Les 20 meilleures questions d'entretien de Databricks pour tous les niveaux

Questions d'entretien de base sur Databricks

Maintenant, au niveau de l'utilisateur de base, les questions d'entretien se concentreront sur les connaissances fondamentales de Databricks, y compris les tâches de base comme le déploiement de notebooks et l'utilisation des outils essentiels disponibles au sein de la plateforme. Vous êtes susceptible de rencontrer ces questions si vous avez une expérience limitée de Databricks ou si votre interlocuteur n'est pas certain de votre niveau de compétence. 

Vous trouverez ci-dessous quelques-uns des principaux sujets sur lesquels vous serez probablement interrogé. Lisez également notre tutoriel Databricks : 7 Must-Know Concepts comme ressource supplémentaire pour se préparer.

• Vue d'ensemble de haut niveau de Databricks: Vous devez être en mesure de décrire ce qu'est Databricks et comment il s'intègre dans une plateforme de données moderne. 
• Fonctionnalité principale et utilisateurs: Vous devriez connaître les espaces de travail collaboratifs, les carnets de notes, le moteur Spark optimisé et la possibilité de traiter à la fois des données en lot et en flux.
• Cas d'utilisation simples: Vous devez fournir des exemples de haut niveau sur la façon dont les clients utilisent Databricks, y compris un aperçu de l'architecture de base.

Par ailleurs, si l'idée du streaming de données est nouvelle pour vous, je vous recommande de jeter un coup d'œil à notre cours Streaming Concepts afin d'approfondir vos connaissances dans ce domaine. 

1. Qu'est-ce que Databricks et quelles sont ses principales caractéristiques ? 

Databricks est une plateforme d'analyse de données connue pour ses notebooks collaboratifs, son moteur Spark et ses lacs de données, comme Delta Lake qui dispose de transactions ACID. Bien entendu, Databricks s'intègre également à diverses sources de données et outils de BI et offre de bonnes fonctions de sécurité.

2. Expliquez l'architecture de base de Databricks.

L'architecture de base de Databricks se compose de quelques éléments clés. Tout d'abord, il y a le Databricks Runtime, qui comprend des composants essentiels comme Spark qui s'exécutent sur un cluster. Ensuite, il y a les grappes elles-mêmes, qui sont des ressources de calcul évolutives utilisées pour l'exécution des carnets et des travaux. Les carnets de notes dans Databricks sont des documents interactifs qui mélangent du code, des visualisations et du texte. L'espace de travail est l'endroit où vous organisez et gérez ces carnets, ainsi que les bibliothèques et les expériences. Enfin, il y a le Databricks File System, qui est un système de fichiers distribué attaché aux clusters.

3. Comment créer et exécuter un notebook dans Databricks ? 

La création et l'exécution d'un notebook dans Databricks est simple. Tout d'abord, rendez-vous dans l'espace de travail Databricks où vous souhaitez créer votre carnet de notes. Cliquez sur "Créer" et choisissez "Carnet de notes". Donnez un nom à votre notebook et sélectionnez le langage par défaut, tel que Python, Scala, SQL ou R. Ensuite, attachez-le à un cluster. Ensuite, pour exécuter votre carnet, il vous suffit d'écrire ou de coller votre code dans une cellule, puis de cliquer sur le bouton "Exécuter".

Questions d'entretien intermédiaires sur Databricks

Ces questions seront posées une fois que votre interlocuteur aura établi que vous avez une connaissance de base de Databricks. Ils sont généralement un peu plus techniques et testent votre compréhension de certaines parties de la plateforme et de leurs configurations. Au niveau intermédiaire, vous devrez démontrer votre capacité à gérer des ressources, à configurer des clusters et à mettre en œuvre des flux de traitement de données. 

Cela vous permettra d'acquérir une connaissance de base de la plate-forme et de comprendre les parties suivantes de la plate-forme : 

• Gestion des clusters: Vous devez savoir comment mettre en place et gérer des clusters. Il s'agit notamment de configurer des clusters, de sélectionner des types d'instances, de configurer la mise à l'échelle automatique et de gérer les autorisations. 
• Spark sur Databricks: Vous devez maîtriser l'utilisation d'Apache Spark dans le cadre de Databricks. Il s'agit notamment de travailler avec DataFrame, Spark SQL et Spark MLlib pour l'apprentissage automatique. 
• Surveillance des ressources: Vous devez savoir comment utiliser l'interface utilisateur Databricks et l'interface utilisateur Spark pour suivre l'utilisation des ressources et les performances des tâches, mais aussi pour identifier les goulets d'étranglement. 

Si travailler avec de grands ensembles de données et l'informatique distribuée est nouveau pour vous, je vous recommande de jeter un coup d'œil au cursus de compétences suivant : Big Data with PySpark, qui présente PySpark, une interface pour Apache Spark en Python. 

4. Comment mettre en place et gérer des clusters ? 

Pour mettre en place un cluster, commencez par vous rendre dans l'espace de travail Databricks et cliquez sur "Clusters". Cliquez ensuite sur le bouton "Créer un cluster". Vous devrez configurer votre cluster en choisissant le mode de cluster, les types d'instance et la version de Databricks Runtime, entre autres paramètres. Une fois que vous avez terminé, cliquez simplement sur "Créer un cluster". Ensuite, pour gérer les clusters, vous pouvez surveiller l'utilisation des ressources, configurer l'autoscaling, installer les bibliothèques nécessaires et gérer les autorisations via l'interface utilisateur Clusters ou l'API REST Databricks.

5. Expliquez comment Spark est utilisé dans Databricks.

Databricks utilise Apache Spark comme moteur principal. Dans Databricks, Spark gère le traitement des données à grande échelle avec les RDD et les DataFrames, exécute des modèles d'apprentissage automatique grâce à MLlib, gère le traitement des flux avec Spark Structured Streaming et exécute des requêtes basées sur le langage SQL avec Spark SQL. 

6. Que sont les pipelines de données et comment les créer ? 

Les pipelines de données sont essentiellement une série d'étapes pour traiter les données. Pour mettre en place un pipeline de données dans Databricks, vous commencez par écrire des scripts ETL dans les notebooks Databricks. Ensuite, vous pouvez gérer et automatiser ces flux de travail à l'aide de Databricks Jobs. Pour un stockage fiable et évolutif, Delta Lake est un bon choix. Databricks vous permet également de vous connecter à diverses sources et destinations de données à l'aide de connecteurs intégrés.

7. Comment surveiller et gérer les ressources dans Databricks ? 

Pour surveiller et gérer les ressources dans Databricks, vous disposez de quelques options pratiques. Tout d'abord, vous pouvez utiliser l'interface utilisateur Databricks, qui vous permet de suivre les performances du cluster, l'exécution des tâches et l'utilisation des ressources. Ensuite, il y a l'interface utilisateur Spark, qui fournit des détails sur l'exécution des travaux, notamment les étapes et les tâches. Si vous préférez l'automatisation, l'API REST de Databricks vous permet de gérer les clusters et les tâches de manière programmatique.

8. Décrivez les options de stockage de données disponibles dans Databricks. 

Databricks propose plusieurs façons de stocker les données. Tout d'abord, il y a le système de fichiers Databricks pour le stockage et la gestion des fichiers. Ensuite, il y a Delta Lake, une couche de stockage open-source qui ajoute des transactions ACID à Apache Spark, ce qui le rend plus fiable. Databricks s'intègre également aux services de stockage dans le cloud tels que AWS S3, Azure Blob Storage et Google Cloud Storage. De plus, vous pouvez vous connecter à toute une série de bases de données externes, tant relationnelles que NoSQL, à l'aide de JDBC.

Questions d'entretien avancées sur Databricks

Les utilisateurs avancés de Databricks sont censés effectuer des tâches telles que l'optimisation des performances, la création de flux de travail avancés et la mise en œuvre d'analyses complexes et de modèles d'apprentissage automatique. Généralement, on ne vous posera des questions avancées que si vous postulez à un poste de data senior ou à un poste avec une forte composante DevOps. Si vous souhaitez passer des entretiens pour des postes avancés et que vous avez besoin de développer cet aspect de vos compétences, notre cours Devops Concepts est une excellente ressource. En outre, veuillez consulter notre article sur les questions d'entretien avec un architecte de données.

Cette formation s'appuiera sur vos connaissances de base et intermédiaires de la plateforme ainsi que sur votre expérience pratique. 

• Optimisation des performances: Les utilisateurs avancés doivent se concentrer sur l'optimisation des performances. Il s'agit notamment de régler les configurations de Spark, de mettre en cache les données, de partitionner les données de manière appropriée et d'optimiser les jointures et les mélanges. 
• Apprentissage automatique: La mise en œuvre de modèles d'apprentissage automatique implique la formation de modèles à l'aide de TensorFlow ou PyTorch. Vous devez maîtriser l'utilisation de MLflow pour le suivi des expériences, la gestion des modèles et le déploiement, en veillant à ce que vos modèles soient reproductibles et évolutifs.
• Pipelines CI/CD: La création de pipelines CI/CD implique l'intégration de Databricks avec des outils de contrôle de version, de test automatisé et de déploiement. Vous devez savoir comment utiliser Databricks CLI ou REST API pour l'automatisation et assurer l'intégration continue et la livraison de vos applications Databricks.

Si l'apprentissage automatique et l'IA dans Databricks sont nouveaux pour vous, je vous recommande de jeter un coup d'œil au tutoriel suivant pour renforcer vos connaissances dans ce domaine : Un guide complet pour Databricks Lakehouse AI For Data Scientists. Je regarderais aussi sérieusement nos cours Introduction à TensorFlow en Python et Apprentissage profond intermédiaire avec PyTorch pour compléter vos autres travaux dans Databricks.

9. Quelles stratégies utilisez-vous pour optimiser les performances ? 

Pour l'optimisation des performances, je m'appuie sur Spark SQL pour un traitement efficace des données. Je veille également à mettre les données en cache de manière appropriée afin d'éviter la redondance. Je n'oublie pas de régler les configurations de Spark, comme l'ajustement de la mémoire de l'exécuteur et des partitions de brassage. J'accorde une attention particulière à l'optimisation des jointures et des mélanges en gérant le partitionnement des données. Je dirais également que l'utilisation de Delta Lake facilite le stockage et la récupération tout en prenant en charge les transactions ACID.

10. Comment pouvez-vous mettre en œuvre des pipelines CI/CD dans Databricks ? 

La mise en place de pipelines CI/CD dans Databricks implique quelques étapes. Tout d'abord, vous pouvez utiliser des systèmes de contrôle de version tels que Git pour gérer votre code. Ensuite, vous pouvez automatiser vos tests avec Databricks Jobs et programmer leur exécution régulière. Il est également important d'intégrer des outils tels que Azure DevOps ou GitHub Actions pour rationaliser le processus. Enfin, vous pouvez utiliser la CLI ou l'API REST de Databricks pour déployer et gérer les tâches et les clusters.

11. Expliquez comment gérer des analyses complexes dans Databricks.

La gestion d'analyses complexes dans Databricks peut être assez simple si vous vous souvenez de quelques grandes idées importantes. Tout d'abord, vous pouvez utiliser Spark SQL et DataFrame pour exécuter des requêtes avancées et transformer vos données. Pour l'apprentissage automatique et l'analyse statistique, Databricks a intégré la MLlib, qui est très pratique. Si vous avez besoin d'outils d'analyse tiers, vous pouvez facilement les intégrer via JDBC ou ODBC. De plus, pour une utilisation interactive, les blocs-notes Databricks prennent en charge des bibliothèques telles que Matplotlib, Seaborn et Plotly, ce qui facilite la visualisation de vos données à la volée.

12. Comment déployer des modèles d'apprentissage automatique ? 

Le déploiement de modèles d'apprentissage automatique dans Databricks est également assez simple. Tout d'abord, vous entraînez votre modèle à l'aide de bibliothèques telles que TensorFlow, PyTorch ou Scikit-Learn. Ensuite, vous utilisez MLflow pour suivre vos expériences, gérer vos modèles et vous assurer que tout est reproductible. Pour rendre votre modèle opérationnel, vous le déployez en tant qu'API REST en utilisant les fonctionnalités de MLflow. Enfin, vous pouvez configurer des Jobs Databricks pour gérer le recyclage et l'évaluation des modèles selon un calendrier.

Questions d'entretien avec Databricks pour les rôles d'ingénieur de données

Les ingénieurs de données sont chargés de concevoir et de construire des systèmes de données, d'analyse et d'IA évolutifs et fiables, de gérer les pipelines de données et d'assurer la qualité globale des données. Pour les ingénieurs de données, l'accent est mis sur la conception et la construction de systèmes de données, la gestion de pipelines et la garantie de la qualité des données. 

Lorsque vous postulez à des postes d'ingénieurs de données qui se concentrent fortement sur les systèmes de données, vous devez avoir une bonne compréhension des sujets suivants : 

• Architecture du pipeline de données: Concevoir des architectures de pipelines de données robustes implique de comprendre comment extraire, transformer et charger (ETL) les données de manière efficace. Vous devez être capable de concevoir des pipelines évolutifs, fiables et faciles à maintenir en utilisant des fonctionnalités de Databricks comme Delta Lake.
• Traitement en temps réel: Le traitement des données en temps réel nécessite l'utilisation de Spark Structured Streaming pour ingérer et traiter les données en temps quasi réel. Vous devez être en mesure de concevoir des applications de streaming tolérantes aux pannes, évolutives et fournissant des informations opportunes à partir de données en temps réel.
• Sécurité des données: Assurer la sécurité des données implique la mise en œuvre de mécanismes de cryptage, de contrôle d'accès et d'audit. Vous devez connaître l'intégration de Databricks avec les fonctions de sécurité des fournisseurs de cloud et les meilleures pratiques pour sécuriser les données au repos et en transit.

13. Comment concevoir des pipelines de données ? 

La conception d'un pipeline de données dans Databricks commence généralement par l'extraction de données de différentes sources à l'aide de connecteurs et d'API Databricks. Ensuite, vous transformez les données à l'aide de transformations Spark et d'opérations DataFrame. Ensuite, vous chargez les données dans vos systèmes de stockage cibles, tels que Delta Lake ou des bases de données externes. Pour que tout fonctionne, vous automatisez l'ensemble du processus à l'aide de Jobs et de workflows Databricks. De plus, vous contrôlez et gérez la qualité des données à l'aide d'outils intégrés et de validations personnalisées.

14. Quelles sont les meilleures pratiques pour les processus ETL dans Databricks ? 

D'après mon expérience, lorsqu'il s'agit de processus ETL dans Databricks, quelques bonnes pratiques peuvent vraiment faire la différence. Commencez par utiliser Delta Lake pour le stockage, car il offre fiabilité et évolutivité avec des transactions ACID. Écrire du code modulaire et réutilisable dans les carnets Databricks est également une bonne idée. Databricks Jobs est un outil pratique pour planifier et gérer vos travaux ETL. Gardez un œil sur vos processus ETL avec Spark UI et d'autres outils de surveillance, et n'oubliez pas d'assurer la qualité des données avec des contrôles de validation et la gestion des erreurs.

15. Comment gérez-vous le traitement des données en temps réel ? 

Par le passé, j'ai géré le traitement des données en temps réel dans Databricks en utilisant Spark Structured Streaming pour traiter les données au fur et à mesure qu'elles arrivent. Je mettrais en place des intégrations avec des sources de streaming comme Kafka, Event Hubs ou Kinesis. Pour les transformations et les agrégations en temps réel, j'ai écrit des requêtes en continu. Delta Lake a joué un rôle clé dans le traitement efficace des données en continu, avec des temps de lecture et d'écriture rapides. Pour que tout se passe bien, j'ai ensuite surveillé et géré les tâches de streaming à l'aide de Databricks Jobs et de Spark UI.

16. Comment garantissez-vous la sécurité des données ? 

Pour assurer la sécurité des données, j'utilise des contrôles d'accès basés sur les rôles pour gérer l'accès de chacun. Les données sont cryptées à la fois au repos et pendant leur transfert, grâce aux fonctions de cryptage très sérieuses de Databricks. Je mets également en place des mesures de sécurité pour le réseau, comme VPC/VNet, et je m'assure que l'accès y est étroitement contrôlé. Pour garder un œil sur les choses, j'ai précédemment utilisé les journaux d'audit de Databricks pour surveiller l'accès et l'utilisation. Enfin, je m'assure que tout est conforme aux politiques de gouvernance des données en utilisant Unity Catalog.

Questions d'entretien avec Databricks pour les ingénieurs logiciels

Les ingénieurs logiciels qui travaillent avec Databricks doivent développer et déployer des applications et les intégrer aux services Databricks. 

Lorsque vous postulez à ce type de poste, vous devez avoir une bonne compréhension des sujets suivants :

• Développement d'applications: Le développement d'applications sur Databricks implique l'écriture de code dans des carnets ou des IDE externes, l'utilisation de Databricks Connect pour le développement local et le déploiement d'applications à l'aide de Databricks Jobs. 
• Intégration des données: L'intégration des Databricks avec d'autres sources de données et applications implique l'utilisation d'API et de connecteurs. Vous devez maîtriser l'utilisation des API REST, des connecteurs JDBC/ODBC et d'autres outils d'intégration pour connecter Databricks à des systèmes externes.
• Débogage: Le débogage des applications Databricks implique l'utilisation de l'interface utilisateur Spark, la vérification des journaux et des tests interactifs dans des carnets. La mise en œuvre d'une journalisation et d'une surveillance détaillées permet d'identifier et de résoudre efficacement les problèmes, garantissant ainsi le bon fonctionnement et la fiabilité de vos applications.

Si vous êtes novice en matière de développement d'applications et que vous souhaitez améliorer vos compétences, je vous recommande de jeter un coup d'œil à notre didacticiel complet Databricks Dolly pour la création d'applications, qui vous guide tout au long du processus de création d'une application à l'aide de Dolly. 

17. Comment intégrer Databricks à d'autres sources de données à l'aide d'API ? 

Pour connecter Databricks à d'autres sources de données à l'aide d'API, commencez par utiliser l'API REST Databricks pour accéder aux ressources Databricks de manière programmatique. Vous pouvez également vous connecter à des bases de données externes via des connecteurs JDBC ou ODBC. Pour une orchestration et une intégration plus complètes des données, des outils comme Azure Data Factory ou AWS Glue sont très utiles. Vous pouvez créer des flux d'ingestion et d'intégration de données personnalisés à l'aide de Python, Scala ou Java.

18. Comment développer et déployer des applications sur les Databricks ? 

Voici comment je procède habituellement pour déployer des applications : Tout d'abord, j'écris le code de l'application, soit directement dans les carnets Databricks, soit dans un IDE externe. Pour le développement local et les tests, j'utilise Databricks Connect. Une fois le code prêt, je le package et le déploie à l'aide de Databricks Jobs. Pour automatiser le processus de déploiement, je m'appuie sur l'API REST ou le CLI Databricks. Enfin, je garde un œil sur les performances de l'application et je résous les problèmes éventuels à l'aide de l'interface utilisateur et des journaux de Spark.

19. Quelles sont les meilleures pratiques en matière d'optimisation des performances ? 

En ce qui concerne l'optimisation des performances dans Databricks, je vous conseille de veiller à optimiser vos configurations Spark en fonction des besoins de votre charge de travail. L'utilisation de DataFrame et de Spark SQL peut également rendre le traitement des données beaucoup plus efficace. Un autre conseil consiste à mettre en cache les données que vous utilisez fréquemment. Cela permet de réduire le temps de calcul. Il est également important de partitionner vos données afin de répartir uniformément la charge sur vos clusters. Gardez un œil sur les performances du travail et repérez les goulets d'étranglement.

20. Comment déboguer les problèmes dans les applications Databricks ? 

Je débogue en utilisant l'interface utilisateur de Spark pour regarder les détails de l'exécution du travail et repérer les étapes ou les tâches qui posent problème. Je vérifie les messages d'erreur et les traces de pile dans les journaux de Databricks. Vous pouvez également utiliser les carnets Databricks pour un débogage et des tests interactifs. Veillez à mettre en place un système de journalisation dans le code de votre application afin d'obtenir des informations détaillées sur l'exécution. Si vous êtes toujours bloqué, n'hésitez pas à contacter le support de Databricks pour obtenir de l'aide sur des questions plus complexes. On oublie parfois de le faire, mais c'est utile. 

Dernières réflexions 

J'espère que ce guide d'entretien vous sera utile pour préparer votre entretien avec Databricks. Bien sûr, rien ne remplace une préparation et une pratique solides, c'est pourquoi je recommande de suivre les cours Databricks Concepts et Introduction à Databricks de DataCamp, qui vous permettront de comprendre et de parler de Databricks d'une manière qui impressionnera votre interlocuteur. Je vous recommande également de vous familiariser avec la documentation de Databricks. La lecture de la documentation est toujours une bonne idée.

Enfin, écoutez l'épisode du podcast DataFrame sur le chemin de votre entretien, et apprenez du CTO de Databricks comment Databricks transforme l'entreposage de données et l'IA. Il est important d'écouter les leaders du secteur et de se tenir au courant, car les choses évoluent rapidement.

Bonne chance !