Las 20 mejores preguntas de la entrevista de Databricks para todos los niveles

Databricks es una plataforma de análisis de datos que simplifica la ingeniería de datos, la ciencia de datos y el aprendizaje automático. Cada vez hay más oportunidades de trabajo disponibles para ingenieros de datos y otros profesionales que conozcan o quieran aprender Databricks. 

Para ayudarte a sacar ventaja durante una entrevista, he creado esta guía para prepararte con los temas esenciales. Las siguientes preguntas se basan en mi propia experiencia contratando ingenieros de datos y trabajando con otros profesionales de datos que utilizan Databricks. Por este motivo, creo que este artículo proporcionará una buena perspectiva de lo que buscan los jefes de contratación.

Si eres completamente nuevo en Databricks o quieres mejorar tus conocimientos, te recomiendo que eches un vistazo al curso Introducción a Databricks de Datacamp para ponerte al día. También he proporcionado referencias a cursos y tutoriales de DataCamp a lo largo de este artículo, por si quieres comprender algún concepto específico con mayor detalle.

Preguntas básicas de la entrevista sobre Databricks

Ahora, a nivel de usuario básico, las preguntas de la entrevista se centrarán en los conocimientos fundamentales de Databricks, incluidas tareas básicas como desplegar cuadernos y utilizar las herramientas esenciales disponibles en la plataforma. Es probable que te encuentres con estas preguntas si has tenido una experiencia limitada con Databricks o si el entrevistador no está seguro de tu nivel de conocimientos. 

A continuación te indicamos algunos de los temas clave sobre los que es probable que te pregunten. Lee también nuestro tutorial de Databricks: 7 Conceptos que debes saber como recurso adicional para prepararte.

• Visión general de alto nivel de Databricks: Deberías ser capaz de describir qué es Databricks y también cómo encaja en una plataforma de datos moderna. 
• Función principal y usuarios: Deberías conocer los espacios de trabajo colaborativos, los cuadernos, el motor Spark optimizado y la capacidad de manejar datos por lotes y en flujo.
• Casos prácticos sencillos: Deberías proporcionar algunos ejemplos de alto nivel sobre cómo utilizan los clientes Databricks, incluyendo alguna idea sobre la arquitectura básica.

Además, si la idea del streaming de datos es nueva para ti, te recomiendo que eches un vistazo a nuestro curso Conceptos de Streaming para ampliar tus conocimientos en este ámbito. 

1. ¿Qué es Databricks y cuáles son sus principales características? 

Databricks es una plataforma de análisis de datos conocida por sus cuadernos colaborativos, su motor Spark y sus lagos de datos, como Delta Lake, que cuenta con transacciones ACID. Por supuesto, Databricks también se integra con varias fuentes de datos y herramientas de BI, y ofrece buenas funciones de seguridad.

2. Explica la arquitectura central de Databricks.

La arquitectura central de Databricks se compone de unas cuantas piezas clave. En primer lugar, está el Databricks Runtime, que incluye componentes esenciales como Spark que se ejecutan en un clúster. Luego están los propios clusters, que son recursos informáticos escalables utilizados para ejecutar cuadernos y trabajos. Los cuadernos en Databricks son documentos interactivos que mezclan código, visualizaciones y texto. El espacio de trabajo es donde organizas y gestionas estos cuadernos, así como las bibliotecas y los experimentos. Por último, está el Sistema de Archivos Databricks, que es un sistema de archivos distribuido que se adjunta a los clusters.

3. ¿Cómo se crea y ejecuta un bloc de notas en Databricks? 

Crear y ejecutar un bloc de notas en Databricks es muy sencillo. En primer lugar, ve al espacio de trabajo de Databricks donde quieras crear tu bloc de notas. Haz clic en "Crear" y elige "Cuaderno". Dale un nombre a tu bloc de notas y selecciona el lenguaje por defecto, como Python, Scala, SQL o R. A continuación, adjúntalo a un clúster. Después, para ejecutar tu bloc de notas, sólo tienes que escribir o pegar tu código en una celda y pulsar el botón "Ejecutar".

Preguntas intermedias de la entrevista sobre Databricks

Estas preguntas llegarán una vez que tu entrevistador haya comprobado que tienes algunos conocimientos básicos de Databricks. Suelen ser un poco más técnicas y pondrán a prueba tus conocimientos sobre partes concretas de la plataforma y sus configuraciones. En un nivel intermedio, tendrás que demostrar tu capacidad para gestionar recursos, configurar clusters e implementar flujos de trabajo de procesamiento de datos. 

Esto se basará en tu conocimiento básico de la plataforma y en la comprensión de las siguientes partes de la plataforma: 

• Gestionar clusters: Debes saber cómo configurar y gestionar clusters. Esto incluye la configuración de clusters, la selección de tipos de instancia, la configuración del autoescalado y la gestión de permisos. 
• Spark en Databricks: Debes dominar el uso de Apache Spark dentro de Databricks. Esto incluye trabajar con DataFrames, Spark SQL y Spark MLlib para el aprendizaje automático. 
• Supervisión de recursos: Debes saber cómo utilizar la interfaz de usuario de Databricks y la interfaz de usuario de Spark para hacer un seguimiento del uso de los recursos y del rendimiento del trabajo, y también para identificar los cuellos de botella. 

Si trabajar con grandes conjuntos de datos y computación distribuida es nuevo para ti, te recomiendo que eches un vistazo a la siguiente pista de habilidades: Big Data with PySpark, que presenta PySpark, una interfaz para Apache Spark en Python 

4. ¿Cómo se crean y gestionan los clusters? 

Para configurar un clúster, empieza por dirigirte al espacio de trabajo de Databricks y hacer clic en "Clústeres". A continuación, pulsa el botón "Crear clúster". Tendrás que configurar tu clúster eligiendo el modo de clúster, los tipos de instancia y la versión de Databricks Runtime, entre otros ajustes. Una vez hecho esto, simplemente haz clic en "Crear clúster". Después, para gestionar los clústeres, puedes supervisar el uso de los recursos, configurar el autoescalado, instalar las bibliotecas necesarias y gestionar los permisos a través de la interfaz de usuario de los clústeres o utilizando la API REST de Databricks.

5. Explica cómo se utiliza Spark en Databricks.

Databricks utiliza Apache Spark como motor principal. En Databricks, Spark gestiona el procesamiento de datos a gran escala con RDD y DataFrames, ejecuta modelos de aprendizaje automático mediante MLlib, gestiona el procesamiento de flujos con Spark Structured Streaming y ejecuta consultas basadas en SQL con Spark SQL. 

6. ¿Qué son las canalizaciones de datos y cómo se crean? 

Las canalizaciones de datos son básicamente una serie de pasos para procesar los datos. Para configurar un canal de datos en Databricks, empieza escribiendo scripts ETL en cuadernos Databricks. Después, puedes gestionar y automatizar estos flujos de trabajo utilizando los Trabajos de Databricks. Para un almacenamiento fiable y escalable, Delta Lake es una buena elección. Databricks también te permite conectar con diversas fuentes y destinos de datos mediante conectores incorporados.

7. ¿Cómo se supervisan y gestionan los recursos en Databricks? 

Para vigilar y gestionar los recursos en Databricks, tienes unas cuantas opciones útiles. En primer lugar, puedes utilizar la interfaz de usuario de Databricks, que te permite seguir el rendimiento del clúster, la ejecución de los trabajos y cómo se están utilizando los recursos. Luego está la interfaz de usuario de Spark, que proporciona detalles de la ejecución del trabajo, incluyendo etapas y tareas. Si prefieres la automatización, la API REST de Databricks ofrece una forma de gestionar programáticamente clusters y trabajos.

8. Describe las opciones de almacenamiento de datos disponibles en Databricks. 

Databricks ofrece varias formas de almacenar datos. En primer lugar, está el Sistema de Archivos Databricks para almacenar y gestionar archivos. También está Delta Lake, una capa de almacenamiento de código abierto que añade transacciones ACID a Apache Spark, haciéndolo más fiable. Databricks también se integra con servicios de almacenamiento en la nube como AWS S3, Azure Blob Storage y Google Cloud Storage. Además, puedes conectarte a una serie de bases de datos externas, tanto relacionales como NoSQL, mediante JDBC.

Preguntas avanzadas de la entrevista sobre Databricks

Se espera que los usuarios avanzados de Databricks realicen tareas como la optimización del rendimiento, la creación de flujos de trabajo avanzados y la implementación de modelos complejos de análisis y aprendizaje automático. Normalmente, sólo se te harán preguntas avanzadas si solicitas un puesto senior de datos o un papel con un fuerte componente DevOps. Si te interesa entrevistarte para puestos avanzados y necesitas desarrollar ese lado de tu conjunto de habilidades, nuestro curso Conceptos Devops es un gran recurso. Además, consulta nuestro artículo Preguntas para la entrevista al Arquitecto de Datos.

Esto se basará en tus conocimientos básicos e intermedios de la plataforma, así como en tu experiencia práctica. 

• Optimización del rendimiento: Los usuarios avanzados deben centrarse en optimizar el rendimiento. Esto incluye ajustar las configuraciones de Spark, almacenar los datos en caché, particionar los datos adecuadamente y optimizar las uniones y mezclas. 
• Aprendizaje automático: Implementar modelos de aprendizaje automático implica entrenar modelos utilizando TensorFlow o PyTorch. Debes dominar el uso de MLflow para el seguimiento de experimentos, la gestión de modelos y el despliegue, garantizando que tus modelos sean reproducibles y escalables.
• Canalizaciones CI/CD: Construir canalizaciones CI/CD implica integrar Databricks con herramientas de control de versiones, pruebas automatizadas y despliegue. Debes saber cómo utilizar la CLI o la API REST de Databricks para la automatización y garantizar la integración y entrega continuas de tus aplicaciones Databricks.

Si trabajar con aprendizaje automático e IA en Databricks es nuevo para ti, te recomiendo que eches un vistazo al siguiente tutorial para ampliar tus conocimientos en este ámbito: Una Guía Completa de Databricks Lakehouse AI Para Científicos de Datos. También consideraría seriamente nuestros cursos Introducción a TensorFlow en Python y Aprendizaje profundo intermedio con PyTorch para complementar tu otro trabajo en Databricks.

9. ¿Qué estrategias utilizas para optimizar el rendimiento? 

Para optimizar el rendimiento, confío en Spark SQL para un procesamiento de datos eficiente. También me aseguro de almacenar adecuadamente los datos en caché para evitar redundancias. Me acuerdo de afinar las configuraciones de Spark, como ajustar la memoria del ejecutor y las particiones aleatorias. Presto especial atención a la optimización de las uniones y barajadas mediante la gestión de la partición de los datos. También diría que utilizar Delta Lake ayuda con el almacenamiento y la recuperación, a la vez que admite transacciones ACID.

10. ¿Cómo puedes implementar canalizaciones CI/CD en Databricks? 

Configurar canalizaciones CI/CD en Databricks implica unos cuantos pasos. En primer lugar, puedes utilizar sistemas de control de versiones como Git para gestionar tu código. Después, puedes automatizar tus pruebas con Databricks Jobs y programarlas para que se ejecuten con regularidad. También es importante integrarse con herramientas como Azure DevOps o GitHub Actions para agilizar el proceso. Por último, puedes utilizar la CLI o la API REST de Databricks para desplegar y gestionar trabajos y clusters.

11. Explica cómo manejar análisis complejos en Databricks.

Manejar análisis complejos en Databricks puede ser bastante sencillo siempre que recuerdes algunas grandes ideas importantes. En primer lugar, puedes utilizar Spark SQL y DataFrames para ejecutar consultas avanzadas y transformar tus datos. Para el aprendizaje automático y el análisis estadístico, Databricks tiene MLlib incorporada, que es superútil. Si necesitas incorporar herramientas analíticas de terceros, puedes integrarlas fácilmente mediante JDBC u ODBC. Además, para algo interactivo, los cuadernos Databricks son compatibles con bibliotecas como Matplotlib, Seaborn y Plotly, lo que facilita la visualización de tus datos sobre la marcha.

12. ¿Cómo se despliegan los modelos de aprendizaje automático? 

Desplegar modelos de aprendizaje automático en Databricks también es bastante sencillo. En primer lugar, entrena tu modelo utilizando bibliotecas como TensorFlow, PyTorch o Scikit-Learn. Después, utiliza MLflow para llevar un registro de tus experimentos, gestionar tus modelos y asegurarte de que todo es reproducible. Para poner en marcha tu modelo, despliégalo como una API REST utilizando las funciones de MLflow. Por último, puedes configurar Trabajos de Databricks para que se encarguen del reentrenamiento y la evaluación del modelo según un calendario.

Preguntas de la entrevista de Databricks para puestos de ingeniero de datos

Los ingenieros de datos se encargan de diseñar y construir sistemas de datos, análisis e IA escalables y fiables, gestionar canalizaciones de datos y garantizar la calidad general de los datos. Los ingenieros de datos se centran en diseñar y crear sistemas de datos, gestionar canalizaciones y garantizar la calidad de los datos. 

Cuando solicites puestos de Ingeniero de Datos que se centren en gran medida en Databricks, deberás tener un buen conocimiento de los siguientes temas: 

• Arquitectura de canalización de datos: Diseñar arquitecturas de canalización de datos sólidas implica comprender cómo extraer, transformar y cargar (ETL) datos de forma eficiente. Debes ser capaz de diseñar canalizaciones que sean escalables, fiables y mantenibles utilizando funciones de Databricks como Delta Lake.
• Procesamiento en tiempo real: Manejar el procesamiento de datos en tiempo real requiere utilizar Spark Structured Streaming para ingerir y procesar datos casi en tiempo real. Debes ser capaz de diseñar aplicaciones de streaming que sean tolerantes a fallos, escalables y que proporcionen información oportuna a partir de datos en tiempo real.
• Seguridad de los datos: Garantizar la seguridad de los datos implica implantar mecanismos de encriptación, controles de acceso y auditoría. Debes estar familiarizado con la integración de Databricks con las funciones de seguridad del proveedor de la nube y con las mejores prácticas para proteger los datos en reposo y en tránsito.

13. ¿Cómo se diseñan los conductos de datos? 

El diseño de una canalización de datos en Databricks suele comenzar con la extracción de datos de distintas fuentes mediante conectores y API de Databricks. A continuación, transforma los datos con transformaciones Spark y operaciones DataFrame. Después, cargas los datos en tus sistemas de almacenamiento de destino, como Delta Lake o bases de datos externas. Para mantener las cosas en marcha, automatiza todo el proceso con Jobs y flujos de trabajo de Databricks. Además, puedes controlar y gestionar la calidad de los datos mediante las herramientas integradas y las validaciones personalizadas.

14. ¿Cuáles son las mejores prácticas para los procesos ETL en Databricks? 

Según mi experiencia, cuando se trata de procesos ETL en Databricks, unas pocas buenas prácticas pueden marcar realmente la diferencia. Empieza utilizando Delta Lake para el almacenamiento, ya que ofrece fiabilidad y escalabilidad con transacciones ACID. Escribir código modular y reutilizable en cuadernos Databricks también es una decisión inteligente. Para programar y gestionar tus trabajos ETL, Databricks Jobs es una herramienta muy útil. Vigila tus procesos ETL con Spark UI y otras herramientas de supervisión, y no olvides garantizar la calidad de los datos con comprobaciones de validación y tratamiento de errores.

15. ¿Cómo gestionas el procesamiento de datos en tiempo real? 

En el pasado, he gestionado el procesamiento de datos en tiempo real en Databricks utilizando Spark Structured Streaming para manejar los datos a medida que llegan. Establecería integraciones con fuentes de streaming como Kafka, Event Hubs o Kinesis. Para las transformaciones y agregaciones en tiempo real, escribí consultas de flujo. Delta Lake fue clave para manejar los datos en flujo de forma eficiente, con tiempos de lectura y escritura rápidos. Para que todo funcionara sin problemas, supervisé y gestioné los trabajos de streaming mediante Databricks Jobs y Spark UI.

16. ¿Cómo garantizas la seguridad de los datos? 

Para mantener la seguridad de los datos, utilizo controles de acceso basados en roles para gestionar quién tiene acceso a qué. Los datos se encriptan tanto en reposo como mientras se transfieren, gracias a las serias funciones de encriptación de Databricks. A continuación, también establezco medidas de seguridad de red como VPC/VNet y me aseguro de que el acceso esté estrictamente controlado allí. Para vigilar las cosas, antes he utilizado los registros de auditoría de Databricks para controlar el acceso y el uso. Por último, me aseguro de que todo se ajusta a las políticas de gobernanza de datos utilizando Unity Catalog.

Preguntas de la entrevista de Databricks para puestos de ingeniero de software

Los ingenieros de software que trabajan con Databricks necesitan desarrollar y desplegar aplicaciones e integrarlas con los servicios de Databricks. 

Cuando solicites este tipo de puesto, deberás tener un buen conocimiento de los siguientes temas:

• Desarrollo de aplicaciones: Desarrollar aplicaciones en Databricks implica escribir código en cuadernos o IDE externos, utilizar Databricks Connect para el desarrollo local y desplegar aplicaciones mediante Databricks Jobs. 
• Integración de datos: Integrar Databricks con otras fuentes de datos y aplicaciones implica utilizar API y conectores. Debes dominar el uso de API REST, conectores JDBC/ODBC y otras herramientas de integración para conectar Databricks con sistemas externos.
• Depurar: Depurar aplicaciones Databricks implica utilizar la interfaz de usuario de Spark, comprobar los registros y realizar pruebas interactivas en cuadernos. Implementar un registro y una supervisión detallados ayuda a identificar y resolver los problemas con eficacia, garantizando que tus aplicaciones funcionen sin problemas y de forma fiable.

Si eres nuevo en el desarrollo de aplicaciones y quieres mejorar tus habilidades, te recomiendo que eches un vistazo a nuestro Tutorial completo de Dolly de Databricks para crear aplicaciones, que te guía a través del proceso de creación de una aplicación utilizando Dolly. 

17. ¿Cómo se integra Databricks con otras fuentes de datos mediante API? 

Para conectar Databricks con otras fuentes de datos mediante API, empieza por utilizar la API REST de Databricks para acceder a los recursos de Databricks mediante programación. También puedes conectarte a bases de datos externas mediante conectores JDBC u ODBC. Para una orquestación e integración de datos más completa, herramientas como Azure Data Factory o AWS Glue son realmente útiles. Puedes crear flujos de trabajo personalizados de ingestión e integración de datos utilizando Python, Scala o Java.

18. ¿Cómo se desarrollan y despliegan las aplicaciones en Databricks? 

Así es como suelo desplegar las aplicaciones: En primer lugar, escribo el código de la aplicación, ya sea directamente en cuadernos Databricks o en un IDE externo. Para el desarrollo y las pruebas locales, utilizo Databricks Connect. Una vez que el código está listo, lo empaqueto y despliego utilizando Databricks Jobs. Para automatizar el proceso de despliegue, recurro a la API REST o a la CLI de Databricks. Por último, vigilo el rendimiento de la aplicación y resuelvo cualquier problema utilizando la interfaz de usuario y los registros de Spark.

19. ¿Cuáles son las mejores prácticas para ajustar el rendimiento? 

Cuando se trata de ajustar el rendimiento en Databricks, te aconsejo que te asegures de optimizar tus configuraciones de Spark en función de lo que necesite tu carga de trabajo. Utilizar DataFrames y Spark SQL también puede hacer que el procesamiento de datos sea mucho más eficiente. Otro consejo es almacenar en caché los datos que utilizas con frecuencia. Esto ayuda a reducir el tiempo de cálculo. También es importante particionar tus datos para distribuir uniformemente la carga entre tus clusters. Vigila el rendimiento del trabajo y busca cuellos de botella.

20. ¿Cómo se depuran los problemas en las aplicaciones Databricks? 

Depuro utilizando la interfaz de usuario de Spark para ver los detalles de la ejecución del trabajo y determinar qué etapas o tareas están causando problemas. Compruebo los registros de Databricks en busca de mensajes de error y rastros de pila. También puedes utilizar los cuadernos Databricks para depurar y probar de forma interactiva. Asegúrate de implementar el registro en el código de tu aplicación para obtener información detallada en tiempo de ejecución. Si sigues atascado, no dudes en ponerte en contacto con el servicio de asistencia de Databricks para que te ayuden con problemas más complicados. A veces, la gente se olvida de hacer esto, pero es útil. 

Reflexiones finales 

Espero que esta guía para la entrevista te haya resultado útil para preparar tu entrevista con Databricks. Por supuesto, no hay sustituto para una preparación y una práctica sólidas, por lo que abogo por seguir los cursos Conceptos de Databricks e Introducción a Databricks de DataCamp, que seguro que te darán la capacidad de entender y hablar de Databricks de un modo que impresionará a un entrevistador. También te recomiendo que te familiarices con la documentación de Databricks. Leer la documentación siempre es una buena idea.

Por último, escucha el episodio del podcast DataFramed de camino a tu entrevista, y aprende del CTO de Databricks cómo Databricks está transformando el almacenamiento de datos y la IA. Es importante escuchar a los líderes del sector y estar al día, porque las cosas cambian rápidamente.

Buena suerte.