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As 20 principais perguntas da Databricks para entrevistas de todos os níveis
A Databricks é uma plataforma de análise de dados que simplifica a engenharia de dados, a ciência de dados e o machine learning. Cada vez mais oportunidades de trabalho estão se tornando disponíveis para engenheiros de dados e outros profissionais que conhecem ou querem aprender sobre o Databricks.
Para ajudar você a obter vantagem durante uma entrevista, criei este guia para prepará-lo com os tópicos essenciais. As perguntas a seguir são moldadas por minha própria experiência na contratação de engenheiros de dados e no trabalho com outros profissionais de dados que usam o Databricks. Por esse motivo, acredito que este artigo fornecerá uma boa visão do que os gerentes de contratação estão procurando.
Se você é totalmente novo no Databricks ou está procurando aprimorar suas habilidades, recomendo que dê uma olhada no curso Introduction to Databricks da Datacamp para se atualizar. Também forneci referências a cursos e tutoriais do DataCamp ao longo deste artigo se você quiser entender conceitos específicos com mais detalhes.
Perguntas básicas da entrevista com a Databricks
Agora, em um nível básico de usuário, as perguntas da entrevista se concentrarão no conhecimento fundamental do Databricks, incluindo tarefas básicas como a implantação de notebooks e o uso das ferramentas essenciais disponíveis na plataforma. É provável que você se depare com essas perguntas se tiver experiência limitada com a Databricks ou se o entrevistador não tiver certeza do seu nível de habilidade.
Abaixo estão alguns dos principais tópicos sobre os quais você provavelmente será questionado. Leia também nosso tutorial Databricks: 7 Must-Know Concepts como um recurso adicional para você se preparar.
- Visão geral de alto nível do Databricks: Você deve ser capaz de descrever o que é o Databricks e também como ele se encaixa em uma plataforma de dados moderna.
- Recurso principal e usuários: Você deve saber sobre espaços de trabalho colaborativos, notebooks, o mecanismo otimizado do Spark e a capacidade de lidar com dados em lote e de fluxo contínuo.
- Casos de uso simples: Você deve fornecer alguns exemplos de alto nível de como os clientes usam o Databricks, incluindo alguns insights sobre a arquitetura básica.
Além disso, se a ideia de streaming de dados for nova para você, recomendo que dê uma olhada em nosso curso Streaming Concepts (Conceitos de streaming ) para aumentar seu conhecimento nessa área.
1. O que é o Databricks e quais são seus principais recursos?
A Databricks é uma plataforma de análise de dados conhecida por seus notebooks colaborativos, seu mecanismo Spark e seus data lakes, como o Delta Lake, que tem transações ACID. É claro que o Databricks também se integra a várias fontes de dados e ferramentas de BI e oferece bons recursos de segurança.
2. Explique a arquitetura central da Databricks.
A arquitetura central da Databricks é composta de algumas partes importantes. Primeiro, há o Databricks Runtime, que inclui componentes essenciais, como o Spark, que são executados em um cluster. Depois, há os próprios clusters, que são recursos de computação dimensionáveis usados para executar notebooks e trabalhos. Os notebooks no Databricks são documentos interativos que combinam código, visualizações e texto. O espaço de trabalho é onde você organiza e gerencia esses notebooks, bem como bibliotecas e experimentos. Por fim, há o sistema de arquivos Databricks, que é um sistema de arquivos distribuído que é anexado aos clusters.
3. Como você cria e executa um notebook no Databricks?
Criar e executar um notebook no Databricks é simples. Primeiro, vá para o espaço de trabalho do Databricks onde você deseja criar o notebook. Clique em "Create" (Criar) e escolha "Notebook". Dê um nome ao notebook e selecione a linguagem padrão, como Python, Scala, SQL ou R. Em seguida, anexe-o a um cluster. Em seguida, para executar o notebook, basta escrever ou colar o código em uma célula e clicar no botão "Run" (Executar).
Perguntas da entrevista com o Databricks intermediário
Essas perguntas virão depois que o entrevistador tiver estabelecido que você tem algum conhecimento básico do Databricks. Geralmente, elas são um pouco mais técnicas e testam sua compreensão de partes específicas da plataforma e suas configurações. Em um nível intermediário, você precisará demonstrar sua capacidade de gerenciar recursos, configurar clusters e implementar fluxos de trabalho de processamento de dados.
Você terá como base o conhecimento básico da plataforma e a compreensão das seguintes partes da plataforma:
- Gerenciando clusters: Você deve entender como configurar e gerenciar clusters. Isso inclui a configuração de clusters, a seleção de tipos de instância, a configuração do dimensionamento automático e o gerenciamento de permissões.
- Spark em Databricks: Você deve ser proficiente no uso do Apache Spark no Databricks. Isso inclui trabalhar com DataFrames, Spark SQL e Spark MLlib para machine learning.
- Monitoramento de recursos: Você deve saber como usar a UI do Databricks e a UI do Spark para rastrear o uso de recursos e o desempenho do trabalho e também para identificar gargalos.
Se trabalhar com grandes conjuntos de dados e computação distribuída é algo novo para você, recomendo que dê uma olhada no programa de habilidades a seguir: Big Data com PySpark, que apresenta o PySpark, uma interface para o Apache Spark em Python
4. Como você configura e gerencia clusters?
Para configurar um cluster, comece indo até o espaço de trabalho do Databricks e clicando em "Clusters". Em seguida, clique no botão "Create Cluster" (Criar cluster). Você precisará configurar seu cluster escolhendo o modo de cluster, os tipos de instância e a versão do Databricks Runtime, entre outras configurações. Quando você terminar de fazer isso, basta clicar em "Create Cluster". Em seguida, para gerenciar os clusters, você pode monitorar o uso de recursos, configurar o dimensionamento automático, instalar as bibliotecas necessárias e gerenciar as permissões por meio da interface do usuário do Clusters ou usando a API REST do Databricks.
5. Explique como o Spark é usado no Databricks.
A Databricks usa o Apache Spark como seu mecanismo principal. No Databricks, o Spark lida com o processamento de dados em grande escala com RDDs e DataFrames, executa modelos de machine learning por meio do MLlib, gerencia o processamento de fluxo com o Spark Structured Streaming e executa consultas baseadas em SQL com o Spark SQL.
6. O que são pipelines de dados e como você os cria?
Os pipelines de dados são basicamente uma série de etapas para processar dados. Para configurar um pipeline de dados no Databricks, você começa escrevendo scripts ETL em notebooks do Databricks. Em seguida, você pode gerenciar e automatizar esses fluxos de trabalho usando o Databricks Jobs. Para um armazenamento confiável e dimensionável, o Delta Lake é uma boa opção. O Databricks também permite que você se conecte a várias fontes e destinos de dados usando conectores incorporados.
7. Como você monitora e gerencia recursos no Databricks?
Para ficar de olho e gerenciar recursos no Databricks, você tem algumas opções úteis. Primeiro, você pode usar a interface do usuário do Databricks, que permite acompanhar o desempenho do cluster, a execução do trabalho e como os recursos estão sendo usados. Depois, há a interface do usuário do Spark, que fornece detalhes da execução do trabalho, incluindo estágios e tarefas. Se você preferir a automação, a API REST da Databricks oferece uma maneira de gerenciar clusters e trabalhos de forma programática.
8. Descreva as opções de armazenamento de dados disponíveis no Databricks.
A Databricks oferece várias maneiras de armazenar dados. Primeiro, há o sistema de arquivos Databricks para armazenar e gerenciar arquivos. Depois, há o Delta Lake, uma camada de armazenamento de código aberto que adiciona transações ACID ao Apache Spark, tornando-o mais confiável. A Databricks também se integra aos serviços de armazenamento em nuvem, como o AWS S3, o Azure Blob Storage e o Google Cloud Storage. Além disso, você pode se conectar a uma variedade de bancos de dados externos, relacionais e NoSQL, usando JDBC.
Perguntas avançadas da Databricks para a entrevista
Espera-se que os usuários avançados do Databricks realizem tarefas como otimização de desempenho, criação de fluxos de trabalho avançados e implementação de modelos complexos de análise e machine learning. Normalmente, só serão feitas perguntas avançadas se você estiver se candidatando a um cargo de dados sênior ou a uma função com um forte componente de DevOps. Se você estiver interessado em fazer entrevistas para cargos avançados e precisar desenvolver esse lado do seu conjunto de habilidades, nosso curso Devops Concepts é um ótimo recurso. Além disso, consulte nosso artigo Perguntas sobre entrevistas com arquitetos de dados.
Você terá um conhecimento básico e intermediário da plataforma, além de experiência prática.
- Otimização de desempenho: Os usuários avançados precisam se concentrar na otimização do desempenho. Isso inclui o ajuste das configurações do Spark, o armazenamento de dados em cache, o particionamento adequado dos dados e a otimização de junções e embaralhamentos.
- Machine learning: A implementação de modelos de machine learning envolve o treinamento de modelos usando o TensorFlow ou o PyTorch. Você deve ser proficiente no uso do MLflow para rastreamento de experimentos, gerenciamento de modelos e implantação, garantindo que seus modelos sejam reproduzíveis e dimensionáveis.
- Pipelines de CI/CD: A criação de pipelines de CI/CD envolve a integração do Databricks com ferramentas de controle de versão, testes automatizados e implantação. Você deve saber como usar o Databricks CLI ou a API REST para automação e garantir a integração e a entrega contínuas dos seus aplicativos Databricks.
Se o trabalho com machine learning e IA no Databricks é novo para você, recomendo que dê uma olhada no seguinte tutorial para aumentar seu conhecimento nessa área: Um guia abrangente para os cientistas de dados da Lakehouse AI for Databricks. Eu também consideraria seriamente nossos cursos Introduction to TensorFlow in Python e Intermediate Deep Learning with PyTorch para complementar seu outro trabalho na Databricks.
9. Quais estratégias você usa para otimizar o desempenho?
Para otimizar o desempenho, confio no Spark SQL para um processamento de dados eficiente. Também me certifico de armazenar os dados em cache adequadamente para evitar redundância. Lembro-me de ajustar as configurações do Spark, como ajustar a memória do executor e embaralhar as partições. Dou atenção especial à otimização de junções e embaralhamentos, gerenciando o particionamento de dados. Eu também diria que o uso do Delta Lake ajuda no armazenamento e na recuperação, além de oferecer suporte a transações ACID.
10. Como você pode implementar pipelines de CI/CD na Databricks?
A configuração de pipelines de CI/CD no Databricks envolve algumas etapas. Primeiro, você pode usar sistemas de controle de versão como o Git para gerenciar seu código. Em seguida, você pode automatizar seus testes com o Databricks Jobs e programá-los para serem executados regularmente. Também é importante que você se integre a ferramentas como o Azure DevOps ou o GitHub Actions para otimizar o processo. Por fim, você pode usar a CLI ou a API REST do Databricks para implantar e gerenciar trabalhos e clusters.
11. Explicar como lidar com análises complexas no Databricks.
A manipulação de análises complexas no Databricks pode ser bastante simples, desde que você se lembre de algumas ideias importantes. Em primeiro lugar, você pode usar o Spark SQL e o DataFrames para executar consultas avançadas e transformar seus dados. Para machine learning e análise estatística, o Databricks tem a MLlib integrada, que é muito útil. Se precisar trazer ferramentas analíticas de terceiros, você poderá integrá-las facilmente via JDBC ou ODBC. Além disso, para que você possa interagir, os notebooks da Databricks oferecem suporte a bibliotecas como Matplotlib, Seaborn e Plotly, facilitando a visualização de seus dados em tempo real.
12. Como você implementa modelos de machine learning?
A implantação de modelos de machine learning no Databricks também é bastante simples. Primeiro, você treina seu modelo usando bibliotecas como TensorFlow, PyTorch ou Scikit-Learn. Depois, você usa o MLflow para acompanhar seus experimentos, gerenciar seus modelos e garantir que tudo seja reproduzível. Para colocar seu modelo em funcionamento, você o implementa como uma API REST usando os recursos do MLflow. Por fim, você pode configurar o Databricks Jobs para lidar com o retreinamento e a avaliação do modelo em um cronograma.
Perguntas da entrevista da Databricks para funções de engenheiro de dados
Os engenheiros de dados são responsáveis por projetar e criar sistemas de dados, análises e IA escaláveis e confiáveis, gerenciar pipelines de dados e garantir a qualidade geral dos dados. Para os engenheiros de dados, o foco está em projetar e criar sistemas de dados, gerenciar pipelines e garantir a qualidade dos dados.
Ao se candidatar a cargos de engenheiro de dados que se concentram principalmente em Databricks, você deve ter um bom entendimento dos seguintes tópicos:
- Arquitetura de pipeline de dados: O projeto de arquiteturas robustas de pipeline de dados envolve a compreensão de como extrair, transformar e carregar dados (ETL) com eficiência. Você deve ser capaz de projetar pipelines que sejam dimensionáveis, confiáveis e passíveis de manutenção usando os recursos do Databricks, como o Delta Lake.
- Processamento em tempo real: Para lidar com o processamento de dados em tempo real, você precisa usar o Spark Structured Streaming para ingerir e processar dados quase em tempo real. Você deve ser capaz de projetar aplicativos de streaming tolerantes a falhas, dimensionáveis e que forneçam insights oportunos a partir de dados em tempo real.
- Segurança de dados: Garantir a segurança dos dados envolve a implementação de criptografia, controles de acesso e mecanismos de auditoria. Você deve estar familiarizado com a integração da Databricks com os recursos de segurança do provedor de nuvem e com as práticas recomendadas para proteger os dados em repouso e em trânsito.
13. Como você projeta pipelines de dados?
O projeto de um pipeline de dados no Databricks geralmente começa com a extração de dados de diferentes fontes usando conectores e APIs do Databricks. Em seguida, você transforma os dados com as transformações do Spark e as operações do DataFrame. Depois disso, você carrega os dados em seus sistemas de armazenamento de destino, como o Delta Lake ou bancos de dados externos. Para manter tudo funcionando, você automatiza todo o processo com os Jobs e fluxos de trabalho do Databricks. Além disso, você monitora e gerencia a qualidade dos dados usando as ferramentas integradas e as validações personalizadas.
14. Quais são as práticas recomendadas para os processos de ETL na Databricks?
Em minha experiência, quando se trata de processos de ETL no Databricks, algumas práticas recomendadas podem realmente fazer a diferença. Comece usando o Delta Lake para armazenamento, pois ele oferece confiabilidade e escalabilidade com transações ACID. Escrever código modular e reutilizável nos notebooks do Databricks também é uma medida inteligente. Para agendar e gerenciar seus trabalhos de ETL, o Databricks Jobs é uma ferramenta útil. Fique de olho em seus processos de ETL com o Spark UI e outras ferramentas de monitoramento, e não se esqueça de garantir a qualidade dos dados com verificações de validação e tratamento de erros.
15. Como você lida com o processamento de dados em tempo real?
No passado, eu gerenciava o processamento de dados em tempo real no Databricks usando o Spark Structured Streaming para lidar com os dados à medida que eles chegavam. Eu configuraria integrações com fontes de streaming como Kafka, Event Hubs ou Kinesis. Para transformações e agregações em tempo real, escrevi consultas de fluxo contínuo. O Delta Lake foi fundamental para lidar com dados de streaming de forma eficiente, com tempos rápidos de leitura e gravação. Para manter tudo funcionando sem problemas, monitorei e gerenciei os trabalhos de streaming usando o Databricks Jobs e a Spark UI.
16. Como você garante a segurança dos dados?
Para manter os dados seguros, uso controles de acesso baseados em funções para gerenciar quem tem acesso a quê. Os dados são criptografados em repouso e enquanto estão sendo transferidos, graças aos recursos de criptografia muito sérios do Databricks. Em seguida, também configuro medidas de segurança de rede, como VPC/VNet, e garanto que o acesso seja rigorosamente controlado. Para ficar de olho nas coisas, usei anteriormente os logs de auditoria do Databricks para monitorar o acesso e o uso. Por fim, certifico-me de que tudo esteja alinhado com as políticas de governança de dados usando o Unity Catalog.
Perguntas da entrevista da Databricks para funções de engenheiro de software
Os engenheiros de software que trabalham com a Databricks precisam desenvolver e implantar aplicativos e integrá-los aos serviços da Databricks.
Ao se candidatar a esse tipo de cargo, você deve ter um bom entendimento dos seguintes tópicos:
- Desenvolvimento de aplicativos: O desenvolvimento de aplicativos no Databricks envolve escrever código em notebooks ou IDEs externos, usar o Databricks Connect para desenvolvimento local e implantar aplicativos usando o Databricks Jobs.
- Integração de dados: A integração do Databricks com outras fontes de dados e aplicativos envolve o uso de APIs e conectores. Você deve ser proficiente no uso de APIs REST, conectores JDBC/ODBC e outras ferramentas de integração para conectar o Databricks a sistemas externos.
- Depuração: A depuração de aplicativos Databricks envolve o uso da interface do usuário do Spark, a verificação de registros e testes interativos em notebooks. A implementação de registro e monitoramento detalhados ajuda a identificar e solucionar problemas de forma eficaz, garantindo que seus aplicativos sejam executados de forma tranquila e confiável.
Se você é novo no desenvolvimento de aplicativos e deseja aprimorar suas habilidades, recomendo que dê uma olhada em nosso Tutorial completo do Dolly Databricks para criação de aplicativos, que o orienta no processo de criação de um aplicativo usando o Dolly.
17. Como você integra o Databricks a outras fontes de dados usando APIs?
Para conectar o Databricks a outras fontes de dados usando APIs, comece usando a API REST do Databricks para acessar os recursos do Databricks de forma programática. Você também pode se conectar a bancos de dados externos por meio de conectores JDBC ou ODBC. Para uma integração e orquestração de dados mais abrangente, ferramentas como o Azure Data Factory ou o AWS Glue são realmente úteis. Você pode criar fluxos de trabalho personalizados de ingestão e integração de dados usando Python, Scala ou Java.
18. Como você desenvolve e implementa aplicativos no Databricks?
Veja como eu costumo fazer a implementação de aplicativos: Primeiro, escrevo o código do aplicativo, seja diretamente nos notebooks do Databricks ou em um IDE externo. Para desenvolvimento e testes locais, uso o Databricks Connect. Quando o código está pronto, eu o empacoto e implanto usando o Databricks Jobs. Para automatizar o processo de implementação, confio na API REST ou na CLI do Databricks. Por fim, fico de olho no desempenho do aplicativo e soluciono os problemas usando a interface do usuário e os registros do Spark.
19. Quais são as práticas recomendadas para o ajuste de desempenho?
Quando se trata de ajuste de desempenho no Databricks, eu aconselharia que você otimizasse as configurações do Spark de acordo com as necessidades da sua carga de trabalho. Usando DataFrames e Spark SQL, você também pode tornar o processamento de dados muito mais eficiente. Outra dica é armazenar em cache os dados que você usa com frequência. Isso ajuda a reduzir o tempo de computação. Também é importante particionar seus dados para distribuir uniformemente a carga entre os clusters. Fique de olho no desempenho do trabalho e procure gargalos.
20. Como você depura problemas nos aplicativos Databricks?
Eu depuro usando a interface do usuário do Spark para examinar os detalhes da execução do trabalho e identificar quais estágios ou tarefas estão causando problemas. Verifico os registros do Databricks em busca de mensagens de erro e rastreamentos de pilha. Você também pode usar os notebooks do Databricks para depuração e testes interativos. Certifique-se de implementar o registro no código do aplicativo para obter informações detalhadas sobre o tempo de execução. Se você ainda estiver com dificuldades, não hesite em entrar em contato com o suporte da Databricks para obter ajuda com problemas mais complicados. Às vezes, as pessoas se esquecem de fazer isso, mas é útil.
Considerações finais
Espero que este guia de entrevista tenha sido útil para você se preparar para a entrevista com a Databricks. É claro que nada substitui uma preparação e uma prática sólidas, e é por isso que eu recomendo que você faça os cursos Conceitos de Databricks e Introdução a Databricks da DataCamp, que certamente lhe darão a capacidade de entender e falar sobre Databricks de uma forma que impressionará o entrevistador. Também recomendo que você se familiarize com a documentação do Databricks. Ler a documentação é sempre uma boa ideia.
Por fim, ouça o episódio do podcast DataFrame a caminho da sua entrevista e aprenda com o CTO da Databricks como a Databricks está transformando o data warehouse e a IA. É importante que você ouça os líderes do setor e se mantenha atualizado, pois as coisas estão mudando rapidamente.
Boa sorte!
Perguntas frequentes sobre a entrevista com a Databricks
Qual é a melhor maneira de você se preparar para uma entrevista na Databricks?
A melhor maneira de se preparar para uma entrevista com a Databricks é adquirir experiência prática com a plataforma. Comece trabalhando nos tutoriais e na documentação do Databricks e pratique a criação e o gerenciamento de clusters, a criação de pipelines de dados e o uso do Spark para processamento de dados. Além disso, fazer cursos on-line e obter certificações de plataformas como a DataCamp pode proporcionar um aprendizado estruturado e a validação de suas habilidades.
Qual é a importância de você entender o Spark ao ser entrevistado para uma função na Databricks?
Como a Databricks foi desenvolvida com base no Apache Spark, é essencial que você tenha proficiência nos conceitos do Spark, como DataFrames, Spark SQL e Spark MLlib. Você deve ser capaz de realizar transformações de dados, executar consultas e criar modelos de machine learning usando o Spark no ambiente do Databricks.
Quais são os principais tópicos em que você deve se concentrar para uma entrevista técnica avançada da Databricks?
Você deve ser capaz de discutir estratégias para ajustar as configurações do Spark, otimizar o armazenamento e o processamento de dados e garantir a execução eficiente do trabalho. Além disso, você deve estar familiarizado com a criação de fluxos de trabalho de dados escalonáveis e passíveis de manutenção, com a implementação de modelos avançados de análise e machine learning e com a automação de implantações usando práticas de CI/CD.
Tenho experiência com AWS ou Azure. Quanto desse conhecimento é transferível?
Grande parte do conhecimento que você tem é transferível. Embora o Databricks tenha recursos e terminologia específicos, os conceitos fundamentais da computação em nuvem permanecem consistentes em todas as plataformas. Sua experiência com AWS ou Azure ajudará você a entender e se adaptar à Databricks mais rapidamente.
O que devo fazer se o entrevistador fizer uma pergunta para a qual eu não sei a resposta?
Se você não souber a resposta, não entre em pânico. Não há problema em fazer perguntas de esclarecimento, parar para pensar e explicar seu processo de pensamento. Apoie-se em seu conhecimento e experiência para propor uma resposta lógica ou discutir como você encontraria a solução.
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