Tüm Seviyeler İçin En İyi 20 Databricks Mülakat Sorusu

Temel Databricks Mülakat Soruları

Temel kullanıcı düzeyinde, mülakat soruları Databricks’in temel bilgilerine, not defterlerini (notebook) çalıştırma ve platformdaki temel araçları kullanma gibi görevleri kapsar. Databricks ile sınırlı deneyiminiz varsa veya mülakatçı yetenek seviyenizden emin değilse, bu sorularla karşılaşmanız muhtemeldir. 

Aşağıda size yöneltilmesi muhtemel bazı temel konuları bulacaksınız. Hazırlık için ek kaynak olarak Databricks Eğitimi: Bilinmesi Gereken 7 Kavram yazımızı da okuyun.

• Databricks’e Genel Bakış: Databricks’in ne olduğunu ve modern bir veri platformuna nasıl oturduğunu açıklayabilmelisiniz. 
• Çekirdek Özellikler ve Kullanıcılar: İşbirliğine dayalı çalışma alanları, not defterleri, optimize edilmiş Spark motoru ve toplu ile akış verilerini işleme yeteneklerini bilmelisiniz.
• Basit Kullanım Senaryoları: Müşterilerin Databricks’i nasıl kullandığına dair üst düzey örnekler ve temel mimariye ilişkin bazı içgörüler sunabilmelisiniz.

Ayrıca akış verisi kavramı size yeni geliyorsa, bu alandaki bilginizi artırmak için Streaming Concepts kursumuza göz atmanızı öneririm. 

1. Databricks nedir ve temel özellikleri nelerdir? 

Databricks, işbirliğine dayalı not defterleri, Spark motoru ve Delta Lake gibi ACID işlemleri olan veri gölleriyle bilinen bir veri analitiği platformudur. Databricks ayrıca çeşitli veri kaynakları ve BI araçlarıyla entegre olur ve iyi güvenlik özellikleri sunar.

2. Databricks’in çekirdek mimarisini açıklayın.

Databricks’in çekirdek mimarisi birkaç temel parçadan oluşur. Öncelikle, kümede çalışan Spark gibi bileşenleri içeren Databricks Runtime vardır. Ardından, not defterlerini ve işleri çalıştırmak için kullanılan, ölçeklenebilir hesaplama kaynakları olan kümeler gelir. Databricks’teki not defterleri, kodu, görselleştirmeleri ve metni bir araya getiren etkileşimli belgelerdir. Çalışma alanı, bu not defterlerini, kütüphaneleri ve deneyleri düzenleyip yönettiğiniz yerdir. Son olarak, kümelere bağlı dağıtık bir dosya sistemi olan Databricks Dosya Sistemi bulunur.

3. Databricks’te bir not defteri nasıl oluşturulur ve çalıştırılır? 

Databricks’te not defteri oluşturmak ve çalıştırmak oldukça basittir. Önce not defterinizi oluşturmak istediğiniz Databricks çalışma alanına gidin. “Create”a tıklayın ve “Notebook”u seçin. Not defterinize bir ad verin ve Python, Scala, SQL veya R gibi varsayılan dili seçin. Sonra bir kümeye bağlayın. Not defterinizi çalıştırmak için, kodunuzu bir hücreye yazın ya da yapıştırın ve “Run” düğmesine tıklayın.

Orta Düzey Databricks Mülakat Soruları

Mülakatçı temel bilginizin olduğunu gördükten sonra bu sorular gelir. Genellikle biraz daha tekniktir ve platformun belirli kısımlarını ve yapılandırmalarını anlama düzeyinizi ölçer. Orta seviyede, kaynakları yönetme, kümeleri yapılandırma ve veri işleme iş akışlarını uygulama becerinizi göstermeniz gerekir. 

Bu bölüm, platforma dair temel bilginizin yanı sıra aşağıdaki kısımlara ilişkin anlayışınıza dayanır: 

• Kümeleri Yönetme: Kümeleri kurma ve yönetmeyi anlamalısınız. Bu, küme yapılandırma, örnek türlerini seçme, otomatik ölçeklendirme kurma ve izinleri yönetmeyi içerir. 
• Databricks’te Spark: Databricks içinde Apache Spark kullanmada yetkin olmalısınız. Bu, DataFrame’lerle çalışma, Spark SQL ve makine öğrenimi için Spark MLlib’i içerir. 
• Kaynak İzleme: Kaynak kullanımını ve iş performansını takip etmek, darboğazları belirlemek için Databricks UI ve Spark UI’ı nasıl kullanacağınızı bilmelisiniz. 

Büyük veri kümeleri ve dağıtık hesaplama sizin için yeniyse, Python için Apache Spark arayüzü olan PySpark’ı tanıtan şu yetkinlik yoluna göz atmanızı öneririm: Big Data with PySpark. 

4. Kümeleri nasıl kurar ve yönetirsiniz? 

Bir küme kurmak için Databricks çalışma alanına gidip "Clusters"a tıklayın. Ardından "Create Cluster" düğmesine basın. Küme modunu, örnek türlerini ve Databricks Runtime sürümünü seçmek gibi ayarlarla kümeyi yapılandırmanız gerekir. İşiniz bittiğinde "Create Cluster"a tıklayın. Kümeleri yönetmek için, Clusters UI veya Databricks REST API üzerinden kaynak kullanımını izleyebilir, otomatik ölçeklendirmeyi yapılandırabilir, gerekli kütüphaneleri kurabilir ve izinleri yönetebilirsiniz.

5. Spark, Databricks’te nasıl kullanılır?

Databricks, ana motor olarak Apache Spark’ı kullanır. Databricks’te Spark, RDD’ler ve DataFrame’lerle büyük ölçekli veri işlemeyi yürütür, MLlib ile makine öğrenimi modellerini çalıştırır, Spark Structured Streaming ile akış işlemesini yönetir ve Spark SQL ile SQL tabanlı sorguları yürütür. 

6. Veri ardışık düzenleri (pipeline) nedir ve nasıl oluşturulur? 

Veri ardışık düzenleri temelde veriyi işlemek için atılan bir dizi adımdır. Databricks’te bir veri ardışık düzeni kurmak için Databricks not defterlerinde ETL betikleri yazmaya başlarsınız. Ardından bu iş akışlarını Databricks Jobs ile yönetir ve otomatikleştirirsiniz. Güvenilir ve ölçeklenebilir depolama için Delta Lake iyi bir seçimdir. Databricks, yerleşik bağlayıcılarla çeşitli veri kaynaklarına ve hedeflerine bağlanmanıza da olanak tanır.

7. Databricks’te kaynakları nasıl izler ve yönetirsiniz? 

Databricks’te kaynakları izlemek ve yönetmek için birkaç kullanışlı seçeneğiniz vardır. Öncelikle, küme performansını, iş yürütmeyi ve kaynak kullanımını takip etmenize olanak tanıyan Databricks UI’ı kullanabilirsiniz. Ardından Spark UI, aşamalar ve görevler dahil olmak üzere iş yürütme ayrıntılarını sağlar. Otomasyonu tercih ediyorsanız, Databricks REST API kümeleri ve işleri programatik olarak yönetmenin bir yolunu sunar.

8. Databricks’te mevcut veri depolama seçeneklerini açıklayın. 

Databricks, verileri depolamak için çeşitli yollar sunar. Öncelikle dosyaları depolamak ve yönetmek için Databricks Dosya Sistemi vardır. Ardından, Apache Spark’a ACID işlemleri ekleyen açık kaynaklı bir depolama katmanı olan Delta Lake gelir ve bu, sistemi daha güvenilir kılar. Databricks, AWS S3, Azure Blob Storage ve Google Cloud Storage gibi bulut depolama hizmetleriyle de entegre olur. Ayrıca, JDBC kullanarak ilişkisel ve NoSQL dahil birçok harici veritabanına bağlanabilirsiniz.

İleri Düzey Databricks Mülakat Soruları

Databricks’in ileri düzey kullanıcılarından performans optimizasyonu, gelişmiş iş akışları oluşturma ve karmaşık analitik ile makine öğrenimi modellerini uygulama gibi görevleri yapmaları beklenir. Genellikle, kıdemli bir veri pozisyonuna veya güçlü bir DevOps bileşeni olan bir role başvuruyorsanız ileri düzey sorular sorulur. İleri düzey rollere hazırlanmak ve bu taraftaki becerilerinizi geliştirmek istiyorsanız, Devops Concepts kursumuz harika bir kaynaktır. Ayrıca, Data Architect Interview Questions makalemize de göz atın.

Bu bölüm, platforma dair temel ve orta düzey bilginizin yanı sıra pratik deneyiminiz üzerine inşa edilir. 

• Performans Optimizasyonu: İleri düzey kullanıcıların performans optimizasyonuna odaklanması gerekir. Bu, Spark yapılandırmalarını ayarlamayı, verileri önbelleğe almayı, doğru biçimde bölümlemeyi ve birleştirme ile shuffle işlemlerini optimize etmeyi içerir. 
• Makine Öğrenimi: Makine öğrenimi modellerini uygulamak, TensorFlow veya PyTorch kullanarak modelleri eğitmeyi içerir. Deney takibi, model yönetimi ve dağıtım için MLflow’u kullanmada yetkin olmalı, modellerinizin tekrarlanabilir ve ölçeklenebilir olmasını sağlamalısınız.
• CI/CD Ardışık Düzenleri: CI/CD ardışık düzenleri oluşturmak, Databricks’i sürüm kontrolü, otomatik test ve dağıtım araçlarıyla entegre etmeyi içerir. Otomasyon için Databricks CLI veya REST API’yi nasıl kullanacağınızı bilmeli ve Databricks uygulamalarınız için sürekli entegrasyon ve teslimatı sağlamalısınız.

Databricks’te makine öğrenimi ve yapay zekâ ile çalışmak sizin için yeniyse, bu alandaki bilginizi artırmak için şu eğitime göz atmanızı öneririm: Veri Bilimciler İçin Kapsamlı Databricks Lakehouse AI Rehberi. Ayrıca, Databricks’teki diğer çalışmalarınızı tamamlamak için Introduction to TensorFlow in Python ve Intermediate Deep Learning with PyTorch kurslarımıza ciddi şekilde bakmanızı öneririm.

9. Performans optimizasyonu için hangi stratejileri kullanırsınız? 

Performans optimizasyonu için verimli veri işleme adına Spark SQL’e güvenirim. Yinelenmeyi önlemek için verileri uygun şekilde önbelleğe alırım. Yürütücü belleği ve shuffle bölümleri gibi Spark yapılandırmalarını ayarlamayı unutmam. Veri bölümlemeyi yöneterek birleştirme ve shuffle işlemlerini optimize etmeye özellikle dikkat ederim. Ayrıca, ACID işlemleri desteklenirken depolama ve erişime yardımcı olduğu için Delta Lake kullanmanın da faydalı olduğunu söyleyebilirim.

10. Databricks’te CI/CD ardışık düzenlerini nasıl uygulayabilirsiniz? 

Databricks’te CI/CD ardışık düzenleri kurmak birkaç adımdan oluşur. Önce, kodunuzu yönetmek için Git gibi sürüm kontrol sistemlerini kullanabilirsiniz. Ardından, testlerinizi Databricks Jobs ile otomatikleştirip düzenli olarak çalışacak şekilde zamanlayabilirsiniz. Süreci kolaylaştırmak için Azure DevOps veya GitHub Actions gibi araçlarla entegrasyon da önemlidir. Son olarak, işleri ve kümeleri dağıtmak ve yönetmek için Databricks CLI veya REST API’yi kullanabilirsiniz.

11. Databricks’te karmaşık analitiği nasıl ele alırsınız?

Databricks’te karmaşık analitiği ele almak, bazı önemli büyük fikirleri hatırladığınız sürece oldukça yalındır. Öncelikle, gelişmiş sorgular çalıştırmak ve verinizi dönüştürmek için Spark SQL ve DataFrame’leri kullanabilirsiniz. Makine öğrenimi ve istatistiksel analiz için Databricks’in yerleşik MLlib’i çok kullanışlıdır. Üçüncü taraf analitik araçlarını getirmeniz gerekirse, JDBC veya ODBC ile kolayca entegre edebilirsiniz. Ayrıca, etkileşimli çalışmalar için Databricks not defterleri Matplotlib, Seaborn ve Plotly gibi kütüphaneleri destekler; böylece verinizi anında görselleştirmek kolaylaşır.

12. Makine öğrenimi modellerini nasıl dağıtırsınız? 

Databricks’te makine öğrenimi modellerini dağıtmak da oldukça basittir. Önce modelinizi TensorFlow, PyTorch veya Scikit-Learn gibi kütüphanelerle eğitirsiniz. Ardından MLflow’u kullanarak deneylerinizi takip eder, modellerinizi yönetir ve her şeyin tekrarlanabilir olduğundan emin olursunuz. Modelinizi ayağa kaldırmak için, MLflow’un özelliklerini kullanarak bir REST API olarak dağıtırsınız. Son olarak, modelin yeniden eğitimi ve değerlendirmesini takvime bağlamak için Databricks Jobs kurabilirsiniz.

Veri Mühendisi Rollerine Yönelik Databricks Mülakat Soruları

Veri Mühendisleri, ölçeklenebilir ve güvenilir veri, analitik ve yapay zekâ sistemlerini tasarlayıp inşa etmekten, veri ardışık düzenlerini yönetmekten ve genel veri kalitesini sağlamaktan sorumludur. Veri mühendisleri için odak, veri sistemlerini tasarlayıp kurmak, ardışık düzenleri yönetmek ve veri kalitesini güvence altına almaktır. 

Databricks’e güçlü şekilde odaklanan Veri Mühendisi pozisyonlarına başvururken aşağıdaki konulara iyi derecede hâkim olmalısınız: 

• Veri Ardışık Düzeni Mimarisi: Sağlam veri ardışık düzeni mimarileri tasarlamak, veriyi verimli bir şekilde çıkarma, dönüştürme ve yükleme (ETL) sürecini anlamayı gerektirir. Delta Lake gibi Databricks özelliklerini kullanarak ölçeklenebilir, güvenilir ve sürdürülebilir ardışık düzenler tasarlayabilmelisiniz.
• Gerçek Zamanlı İşleme: Gerçek zamanlı veri işleme, veriyi neredeyse gerçek zamanlı olarak almak ve işlemek için Spark Structured Streaming kullanımını gerektirir. Hata toleranslı, ölçeklenebilir ve gerçek zamanlı veriden zamanında içgörü sağlayan akış uygulamaları tasarlayabilmelisiniz.
• Veri Güvenliği: Veri güvenliğini sağlamak; şifreleme, erişim kontrolleri ve denetim mekanizmalarını uygulamayı içerir. Databricks’in bulut sağlayıcı güvenlik özellikleriyle entegrasyonuna ve veriyi beklemede ve aktarımda güvence altına alma en iyi uygulamalarına aşina olmalısınız.

13. Veri ardışık düzenlerini nasıl tasarlarsınız? 

Databricks’te bir veri ardışık düzeni tasarlamak genellikle, Databricks bağlayıcıları ve API’leri kullanarak farklı kaynaklardan veri çekmekle başlar. Ardından veriyi Spark dönüşümleri ve DataFrame işlemleriyle dönüştürürsünüz. Sonrasında veriyi Delta Lake veya harici veritabanları gibi hedef depolama sistemlerine yüklersiniz. Sürecin çalışır halde kalması için tamamını Databricks Jobs ve iş akışlarıyla otomatikleştirirsiniz. Ayrıca, yerleşik araçlar ve özel doğrulamalarla veri kalitesini izler ve yönetirsiniz.

14. Databricks’te ETL süreçleri için en iyi uygulamalar nelerdir? 

Deneyimlerime göre, Databricks’te ETL süreçleri söz konusu olduğunda bazı en iyi uygulamalar gerçekten fark yaratabiliyor. Depolama için ACID işlemleriyle güvenilirlik ve ölçeklenebilirlik sunduğu için Delta Lake kullanarak başlayın. Databricks not defterlerinde modüler ve yeniden kullanılabilir kod yazmak da akıllıca bir hamledir. ETL işlerinizi zamanlamak ve yönetmek için Databricks Jobs kullanışlıdır. ETL süreçlerinizi Spark UI ve diğer izleme araçlarıyla takip edin ve doğrulama kontrolleri ile hata yönetimiyle veri kalitesini güvence altına alın.

15. Gerçek zamanlı veri işlemeyi nasıl ele alırsınız? 

Geçmişte, Databricks’te gerçek zamanlı veri işlemeyi, gelen veriyi işlemek için Spark Structured Streaming kullanarak yönettim. Kafka, Event Hubs veya Kinesis gibi akış kaynaklarıyla entegrasyon kurardım. Gerçek zamanlı dönüşümler ve toplulaştırmalar için akış sorguları yazdım. Delta Lake, hızlı okuma ve yazma süreleriyle akış verisini verimli şekilde ele almak için kilit rol oynadı. Her şeyin sorunsuz ilerlemesi için de Databricks Jobs ve Spark UI kullanarak akış işleri izleyip yönettim.

16. Veri güvenliğini nasıl sağlarsınız? 

Veriyi güvenli tutmak için rol tabanlı erişim kontrolleri kullanarak kimlerin neye erişeceğini yönetirim. Databricks’in güçlü şifreleme özellikleri sayesinde veri hem beklemede hem de aktarım sırasında şifrelenir. Ayrıca VPC/VNet gibi ağ güvenliği önlemleri uygular ve erişimin sıkı şekilde kontrol edilmesini sağlarım. Takip için daha önce Databricks denetim günlüklerini kullanarak erişim ve kullanımını izledim. Son olarak, Unity Catalog kullanarak her şeyin veri yönetişimi politikalarıyla uyumlu olmasını sağlarım.

Yazılım Mühendisi Rollerine Yönelik Databricks Mülakat Soruları

Databricks ile çalışan yazılım mühendisleri, uygulamalar geliştirip dağıtır ve bunları Databricks hizmetleriyle entegre eder. 

Bu tür bir pozisyona başvururken aşağıdaki konulara güçlü bir şekilde hâkim olmalısınız:

• Uygulama Geliştirme: Databricks üzerinde uygulama geliştirmek; not defterlerinde veya harici IDE’lerde kod yazmayı, yerel geliştirme için Databricks Connect kullanmayı ve uygulamaları Databricks Jobs ile dağıtmayı içerir. 
• Veri Entegrasyonu: Databricks’i diğer veri kaynakları ve uygulamalarla entegre etmek API’ler ve bağlayıcıların kullanımını içerir. Databricks’i harici sistemlere bağlamak için REST API’ler, JDBC/ODBC bağlayıcıları ve diğer entegrasyon araçlarını kullanmada yetkin olmalısınız.
• Hata Ayıklama: Databricks uygulamalarında hata ayıklamak; Spark UI’ı kullanmayı, günlükleri kontrol etmeyi ve not defterlerinde etkileşimli test yapmayı içerir. Ayrıntılı günlükleme ve izleme uygulamak, sorunları etkili şekilde belirleyip çözmeye yardımcı olur ve uygulamalarınızın sorunsuz ve güvenilir çalışmasını sağlar.

Uygulama geliştirmeye yeniyseniz ve becerilerinizi artırmak istiyorsanız, Dolly kullanarak uygulama oluşturma sürecini adım adım anlatan Complete Databricks Dolly Tutorial for Building Applications içeriğimize göz atmanızı öneririm. 

17. Databricks’i API’ler kullanarak diğer veri kaynaklarıyla nasıl entegre edersiniz? 

Databricks’i API’ler kullanarak diğer veri kaynaklarına bağlamak için, öncelikle Databricks kaynaklarına programatik erişim sağlamak üzere Databricks REST API’yi kullanın. Ardından JDBC veya ODBC bağlayıcıları üzerinden harici veritabanlarına bağlanabilirsiniz. Daha kapsamlı veri orkestrasyonu ve entegrasyonu için Azure Data Factory veya AWS Glue gibi araçlar gerçekten kullanışlıdır. Python, Scala veya Java kullanarak özel veri alım ve entegrasyon iş akışları oluşturabilirsiniz.

18. Databricks’te uygulamaları nasıl geliştirir ve dağıtırsınız? 

Genelde uygulamaları şu şekilde dağıtırım: Önce uygulama kodunu doğrudan Databricks not defterlerinde veya harici bir IDE’de yazarım. Yerel geliştirme ve test için Databricks Connect kullanırım. Kod hazır olduğunda, Databricks Jobs ile paketleyip dağıtırım. Dağıtım sürecini otomatikleştirmek için REST API veya Databricks CLI’dan yararlanırım. Son olarak, uygulamanın performansını izler ve Spark UI ile günlükleri kullanarak sorunları gideririm.

19. Performans ayarı için en iyi uygulamalar nelerdir? 

Databricks’te performans ayarı söz konusu olduğunda, iş yükünüzün ihtiyaçlarına göre Spark yapılandırmalarını optimize ettiğinizden emin olmanızı öneririm. DataFrame’ler ve Spark SQL kullanmak veri işlemeyi çok daha verimli kılabilir. Diğer bir ipucu, sık kullandığınız verileri önbelleğe almaktır; bu, hesaplama süresini azaltır. Veriyi bölümlendirerek yükü kümeleriniz arasında eşit dağıtmanız da önemlidir. İş performansını izleyin ve darboğazlara dikkat edin.

20. Databricks uygulamalarında sorunları nasıl debug edersiniz? 

Hata ayıklamak için Spark UI’ı kullanarak iş yürütme ayrıntılarına bakar ve sorun çıkaran aşamaları veya görevleri tespit ederim. Hata iletileri ve yığın izleri için Databricks günlüklerini kontrol ederim. Etkileşimli hata ayıklama ve test için Databricks not defterlerini de kullanabilirsiniz. Çalışma zamanına dair ayrıntılı bilgi almak için uygulama kodunuzda mutlaka günlükleme uygulayın. Hâlâ takılırsanız, daha karmaşık sorunlarda Databricks desteğine başvurmaktan çekinmeyin. Bazen insanlar bunu unutuyor ama faydalıdır. 

Son düşünceler 

Umarım bu mülakat rehberi, Databricks mülakatınıza hazırlanırken size yardımcı olmuştur. Elbette, sağlam hazırlık ve pratik yapmanın yerini hiçbir şey tutmaz; bu nedenle DataCamp’in Databricks Concepts ve Introduction to Databricks kurslarını almanızı öneriyorum; bu kurslar, Databricks’i bir mülakatçıyı etkileyecek şekilde anlamanızı ve anlatmanızı sağlayacaktır. Ayrıca Databricks dokümantasyonuna aşina olmanızı tavsiye ederim. Dokümantasyon okumak her zaman iyi bir fikirdir.

Son olarak, mülakatınıza giderken DataFramed podcast bölümünü dinleyin ve Databricks’in CTO’sundan Databricks Veri Ambarcılığı ve Yapay Zekâyı Nasıl Dönüştürüyor konusunu öğrenin. Sektör liderlerini dinlemek ve güncel kalmak önemlidir; çünkü her şey hızla değişiyor.

Bol şans!