Com o passar do tempo, a tecnologia em torno da análise e computação do Big Data também está evoluindo. Como o conceito de Big Data (e tudo o que o rodeia) está se tornando cada vez mais popular, várias empresas relacionadas a esse conceito (e similares, como aprendizado de máquina, desenvolvimento de IA e assim por diante) estão constantemente procurando pessoas que seriam proficientes no uso da tecnologia e o software associados ao Big Data. O Spark é um dos softwares mais conhecidos e populares usados na Big Data analytics, então é definitivamente benéfico aprender sobre como conseguir um emprego relacionado a ele. E para ajudá-lo a conseguir um emprego em big data analytics, este tutorial fornecerá respostas a possíveis perguntas sobre Apache Spark que possam surgir numa entrevista de emprego!
Neste tutorial, você encontrará perguntas básicas e avançadas sobre o Spark. Desta forma, você será capaz de obter uma visão completa do que você deve esperar da entrevista de emprego se quiser trabalhar com big data analytics!
Tabela de Conteúdo
- 1. Introdução ao assunto
- 1.1. Pergunta 1: O que é Spark?
- 1.2. Pergunta 2: Quais são alguns dos recursos mais notáveis do Apache Spark?
- 1.3. Pergunta 3: O que é 'SCC'?
- 1.4. Pergunta 4: O que é 'RDD'?
- 1.5. Pergunta 5: O que é "imutabilidade"?
- 1.6. Pergunta 6: O que é o YARN?
- 1.7. Pergunta 7: Qual é a linguagem de programação mais usada no Spark?
- 1.8. Pergunta 8: quantos gerentes de cluster estão disponíveis no Spark?
- 1.9. Pergunta 9: Quais são as responsabilidades do mecanismo Spark?
- 1.10. Pergunta 10: O que são 'lazy evaluations'?
- 2. Perguntas de Entrevista de Emprego para Big Data Analytics
- 2.1. Pergunta 1: O que são 'partições'?
- 2.2. Pergunta 2: Para o quê o Spark Streaming é usado?
- 2.3. Pergunta 3: é normal executar todos os seus processos em um nó localizado?
- 2.4. Pergunta 4: Para o quê o 'SparkCore' é usado?
- 2.5. Pergunta 5: A API do sistema de arquivos possui algum uso no Spark?
- 3. Resumo
- 3.1. Habilidades? Boa. Caráter? Melhor ainda!
- 4. Conclusões
Introdução ao assunto
Vamos começar o tutorial com as perguntas de nível introdutório que você pode receber na sua entrevista de emprego.
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Como você provavelmente notará, muitas dessas perguntas seguem uma fórmula semelhante - elas ou são comparações, definições ou baseadas em opiniões, solicitam exemplos e assim por diante. Uma coisa que você deve prestar atenção quando estiver estudando perguntas para a sua entrevista de emprego são os tipos que apresentam uma situação e, em seguida, querem saber como você o iria resolver. Por que prestar atenção a estas perguntas?
Por via de regra, irão lhe fornecer exemplos de cenários da vida real que podem ter ocorrido na empresa. Digamos, por exemplo, que uma semana antes da entrevista, a empresa teve um grande problema para resolver. Esse problema exigia bons conhecimentos com o Apache Spark, um especialista no assunto por assim dizer. A empresa resolveu o problema e, em seguida, durante sua entrevista, decide perguntar como você o teria resolvido. Nesse tipo de cenário, se você fornecer uma resposta tangível, lógica e completa, na qual ninguém na empresa havia sequer pensado, provavelmente você estará meio caminho andado para ser contratado para uma vaga de big data analytics com Apache Spark.
Então, com isso dito, preste atenção até mesmo ao menor dos detalhes. Estas primeiras perguntas sendo do nível introdutório não significam que elas devam ser passadas sem muita reflexão! Leve seu tempo e realmente estude as perguntas básicas - você ficará feliz depois da entrevista por tê-lo feito!
Pergunta 1: O que é Spark?
Obviamente, a primeira coisa que seus potenciais empregadores vão lhe pedir é a definição de Spark. Seria surpreendente se eles não o fizessem!
Este é um ótimo exemplo das perguntas baseadas em “definições ” que mencionei anteriormente. Não dê apenas uma resposta do tipo Wikipedia - tente formular as definições com suas próprias palavras. Isso vai mostrar que você está realmente tentando lembrar e pensar sobre o que você diz, não apenas derramando palavras aleatórias como um robô.
O Apache Spark é um framework de código aberto usado principalmente para Big Data Analytics, aprendizado de máquina e processamento em tempo real. O framework basicamente fornece uma interface totalmente funcional para programadores e desenvolvedores - essa interface faz um ótimo trabalho ajudando em várias tarefas complexas de programação de cluster e de aprendizado de máquina.
Pergunta 2: Quais são alguns dos recursos mais notáveis do Apache Spark?
Esta é uma pergunta mais baseada em opinião - você provavelmente não precisará recitar todas elas uma por uma em ordem alfabética, então apenas escolha algumas que você realmente gosta e descreva-as.
Para dar-lhe alguns exemplos do que você poderia dizer, eu escolhi três - velocidade , suporte multi-formato e bibliotecas embutidas.
Como há uma quantidade mínima de redes processando os dados, o mecanismo Spark pode atingir velocidades incríveis, especialmente quando comparado ao Hadoop.
Além disso, o Spark suporta muitas fontes de dados (já que usa o SparkSQL para integrá-las) e possui uma grande variedade de bibliotecas padrão diferentes que os desenvolvedores de Big Data podem utilizar e usar.
Pergunta 3: O que é 'SCC'?
Embora essa abreviação não seja muito usada (resultando em questões de entrevista bastante difíceis sobre Apache Spark), você pode encontrar essa pergunta.
SCC significa “ Spark Cassandra Connector ”. É uma ferramenta que o Spark usa para acessar as informações (dados) localizadas em vários bancos de dados do Cassandra.
Pergunta 4: O que é 'RDD'?
RDD significa “Resilient Distribution Datasets”. Estes são basicamente elementos operacionais que, quando iniciados, são executados paralelamente uns aos outros. Existem dois tipos de RDDs conhecidos - coleções paralelizadas e conjuntos de dados do Hadoop. Geralmente, os RDDs suportam dois tipos de operações - ações e transformações.
Pergunta 5: O que é "imutabilidade"?
Como o nome provavelmente implica, quando um item é imutável , ele não pode ser alterado ou modificado de qualquer forma depois de estar totalmente criado e ter um valor atribuído.
Sendo essa uma das perguntas da entrevista sobre Apache Spark que permite algum tipo de elaboração, você também pode adicionar que o Spark (como um framework) tem esse recurso. No entanto, isso não se aplica aos processos de coleta de dados - apenas seus valores atribuídos.
Pergunta 6: O que é o YARN?
O YARN é um dos principais recursos do Spark. É usado principalmente com o gerenciamento de recursos, mas também é usado para operar em clusters Spark - isso é devido ao fato do YARN ser muito escalável.
Pergunta 7: Qual é a linguagem de programação mais usada no Spark?
Embora haja muitos desenvolvedores que gostam de usar o Python, o Scala ainda é o idioma mais usado no Spark.
Pergunta 8: quantos gerentes de cluster estão disponíveis no Spark?
Por padrão, há três gerenciadores de cluster que você pode usar no Spark. Já falamos sobre um deles em uma das perguntas anteriores - YARN. Os outros dois são conhecidos como Apache Mesos e standalone deployments.
Pergunta 9: Quais são as responsabilidades do mecanismo Spark?
Geralmente, o mecanismo Spark preocupa-se em estabelecer, e distribuir os vários conjuntos de dados espalhados por vários clusters.
Pergunta 10: O que são 'lazy evaluations'?
Se você acha que esta é uma das perguntas mais divertidas da entrevista, você está completamente certo. Como o nome implica, esse tipo de avaliação é atrasado até o ponto em que o valor do item é necessário para ser empregado. Além disso, avaliações preguiçosas são executadas apenas uma vez - não há avaliações repetidas.
Perguntas de Entrevista de Emprego para Big Data Analytics
Neste ponto do tutorial, você provavelmente deve ter uma boa ideia do tipo de perguntas de nível básico que são feitas numa entrevista de emprego para quem trabalhar com big data analytics usando Spark. Agora que estamos aquecidos, vamos fazer a transição e passar para perguntas e respostas da avançadas para pessoas com mais experiência em Big Data Analytics com Spark.
Verdade seja dita, as versões avançadas dessas questões serão muito semelhantes em natureza às suas contrapartes básicas. A única diferença é que as versões avançadas exigirão um pouco de conhecimento e mais pesquisas do que as básicas.
Não se preocupe, no entanto - se você já estudou o Apache Spark extensivamente, essas perguntas também devem parecer muito fáceis para você. Se você ainda não começou a aprender sobre o Apache Spark ou se já é um especialista - essas perguntas e respostas o ajudarão a ampliar e aprofundar seu conhecimento em cada etapa da sua jornada pelo Spark.
Pergunta 1: O que são 'partições'?
Uma partição é uma parte super pequena de uma grande quantidade de dados . As partições são baseadas na lógica - elas são usadas no Spark para gerenciar dados, de modo que o ônus mínimo da rede seja alcançado.
Sendo esta outra das perguntas da entrevista do Spark que permitem algum tipo de elaboração, você também pode acrescentar que o processo de particionamento é usado para derivar os pequenos pedaços de dados antes mencionados de partes maiores, otimizando assim a rede para rodar no mais alto nível e na maior velocidade possível.
Pergunta 2: Para o quê o Spark Streaming é usado?
Você deve vir à sua entrevista preparado para receber algumas perguntas sobre o Spark Streaming, já que é uma característica bastante popular do Spark.
Basicamente, o Spark Streaming é responsável por processos de streaming de dados escalonáveis e ininterruptos. É uma extensão do programa Spark principal e é comumente usada por desenvolvedores Big Data e Big Data Analytics.
Pergunta 3: é normal executar todos os seus processos em um nó localizado?
Não não é. De fato, este é um dos erros mais comuns que os desenvolvedores Spark cometem - especialmente quando estão apenas começando. Você deve sempre tentar distribuir seu fluxo de dados - isso acelerará o processo e o tornará mais fluido.
Pergunta 4: Para o quê o 'SparkCore' é usado?
O SparkCore é o principal mecanismo responsável por todos os processos que ocorrem no Spark . Tendo isso em mente, você provavelmente não ficará surpreso ao saber que tem um monte de tarefas - monitoramento, gerenciamento de memória e armazenamento, agendamento de tarefas, só para citar alguns.
Pergunta 5: A API do sistema de arquivos possui algum uso no Spark?
De fato, isso acontece. Essa API específica permite que o Spark leia e componha os dados de várias áreas de armazenamento (dispositivos) diferentes.
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Resumo
Neste tutorial, falamos sobre tudo, desde o básico do Spark até as perguntas e respostas para desenvolvedores experientes. Agora você tem pelo menos uma idéia aproximada do que esperar da entrevista de emprego.
Tente não se estressar e exagerar antes da entrevista. Meu palpite é que você não se candidatou a uma vaga para Big Data Analytics com Spark sem nem mesmo saber o que é Spark. Relaxe - você já sabe muito! Tente concentrar toda a sua atenção nessas perguntas - elas ajudarão você a revisar as informações mais importantes e se preparar para a entrevista.
Quando você já estiver lá, tente ouvir cada pergunta e pense sobre isso. O estresse pode levar a divagações e confusão - você não quer isso! É por isso que você deve confiar em suas habilidades e tentar manter a mente calma. Um conselho que parece funcionar nessas entrevistas de emprego é tentar responder a cada pergunta da maneira mais curta e simples possível, mas depois elaborar com duas ou três frases - isso mostrará a seus potenciais empregadores que você não apenas conhece as respostas às suas perguntas, mas também possui conhecimentos adicionais sobre o tópico em questão.
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Habilidades? Boa. Caráter? Melhor ainda!
Além disso, lembre-se de que muitas empresas estão mais do que prontas para treinar seus funcionários e fornecer-lhes as habilidades necessárias. Nesses casos, tudo o que você precisa é ter uma compreensão básica do que é o Spark e para quê o Spark é usado e, então, ter pelo menos um pouco de experiência com a própria plataforma. Os empregadores podem treiná-lo e fornecer as habilidades necessárias, mas eles não podem mudar seu caráter - é exatamente isso que eles procuram nos candidatos a cargos. É por isso que é importante que você demonstre não apenas sua competência, mas também suas habilidades de pensamento crítico, personalidade, lealdade, aptidão para aprender coisas novas e - finalmente - uma grande paixão e motivação para trabalhar. Se você tem essas coisas em cheque, você aumenta suas chances de conseguir esse emprego!
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Conclusões
Chegamos ao final do tutorial. Certifique-se de memorizar (ou melhor ainda - copiar ou anotar ) as perguntas e respostas que foram apresentadas no guia. Revise-as, encontre diferentes alterações e variações - faça tudo o que for necessário para aprendê-las de cor!
Se você não conseguir à primeira vez, não se preocupe! Nem todo mundo é adequado para todas as empresas lá fora. Com tempo e esforço, você aprenderá a se preocupar menos e se apresentar ainda melhor nessas entrevistas de emprego. Tenha em mente que um desenvolvedor Spark e trabalhar com Big Data Analytics é um trabalho estimado - vale a luta!
Desejo-lhe boa sorte na sua entrevista de emprego! Espero que você tenha sucesso!
Referências Científicas
Sobre os Especialistas e Analistas do Artigo
