20 Pertanyaan Wawancara Databricks Teratas untuk Semua Tingkatan

Pertanyaan Wawancara Databricks Tingkat Dasar

Pada tingkat pengguna dasar, pertanyaan wawancara akan berfokus pada pengetahuan fundamental tentang Databricks, termasuk tugas-tugas dasar seperti menjalankan notebook dan menggunakan alat-alat penting yang tersedia di dalam platform. Anda kemungkinan akan menemui pertanyaan-pertanyaan ini jika pengalaman Anda dengan Databricks masih terbatas atau jika pewawancara belum yakin dengan tingkat kemampuan Anda. 

Di bawah ini adalah beberapa topik kunci yang kemungkinan akan ditanyakan. Baca juga Tutorial Databricks: 7 Konsep yang Wajib Diketahui sebagai sumber tambahan untuk persiapan.

• Gambaran Tingkat Tinggi tentang Databricks: Anda harus dapat menjelaskan apa itu Databricks dan bagaimana posisinya dalam platform data modern. 
• Fitur Inti dan Pengguna: Anda perlu mengetahui tentang workspace kolaboratif, notebook, mesin Spark yang dioptimalkan, serta kemampuan menangani data batch dan streaming.
• Use Case Sederhana: Anda harus memberikan beberapa contoh tingkat tinggi tentang bagaimana pelanggan menggunakan Databricks, termasuk sedikit wawasan tentang arsitektur dasarnya.

Jika konsep data streaming masih baru bagi Anda, saya sarankan melihat kursus Streaming Concepts kami untuk menambah pengetahuan di area ini. 

1. Apa itu Databricks, dan apa saja fitur utamanya? 

Databricks adalah platform analitik data yang dikenal dengan notebook kolaboratif, mesin Spark, dan data lake seperti Delta Lake yang memiliki transaksi ACID. Databricks juga, tentu saja, terintegrasi dengan berbagai sumber data dan alat BI serta menawarkan fitur keamanan yang baik.

2. Jelaskan arsitektur inti Databricks.

Arsitektur inti Databricks terdiri dari beberapa bagian kunci. Pertama, ada Databricks Runtime, yang mencakup komponen esensial seperti Spark yang berjalan di cluster. Lalu ada cluster itu sendiri, yaitu sumber daya komputasi yang dapat diskalakan untuk menjalankan notebook dan job. Notebook di Databricks adalah dokumen interaktif yang memadukan kode, visualisasi, dan teks. Workspace adalah tempat Anda mengatur dan mengelola notebook tersebut, juga pustaka dan eksperimen. Terakhir, ada Databricks File System, yaitu sistem berkas terdistribusi yang terpasang pada cluster.

3. Bagaimana cara membuat dan menjalankan notebook di Databricks? 

Membuat dan menjalankan notebook di Databricks cukup mudah. Pertama, buka workspace Databricks tempat Anda ingin membuat notebook. Klik “Create” lalu pilih “Notebook.” Beri nama notebook dan pilih bahasa default, seperti Python, Scala, SQL, atau R. Selanjutnya, pasangkan dengan cluster. Untuk menjalankan notebook, cukup tulis atau tempelkan kode ke dalam sebuah sel lalu klik tombol "Run".

Pertanyaan Wawancara Databricks Tingkat Menengah

Pertanyaan-pertanyaan ini akan muncul setelah pewawancara memastikan bahwa Anda memiliki pengetahuan dasar tentang Databricks. Biasanya sedikit lebih teknis dan akan menguji pemahaman Anda tentang bagian-bagian spesifik platform beserta konfigurasinya. Pada tingkat menengah, Anda perlu menunjukkan kemampuan mengelola sumber daya, mengonfigurasi cluster, dan menerapkan alur kerja pemrosesan data. 

Ini akan membangun di atas pengetahuan dasar Anda tentang platform serta pemahaman tentang bagian-bagian berikut: 

• Manajemen Cluster: Anda harus memahami cara menyiapkan dan mengelola cluster. Ini mencakup konfigurasi cluster, memilih jenis instance, menyiapkan autoscaling, dan mengelola izin. 
• Spark di Databricks: Anda harus mahir menggunakan Apache Spark di Databricks. Ini meliputi bekerja dengan DataFrame, Spark SQL, dan Spark MLlib untuk pembelajaran mesin. 
• Pemantauan Sumber Daya: Anda harus tahu cara menggunakan UI Databricks dan Spark UI untuk melacak penggunaan sumber daya dan kinerja job, serta mengidentifikasi bottleneck. 

Jika bekerja dengan dataset besar dan komputasi terdistribusi masih baru bagi Anda, saya sarankan melihat skill track berikut: Big Data with PySpark, yang memperkenalkan PySpark, antarmuka untuk Apache Spark dalam Python 

4. Bagaimana Anda menyiapkan dan mengelola cluster? 

Untuk menyiapkan cluster, buka workspace Databricks dan klik "Clusters." Lalu tekan tombol "Create Cluster." Anda perlu mengonfigurasi cluster dengan memilih mode cluster, jenis instance, dan versi Databricks Runtime, di antara pengaturan lainnya. Setelah selesai, cukup klik "Create Cluster". Untuk mengelola cluster, Anda dapat memantau penggunaan sumber daya, mengonfigurasi autoscaling, memasang pustaka yang diperlukan, dan mengelola izin melalui UI Clusters atau menggunakan Databricks REST API.

5. Jelaskan bagaimana Spark digunakan di Databricks.

Databricks menggunakan Apache Spark sebagai mesin utamanya. Di Databricks, Spark menangani pemrosesan data berskala besar dengan RDD dan DataFrame, menjalankan model pembelajaran mesin melalui MLlib, mengelola pemrosesan stream dengan Spark Structured Streaming, dan mengeksekusi kueri berbasis SQL dengan Spark SQL. 

6. Apa itu pipeline data, dan bagaimana cara membuatnya? 

Pipeline data pada dasarnya adalah rangkaian langkah untuk memproses data. Untuk menyiapkan pipeline data di Databricks, Anda mulai dengan menulis skrip ETL di notebook Databricks. Lalu, Anda dapat mengelola dan mengotomatisasi alur kerja ini menggunakan Databricks Jobs. Untuk penyimpanan yang andal dan dapat diskalakan, Delta Lake adalah pilihan yang baik. Databricks juga memungkinkan Anda terhubung dengan berbagai sumber dan tujuan data menggunakan konektor bawaan.

7. Bagaimana Anda memantau dan mengelola sumber daya di Databricks? 

Untuk memantau dan mengelola sumber daya di Databricks, ada beberapa opsi yang berguna. Pertama, Anda bisa menggunakan UI Databricks, yang memungkinkan Anda melacak kinerja cluster, eksekusi job, dan penggunaan sumber daya. Lalu ada Spark UI, yang memberikan detail eksekusi job, termasuk tahapan dan tugas. Jika Anda lebih suka otomatisasi, Databricks REST API menawarkan cara untuk mengelola cluster dan job secara terprogram.

8. Jelaskan opsi penyimpanan data yang tersedia di Databricks. 

Databricks menawarkan beberapa cara untuk menyimpan data. Pertama, ada Databricks File System untuk menyimpan dan mengelola file. Lalu ada Delta Lake, lapisan penyimpanan open-source yang menambahkan transaksi ACID ke Apache Spark, sehingga lebih andal. Databricks juga terintegrasi dengan layanan penyimpanan cloud seperti AWS S3, Azure Blob Storage, dan Google Cloud Storage. Selain itu, Anda bisa terhubung ke berbagai basis data eksternal, baik relasional maupun NoSQL, menggunakan JDBC.

Pertanyaan Wawancara Databricks Tingkat Lanjut

Pengguna tingkat lanjut Databricks diharapkan dapat melakukan tugas seperti optimalisasi kinerja, membuat alur kerja tingkat lanjut, dan menerapkan analitik serta model pembelajaran mesin yang kompleks. Biasanya, Anda hanya akan ditanya pertanyaan tingkat lanjut jika melamar untuk posisi data senior atau peran dengan komponen DevOps yang kuat. Jika Anda tertarik untuk wawancara pada posisi tingkat lanjut dan perlu membangun sisi keterampilan tersebut, kursus Devops Concepts kami adalah sumber yang bagus. Selain itu, silakan cek artikel Pertanyaan Wawancara Data Architect kami.

Ini akan membangun di atas pengetahuan dasar dan menengah Anda tentang platform serta pengalaman praktis. 

• Optimalisasi Kinerja: Pengguna tingkat lanjut perlu berfokus pada pengoptimalan kinerja. Ini mencakup penyesuaian konfigurasi Spark, caching data, partisi data yang tepat, serta mengoptimalkan join dan shuffle. 
• Pembelajaran Mesin: Menerapkan model pembelajaran mesin melibatkan pelatihan model menggunakan TensorFlow atau PyTorch. Anda harus mahir menggunakan MLflow untuk pelacakan eksperimen, manajemen model, dan deployment, memastikan model dapat direproduksi dan diskalakan.
• Pipeline CI/CD: Membangun pipeline CI/CD melibatkan integrasi Databricks dengan kontrol versi, pengujian otomatis, dan alat deployment. Anda harus tahu cara menggunakan Databricks CLI atau REST API untuk otomatisasi dan memastikan integrasi serta pengiriman berkelanjutan untuk aplikasi Databricks Anda.

Jika bekerja dengan machine learning dan AI di Databricks masih baru bagi Anda, saya sarankan melihat tutorial berikut untuk menambah pengetahuan di area ini: Panduan Komprehensif Databricks Lakehouse AI untuk Data Scientist. Saya juga sangat menyarankan kursus Introduction to TensorFlow in Python dan Intermediate Deep Learning with PyTorch untuk melengkapi pekerjaan Anda lainnya di Databricks.

9. Strategi apa yang Anda gunakan untuk optimalisasi kinerja? 

Untuk optimalisasi kinerja, saya mengandalkan Spark SQL untuk pemrosesan data yang efisien. Saya juga memastikan melakukan caching data secara tepat untuk menghindari redundansi. Saya ingat untuk menyetel konfigurasi Spark, seperti menyesuaikan memori executor dan shuffle partitions. Saya memberi perhatian khusus untuk mengoptimalkan join dan shuffle dengan mengelola partisi data. Saya juga akan mengatakan bahwa menggunakan Delta Lake membantu dalam penyimpanan dan pengambilan data sekaligus mendukung transaksi ACID.

10. Bagaimana Anda dapat menerapkan pipeline CI/CD di Databricks? 

Menyiapkan pipeline CI/CD di Databricks melibatkan beberapa langkah. Pertama, Anda dapat menggunakan sistem kontrol versi seperti Git untuk mengelola kode. Lalu, Anda dapat mengotomatisasi pengujian dengan Databricks Jobs dan menjadwalkannya berjalan secara berkala. Penting juga untuk berintegrasi dengan alat seperti Azure DevOps atau GitHub Actions untuk merampingkan proses. Terakhir, Anda bisa menggunakan Databricks CLI atau REST API untuk melakukan deployment dan mengelola job serta cluster.

11. Jelaskan cara menangani analitik yang kompleks di Databricks.

Menangani analitik yang kompleks di Databricks bisa cukup sederhana asalkan Anda mengingat beberapa gagasan besar yang penting. Pertama, Anda dapat menggunakan Spark SQL dan DataFrame untuk menjalankan kueri lanjutan dan mentransformasikan data. Untuk pembelajaran mesin dan analisis statistik, Databricks memiliki MLlib bawaan yang sangat membantu. Jika Anda perlu membawa alat analitik pihak ketiga, Anda dapat dengan mudah mengintegrasikannya melalui JDBC atau ODBC. Selain itu, untuk sesuatu yang interaktif, notebook Databricks mendukung pustaka seperti Matplotlib, Seaborn, dan Plotly, sehingga memudahkan visualisasi data secara langsung.

12. Bagaimana Anda melakukan deployment model pembelajaran mesin? 

Melakukan deployment model pembelajaran mesin di Databricks juga cukup mudah. Pertama, Anda melatih model menggunakan pustaka seperti TensorFlow, PyTorch, atau Scikit-Learn. Lalu, Anda menggunakan MLflow untuk melacak eksperimen, mengelola model, dan memastikan semuanya dapat direproduksi. Untuk menjalankan model, Anda mendistribusikannya sebagai REST API menggunakan fitur MLflow. Terakhir, Anda dapat menyiapkan Databricks Jobs untuk menangani pelatihan ulang dan evaluasi model secara terjadwal.

Pertanyaan Wawancara Databricks untuk Peran Data Engineer

Data Engineer bertanggung jawab merancang dan membangun sistem data, analitik, dan AI yang dapat diskalakan dan andal, mengelola pipeline data, serta memastikan kualitas data secara keseluruhan. Bagi data engineer, fokusnya adalah pada perancangan dan pembangunan sistem data, pengelolaan pipeline, dan memastikan kualitas data. 

Saat melamar posisi Data Engineer yang sangat berfokus pada Databricks, Anda harus memiliki pemahaman yang baik tentang topik-topik berikut: 

• Arsitektur Pipeline Data: Merancang arsitektur pipeline data yang tangguh melibatkan pemahaman cara mengekstrak, mentransformasi, dan memuat (ETL) data secara efisien. Anda harus dapat merancang pipeline yang dapat diskalakan, andal, dan mudah dipelihara menggunakan fitur Databricks seperti Delta Lake.
• Pemrosesan Real-Time: Menangani pemrosesan data real-time memerlukan penggunaan Spark Structured Streaming untuk mengonsumsi dan memproses data hampir real-time. Anda harus dapat merancang aplikasi streaming yang toleran terhadap kegagalan, dapat diskalakan, dan memberikan wawasan tepat waktu dari data real-time.
• Keamanan Data: Menjamin keamanan data melibatkan penerapan enkripsi, kontrol akses, dan mekanisme audit. Anda harus familiar dengan integrasi Databricks dengan fitur keamanan penyedia cloud dan praktik terbaik untuk mengamankan data saat disimpan maupun saat ditransmisikan.

13. Bagaimana Anda merancang pipeline data? 

Merancang pipeline data di Databricks biasanya dimulai dengan menarik data dari berbagai sumber menggunakan konektor dan API Databricks. Lalu, Anda mentransformasikan data dengan transformasi Spark dan operasi DataFrame. Setelah itu, Anda memuat data ke sistem penyimpanan target, seperti Delta Lake atau basis data eksternal. Agar tetap berjalan, Anda mengotomatisasi seluruh proses dengan Databricks Jobs dan workflow. Selain itu, Anda memantau dan mengelola kualitas data menggunakan alat bawaan dan validasi kustom.

14. Apa praktik terbaik untuk proses ETL di Databricks? 

Berdasarkan pengalaman saya, untuk proses ETL di Databricks, beberapa praktik terbaik dapat membuat perbedaan besar. Mulailah dengan menggunakan Delta Lake untuk penyimpanan, karena menawarkan keandalan dan skalabilitas dengan transaksi ACID. Menulis kode modular dan dapat digunakan ulang di notebook Databricks juga langkah yang cerdas. Untuk penjadwalan dan pengelolaan job ETL Anda, Databricks Jobs sangat berguna. Pantau proses ETL Anda dengan Spark UI dan alat pemantauan lainnya, dan jangan lupa memastikan kualitas data dengan pemeriksaan validasi dan penanganan error.

15. Bagaimana Anda menangani pemrosesan data real-time? 

Sebelumnya, saya menangani pemrosesan data real-time di Databricks dengan menggunakan Spark Structured Streaming untuk memproses data saat masuk. Saya menyiapkan integrasi dengan sumber streaming seperti Kafka, Event Hubs, atau Kinesis. Untuk transformasi dan agregasi real-time, saya menulis kueri streaming. Delta Lake menjadi kunci untuk menangani data streaming secara efisien, dengan waktu baca dan tulis yang cepat. Agar semuanya berjalan lancar, saya kemudian memantau dan mengelola job streaming menggunakan Databricks Jobs dan Spark UI.

16. Bagaimana Anda memastikan keamanan data? 

Untuk menjaga keamanan data, saya menggunakan kontrol akses berbasis peran untuk mengelola siapa yang memiliki akses ke apa. Data dienkripsi baik saat disimpan maupun saat ditransmisikan, berkat fitur enkripsi Databricks yang sangat serius. Saya juga menyiapkan langkah-langkah keamanan jaringan seperti VPC/VNet dan memastikan akses di sana dikendalikan dengan ketat. Untuk memantau, saya sebelumnya menggunakan audit log Databricks untuk memonitor akses dan penggunaan. Terakhir, saya memastikan semuanya selaras dengan kebijakan tata kelola data menggunakan Unity Catalog.

Pertanyaan Wawancara Databricks untuk Peran Software Engineer

Software engineer yang bekerja dengan Databricks perlu mengembangkan dan melakukan deployment aplikasi serta mengintegrasikannya dengan layanan Databricks. 

Saat melamar jenis posisi ini, Anda harus memiliki pemahaman kuat tentang topik-topik berikut:

• Pengembangan Aplikasi: Mengembangkan aplikasi di Databricks melibatkan penulisan kode di notebook atau IDE eksternal, menggunakan Databricks Connect untuk pengembangan lokal, dan melakukan deployment aplikasi menggunakan Databricks Jobs. 
• Integrasi Data: Mengintegrasikan Databricks dengan sumber data dan aplikasi lain melibatkan penggunaan API dan konektor. Anda harus mahir menggunakan REST API, konektor JDBC/ODBC, dan alat integrasi lainnya untuk menghubungkan Databricks dengan sistem eksternal.
• Debugging: Debugging aplikasi Databricks melibatkan penggunaan Spark UI, memeriksa log, dan pengujian interaktif di notebook. Menerapkan logging dan pemantauan terperinci membantu mengidentifikasi dan menyelesaikan masalah secara efektif, memastikan aplikasi berjalan lancar dan andal.

Jika Anda baru dalam pengembangan aplikasi dan ingin meningkatkan keterampilan, saya sarankan melihat Complete Databricks Dolly Tutorial for Building Applications, yang memandu Anda melalui proses membangun aplikasi menggunakan Dolly. 

17. Bagaimana Anda mengintegrasikan Databricks dengan sumber data lain menggunakan API? 

Untuk menghubungkan Databricks dengan sumber data lain menggunakan API, mulailah dengan menggunakan Databricks REST API untuk mengakses sumber daya Databricks secara terprogram. Anda juga dapat terhubung ke basis data eksternal melalui konektor JDBC atau ODBC. Untuk orkestrasi dan integrasi data yang lebih komprehensif, alat seperti Azure Data Factory atau AWS Glue sangat berguna. Anda dapat membuat alur kerja ingestion dan integrasi data kustom menggunakan Python, Scala, atau Java.

18. Bagaimana Anda mengembangkan dan melakukan deployment aplikasi di Databricks? 

Berikut cara yang biasanya saya lakukan untuk deployment aplikasi: Pertama, saya menulis kode aplikasi, baik langsung di notebook Databricks maupun di IDE eksternal. Untuk pengembangan dan pengujian lokal, saya menggunakan Databricks Connect. Setelah kodenya siap, saya mengemas dan melakukan deployment menggunakan Databricks Jobs. Untuk mengotomatisasi proses deployment, saya mengandalkan REST API atau Databricks CLI. Terakhir, saya memantau kinerja aplikasi dan menelusuri masalah menggunakan Spark UI dan log.

19. Apa praktik terbaik untuk tuning kinerja? 

Untuk tuning kinerja di Databricks, saya menyarankan agar Anda mengoptimalkan konfigurasi Spark sesuai kebutuhan beban kerja. Menggunakan DataFrame dan Spark SQL juga dapat membuat pemrosesan data jauh lebih efisien. Tips lainnya adalah melakukan caching pada data yang sering digunakan. Ini membantu mengurangi waktu komputasi. Penting juga untuk melakukan partisi data guna mendistribusikan beban secara merata di seluruh cluster. Pantau kinerja job dan waspadai bottleneck.

20. Bagaimana Anda melakukan debug masalah di aplikasi Databricks? 

Saya melakukan debug dengan menggunakan Spark UI untuk melihat detail eksekusi job dan mengidentifikasi tahapan atau tugas mana yang menyebabkan masalah. Saya memeriksa log Databricks untuk pesan error dan stack trace. Anda juga dapat menggunakan notebook Databricks untuk debugging dan pengujian interaktif. Pastikan menerapkan logging dalam kode aplikasi untuk mendapatkan info runtime yang terperinci. Jika masih buntu, jangan ragu menghubungi dukungan Databricks untuk bantuan pada masalah yang lebih rumit. Terkadang orang lupa melakukan ini, padahal sangat membantu. 

Penutup 

Saya harap panduan wawancara ini bermanfaat saat Anda mempersiapkan wawancara Databricks. Tentu, tidak ada yang menggantikan persiapan dan latihan yang solid, itulah sebabnya saya menganjurkan untuk mengambil kursus Databricks Concepts dan Introduction to Databricks dari DataCamp, yang pasti akan memberi Anda kemampuan untuk memahami dan membicarakan Databricks dengan cara yang mengesankan bagi pewawancara. Saya juga merekomendasikan membiasakan diri dengan dokumentasi Databricks. Membaca dokumentasi selalu merupakan ide yang baik.

Terakhir, dengarkan episode podcast DataFramed dalam perjalanan menuju wawancara Anda, dan pelajari dari CTO Databricks Bagaimana Databricks Mentransformasi Data Warehousing dan AI. Penting untuk mendengar dari para pemimpin industri dan tetap up to date karena segalanya berubah cepat.

Semoga sukses!