2023 年 15 大 Azure Databricks 面试问题和答案

[jakiyasultana]

是最流行的基于云的统一平台之一，供数据工程师和数据科学家执行 ETL 过程和构建 ML 模型。Azure Databricks 的日益流行使其成为参加任何数据工程面试之前必须具备的技能。Databricks 是寻求有效平台来快速旋转和管理集群的数据工程师的绝佳选择。此博客涵盖最重要的Azure Databricks面试问题和答案，以帮助您在下一次Azure 数据工程师面试中取得好成绩。 大数据项目 学习在创建增量实时表 可下载的解决方案代码 | 解释性视频 | 技术支持 。

目录 15 个面向数据工程师的 Azure Databricks 面试问题和答案面试问题 Databricks Delta Lake 面试问题 Databricks Python 面试题 Databricks 基于场景的面试问题 有经验的 Azure Databricks 面试问题和答案 15 个面向数据工程师的 Azure Databricks 面试问题 委内瑞拉电话号码表 和答案 以下是您必须为大数据工程师面试准备的 15 大Azure 面试问题和答案。 面试问题 下面是一些关于PySpark Databricks 的热门面试问题—— 1. PySpark 是如何工作的？ 结构化数据的分布式集合称为 PySpark DataFrame。它们存储在命名列中，相当于关系数据库表。



此外 比 Python 或 R 代码更有效地优化。可以使用各种来源，包括结构化数据文件、Hive 表、外部数据库、现有 RDD 等来创建它们。 2. 定义 PySpark 分区。PySpark 允许的最大分区数是多少？ PySpark 分区方法使用一个或多个分区键将大型数据集划分为较小的数据集。当分区数据的转换运行得更快时，执行性能就会提高。这是由于每个分区转换的并发操作。PySpark 支持两种分区方式：内存分区（DataFrame）和磁盘分区（文件系统）。是它的语法。建议将集群应用程序核心数可访问的分区数量增加 4 倍。