Die 20 besten Snowflake-Interview-Fragen für alle Niveaus

Erweiterte Snowflake Interviewfragen

Fühlst du dich sicher bei den grundlegenden Interviewfragen? Kommen wir nun zu ein paar fortgeschritteneren Fragen.

6. Kannst du den Ansatz von Snowflake in Bezug auf die Datensicherheit erläutern, insbesondere die immer aktive Verschlüsselung?

Snowflake hat sich zum Ziel gesetzt, mit der Implementierung des Always-on-Verschlüsselungsverfahrens ein Höchstmaß an Datenschutz und Sicherheit für seine Nutzer zu gewährleisten. Dabei handelt es sich um die automatische Verschlüsselung von Daten, ohne dass die Benutzer/innen etwas einstellen oder konfigurieren müssen. So wird sichergestellt, dass alle Arten von Daten - von Rohdaten bis hin zu Metadaten - mit einem starken Verschlüsselungsalgorithmus verschlüsselt werden. Die Verschlüsselung erfolgt über ein hierarchisches Schlüsselmodell, bei dem ein Hauptschlüssel die anderen Schlüssel verschlüsselt und Snowflake diese Schlüssel rotiert, um die Sicherheit zu erhöhen.

Bei der Datenübertragung verwendet Snowflake das TLS-Verfahren (Transport Layer Security), um die Daten zwischen Snowflake und den Kunden zu verschlüsseln. Diese Ende-zu-Ende-Verschlüsselung stellt sicher, dass die Daten immer verschlüsselt sind, unabhängig davon, wo sie sich im Lebenszyklus befinden, und verringert so das Risiko von Datenlecks und Datenschutzverletzungen.

7. Kannst du die Unterstützung von Snowflake für ETL- und ELT-Prozesse erklären?

Die Prozesse Extrahieren, Transformieren, Laden (ETL) und Extrahieren, Laden, Transformieren (ELT) werden aufgrund ihrer Architektur und ihrer Fähigkeiten in der Snowflake-Plattform häufig verwendet. Die Plattform deckt ein breites Spektrum an Datenintegrations- und -transformationsbedürfnissen der Nutzer ab und ermöglicht es Unternehmen, ihre Datenverarbeitungsprozesse effektiver zu optimieren.

Beim ETL werden die Daten aus einer Vielzahl von Quellen extrahiert und dann in das vom Nutzer gewünschte Format umgewandelt, bevor sie in das Data Warehouse geladen werden. Snowflake ist eine leistungsstarke SQL-Engine, die komplexe Transformationen mithilfe von SQL-Abfragen ermöglicht, nachdem die Daten geladen wurden.

Bei ELT werden die Daten zunächst in ihrer Rohform in das Data Warehouse geladen und dann im Warehouse umgewandelt. Da Snowflake die Rechen- und Speicherfunktionen trennt, können die Rohdaten schnell in das Data Warehouse geladen werden. Die Transformation der Daten erfolgt mithilfe von virtuellen Lagern. Snowflake unterstützt auch halbstrukturierte Datenformate wie JSON und XML, so dass Rohdaten problemlos in das Data Warehouse geladen werden können, ohne dass sie umgewandelt werden müssen.

8. Kannst du mindestens 5 ETL-Tools nennen, die mit Snowflake kompatibel sind?

Snowflake unterstützt eine Reihe von ETL-Tools, so dass Unternehmen bei der Datenintegration und -umwandlung die von ihnen bevorzugten Tools verwenden können. Die folgenden Tools können auf der Cloud-Datenplattform von Snowflake verwendet werden, um Daten zu verarbeiten und zur weiteren Analyse in Snowflake zu übertragen:

• Informatica
• Talend
• Matillion
• Fivetran
• Stitch
• Apache Airflow
• dbt
• StreamSets
• Microsoft Azure Data Factory
• AWS-Kleber

9. Kannst du erklären, wie die erweiterte Funktion Snowpipe für die kontinuierliche Dateneingabe genutzt wird?

Snowpipe ist ein kontinuierlicher Dateningestionsdienst von Snowflake, der Dateien innerhalb von Minuten laden kann. Mit Snowpipe kannst du Daten in kleinen Gruppen (Micro-Batches) laden, so dass Nutzer/innen im ganzen Unternehmen innerhalb von Minuten auf die Daten zugreifen können, was die Analyse der Daten erleichtert.

Die Nutzer geben den Pfad des Cloud-Speichers an, in dem die Datendateien gespeichert werden sollen, sowie die Zieltabelle in Snowflake, in die die Daten geladen werden sollen. Dies ist ein automatischer Datenladeprozess, bei dem Snowpipe automatisch erkennt, wenn neue Dateien zum Speicherpfad hinzugefügt wurden. Sobald diese neuen Dateien erkannt wurden, nimmt Snowpipe die Daten in Snowflake auf und lädt sie in die angegebene Tabelle.

Dieser zeitnahe Prozess stellt sicher, dass die Daten so schnell wie möglich verfügbar sind. Snowpipe arbeitet mit einer serverlosen Architektur, d.h. es verwaltet automatisch die Rechenressourcen, die speziell für den Dateningestionsprozess benötigt werden.

10. Was ist der Ansatz von Snowflake für OLTP und OLAP?

Snowflake wurde als Data-Warehousing-Lösung entwickelt, die für OLAP-Arbeitslasten (Online Analytical Processing) optimiert ist. OLAP ist eine Softwaretechnologie, mit der Geschäftsdaten aus verschiedenen Blickwinkeln analysiert werden können. Das macht Snowflake zum Goldstandard, denn die Architektur und die Funktionen wurden so konzipiert, dass sie umfangreiche Datenaufgaben, komplexe Abfragen und vieles mehr unterstützen. Zu den Merkmalen des OLAP-Ansatzes von Snowflake gehören die Trennung von Berechnung und Speicherung, die massive Parallelverarbeitung (MPP) und die Unterstützung verschiedener Datenstrukturen, um eine effiziente analytische Verarbeitung zu ermöglichen.

Du hast auch Online Transaction Processing (OLTP) Workloads, für die Snowflake traditionell nicht ausgelegt ist. OLTP-Workloads liegen vor, wenn eine Datenbank sowohl Datenanfragen als auch mehrere Änderungen an diesen Daten von mehreren Nutzern im Laufe der Zeit erhält. Diese zeichnen sich durch ein hohes Volumen an kurzen Transaktionen wie Einfügungen und Aktualisierungen aus. Diese Funktionen konzentrieren sich mehr auf operative Datenbanken als auf Data-Warehousing-Lösungen wie Snowflake.

Snowflake Architect Interview Fragen

Aufgrund der einzigartigen Architektur von Snowflake musst du dich mit ihr auskennen und dein Wissen testen.

11. Was ist der Unterschied zwischen Shared-Disk- und Shared-Nothing-Architekturen?

Shared-Disk- und Shared-Nothing-Architekturen sind zwei unterschiedliche Ansätze für das Design von Datenbanken und Data Warehouses. Der Hauptunterschied zwischen den beiden besteht darin, wie sie die Speicherung und Verarbeitung von Daten über mehrere Knotenpunkte in einem System verwalten.

In einer Shared-Disk-Architektur haben die Knoten im System Zugriff auf den Plattenspeicher, was bedeutet, dass jeder Knoten in diesem System von jeder Platte in diesem System lesen oder auf sie schreiben kann. Dies ermöglicht eine hohe Verfügbarkeit, da der Ausfall eines einzelnen Knotens nicht zu Datenverlust oder Nichtverfügbarkeit führt. Es ermöglicht auch eine vereinfachte Datenverwaltung, da die Daten nicht zwischen den Knotenpunkten aufgeteilt oder repliziert werden müssen.

Bei einer Shared-Nothing-Architektur hingegen hat jeder Knoten im System seinen eigenen privaten Speicher, der nicht mit anderen Knoten geteilt wird. Die Daten werden auf die Knoten verteilt, d.h. jeder Knoten ist für eine Teilmenge der Daten zuständig. Dies bietet Skalierbarkeit, da es die Möglichkeit bietet, mehr Knotenpunkte mit jeweils eigenem Speicher hinzuzufügen, was zu einer besseren Leistung führt.

12. Definiere "Staging" in Snowflake

Wenn du in Snowflake Daten in eine Stage lädst, wird diese Stage als "Staging" bezeichnet. Externes Staging bedeutet, dass die Daten in einer anderen Cloud-Region aufbewahrt werden, und internes Staging, dass die Daten innerhalb von Snowflake aufbewahrt werden. Das interne Staging ist in die Snowflake-Umgebung integriert und speichert Dateien und Daten zum Laden in Snowflake-Tabellen. Die Snowflake-Plattform nutzt externe Speicherplatzanbieter wie AWS, Google Cloud Platform und Azure, um Daten zu speichern, die geladen oder gespeichert werden müssen.

13. Was sind die verschiedenen Arten von Caching in Snowflake?

Snowflake besteht aus drei Arten von Caching:

• Ergebnis-Cache: Die Ergebnisse der ausgeführten Abfragen werden 24 Stunden lang zwischengespeichert und sind in allen virtuellen Lagern verfügbar.
• Lokaler Festplatten-Cache: Jedes virtuelle Haus verfügt über einen lokalen Festplatten-Cache, in dem die zuletzt aufgerufenen Daten gespeichert werden. Wenn Abfragen ausgeführt werden, liest Snowflake die Daten aus diesem lokalen Cache, bevor es auf den Remote-Speicher zugreift, und reduziert so die Datenabfrageprozesse.
• Remote Cache: Diese Form des Cache bietet eine langfristige Datenspeicherung und Ausfallsicherheit, selbst bei einem Ausfall des Rechenzentrums. In Fällen wie AWS bietet er eine Haltbarkeit von 99,999999999%.

14. Definiere die verschiedenen Zustände des Snowflake Virtual Warehouse.

Es gibt 3 verschiedene Zustände des Snowflake Virtual Warehouse:

• Cold Virtual Warehouse: Wenn du eine Abfrage ausführst, während deine virtuellen Lager nicht aktiv sind, wird eine neue Instanz eines "kalten" virtuellen Lagers gestartet.
• Warmes virtuelles Lagerhaus: Wenn dein aktuelles virtuelles Lager aktiv ist und Abfragen bearbeitet hat, nennt man das ein "warmes" virtuelles Lager.
• Hot Virtual Warehouse: Wenn das virtuelle Lager aktiv ist und Abfragen bearbeitet hat, nennt man es ein "heißes" virtuelles Lager.

15. Kannst du beschreiben, wie sich die verschiedenen Zustände der virtuellen Lager auf die Abfrageleistung auswirken?

• Die Bearbeitung von Abfragen im "kalten" virtuellen Lager dauert länger als in einem warmen und heißen virtuellen Lager. Das liegt daran, dass eine entfernte Festplatte verwendet wird, bei der der lokale Festplattencache und der Ergebniscache nicht genutzt werden.
• Das "warme" virtuelle Lager verarbeitet Abfragen schneller als ein kaltes Lager, benötigt aber mehr Zeit als ein heißes virtuelles Lager. Das liegt an der Verwendung einer lokalen Festplatte. Es verwendet jedoch keine entfernte Festplatte und keinen Ergebnis-Cache.
• Das "heiße" virtuelle Lager benötigt im Vergleich zum kalten und warmen virtuellen Lager weniger Zeit für die Bearbeitung von Anfragen. Es werden nicht sowohl der Cache der entfernten Festplatte als auch der der lokalen Festplatte verwendet, und das Ergebnis wird über den Ergebnis-Cache zurückgegeben. Dies ist der effizienteste Weg, um das Ergebnis der Abfrage zu erhalten.

Snowflake Coding Interview Fragen

16. Wie erstellt man ein virtuelles Lager?

Ein virtuelles Lager kann über das Webinterface oder mit SQL erstellt werden. Das sind die 3 verschiedenen Methoden:

• Snowsight: Wählen Sie Verwaltung > Lager > Lager
• Klassische Konsole: Wählen Sie Lagerhäuser > Erstellen
• SQL: Führe einen CREATE WAREHOUSE-Befehl aus, wie unten gezeigt:

CREATE [ OR REPLACE ] WAREHOUSE [ IF NOT EXISTS ] <name>
       [ [ WITH ] objectProperties ]
       [ [ WITH ] TAG ( <tag_name> = '<tag_value>' [ , <tag_name> = '<tag_value>' , ... ] ) ]
       [ objectParams ]

17. Wie erstellst du eine Snowflake-Aufgabe, die eine Stored Procedure aufruft?

Um eine Snowflake-Aufgabe zu erstellen, musst du die Funktion "TASK ERSTELLEN" verwenden. Du musst das SQL-Statement oder die gespeicherte Prozedur in der Aufgabendefinition definieren und sicherstellen, dass du die nötigen Rechte zum Erstellen von Aufgaben hast. Dies sind die folgenden Schritte:

• Erstelle eine neue Aufgabe mit dem Befehl 'CREATE TASK', gefolgt von dem Namen deiner Aufgabe.
• Gib das virtuelle Lager an, das Snowflake für die Ausführung der Aufgabe verwenden soll, indem du 'WAREHOUSE' verwendest.
• Lege mit einem Cron-Ausdruck fest, wann die Aufgabe ausgeführt werden soll, z. B. jeden Tag um 1:00 Uhr UTC in der 'SCHEDULE'.
• Gib die SQL-Anweisung, die die Aufgabe ausführen soll, mit dem Schlüsselwort 'AS' ein.
• Lege die Aktion fest, die die Aufgabe mit 'CALL' über die gespeicherte Prozedur ausführen soll.

Zum Beispiel:

CREATE TASK daily_sales_datacamp
  WAREHOUSE = 'datacampwarehouse'
  SCHEDULE = 'USING CRON 0 1 * * * UTC'
  AS
  CALL daily_sales_datacamp();

18. Du hast eine JSON-Datenspalte in einer Tabelle, die DataCamps Kundenfeedback mit den folgenden Schlüsseln speichert: "customer_id", "feedback_text" und "timestamp". Schreibe eine Abfrage, um den Feedback-Text und den Zeitstempel für eine bestimmte customer_id zu extrahieren und anzuzeigen.

Diese Abfrage zeigt, wie du in Snowflake mit halbstrukturierten JSON-Daten arbeiten kannst:

SELECT
    feedback_details:customer_id::INT AS customer_id,
    feedback_details:feedback_text::STRING AS feedback_text,
    feedback_details:timestamp::TIMESTAMP AS feedback_timestamp
FROM
    customer_feedback
WHERE
    feedback_details:customer_id::INT = 123; -- Replace 123 with the specific customer_id you're interested in

19. Wie überprüfst du den Aufgabenverlauf eines Snowflake Tasks?

Um den Verlauf einer Snowflake-Aufgabe zu überprüfen, kannst du die Tabellenfunktion "TASK_HISTORY" verwenden. So erhältst du detaillierte Informationen über den Verlauf der Ausführung von Aufgaben innerhalb eines bestimmten Zeitraums.

SELECT *
FROM TABLE(INFORMATION_SCHEMA.TASK_HISTORY(
    TASK_NAME => '<task_name>',
    START_TIME => '<start_time>',
    END_TIME => '<end_time>'
))
ORDER BY SCHEDULED_TIME DESC;

20. Wie erstellt man eine temporäre Tabelle in Snowflake?

Du musst die Anweisung "CREATE TEMPORARY TABLE" in Snowflake verwenden. Dadurch wird eine sitzungsspezifische Tabelle erstellt, die nur für die vom Benutzer eingestellte Dauer existiert.

CREATE TEMPORARY TABLE table_name (
    column_name1 data_type1,
    column_name2 data_type2,
    ...
);

Vorbereitung auf das Vorstellungsgespräch

Bei der Vorbereitung auf ein Vorstellungsgespräch ist es wichtig, Folgendes zu beachten:

1. Recherchiere das Unternehmen: Erfahre mehr über die Besonderheiten des Unternehmens, wann es gegründet wurde und welche Werte es hat. Damit beweist du, dass du deine Hausaufgaben gemacht hast und bereits über das Unternehmen Bescheid weißt, bevor du überhaupt einen Fuß in die Tür gesetzt hast.

2. Überprüfe die Stellenbeschreibung: Eine Stellenbeschreibung gibt dir einen guten Überblick über deine täglichen Aufgaben. In diesen Stellenbeschreibungen werden Werkzeuge und Fähigkeiten aufgeführt, die du bei einem Vorstellungsgespräch erwähnen kannst, um deine Fähigkeiten zu präsentieren.

3. Beschreibe genau, was du erreicht hast: Es ist gut, zertifiziert zu sein und das Wissen zu haben, wenn du dich nach Jobs in Snowflake umsiehst. Du musst jedoch sicherstellen, dass du deine Fähigkeiten und dein Fachwissen mit Fakten über deine früheren Jobs und Projekte belegen kannst.

4. Eine breite Palette von Themen: Bereite dich gründlich darauf vor, dass dir eine Vielzahl von Fragen zu den verschiedenen Snowflake-Konzepten gestellt werden, von der Datenintegration bis hin zu Fragen zur Codierung. Arbeitgeber suchen Leute, die die Software in- und auswendig kennen und bereit sind, jedes Projekt zu übernehmen.

Und zu guter Letzt: Sei selbstbewusst und gib dein Bestes!

Fazit

In diesem Artikel haben wir Snowflake-Interviewfragen für 4 verschiedene Stufen behandelt:

• Basic
• Fortgeschrittene
• Architekt
• Codierung

Wenn du nach Ressourcen suchst, um deine Snowflake-Kenntnisse aufzufrischen oder zu testen, schau dir unsere Tutorials Einführung in Snowflake und Erste Schritte zur Datenanalyse in Snowflake mit Python und SQL sowie unseren Kurs Einführung in NoSQL an, in dem du lernst, wie du mit Snowflake mit Big Data arbeitest.

Hör dir auch unsere Podcast-Episode mit dem ehemaligen Snowflake-CEO Bob Muglia über "Warum KI alles verändern wird" an.