🪴 BLOG IT

Вопросы для интервью Apache Arrow

3 min read

1. Общие сведения об Apache Arrow

  1. Что такое Apache Arrow и для чего он предназначен?
  2. Какие задачи решает Apache Arrow в экосистеме Big Data и аналитики?
  3. Почему Apache Arrow называют форматом данных «в памяти» (in-memory)?
  4. Чем Apache Arrow отличается от форматов на диске, таких как Parquet или ORC?

📌 2. Архитектура и устройство Apache Arrow

  1. Опишите внутреннюю структуру данных Apache Arrow.
  2. Как Apache Arrow поддерживает колоночное (columnar) хранение в памяти?
  3. Какие типы данных и структуры данных поддерживает Apache Arrow?
  4. Как Apache Arrow обеспечивает быструю сериализацию и десериализацию данных?

📌 3. Ключевые преимущества Apache Arrow

  1. Как Apache Arrow ускоряет взаимодействие между разными системами обработки данных (например, Spark, Pandas, SQL-базы)?
  2. Какие преимущества дает стандартизация формата данных в памяти с помощью Apache Arrow?
  3. Почему Apache Arrow эффективен для аналитических нагрузок и операций машинного обучения?
  4. Как Apache Arrow улучшает производительность аналитических запросов?

📌 4. Apache Arrow против других форматов

  1. Чем Apache Arrow отличается от Apache Parquet?
  2. Когда лучше использовать Apache Arrow, а когда – Parquet или ORC?
  3. Можно ли использовать Apache Arrow вместе с Parquet или ORC? Как именно?
  4. Каковы ключевые различия между Apache Arrow и Apache Avro?

📌 5. Интеграция с другими инструментами

  1. Как Apache Arrow интегрируется с Apache Spark?
  2. Каковы преимущества интеграции Apache Arrow с Python-библиотеками, такими как Pandas, PyArrow?
  3. Как Apache Arrow помогает в работе с SQL-движками (например, DuckDB, ClickHouse)?
  4. В каких системах аналитики Apache Arrow используется наиболее эффективно?

📌 6. Использование Apache Arrow в сценариях Big Data и ML

  1. Опишите типичный сценарий использования Apache Arrow в ML-пайплайне.
  2. Как Apache Arrow улучшает скорость обмена данными между Python и JVM-приложениями?
  3. Каковы преимущества Apache Arrow при обработке потоковых (streaming) данных?

📌 7. Производительность и оптимизация

  1. Как Apache Arrow использует zero-copy (бесперекопийную) технологию передачи данных?
  2. Какие методы сжатия поддерживает Apache Arrow для данных в памяти?
  3. Какие оптимизации можно применять для повышения производительности Apache Arrow?

📌 8. Apache Arrow Flight

  1. Что такое Apache Arrow Flight и какую проблему он решает?
  2. Какие преимущества Apache Arrow Flight имеет по сравнению с REST API или JDBC/ODBC?
  3. В каких сценариях Apache Arrow Flight особенно полезен?

📌 9. Практическое применение и Best Practices

  1. Приведите примеры компаний или проектов, успешно использующих Apache Arrow.
  2. Какие Best Practices вы знаете при использовании Apache Arrow в больших проектах?
  3. Опишите процесс миграции существующего решения на использование Apache Arrow. Какие проблемы могут возникнуть?

📌 10. Будущее развитие Apache Arrow

  1. Какие перспективы вы видите у Apache Arrow в экосистеме данных и аналитики?
  2. Какие новые возможности Apache Arrow активно развиваются сейчас?
  3. Как Apache Arrow интегрируется с современными подходами, такими как Data Mesh и Lakehouse?

Graph View

Backlinks