Au fil du temps, la technologie entourant l'analyse et le calcul du Big Data évolue également. Le concept de Big Data (et tout ce qui l’entourant) devenant de plus en plus populaire, de nombreuses entreprises associées à ce concept (et à d’autres similaires, telles que l’apprentissage automatique, le développement de l’IA, etc.) sont constamment à la recherche de personnes qui maîtriseraient la technologie et les logiciels associés au Big Data. Spark est l’un des logiciels les plus connus et les plus utilisés dans l’analyse du Big Data. Il est donc certainement bénéfique d’apprendre à trouver un emploi en rapport avec ce travail. Et pour vous aider à atteindre cet objectif, ce tutoriel fournira des questions d'entrevue à Apache Spark que vous pouvez vous attendre à poser pendant votre entretien d'embauche!
Dans ce didacticiel, vous trouverez des questions d’entrevue élémentaires et avancées sur Spark. De cette façon, vous pourrez avoir une vue d'ensemble de ce que vous devez attendre de l'entretien d'embauche!
Contenus
- 1. Introduction
- 1.1. Question 1: Qu'est-ce que Spark?
- 1.2. Question 2: Quelles sont les caractéristiques les plus remarquables de Spark?
- 1.3. Question 3: Qu'est-ce que ‘SCC’?
- 1.4. Question 4: Qu'est-ce que ‘RDD’ ?
- 1.5. Question 5: Qu'est-ce que l'‘immutabilité’?
- 1.6. Question 6: Qu'est-ce que YARN ?
- 1.7. Question 7: Quel est le langage de programmation le plus couramment utilisé dans Spark ?
- 1.8. Question 8: Combien de gestionnaires de cluster sont disponibles dans Spark?
- 1.9. Question 9: Quelles sont les responsabilités du moteur Spark?
- 1.10. Question 10: Que sont les «évaluations paresseuses»?
- 2. Questions d'entretien Spark - Niveau avancé
- 2.1. Question 1: Que sont les "partitions"?
- 2.2. Question 2: À quoi sert Spark Streaming?
- 2.3. Question 3: Est-il normal d'exécuter tous vos processus sur un nœud localisé?
- 2.4. Question 4: À quoi sert ‘SparkCore’ ?
- 2.5. Question 5: L'API du système de fichiers a-t-il une utilisation dans Spark?
- 3. Résumé
- 3.1. Compétences? Bien. Personnage? Encore mieux!
- 4. Conclusions
Introduction
Commençons par le didacticiel en abordant les questions de l’interview de débutant avec Apache Spark que vous pourriez recevoir au début de votre entretien d’emploi.
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Comme vous le remarquerez probablement, beaucoup de ces questions suivent une formule similaire: elles reposent sur la comparaison, la définition ou l’opinion, vous demandent de fournir des exemples, etc. Lorsque vous étudiez les questions d’un entretien avec Spark, vous devez absolument porter une attention particulière au type de questions qui présente une situation, puis vous demander comment vous pourriez le résoudre. Pourquoi faire attention à ces questions?
Le plus souvent, les situations qui vous seront fournies seront des exemples de scénarios réels pouvant avoir eu lieu dans l'entreprise. Disons, par exemple, qu’une semaine avant l’entretien, l’entreprise avait un gros problème à résoudre. Cette question nécessitait de bonnes connaissances de Spark, et de quelqu'un qui aurait été un expert sur les questions d'entrevue en continu de Spark. La société a résolu le problème et, au cours de votre entretien, a décidé de vous demander comment vous l'auriez résolu. Dans ce type de scénario, si vous fournissiez une réponse concrète, logique et complète à laquelle personne dans l'entreprise n'avait même pensé, vous êtes probablement sur la bonne voie pour être embauché.
Cela dit, faites attention au moindre détail. Ces premières questions étant du niveau d’introduction ne signifie pas qu’elles doivent être parcourues sans trop y penser! Prenez votre temps et étudiez vraiment les questions de base de l’entrevue Spark - vous serez heureux de l’avoir fait après l’interview!
Question 1: Qu'est-ce que Spark?
De toute évidence, la toute première chose que vos employeurs potentiels vont vous demander, ce sera la définition de Spark. Ce serait surprenant si ce n’était pas le cas!
C’est un excellent exemple des questions de l’interview Spark «basées sur la définition» que j’ai mentionnées plus tôt. Ne donnez pas simplement une réponse de type Wikipedia - essayez de formuler les définitions avec vos propres mots. Cela montrera que vous essayez réellement de vous rappeler et de penser à ce que vous dites, pas simplement de répandre des mots au hasard, comme un robot.
Apache Spark est un framework open source principalement utilisé pour l'analyse Big Data, l'apprentissage automatique et le traitement en temps réel. Le framework fournit essentiellement une interface entièrement fonctionnelle pour les programmeurs et les développeurs. Cette interface facilite grandement la programmation en grappes complexes et les tâches d’apprentissage automatique.
Question 2: Quelles sont les caractéristiques les plus remarquables de Spark?
C’est l’une des questions de l’interview Spark les plus basées sur l’opinion - vous n’aurez probablement pas besoin de les réciter une par une dans l’ordre alphabétique; choisissez donc quelques-unes qui vous plaisent vraiment et décrivez-les.
Pour vous donner quelques exemples de ce que vous pourriez dire, j’ai choisi trois : vitesses, prise en charge multi-format et bibliothèques intégrées.
Étant donné que le nombre de réseaux traitant les données est minimal, le moteur Spark peut atteindre des vitesses incroyables, notamment par rapport à Hadoop. Notons que la vitesse est très importante si vous révisez des questions d’interview en streaming avec Spark.
En plus de cela, Spark prend en charge de nombreuses sources de données (car il utilise SparkSQL pour les intégrer) et propose une grande variété de bibliothèques par défaut que les développeurs Big Data peuvent utiliser et utiliser.
Question 3: Qu'est-ce que ‘SCC’?
Bien que cette abréviation ne soit pas très utilisée (ce qui entraîne des questions d’entretien difficiles sur Spark), vous pouvez rencontrer une telle question.
SCC signifie «Spark Cassandra Connector». C'est un outil que Spark utilise pour accéder aux informations (données) situées dans diverses bases de données Cassandra.
Question 4: Qu'est-ce que ‘RDD’ ?
RDD signifie «Resilient Distribution Datasets». Il s’agit essentiellement d’éléments opérationnels qui, une fois lancés, s’exécutent en parallèle. Il existe deux types de RDD connus: les collections parallélisées et les jeux de données Hadoop. Généralement, les RDD prennent en charge deux types d'opérations: les actions et les transformations.
Question 5: Qu'est-ce que l'‘immutabilité’?
Comme son nom l'indique probablement, lorsqu'un élément est immuable, il ne peut en aucun cas être modifié, une fois créé et doté d'une valeur assignée.
Ceci étant l’une des questions de l’entretien Apache Spark permettant une certaine élaboration, vous pouvez également ajouter que, par défaut, Spark (en tant que cadre) possède cette fonctionnalité. Cependant, cela ne s'applique pas aux processus de collecte de données, mais uniquement aux valeurs qui leur sont attribuées.
Question 6: Qu'est-ce que YARN ?
YARN est l’une des caractéristiques principales de Spark. Il concerne principalement la gestion des ressources, mais est également utilisé pour fonctionner au sein de grappes Spark, en raison de sa très grande évolutivité.
Question 7: Quel est le langage de programmation le plus couramment utilisé dans Spark ?
Une excellente représentation des questions d'entrevue de base sur Spark, celle-ci devrait être une évidence. Même si de nombreux développeurs aiment utiliser Python, Scala reste le langage le plus couramment utilisé pour Spark.
Question 8: Combien de gestionnaires de cluster sont disponibles dans Spark?
Par défaut, il existe trois gestionnaires de cluster que vous pouvez utiliser dans Spark. Nous avons déjà parlé de l’un d’entre eux dans l’une des précédentes questions de l’entrevue avec Apache Spark - YARN. Les deux autres sont appelés Apache Mesos et déploiements autonomes.
Question 9: Quelles sont les responsabilités du moteur Spark?
De manière générale, le moteur Spark se charge d’établir, de diffuser (distribuer), puis de surveiller les différents ensembles de données réparties autour de divers clusters.
Question 10: Que sont les «évaluations paresseuses»?
Si vous pensez que ceci est l'une des questions de l'entretien le plus amusant sur Spark, vous avez tout à fait raison. Comme son nom l'indique, ce type d'évaluation est retardé jusqu'au moment où la valeur de l'élément doit être utilisée. De plus, les évaluations paresseuses ne sont exécutées qu'une fois - il n'y a pas d'évaluation répétée.
Questions d'entretien Spark - Niveau avancé
À ce stade du didacticiel, vous devriez probablement avoir une assez bonne idée de ce que sont réellement les questions de l’entretien avec Spark et du type de questions que vous devez vous attendre au cours de cet entretien. Maintenant que nous sommes réchauffés, passons à la transition et abordons certaines des questions d’interview Spark les plus populaires pour les développeurs expérimentés du Big Data.
À vrai dire, les versions avancées de ces questions ressembleront beaucoup à leurs homologues de base. La seule différence est que les versions avancées nécessiteront un peu de connaissances et davantage de recherche que les versions de base.
Ne vous inquiétez pas, cependant - si vous avez déjà beaucoup étudié Apache Spark, ces questions devraient également vous sembler très faciles. Que vous n’ayez pas commencé à connaître Apache Spark ou que vous soyez déjà un expert - ces questions et réponses d’entrevue Spark pour des développeurs expérimentés vont vous aider à approfondir et approfondir vos connaissances à chaque étape de votre parcours Spark.
Question 1: Que sont les "partitions"?
Une partition est une très petite partie d'un plus gros bloc de données. Les partitions sont basées sur la logique - elles sont utilisées dans Spark pour gérer les données de manière à atteindre l’encombrement réseau minimal.
Ceci étant une autre question d'entrevue avec Spark qui permet une sorte d'élaboration, vous pouvez également ajouter que le processus de partitionnement est utilisé pour dériver les petites données susmentionnées à partir de gros morceaux, optimisant ainsi le fonctionnement du réseau au maximum. vitesse possible.
Question 2: À quoi sert Spark Streaming?
Vous devriez vous présenter à votre entretien en étant préparé à recevoir quelques questions d'entretien avec Spark Streaming, car il s'agit d'une fonctionnalité très populaire de Spark.
Spark Streaming est essentiellement responsable des processus de diffusion de données évolutifs et ininterrompus. Il s’agit d’une extension du programme principal Spark. Il est couramment utilisé par les développeurs et les programmeurs Big Data.
Question 3: Est-il normal d'exécuter tous vos processus sur un nœud localisé?
Non ce n'est pas. En fait, il s’agit de l’une des erreurs les plus courantes commises par les développeurs Spark, en particulier au tout début de leur carrière. Vous devez toujours essayer de distribuer votre flux de données - cela accélérera le processus et le rendra plus fluide.
Question 4: À quoi sert ‘SparkCore’ ?
SparkCore est le moteur principal responsable de tous les processus en cours dans Spark. En gardant cela à l'esprit, vous ne serez probablement pas surpris de savoir qu'il comporte de nombreuses tâches - surveillance, gestion de la mémoire et du stockage, planification des tâches, pour n'en nommer que quelques-unes.
Question 5: L'API du système de fichiers a-t-il une utilisation dans Spark?
En effet, il fait. Cette API particulière permet à Spark de lire et de composer les données de différentes zones de stockage (périphériques).
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Résumé
Dans ce tutoriel, nous avons parlé de tout, des bases de Spark aux questions d’interview Spark pour des développeurs expérimentés. Vous avez maintenant au moins une idée approximative de ce à quoi vous attendre de l'entretien d'embauche.
Essayez de ne pas vous stresser et de vous exagérer avant l'entrevue. J’imagine que vous n’avez pas postulé à un poste de développeur Spark sans même savoir ce qu’il en était. Détendez-vous - vous en savez déjà beaucoup! Essayez de concentrer toute votre attention sur ces questions d’interview Spark - elles vous aideront à réviser les informations les plus importantes et à vous préparer pour l’entretien imminent.
Lorsque vous y êtes déjà, essayez d’écouter chaque question et d’y réfléchir. Le stress peut mener à la confusion et à la confusion - vous ne le voulez pas! C’est pourquoi vous devriez faire confiance à vos compétences et essayer de garder la tête basse. Un conseil qui semble fonctionner lors de ces entretiens d’emploi est d’essayer de répondre à chaque question de la manière la plus courte et simple possible, puis de préciser deux ou trois phrases de suivi, ce qui montrera à vos employeurs potentiels que vous n'êtes pas seulement connaître les réponses à leurs questions, mais aussi posséder des connaissances supplémentaires sur le sujet à traiter.
- Facile à utiliser
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Compétences? Bien. Personnage? Encore mieux!
De plus, rappelez-vous que de nombreuses entreprises sont plus que disposées à former leurs employés et à leur fournir les compétences nécessaires. Dans ce cas, il vous suffit de bien comprendre Spark et ses fonctions, puis d’avoir au moins un peu d’expérience de la plate-forme elle-même. Les employeurs peuvent vous former et vous fournir les compétences nécessaires, mais ils ne peuvent pas changer votre personnage - c’est exactement ce qu’ils recherchent dans les postes vacants. C’est pourquoi il est important que vous démontriez non seulement votre compétence, mais également votre sens de la pensée critique, votre personnalité, votre loyauté, votre aptitude à apprendre de nouvelles choses et, enfin, votre passion et votre motivation au travail. Si vous avez ces choses en échec, vous augmentez vos chances d'obtenir cet emploi par un glissement de terrain!
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Conclusions
Nous avons atteint la fin du tutoriel. Assurez-vous de mémoriser (ou mieux encore - de copier ou d’écrire) les questions et les réponses présentées dans le guide. Révisez-les, trouvez différentes altérations et variations - faites tout ce qui est nécessaire pour les apprendre par cœur!
Sur cette note - si vous ne réussissez pas la première fois, ne vous inquiétez pas! Tout le monde n'est pas adapté à chaque entreprise. Avec du temps et des efforts, vous apprendrez à vous inquiéter moins et à vous présenter encore mieux lors de ces entretiens d'embauche. N'oubliez pas qu'un développeur Spark est un poste estimé - cela en vaut la peine!
Je vous souhaite bonne chance dans votre entretien d'embauche! J'espère que vous allez réussir!
Références Scientifiques
A propos des experts et analystes de l'article
