a chuimhneamh go háitiúil. Féadann sé seo tráchta gréasáin a laghdú go suntasach agus feidhmíocht a fheabhsú, go háirithe nuair a bhíonn tacair sonraí móra agat a chaithfear a rochtain ag go leor tascanna. Is féidir le feidhmiúlacht shoiléir na feidhmiúlachtaí seo cabhrú i gceisteanna agallaimh Spark níos airde."

## 27. Déan cur síos ar ról an Driver agus an Executor i Spark.

Cén fáth a bhféadfá an cheist seo a fháil:

Tá rólanna an Tiománaí agus an Fheidhmítheora a thuiscint bunúsach chun ailtireacht Spark a thuiscint. Teastaíonn ó agallóirí go dtuigeann tú nádúr dáilithe Spark. Tá an t-eolas ar na rólanna ríthábhachtach chun ceisteanna agallaimh Spark a fhreagairt.

Conas a fhreagairt:

Mínigh go bhfuil an Tiománaí freagrach as tascanna a chomhordú, cé go bhfeidhmíonn na Feidhmitheoirí tascanna trasna na bhfógróirí oibre. Luaigh go rithfidh an Tiománaí an feidhmchlár príomhúil agus go gcruthóidh sé an SparkContext.

Sampla freagra:

"I Spark, is é an Tiománaí an próiseas príomhúil a ritheann do chód feidhmchláir, a chruthíonn an SparkContext, agus a chomhordaíonn feidhmiú tascanna. Is próisis oibrí iad Feidhmitheoirí, ar an láimh eile, a ritheann ar nóid an chnuasaigh agus a dhéanann feidhmiú na dtascanna a sannadh dóibh ón Tiománaí. Roinnfidh an Tiománaí an job i dtaiscéalaimh agus dáileann sé iad chuig na Feidhmitheoirí le haghaidh próiseála comhthreabhaí."

## 28. Conas a dhéileálann Spark le láimhseáil ranna neamhchothromaithe (imbalanced partitions)?

Cén fáth a bhféadfá an cheist seo a fháil:

Is féidir le ranna neamhchothromaithe a bheith ina gcúis le bacanna feidhmíochta. Teastaíonn ó agallóirí go measann tú do chuid eolais ar theicnící chun an fhadhb seo a réiteach. Cuidíonn eolas ar conas é a réiteach le ceisteanna agallaimh Spark níos airde a fhreagairt.

Conas a fhreagairt:

Mínigh gur féidir modhanna cosúil le coalesce() agus repartition() a úsáid chun méideanna rann a choigeartú. Luaigh go scuabann repartition() na sonraí go léir, cé go ndéanann coalesce() iarracht gluaiseacht sonraí a íoslaghdú.

Sampla freagra:

"Féadann ranna neamhchothromaithe a bheith ina gcúis le roinnt tascanna a bheith i bhfad níos faide ná a chéile, rud a d’fhéadfadh do Spark job a mhoilliú go suntasach. Chun é seo a réiteach, is féidir leat modhanna cosúil le coalesce() agus repartition() a úsáid. Déanann repartition() na sonraí a athdháileadh ar fud an chnuasaigh, ag cruthú sraith nua de ranna le méid níos cothroime. Is féidir coalesce() a úsáid chun líon na rann a laghdú, ach déanann sé iarracht gluaiseacht sonraí a íoslaghdú. Braitheann an modh ceart a roghnú ar an staid ar leith."

## 29. Cad iad roinnt dúshláin chódaithe Spark coitianta?

Cén fáth a bhféadfá an cheist seo a fháil:

Déanann dúshláin chódaithe measúnú ar do chumas praiticiúil coincheapa Spark a úsáid chun fadhbanna a réiteach. Teastaíonn ó agallóirí go bhfeiceann tú an féidir leat do chuid eolais theoiriciúil a aistriú go cód oibre. Tá tuiscint chuimsitheach ríthábhachtach nuair a bhíonn tú ag plé le ceisteanna agallaimh Spark níos airde.

Conas a fhreagairt:

Áirítear le samplaí na focail barr N is mó a fháil i gcomhad téacs ag baint úsáide as PySpark agus an meán RDD a ríomh.

Sampla freagra:

"Áirítear le roinnt dúshlán códaithe Spark coitianta tascanna cosúil le na focail is minice i gcomhad téacs mór ag baint úsáide as PySpark a fháil, meán RDD a ríomh, nó sraith próiseála sonraí simplí a chur i bhfeidhm. Éilíonn na dúshláin seo de ghnáth ort do thuiscint ar RDDanna, DataFrames, agus Spark SQL a léiriú. Dá bhrí sin, tá sé tábhachtach tuiscint a fháil nuair a bhíonn tú ag déileáil le ceisteanna agallaimh Spark eile."

## 30. Cad iad roinnt APIanna agus uirlisí Spark coitianta a úsáidtear sa tionscal?

Cén fáth a bhféadfá an cheist seo a fháil:

Déanann an cheist seo measúnú ar do chomhpháirtíocht le héiceachóras Spark agus na huirlisí a úsáidtear go coitianta in iarratais saolré. Cuidíonn sé le heolas ar na gnéithe éagsúla a clúdaítear i gceisteanna agallaimh Spark a léiriú.

Conas a fhreagairt:

Áirítear ar uirlisí coitianta Spark Core, Spark SQL, Spark Streaming, GraphX, agus MLlib, mar aon le teangacha cosúil le Scala, Python (PySpark), R (SparkR), agus SQL.

Sampla freagra:

"Sa tionscal, faigheann tú Spark go minic ag baint úsáide as a chomhpháirteanna lárnacha cosúil le Spark Core le haghaidh próiseála sonraí ginearálta, Spark SQL chun sonraí struchtúrtha a cheistiú, Spark Streaming le haghaidh próiseála sonraí fíor-ama, MLlib le haghaidh meaisínfhoghlama, agus GraphX le haghaidh próiseála graif. Áirítear ar theangacha móra le haghaidh forbartha Spark Scala, Python (ag baint úsáide as PySpark), agus SQL le haghaidh ceisteanna Spark SQL. Braitheann an rogha uirlisí go minic ar an gcás úsáide ar leith agus ar shaineolas na foirne."

Leideanna eile chun ullmhú do cheisteanna agallaimh Spark

Ní théann ullmhúchán do cheisteanna agallaimh Spark thar sainmhínithe a mheabhrú. Déan cleachtadh ar fhadhbanna códála a réiteach ag baint úsáide as Spark. Bain úsáid as acmhainní ar líne, ranganna teagaisc, agus ardáin chleachtais chun do chuid scileanna a mhachnamh. Déan agallaimh samplacha le cairde nó comhghleacaithe chun an taithí agallaimh a ionsamhlú. Athbhreithnigh do thionscadail roimhe seo agus bíodh ullmhúchán agat chun plé a dhéanamh ar do thaithí le Spark. Smaoinigh ar uirlisí atá cumhachtaithe ag AI a úsáid chun agallaimh a ionsamhlú agus aiseolas pearsantaithe a fháil. Le hullmhúchán cuimsitheach, is féidir leat ceisteanna agallaimh Spark a láimhseáil go muiníneach agus do phost aisling a bhaint amach.

Déan Do Agallamh A Bhaint Amach Le Verve AI

Ag teastáil borradh do do chuid agallamh atá le teacht? Cláraigh le haghaidh Verve AI—do pháirtí agallaimh AI uile-in-aon. Le huirlisí cosúil leis an Interview Copilot, AI Resume Builder, agus AI Mock Interview, tugann Verve AI treoir fíor-ama duit, cásanna sonracha cuideachta, agus aiseolas cliste atá oiriúnaithe do do spriocanna. Bí i do dhaoine mílte iarrthóirí a d’úsáid Verve AI chun a róil aisling a bhaint amach le muinín agus éascaíocht.
👉 Faigh tuilleadh eolais agus tosú saor in aisce ag https://vervecopilot.com/