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Die 20 besten Databricks-Interview-Fragen für alle Niveaus
Databricks ist eine Datenanalyseplattform, die Data Engineering, Data Science und maschinelles Lernen vereinfacht. Es gibt immer mehr Beschäftigungsmöglichkeiten für Dateningenieure und andere Fachleute, die sich mit Databricks auskennen oder sie lernen wollen.
Damit du bei einem Vorstellungsgespräch die Oberhand behältst, habe ich diesen Leitfaden erstellt, der dich auf die wichtigsten Themen vorbereitet. Die folgenden Fragen sind von meinen eigenen Erfahrungen bei der Einstellung von Datentechnikern und der Zusammenarbeit mit anderen Datenexperten, die Databricks nutzen, geprägt. Aus diesem Grund glaube ich, dass dieser Artikel einen guten Einblick in das gibt, wonach Personalchefs suchen.
Wenn du ganz neu bei Databricks bist oder deine Kenntnisse verbessern möchtest, empfehle ich dir den Kurs "Einführung in Databricks " von DataCamp, um dich auf den neuesten Stand zu bringen. Ich habe in diesem Artikel auch Verweise auf DataCamp-Kurse und -Tutorials angegeben, wenn du bestimmte Konzepte genauer verstehen möchtest.
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Grundlegende Databricks Interview Fragen
Die Fragen im Vorstellungsgespräch konzentrieren sich auf die grundlegenden Kenntnisse von Databricks, einschließlich grundlegender Aufgaben wie die Bereitstellung von Notebooks und die Nutzung der wichtigsten Werkzeuge der Plattform. Du wirst wahrscheinlich auf diese Fragen stoßen, wenn du nur wenig Erfahrung mit Databricks hast oder wenn der Interviewer sich nicht sicher ist, wie gut du bist.
Im Folgenden findest du einige der wichtigsten Themen, zu denen du wahrscheinlich gefragt wirst. Lies auch unser Databricks Tutorial: 7 Must-Know Concepts als zusätzliche Ressource zur Vorbereitung.
- Hoher Überblick über Databricks: Du solltest in der Lage sein zu beschreiben, was Databricks ist und wie es in eine moderne Datenplattform passt.
- Hauptmerkmal und Nutzer: Du solltest über kollaborative Arbeitsbereiche, Notebooks, die optimierte Spark-Engine und die Fähigkeit, sowohl Batch- als auch Streaming-Daten zu verarbeiten, Bescheid wissen.
- Einfache Anwendungsfälle: Du solltest einige Beispiele dafür liefern, wie Kunden Databricks nutzen, einschließlich eines Einblicks in die grundlegende Architektur.
Wenn die Idee des Datenstroms neu für dich ist, empfehle ich dir, einen Blick auf unseren Kurs Streaming Concepts zu werfen, um dein Wissen in diesem Bereich zu erweitern.
1. Was ist Databricks und was sind seine wichtigsten Funktionen?
Databricks ist eine Datenanalyseplattform, die für ihre Collaborative Notebooks, ihre Spark-Engine und ihre Data Lakes wie Delta Lake mit ACID-Transaktionen bekannt ist. Databricks lässt sich natürlich auch mit verschiedenen Datenquellen und BI-Tools integrieren und bietet gute Sicherheitsfunktionen.
2. Erkläre die Kernarchitektur von Databricks.
Die Kernarchitektur von Databricks besteht aus ein paar wichtigen Teilen. Zunächst gibt es die Databricks Runtime, die wichtige Komponenten wie Spark enthält, die in einem Cluster laufen. Dann gibt es noch die Cluster selbst, die skalierbare Rechenressourcen sind, die für die Ausführung von Notebooks und Jobs verwendet werden. Notizbücher in Databricks sind interaktive Dokumente, die Code, Visualisierungen und Text kombinieren. Der Arbeitsbereich ist der Ort, an dem du diese Notizbücher sowie Bibliotheken und Experimente organisierst und verwaltest. Und schließlich gibt es noch das Databricks File System, ein verteiltes Dateisystem, das mit den Clustern verbunden ist.
3. Wie erstellt und betreibt man ein Notizbuch in Databricks?
Das Erstellen und Ausführen eines Notizbuchs in Databricks ist ganz einfach. Gehe zunächst zu dem Databricks-Arbeitsbereich, in dem du dein Notizbuch erstellen möchtest. Klicke auf "Erstellen" und wähle "Notizbuch". Gib deinem Notizbuch einen Namen und wähle die Standardsprache, z. B. Python, Scala, SQL oder R. Als Nächstes verbindest du es mit einem Cluster. Um dein Notizbuch auszuführen, schreibst oder fügst du deinen Code in eine Zelle ein und klickst dann auf die Schaltfläche "Ausführen".
Intermediate Databricks Interview Fragen
Diese Fragen werden gestellt, sobald dein Gesprächspartner festgestellt hat, dass du einige Grundkenntnisse über Databricks hast. Sie sind in der Regel etwas technischer und testen dein Verständnis für bestimmte Teile der Plattform und ihre Konfigurationen. Auf mittlerer Ebene musst du deine Fähigkeit unter Beweis stellen, Ressourcen zu verwalten, Cluster zu konfigurieren und Datenverarbeitungsabläufe zu implementieren.
Dies baut auf deinem Grundwissen über die Plattform und deinem Verständnis für die folgenden Teile der Plattform auf:
- Cluster verwalten: Du solltest wissen, wie man Cluster einrichtet und verwaltet. Dazu gehören die Konfiguration von Clustern, die Auswahl von Instance-Typen, die Einrichtung der automatischen Skalierung und die Verwaltung von Berechtigungen.
- Spark auf Databricks: Du solltest Apache Spark in Databricks beherrschen. Dazu gehört die Arbeit mit DataFrames, Spark SQL und Spark MLlib für maschinelles Lernen.
- Ressourcenüberwachung: Du solltest wissen, wie du die Databricks UI und die Spark UI nutzen kannst, um die Ressourcennutzung und die Jobleistung zu verfolgen und Engpässe zu erkennen.
Wenn die Arbeit mit großen Datenmengen und verteiltem Rechnen neu für dich ist, dann empfehle ich dir, einen Blick auf den folgenden Lernpfad zu werfen: Big Data mit PySpark, in dem PySpark vorgestellt wird, eine Schnittstelle für Apache Spark in Python
4. Wie richtest du Cluster ein und verwaltest sie?
Um einen Cluster einzurichten, gehst du zunächst in den Databricks-Arbeitsbereich und klickst auf "Cluster". Klicke dann auf die Schaltfläche "Cluster erstellen". Du musst deinen Cluster konfigurieren, indem du unter anderem den Clustermodus, die Instanztypen und die Databricks Runtime-Version auswählst. Wenn du damit fertig bist, klicke einfach auf "Cluster erstellen". Zur Verwaltung von Clustern kannst du dann die Ressourcennutzung überwachen, die automatische Skalierung konfigurieren, die erforderlichen Bibliotheken installieren und die Berechtigungen über die Cluster-UI oder die Databricks REST API verwalten.
5. Erkläre, wie Spark in Databricks eingesetzt wird.
Databricks nutzt Apache Spark als Haupt-Engine. In Databricks verarbeitet Spark große Datenmengen mit RDDs und DataFrames, führt Machine-Learning-Modelle mit MLlib aus, verwaltet die Stream-Verarbeitung mit Spark Structured Streaming und führt SQL-basierte Abfragen mit Spark SQL aus.
6. Was sind Datenpipelines, und wie erstellt man sie?
Datenpipelines sind im Grunde eine Reihe von Schritten zur Verarbeitung von Daten. Um eine Datenpipeline in Databricks einzurichten, schreibst du zunächst ETL-Skripte in Databricks Notebooks. Dann kannst du diese Arbeitsabläufe mit Databricks Jobs verwalten und automatisieren. Für zuverlässigen und skalierbaren Speicher ist Delta Lake eine gute Wahl. Mit Databricks kannst du dich auch mit verschiedenen Datenquellen und -zielen über integrierte Konnektoren verbinden.
7. Wie überwachst und verwaltest du Ressourcen in Databricks?
Um die Ressourcen in Databricks im Auge zu behalten und zu verwalten, hast du ein paar praktische Optionen. Zunächst kannst du den Lernpfad von Databricks nutzen, mit dem du die Leistung des Clusters, die Ausführung von Jobs und die Nutzung der Ressourcen verfolgen kannst. Dann gibt es noch die Spark-Benutzeroberfläche, die Details zur Jobausführung, einschließlich der Phasen und Aufgaben, bereitstellt. Wenn du die Automatisierung bevorzugst, bietet die Databricks REST API eine Möglichkeit, Cluster und Jobs programmatisch zu verwalten.
8. Beschreibe die in Databricks verfügbaren Datenspeicheroptionen.
Databricks bietet verschiedene Möglichkeiten, Daten zu speichern. Zunächst gibt es das Databricks File System zum Speichern und Verwalten von Dateien. Und dann gibt es noch Delta Lake, eine Open-Source-Speicherschicht, die Apache Spark um ACID-Transaktionen erweitert und es damit zuverlässiger macht. Databricks lässt sich auch mit Cloud-Speicherdiensten wie AWS S3, Azure Blob Storage und Google Cloud Storage integrieren. Außerdem kannst du dich über JDBC mit einer Reihe von externen Datenbanken verbinden, sowohl mit relationalen als auch mit NoSQL-Datenbanken.
Erweiterte Databricks Interview Fragen
Von fortgeschrittenen Databricks-Benutzern wird erwartet, dass sie Aufgaben wie Leistungsoptimierung, die Erstellung fortschrittlicher Workflows und die Implementierung komplexer Analysen und maschineller Lernmodelle übernehmen. Normalerweise werden dir nur fortgeschrittene Fragen gestellt, wenn du dich für eine Senior Data Position oder eine Stelle mit einer starken DevOps-Komponente bewirbst. Wenn du dich für Vorstellungsgespräche für fortgeschrittene Positionen interessierst und diese Seite deiner Fähigkeiten ausbauen musst, ist unser Kurs Devops Concepts eine großartige Ressource. Außerdem findest du in unserem Artikel Interviewfragen für Datenarchitekten.
Dieser Kurs baut auf deinem Grund- und Zwischenwissen über die Plattform sowie auf deiner praktischen Erfahrung auf.
- Performance-Optimierung: Fortgeschrittene Nutzer müssen sich auf die Optimierung der Leistung konzentrieren. Dazu gehören das Abstimmen von Spark-Konfigurationen, das Zwischenspeichern von Daten, die geeignete Partitionierung von Daten und die Optimierung von Joins und Shuffles.
- Maschinelles Lernen: Die Implementierung von Machine-Learning-Modellen beinhaltet das Training von Modellen mit TensorFlow oder PyTorch. Du solltest MLflow für die Nachverfolgung von Experimenten, die Modellverwaltung und den Einsatz beherrschen und sicherstellen, dass deine Modelle reproduzierbar und skalierbar sind.
- CI/CD Pipelines: Der Aufbau von CI/CD-Pipelines beinhaltet die Integration von Databricks mit Versionskontrolle, automatisierten Tests und Deployment-Tools. Du solltest wissen, wie du Databricks CLI oder REST API für die Automatisierung nutzt und die kontinuierliche Integration und Bereitstellung deiner Databricks-Anwendungen sicherstellst.
Wenn die Arbeit mit maschinellem Lernen und KI in Databricks neu für dich ist, empfehle ich dir, einen Blick auf das folgende Tutorial zu werfen, um dein Wissen in diesem Bereich zu erweitern: Ein umfassender Leitfaden zu Databricks Lakehouse AI For Data Scientists. Ich würde mir auch unsere Kurse Introduction to TensorFlow in Python und Intermediate Deep Learning with PyTorch ernsthaft ansehen, um deine Arbeit in Databricks zu ergänzen.
9. Welche Strategien verwendest du zur Leistungsoptimierung?
Zur Leistungsoptimierung setze ich auf Spark SQL für eine effiziente Datenverarbeitung. Außerdem achte ich darauf, dass ich die Daten entsprechend zwischenspeichere, um Redundanzen zu vermeiden. Ich erinnere mich daran, Spark-Konfigurationen zu tunen, wie z.B. den Executor-Speicher und die Shuffle-Partitionen anzupassen. Ich achte besonders darauf, Joins und Shuffles zu optimieren, indem ich die Datenpartitionierung verwalte. Ich würde auch sagen, dass die Verwendung von Delta Lake beim Speichern und Abrufen hilft und gleichzeitig ACID-Transaktionen unterstützt.
10. Wie kannst du CI/CD-Pipelines in Databricks implementieren?
Das Einrichten von CI/CD-Pipelines in Databricks erfordert ein paar Schritte. Erstens kannst du Versionskontrollsysteme wie Git verwenden, um deinen Code zu verwalten. Dann kannst du deine Tests mit Databricks Jobs automatisieren und ihre regelmäßige Ausführung planen. Außerdem ist es wichtig, Tools wie Azure DevOps oder GitHub Actions zu integrieren, um den Prozess zu rationalisieren. Schließlich kannst du die Databricks CLI oder die REST API verwenden, um Jobs und Cluster zu verteilen und zu verwalten.
11. Erkläre, wie du mit komplexen Analysen in Databricks umgehen kannst.
Der Umgang mit komplexen Analysen in Databricks kann ziemlich einfach sein, solange du dich an ein paar wichtige Grundideen erinnerst. Zunächst einmal kannst du Spark SQL und DataFrames verwenden, um erweiterte Abfragen durchzuführen und deine Daten zu transformieren. Für maschinelles Lernen und statistische Analysen hat Databricks die MLlib eingebaut, die sehr praktisch ist. Wenn du Analysetools von Drittanbietern einbinden musst, kannst du sie einfach über JDBC oder ODBC integrieren. Und wenn du etwas Interaktives brauchst, unterstützen Databricks-Notebooks Bibliotheken wie Matplotlib, Seaborn und Plotly, mit denen du deine Daten ganz einfach und schnell visualisieren kannst.
12. Wie setzt du maschinelle Lernmodelle ein?
Der Einsatz von Machine Learning-Modellen in Databricks ist ebenfalls ziemlich einfach. Zuerst trainierst du dein Modell mit Bibliotheken wie TensorFlow, PyTorch oder Scikit-Learn. Mit MLflow behältst du dann den Überblick über deine Experimente, verwaltest deine Modelle und stellst sicher, dass alles reproduzierbar ist. Um dein Modell zum Laufen zu bringen, stellst du es als REST-API bereit und nutzt die Funktionen von MLflow. Schließlich kannst du Databricks Jobs einrichten, um das Modell nach einem bestimmten Zeitplan neu zu trainieren und auszuwerten.
Databricks Interview-Fragen für Data Engineer-Rollen
Data Engineers sind für die Entwicklung und den Aufbau von skalierbaren und zuverlässigen Daten-, Analyse- und KI-Systemen, die Verwaltung von Datenpipelines und die Sicherstellung der gesamten Datenqualität verantwortlich. Für Dateningenieure liegt der Schwerpunkt auf der Entwicklung und dem Aufbau von Datensystemen, der Verwaltung von Pipelines und der Sicherstellung der Datenqualität.
Wenn du dich auf Stellen als Data Engineer bewirbst, die sich stark auf Databricks konzentrieren, solltest du ein gutes Verständnis der folgenden Themen haben:
- Daten-Pipeline-Architektur: Um robuste Datenpipeline-Architekturen zu entwerfen, muss man wissen, wie man Daten effizient extrahiert, transformiert und lädt (ETL). Du solltest in der Lage sein, Pipelines zu entwerfen, die skalierbar, zuverlässig und wartbar sind und Databricks Funktionen wie Delta Lake nutzen.
- Verarbeitung in Echtzeit: Die Verarbeitung von Echtzeitdaten erfordert den Einsatz von Spark Structured Streaming, um Daten nahezu in Echtzeit aufzunehmen und zu verarbeiten. Du solltest in der Lage sein, Streaming-Anwendungen zu entwickeln, die fehlertolerant und skalierbar sind und zeitnahe Erkenntnisse aus Echtzeitdaten liefern.
- Datensicherheit: Um die Datensicherheit zu gewährleisten, müssen Verschlüsselungs-, Zugangskontroll- und Prüfmechanismen implementiert werden. Du solltest mit der Integration von Databricks in die Sicherheitsfunktionen von Cloud-Anbietern und den Best Practices zur Sicherung von Daten im Ruhezustand und bei der Übertragung vertraut sein.
13. Wie entwirfst du Datenpipelines?
Die Entwicklung einer Datenpipeline in Databricks beginnt in der Regel mit dem Abrufen von Daten aus verschiedenen Quellen mithilfe von Databricks-Konnektoren und APIs. Dann transformierst du die Daten mit Spark-Transformationen und DataFrame-Operationen. Danach lädst du die Daten in deine Zielspeichersysteme, wie Delta Lake oder externe Datenbanken. Um die Dinge am Laufen zu halten, automatisierst du den gesamten Prozess mit Databricks Jobs und Workflows. Außerdem überwachst und verwaltest du die Datenqualität mit den integrierten Tools und benutzerdefinierten Validierungen.
14. Was sind die besten Praktiken für ETL-Prozesse in Databricks?
Meiner Erfahrung nach können bei den ETL-Prozessen in Databricks ein paar Best Practices wirklich einen Unterschied machen. Beginne damit, Delta Lake für die Speicherung zu verwenden, da es Zuverlässigkeit und Skalierbarkeit mit ACID-Transaktionen bietet. Das Schreiben von modularem und wiederverwendbarem Code in Databricks Notebooks ist ebenfalls ein kluger Schachzug. Für die Planung und Verwaltung deiner ETL-Jobs ist Databricks Jobs ein praktisches Tool. Behalte deine ETL-Prozesse mit Spark UI und anderen Monitoring-Tools im Auge und vergiss nicht, die Datenqualität mit Validierungsprüfungen und Fehlerbehandlung sicherzustellen.
15. Wie handhabt ihr die Datenverarbeitung in Echtzeit?
In der Vergangenheit habe ich die Echtzeit-Datenverarbeitung in Databricks mithilfe von Spark Structured Streaming verwaltet, um die Daten zu verarbeiten, sobald sie eintreffen. Ich würde Integrationen mit Streaming-Quellen wie Kafka, Event Hubs oder Kinesis einrichten. Für Echtzeittransformationen und Aggregationen habe ich Streaming-Abfragen geschrieben. Delta Lake war der Schlüssel für die effiziente Verarbeitung von Streaming-Daten mit schnellen Lese- und Schreibzeiten. Damit alles reibungslos läuft, habe ich die Streaming-Jobs mit Databricks Jobs und Spark UI überwacht und verwaltet.
16. Wie gewährleisten Sie die Datensicherheit?
Um die Daten zu schützen, verwende ich rollenbasierte Zugriffskontrollen, um zu verwalten, wer auf was Zugriff hat. Die Daten werden sowohl im Ruhezustand als auch während der Übertragung verschlüsselt, dank Databricks sehr ernsthaften Verschlüsselungsfunktionen. Dann richte ich auch Netzwerksicherheitsmaßnahmen wie VPC/VNet ein und stelle sicher, dass der Zugang dort streng kontrolliert wird. Um die Dinge im Auge zu behalten, habe ich bisher Databricks Audit-Logs verwendet, um Zugriff und Nutzung zu überwachen. Schließlich stelle ich mit dem Unity Catalog sicher, dass alles mit den Data Governance-Richtlinien übereinstimmt.
Databricks Interview-Fragen für Software-Ingenieur-Rollen
Software-Ingenieure, die mit Databricks arbeiten, müssen Anwendungen entwickeln und bereitstellen und sie mit Databricks-Diensten integrieren.
Wenn du dich für diese Art von Stelle bewirbst, solltest du ein gutes Verständnis für die folgenden Themen mitbringen:
- Anwendungsentwicklung: Die Entwicklung von Anwendungen auf Databricks umfasst das Schreiben von Code in Notebooks oder externen IDEs, die Verwendung von Databricks Connect für die lokale Entwicklung und die Bereitstellung von Anwendungen mit Databricks Jobs.
- Datenintegration: Die Integration von Databricks mit anderen Datenquellen und Anwendungen erfolgt über APIs und Konnektoren. Du solltest die Verwendung von REST-APIs, JDBC/ODBC-Konnektoren und anderen Integrationswerkzeugen beherrschen, um Databricks mit externen Systemen zu verbinden.
- Fehlersuche: Das Debuggen von Databricks-Anwendungen umfasst die Verwendung der Spark-Benutzeroberfläche, die Überprüfung von Protokollen und interaktive Tests in Notebooks. Detaillierte Protokollierung und Überwachung helfen dabei, Probleme effektiv zu erkennen und zu beheben, damit deine Anwendungen reibungslos und zuverlässig laufen.
Wenn du neu in der Entwicklung von Anwendungen bist und deine Fähigkeiten verbessern möchtest, empfehle ich dir einen Blick auf unser Complete Databricks Dolly Tutorial for Building Applications, das dich durch den Prozess der Erstellung einer Anwendung mit Dolly führt.
17. Wie kannst du Databricks mit anderen Datenquellen über APIs integrieren?
Um Databricks über APIs mit anderen Datenquellen zu verbinden, verwende zunächst die Databricks REST API, um programmatisch auf Databricks-Ressourcen zuzugreifen. Du kannst dich dann auch über JDBC- oder ODBC-Konnektoren mit externen Datenbanken verbinden. Für eine umfassendere Datenorchestrierung und -integration sind Tools wie Azure Data Factory oder AWS Glue sehr nützlich. Du kannst mit Python, Scala oder Java benutzerdefinierte Workflows für die Dateneingabe und -integration erstellen.
18. Wie entwickelst du Anwendungen auf Databricks und setzt sie ein?
Normalerweise gehe ich bei der Bereitstellung von Anwendungen folgendermaßen vor: Zuerst schreibe ich den Anwendungscode, entweder direkt in Databricks Notebooks oder in einer externen IDE. Für lokale Entwicklung und Tests verwende ich Databricks Connect. Sobald der Code fertig ist, verpacke und verteile ich ihn mit Databricks Jobs. Um den Bereitstellungsprozess zu automatisieren, verwende ich die REST API oder Databricks CLI. Schließlich behalte ich die Leistung der Anwendung im Auge und behebe eventuelle Probleme mit Hilfe von Spark UI und Protokollen.
19. Was sind die besten Methoden für die Leistungsoptimierung?
Wenn es um das Leistungstuning in Databricks geht, würde ich dir raten, deine Spark-Konfigurationen entsprechend den Anforderungen deiner Arbeitslast zu optimieren. Die Verwendung von DataFrames und Spark SQL kann die Datenverarbeitung auch sehr viel effizienter machen. Ein weiterer Tipp ist das Zwischenspeichern von Daten, die du häufig verwendest. Das hilft, die Berechnungszeit zu verkürzen. Es ist auch wichtig, deine Daten zu partitionieren, um die Last gleichmäßig auf deine Cluster zu verteilen. Behalte die Arbeitsleistung im Auge und halte nach Engpässen Ausschau.
20. Wie behebst du Probleme in Databricks-Anwendungen?
Zur Fehlersuche verwende ich die Spark-Benutzeroberfläche, um mir die Details der Jobausführung anzusehen und festzustellen, welche Phasen oder Aufgaben Probleme verursachen. Ich prüfe die Databricks-Logs auf Fehlermeldungen und Stack Traces. Du kannst Databricks Notebooks auch zum interaktiven Debuggen und Testen verwenden. Achte darauf, dass du in deinem Anwendungscode Logging implementierst, um detaillierte Laufzeitinformationen zu erhalten. Wenn du immer noch nicht weiterkommst, zögere nicht, dich an den Databricks-Support zu wenden, um Hilfe bei komplizierteren Problemen zu erhalten. Manchmal vergessen die Leute das, aber es ist hilfreich.
Abschließende Gedanken
Ich hoffe, dass dir dieser Leitfaden bei der Vorbereitung auf dein Vorstellungsgespräch bei Databricks geholfen hat. Deshalb empfehle ich dir, die DataCamp-Kurse "Databricks Concepts" und " Introduction to Databricks" zu besuchen, die dich in die Lage versetzen, Databricks so zu verstehen und darüber zu sprechen, dass du einen Interviewer beeindruckst. Ich empfehle dir auch, dich mit der Databricks-Dokumentation vertraut zu machen. Es ist immer eine gute Idee, die Dokumentation zu lesen.
Hör dir auf dem Weg zu deinem Interview die DataFrame-Podcast-Episode an und erfahre vom CTO von Databricks , wie Databricks Data Warehousing und KI transformiert. Es ist wichtig, von den Branchenführern zu hören und auf dem Laufenden zu bleiben, denn die Dinge ändern sich schnell.
Viel Glück!
Lead BI Consultant - Power BI Certified | Azure Certified | ex-Microsoft | ex-Tableau | ex-Salesforce - Autor
Databricks Interview FAQs
Wie kann ich mich am besten auf ein Vorstellungsgespräch bei Databricks vorbereiten?
Der beste Weg, um sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Databricks vorzubereiten, ist, praktische Erfahrungen mit der Plattform zu sammeln. Beginne mit dem Durcharbeiten der Databricks-Tutorials und der Dokumentation und übe den Aufbau und die Verwaltung von Clustern, die Erstellung von Datenpipelines und die Verwendung von Spark für die Datenverarbeitung. Außerdem kannst du durch Online-Kurse und Zertifizierungen auf Plattformen wie DataCamp strukturiert lernen und deine Fähigkeiten bestätigen lassen.
Wie wichtig ist es, Spark zu verstehen, wenn du dich für eine Stelle bei Databricks bewirbst?
Da Databricks auf Apache Spark aufbaut, ist die Beherrschung von Spark-Konzepten wie DataFrames, Spark SQL und Spark MLlib unerlässlich. Du solltest in der Lage sein, Daten umzuwandeln, Abfragen auszuführen und Machine-Learning-Modelle mit Spark in der Databricks-Umgebung zu erstellen.
Was sind die wichtigsten Themen, auf die du dich bei einem technischen Vorstellungsgespräch mit Databricks konzentrieren solltest?
Du solltest in der Lage sein, Strategien zum Abstimmen von Spark-Konfigurationen, zur Optimierung der Datenspeicherung und -verarbeitung und zur Gewährleistung einer effizienten Auftragsausführung zu diskutieren. Außerdem solltest du mit dem Aufbau skalierbarer und wartbarer Daten-Workflows, der Implementierung fortschrittlicher Analysen und maschineller Lernmodelle sowie der Automatisierung von Implementierungen mithilfe von CI/CD-Verfahren vertraut sein.
Ich habe Erfahrung mit AWS oder Azure. Wie viel von diesem Wissen ist übertragbar?
Vieles von deinem Wissen ist übertragbar. Auch wenn Databricks über spezifische Funktionen und eine eigene Terminologie verfügt, bleiben die grundlegenden Konzepte des Cloud Computing auf allen Plattformen gleich. Deine Erfahrung mit AWS oder Azure wird dir helfen, Databricks schneller zu verstehen und anzupassen.
Was soll ich tun, wenn der Interviewer eine Frage stellt, auf die ich keine Antwort weiß?
Wenn du die Antwort nicht kennst, gerate nicht in Panik. Es ist in Ordnung, klärende Fragen zu stellen, einen Moment nachzudenken und deinen Gedankengang zu erklären. Stütze dich auf dein vorhandenes Wissen und deine Erfahrung, um eine logische Antwort vorzuschlagen oder zu diskutieren, wie du die Lösung finden würdest.
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