由于 PySpark 专业知识在数据行业越来越受欢迎，本文将提供 PySpark 面试问题的全面指南，涵盖从基本概念到高级技术的一系列主题。
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PySpark 基本面试问题
让我们首先探索一些基本的 PySpark 面试问题，以评 truemoney 数据库 估您对这个强大库的核心概念和优势的理解。
与传统 Python 相比，使用 PySpark 进行大数据处理的主要优势是什么？
PySpark 是 Apache Spark 的 Python API，与传统 Python 相比，它在大数据处理方面具有多项优势。这些优势包括：
处理海量数据集的可扩展性。
通过并行处理实现高性能。
容错能力，确保数据可靠性。
与 Apache 生态系统内的其他大数据工具集成。
如何在 PySpark 中创建 SparkSession？它的主要用途是什么？
在 PySpark 中，SparkSession是使用 Spark 功能的入口点，它是使用SparkSession.builderAPI 创建的。
其主要用途包括：
与Spark SQL交互来处理结构化数据。
创建数据框。
配置 Spark 属性。
管理 SparkContext 和 SparkSession 生命周期。
下面是一个如何SparkSession创建的示例：
from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder \
.appName("MySparkApp") \
.master("local[*]") \
.getOrCreate()
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描述将数据读入 PySpark 的不同方法。
PySpark 支持从各种来源读取数据，例如CSV 、 Parquet和 JSON 等。为此，它提供了不同的方法，包括spark.read.csv()、、、、。spark.read.parquet()spark.read.json()spark.read.format()spark.read.load()
下面是如何将数据读入 PySpark 的示例：
df_from_csv = spark.read.csv("my_file.csv", header=True)
df_from_parquet = spark.read.parquet("my_file.parquet")
df_from_json = spark.read.json("my_file.json")
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如何处理 PySpark 中丢失的数据？
在 PySpark 中，我们可以使用多种方法处理缺失数据：
我们可以使用该方法删除包含缺失值的行或列.dropna()。
我们可以用特定值填充缺失的数据，或者使用插值方法.fillna()。
我们可以使用统计方法（例如平均值或中位数）来估算缺失值Imputer。
下面是在 PySpark 中处理缺失数据的一个例子：
# How to drop rows
df_from_csv.dropna(how="any")
# How to fill missing values with a constant
df_from_parquet.fillna(value=2)
# How to impute values with median
from pyspark.ml.feature import Imputer
imputer = Imputer(strategy="median", inputCols=["price","rooms"], outputCols=["price_imputed","rooms_imputed"])
model = imputer.fit(df_from_json)
df_imputed = model.transform(df_from_json)
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如何在 PySpark 中缓存数据以提高性能？
PySpark 的优势之一是它允许我们使用方法.cache()或.persist()将数据 存储在内存中或指定的存储级别。此任务通过避免重复计算并减少对数据序列化和反序列化的需要来提高性能。
下面是在 PySpark 中如何缓存数据的一个示例：
# How to cache data in memory
df_from_csv.cache()
# How to persist data in local disk
df_from_csv.persist(storageLevel=StorageLevel.DISK_ONLY)
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描述在 PySpark 中执行连接。
Pyspark 允许我们执行几种类型的连接：内连接、外连接、左连接和右连接。通过使用.join()方法，我们可以在 on 参数上指定连接条件，并使用参数指定连接类型how，如示例所示：
# How to inner join two datasets
df_from_csv.join(df_from_json, on="id", how="inner")
# How to outer datasets
df_from_json.join(df_from_parquet, on="product_id", how="outer")
供电
PySpark 中的 RDD、DataFrames 和 Datasets 之间的主要区别是什么？
Spark 弹性分布式数据集 (RDD)、DataFrame 和数据集是 Spark 中的关键抽象，使我们能够在分布式计算环境中处理结构化数据。尽管它们都是表示数据的方式，但它们具有关键区别：
RDD 是低级 API，缺乏模式，提供对数据的控制。它们是不可变的对象集合
DataFrames 是建立在 RDD 之上的高级 API，针对性能进行了优化，但不是安全类型。它们将结构化和半结构化数据组织到命名列中。
数据集结合了 RDD 和 DataFrames 的优点。它们是提供安全类型抽象的高级 API。它们支持 Python 和 Scala，并提供编译时类型检查，同时比 DataFrames 更快。
解释一下 PySpark 中的惰性求值概念。它如何影响性能？
PySpark 实现了一种称为惰性求值的策略，其中应用于分布式数据集 (RDD、DataFrames 或 Datasets) 的转换不会立即执行。相反，Spark 会构建一系列要对数据执行的操作或转换，称为有向无环图 (DAG)。这种惰性求值可提高性能并优化执行，因为计算被推迟到触发操作并且是绝对必要的。
分区在 PySpark 中的作用是什么？它如何提高性能？
在 PySpark 中，数据分区是帮助我们在集群中的节点之间均匀分配负载的关键功能。分区是指将数据划分为较小的块（分区）的操作，这些块可在集群中独立并行处理。它通过启用并行处理、减少数据移动和提高资源利用率来提高性能。可以使用和等方法来控制.repartition()分区.coalesce()。
解释 PySpark 中广播变量的概念并提供用例。
广播变量是 Spark 分布式计算框架的一个关键特性。在 PySpark 中，它们是只读共享变量，被缓存并分发到集群节点以避免 shuffle 操作。当我们有一个需要使用和加载预训练模型的分布式机器学习应用程序时，它们非常有用。我们将模型作为变量进行广播，这有助于我们减少数据传输开销并提高性能。
中级 PySpark 面试问题
介绍了基础知识后，让我们继续讨论一些中级 PySpark 面试问题，深入探讨 Spark 应用程序的架构和执行模型。
什么是 Spark Driver，它的职责是什么？
Spark Driver 是通过跨集群执行任务来协调 Spark 应用程序的核心进程。它与集群管理器通信以分配资源、安排任务并监控 Spark 作业的执行情况。
