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Questions et reponses d'entretien

Decouvrez les meilleures questions et reponses d entretien Apache Spark pour les debutants et les profils experimentes afin de preparer vos entretiens.

Total 24 questions Questions et reponses d'entretien

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Questions et reponses d'entretien

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Questions et reponses niveau debutant / jeunes diplomes

Question 1

What is Apache Spark?

Apache Spark is an open-source distributed computing system that provides fast and general-purpose cluster computing for big data processing and analytics.

Example:

SparkContext sc = new SparkContext("local", "SparkExample");
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Question 2

What is the purpose of the SparkContext in Apache Spark?

SparkContext is the entry point for Spark functionality and represents the connection to the Spark cluster. It coordinates the execution of operations on the cluster.

Example:

val sc = new SparkContext("local", "SparkExample")
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Question 3

Explain the role of the Spark Driver in a Spark application.

The Spark Driver is the program that runs the main() function and creates the SparkContext. It coordinates the execution of tasks on the Spark Executors and collects results from them.

Example:

object MyApp {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val sc = new SparkContext("local", "MyApp")
  }
}
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Question 4

What is the difference between a DataFrame and an RDD in Spark?

A DataFrame is a distributed collection of data organized into named columns, similar to a relational table. An RDD (Resilient Distributed Dataset) is a low-level abstraction representing a distributed collection of objects.

Example:

val df = spark.read.json("/path/to/data.json")
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