Le 20 migliori domande su Databricks per colloqui a tutti i livelli

Domande di base su Databricks per i colloqui

A livello base, le domande di colloquio si concentreranno sulle conoscenze fondamentali di Databricks, incluse attività come distribuire notebook e usare gli strumenti essenziali disponibili sulla piattaforma. È probabile che tu incontri queste domande se hai un'esperienza limitata con Databricks o se l'intervistatore non è certo del tuo livello di competenza. 

Di seguito alcuni dei temi chiave su cui è probabile che ti venga chiesto. Leggi anche il nostro Databricks Tutorial: 7 Must-Know Concepts come risorsa aggiuntiva per prepararti.

• Panoramica ad alto livello di Databricks: dovresti saper descrivere che cos'è Databricks e come si inserisce in una moderna piattaforma dati. 
• Funzionalità principali e utenti: dovresti conoscere gli spazi di lavoro collaborativi, i notebook, il motore Spark ottimizzato e la capacità di gestire sia dati batch che in streaming.
• Casi d'uso semplici: dovresti fornire alcuni esempi ad alto livello di come i clienti usano Databricks, includendo qualche spunto sull'architettura di base.

Inoltre, se l'idea dei dati in streaming è nuova per te, ti consiglio di dare un'occhiata al nostro corso Streaming Concepts per rafforzare le tue conoscenze in quest'area. 

1. Che cos'è Databricks e quali sono le sue caratteristiche principali? 

Databricks è una piattaforma di data analytics nota per i suoi notebook collaborativi, il motore Spark e i data lake, come Delta Lake che supporta le transazioni ACID. Databricks inoltre si integra con varie fonti dati e strumenti BI e offre buone funzionalità di sicurezza.

2. Spiega l'architettura di base di Databricks.

L'architettura di base di Databricks è composta da alcuni elementi chiave. Innanzitutto c'è il Databricks Runtime, che include componenti essenziali come Spark che vengono eseguiti su un cluster. Poi ci sono i cluster, risorse di calcolo scalabili usate per eseguire notebook e job. I notebook in Databricks sono documenti interattivi che uniscono codice, visualizzazioni e testo. Lo workspace è il luogo in cui organizzi e gestisci questi notebook, oltre a librerie ed esperimenti. Infine, c'è il Databricks File System, un file system distribuito collegato ai cluster.

3. Come si crea ed esegue un notebook in Databricks? 

Creare ed eseguire un notebook in Databricks è semplice. Vai nello workspace di Databricks dove vuoi creare il notebook. Clicca su “Create” e scegli “Notebook”. Dai un nome al notebook e seleziona il linguaggio predefinito, ad esempio Python, Scala, SQL o R. Quindi collegalo a un cluster. Per eseguire il notebook, scrivi o incolla il tuo codice in una cella e clicca sul pulsante "Run".

Domande intermedie su Databricks per i colloqui

Queste domande arrivano quando l'intervistatore ha stabilito che hai alcune conoscenze di base di Databricks. Di solito sono un po' più tecniche e mettono alla prova la tua comprensione di parti specifiche della piattaforma e delle loro configurazioni. A un livello intermedio, dovrai dimostrare la capacità di gestire risorse, configurare cluster e implementare workflow di elaborazione dei dati. 

Questo si baserà sulle tue conoscenze di base della piattaforma e sulla comprensione delle seguenti parti della piattaforma: 

• Gestione dei cluster: dovresti capire come configurare e gestire i cluster. Ciò include configurare i cluster, selezionare i tipi di istanza, impostare l'auto scaling e gestire i permessi. 
• Spark su Databricks: dovresti essere competente nell'uso di Apache Spark in Databricks. Ciò include lavorare con DataFrame, Spark SQL e Spark MLlib per il machine learning. 
• Monitoraggio delle risorse: dovresti sapere come usare la UI di Databricks e la Spark UI per tracciare l'utilizzo delle risorse e le prestazioni dei job, e anche per identificare i colli di bottiglia. 

Se lavorare con dataset grandi e il calcolo distribuito è nuovo per te, ti consiglio il seguente skill track: Big Data with PySpark, che introduce PySpark, un'interfaccia per Apache Spark in Python 

4. Come si configurano e gestiscono i cluster? 

Per configurare un cluster, vai nello workspace di Databricks e clicca su "Clusters". Poi premi il pulsante "Create Cluster". Dovrai configurare il cluster scegliendo la modalità del cluster, i tipi di istanza e la versione del Databricks Runtime, tra le altre impostazioni. Una volta terminato, clicca semplicemente su "Create Cluster". Per gestire i cluster, puoi monitorare l'uso delle risorse, configurare l'autoscaling, installare le librerie necessarie e gestire i permessi tramite l'interfaccia Clusters o usando le REST API di Databricks.

5. Spiega come viene utilizzato Spark in Databricks.

Databricks utilizza Apache Spark come motore principale. In Databricks, Spark gestisce l'elaborazione dati su larga scala con RDD e DataFrame, esegue modelli di machine learning tramite MLlib, gestisce l'elaborazione in streaming con Spark Structured Streaming ed esegue query basate su SQL con Spark SQL. 

6. Cosa sono le data pipeline e come si creano? 

Le data pipeline sono sostanzialmente una serie di passaggi per elaborare i dati. Per impostare una pipeline dati in Databricks, inizi scrivendo script ETL nei notebook Databricks. Poi puoi gestire e automatizzare questi workflow usando i Databricks Jobs. Per uno storage affidabile e scalabile, Delta Lake è un'ottima scelta. Databricks consente anche di connettersi a varie fonti e destinazioni di dati utilizzando i connettori integrati.

7. Come si monitorano e gestiscono le risorse in Databricks? 

Per monitorare e gestire le risorse in Databricks, hai diverse opzioni utili. Puoi usare la UI di Databricks, che ti consente di tracciare le prestazioni dei cluster, l'esecuzione dei job e l'uso delle risorse. C'è poi la Spark UI, che fornisce dettagli sull'esecuzione dei job, incluse fasi e task. Se preferisci l'automazione, le REST API di Databricks offrono un modo per gestire in modo programmatico cluster e job.

8. Descrivi le opzioni di archiviazione dati disponibili in Databricks. 

Databricks offre diversi modi per archiviare i dati. C'è il Databricks File System per archiviare e gestire i file. Poi c'è Delta Lake, un livello di storage open-source che aggiunge transazioni ACID ad Apache Spark, rendendolo più affidabile. Databricks si integra anche con servizi di archiviazione cloud come AWS S3, Azure Blob Storage e Google Cloud Storage. Inoltre, puoi collegarti a una serie di database esterni, sia relazionali che NoSQL, tramite JDBC.

Domande avanzate su Databricks per i colloqui

Agli utenti avanzati di Databricks si chiede di eseguire attività come ottimizzazione delle prestazioni, creazione di workflow avanzati e implementazione di analisi complesse e modelli di machine learning. In genere, ti verranno poste domande avanzate solo se ti candidi per una posizione senior in ambito dati o per un ruolo con una forte componente DevOps. Se sei interessato a colloqui per posizioni avanzate e hai bisogno di sviluppare quel lato delle tue competenze, il nostro corso Devops Concepts è un'ottima risorsa. Inoltre, dai un'occhiata al nostro articolo Data Architect Interview Questions.

Questo si baserà sulle tue conoscenze di base e intermedie della piattaforma, oltre che sull'esperienza pratica. 

• Ottimizzazione delle prestazioni: gli utenti avanzati devono concentrarsi sull'ottimizzazione delle prestazioni. Ciò include il tuning delle configurazioni Spark, la memorizzazione nella cache dei dati, il partizionamento appropriato e l'ottimizzazione di join e shuffle. 
• Machine learning: l'implementazione di modelli di machine learning prevede l'addestramento con TensorFlow o PyTorch. Dovresti essere competente nell'uso di MLflow per il tracciamento degli esperimenti, la gestione e la distribuzione dei modelli, garantendo riproducibilità e scalabilità.
• Pipeline CI/CD: la creazione di pipeline CI/CD prevede l'integrazione di Databricks con il version control, i test automatizzati e gli strumenti di deployment. Dovresti sapere come usare la CLI di Databricks o le REST API per l'automazione e garantire l'integrazione e la consegna continue delle tue applicazioni Databricks.

Se lavorare con machine learning e AI in Databricks è nuovo per te, ti consiglio di dare un'occhiata al seguente tutorial per rafforzare le tue conoscenze in quest'area: A Comprehensive Guide to Databricks Lakehouse AI For Data Scientists. Valuta seriamente anche i nostri corsi Introduction to TensorFlow in Python e Intermediate Deep Learning with PyTorch per completare il tuo lavoro in Databricks.

9. Quali strategie usi per l'ottimizzazione delle prestazioni? 

Per ottimizzare le prestazioni, faccio affidamento su Spark SQL per un'elaborazione efficiente. Mi assicuro anche di mettere in cache i dati in modo appropriato per evitare ridondanze. Ricordo di regolare le configurazioni Spark, come memoria degli executor e partizioni di shuffle. Presto particolare attenzione all'ottimizzazione di join e shuffle gestendo il partizionamento dei dati. Direi anche che usare Delta Lake aiuta con archiviazione e recupero, supportando al contempo le transazioni ACID.

10. Come puoi implementare pipeline CI/CD in Databricks? 

Configurare pipeline CI/CD in Databricks prevede alcuni passaggi. Prima, puoi usare sistemi di version control come Git per gestire il codice. Poi, puoi automatizzare i test con Databricks Jobs e pianificarne l'esecuzione regolare. È anche importante integrare strumenti come Azure DevOps o GitHub Actions per snellire il processo. Infine, puoi usare la CLI o le REST API di Databricks per distribuire e gestire job e cluster.

11. Spiega come gestire analisi complesse in Databricks.

Gestire analisi complesse in Databricks può essere piuttosto lineare se ricordi alcune idee chiave. Per cominciare, puoi usare Spark SQL e DataFrame per eseguire query avanzate e trasformare i dati. Per machine learning e analisi statistiche, Databricks ha l'MLlib integrata, molto utile. Se devi integrare strumenti analitici di terze parti, puoi farlo facilmente via JDBC o ODBC. Inoltre, per qualcosa di interattivo, i notebook di Databricks supportano librerie come Matplotlib, Seaborn e Plotly, rendendo semplice visualizzare i dati al volo.

12. Come distribuisci modelli di machine learning? 

Distribuire modelli di machine learning in Databricks è piuttosto semplice. Prima, alleni il modello usando librerie come TensorFlow, PyTorch o Scikit-Learn. Poi usi MLflow per tracciare gli esperimenti, gestire i modelli e assicurarti che tutto sia riproducibile. Per metterlo in produzione, distribuisci il modello come API REST usando le funzionalità di MLflow. Infine, puoi configurare i Databricks Jobs per gestire la riallenamento e la valutazione del modello a intervalli regolari.

Domande su Databricks per ruoli da Data Engineer

I Data Engineer sono responsabili della progettazione e creazione di sistemi dati, analitici e di AI scalabili e affidabili, della gestione delle pipeline e della garanzia della qualità complessiva dei dati. Per i data engineer, l'attenzione è sulla progettazione e costruzione di sistemi dati, sulla gestione delle pipeline e sull'assicurazione della qualità dei dati. 

Quando ti candidi per posizioni da Data Engineer con un forte focus su Databricks, dovresti avere una buona comprensione dei seguenti argomenti: 

• Architettura delle pipeline dati: progettare architetture di pipeline dati robuste implica comprendere come estrarre, trasformare e caricare (ETL) i dati in modo efficiente. Dovresti saper progettare pipeline scalabili, affidabili e manutenibili usando le funzionalità di Databricks come Delta Lake.
• Elaborazione in tempo reale: gestire l'elaborazione dei dati in tempo reale richiede l'uso di Spark Structured Streaming per acquisire ed elaborare i dati quasi in tempo reale. Dovresti saper progettare applicazioni di streaming tolleranti ai guasti, scalabili e in grado di fornire insight tempestivi dai dati in tempo reale.
• Sicurezza dei dati: garantire la sicurezza dei dati comporta l'implementazione di crittografia, controlli di accesso e meccanismi di auditing. Dovresti conoscere l'integrazione di Databricks con le funzionalità di sicurezza dei cloud provider e le best practice per proteggere i dati a riposo e in transito.

13. Come progetti le pipeline dati? 

Progettare una pipeline dati in Databricks di solito parte dall'acquisizione di dati da diverse fonti usando connettori e API di Databricks. Poi trasformi i dati con trasformazioni Spark e operazioni sui DataFrame. Successivamente, carichi i dati nei sistemi di destinazione, come Delta Lake o database esterni. Per mantenere tutto in funzione, automatizzi l'intero processo con Databricks Jobs e workflow. Inoltre, monitori e gestisci la qualità dei dati usando gli strumenti integrati e validazioni personalizzate.

14. Quali sono le best practice per i processi ETL in Databricks? 

Dalla mia esperienza, per i processi ETL in Databricks alcune best practice fanno davvero la differenza. Inizia usando Delta Lake per lo storage, perché offre affidabilità e scalabilità con transazioni ACID. Scrivere codice modulare e riutilizzabile nei notebook Databricks è anche una mossa intelligente. Per pianificare e gestire i job ETL, Databricks Jobs è uno strumento pratico. Tieni d'occhio i processi ETL con la Spark UI e altri strumenti di monitoraggio, e non dimenticare di garantire la qualità dei dati con controlli di validazione e gestione degli errori.

15. Come gestisci l'elaborazione dei dati in tempo reale? 

In passato ho gestito l'elaborazione in tempo reale in Databricks usando Spark Structured Streaming per trattare i dati man mano che arrivano. Impostavo integrazioni con sorgenti di streaming come Kafka, Event Hubs o Kinesis. Per trasformazioni e aggregazioni in tempo reale, scrivevo query di streaming. Delta Lake è stato fondamentale per gestire i dati in streaming in modo efficiente, con tempi di lettura e scrittura rapidi. Per mantenere tutto fluido, monitoravo e gestivo i job di streaming usando Databricks Jobs e la Spark UI.

16. Come garantisci la sicurezza dei dati? 

Per mantenere i dati sicuri, uso controlli di accesso basati sui ruoli per gestire chi ha accesso a cosa. I dati sono crittografati sia a riposo che in transito, grazie alle solide funzionalità di crittografia di Databricks. Imposto anche misure di sicurezza di rete come VPC/VNet e assicuro che l'accesso sia ben controllato. Per tenere tutto sotto controllo, ho usato i log di audit di Databricks per monitorare accessi e utilizzo. Infine, mi assicuro che tutto sia allineato alle policy di data governance usando Unity Catalog.

Domande su Databricks per ruoli da Software Engineer

I software engineer che lavorano con Databricks devono sviluppare e distribuire applicazioni e integrarle con i servizi Databricks. 

Quando ti candidi per questo tipo di posizione, dovresti avere una solida comprensione dei seguenti argomenti:

• Sviluppo di applicazioni: sviluppare applicazioni su Databricks significa scrivere codice nei notebook o in IDE esterni, usare Databricks Connect per lo sviluppo locale e distribuire le applicazioni tramite Databricks Jobs. 
• Integrazione dei dati: integrare Databricks con altre fonti di dati e applicazioni prevede l'uso di API e connettori. Dovresti essere competente nell'uso di REST API, connettori JDBC/ODBC e altri strumenti di integrazione per collegare Databricks a sistemi esterni.
• Debug: il debug delle applicazioni Databricks comporta l'uso della Spark UI, la verifica dei log e i test interattivi nei notebook. Implementare un logging dettagliato e il monitoraggio aiuta a identificare e risolvere efficacemente i problemi, garantendo che le applicazioni funzionino in modo fluido e affidabile.

Se sei alle prime armi con lo sviluppo di applicazioni e vuoi migliorare le tue competenze, ti consiglio il nostro Complete Databricks Dolly Tutorial for Building Applications, che ti guida nella creazione di un'applicazione usando Dolly. 

17. Come integri Databricks con altre fonti dati usando le API? 

Per collegare Databricks ad altre fonti dati tramite API, inizia usando le REST API di Databricks per accedere in modo programmatico alle risorse di Databricks. Puoi poi connetterti a database esterni tramite connettori JDBC o ODBC. Per un'orchestrazione e un'integrazione dati più complete, strumenti come Azure Data Factory o AWS Glue sono davvero utili. Puoi creare workflow personalizzati di ingestione e integrazione dati usando Python, Scala o Java.

18. Come sviluppi e distribuisci applicazioni su Databricks? 

Ecco come di solito distribuisco le applicazioni: prima scrivo il codice, direttamente nei notebook di Databricks o in un IDE esterno. Per lo sviluppo e i test locali, uso Databricks Connect. Quando il codice è pronto, lo impacchetto e lo distribuisco usando Databricks Jobs. Per automatizzare il deployment, mi affido alle REST API o alla CLI di Databricks. Infine, monitoro le prestazioni dell'applicazione e risolvo eventuali problemi usando Spark UI e i log.

19. Quali sono le best practice per l'ottimizzazione delle prestazioni? 

Per l'ottimizzazione delle prestazioni in Databricks, ti consiglierei di adattare le configurazioni di Spark alle esigenze del carico di lavoro. Usare DataFrame e Spark SQL può rendere l'elaborazione molto più efficiente. Un altro suggerimento è mettere in cache i dati utilizzati frequentemente: aiuta a ridurre i tempi di calcolo. È anche importante partizionare i dati per distribuire equamente il carico tra i cluster. Monitora le prestazioni dei job e fai attenzione ai colli di bottiglia.

20. Come effettui il debug di problemi nelle applicazioni Databricks? 

Eseguo il debug usando la Spark UI per esaminare i dettagli di esecuzione dei job e individuare quali fasi o task causano problemi. Controllo i log di Databricks per messaggi di errore e stack trace. Puoi anche usare i notebook Databricks per il debug e i test interattivi. Assicurati di implementare il logging nel codice dell'applicazione per ottenere informazioni dettagliate a runtime. Se sei ancora in difficoltà, non esitare a contattare il supporto Databricks per assistenza con i problemi più complessi. A volte ci si dimentica di farlo, ma è utile. 

Considerazioni finali 

Spero che questa guida ti sia stata utile mentre ti prepari per il colloquio su Databricks. Ovviamente, non c'è sostituto a una preparazione solida e alla pratica, motivo per cui consiglio i corsi di DataCamp Databricks Concepts e Introduction to Databricks, che ti daranno la capacità di comprendere e parlare di Databricks in modo da impressionare un intervistatore. Consiglio anche di familiarizzare con la documentazione di Databricks. Leggere la documentazione è sempre una buona idea.

Infine, ascolta l'episodio del podcast DataFramed mentre vai al colloquio e impara dal CTO di Databricks How Databricks is Transforming Data Warehousing and AI. È importante ascoltare i leader del settore e restare aggiornati, perché le cose cambiano in fretta.

In bocca al lupo!