2026 için En İyi Databricks Mülakat Soruları ve Cevapları

Databricks Mülakat Süreci

Tek tek sorulara dalmadan önce, tipik mülakat sürecinin nasıl göründüğünü bilmek faydalıdır. Benim deneyimime ve 2026’daki adayların güncel paylaşımlarına göre, mühendislik ve veri rolleri için tipik bir Databricks mülakatı dört ila yedi hafta içinde beş ila altı aşamada ilerler.

Süreç elbette şirkete göre değişir, ancak aşağıdakilere hazırlıklı olmalısınız:

Aşağıdaki sorular, teknik tarama ve yerinde turlarla eşleşir. Davranışsal hazırlık bu rehberin kapsamı dışında, ancak Databricks Sertifikaları rehberi mülakat yapanların beklediği platform derinliğine dair iyi bir fikir verir.

Temel Databricks Mülakat Soruları

Temel kullanıcı seviyesinde, mülakat soruları Databricks’in temel bilgilerine, not defterleri dağıtmak ve platformdaki temel araçları kullanmak gibi görevleri de içerecek şekilde odaklanır. Databricks’te sınırlı deneyiminiz varsa veya görüşmeci yetenek düzeyinizden emin değilse bu sorularla karşılaşmanız muhtemeldir. 

Aşağıda, muhtemelen sorulacak bazı kilit konular yer alıyor. Hazırlığa ek kaynak olarak Databricks Eğitimi: Bilinmesi Gereken 7 Kavram yazımızı da okuyun.

• Databricks’e Yüksek Düzeyde 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 yeteneği hakkında bilgi sahibi olmalısınız.
• Basit Kullanım Senaryoları: Müşterilerin Databricks’i nasıl kullandığına dair, temel mimariye de değinen bazı yüksek düzeyli örnekler verebilmelisiniz.

Ayrıca, akış verisi fikri sizin için yeniyse, 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 ACID işlemleri olan Delta Lake gibi 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.

Çekirdek mimari beş parçaya ayrılır.

• Databricks Runtime, bir kümede çalışan Spark ve diğer bileşenleri paketler.
• Kümeler (Clusters), not defterlerini ve işleri çalıştıran hesaplama kaynaklarıdır.
• Not defterleri (Notebooks), tek bir etkileşimli belgede kod, görselleştirme ve metni birleştirir.
• Çalışma alanı (workspace), not defterlerini, kütüphaneleri ve deneyleri organize eder.
• Databricks Dosya Sistemi (DBFS), bu kümelere bağlı dağıtık bir dosya sistemi sunar.

3. Databricks’te nasıl not defteri oluşturur ve çalıştırırsınız? 

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. Ardından bir kümeye bağlayın. Not defterinizi çalıştırmak için, bir hücreye kodunuzu yazın veya yapıştırın ve "Run" düğmesine tıklayın.

Orta Seviye Databricks Mülakat Soruları

Görüşmeci temel Databricks bilgisine sahip olduğunuzu anladıktan sonra bu sorular gelir. Genellikle biraz daha tekniktir ve platformun belirli kısımlarını ve yapılandırmalarını anlama düzeyinizi sınar. Orta seviyede, kaynakları yönetme, kümeleri yapılandırma ve veri işleme iş akışlarını uygulama becerinizi göstermeniz gerekir. 

Bu bölüm, platforma dair temel bilginizin yanı sıra şu kısımlara ilişkin anlayışınızı da üzerine inşa eder: 

• Kümeleri Yönetme: Kümeleri nasıl kurup yöneteceğinizi anlamalısınız. Buna küme yapılandırmaları, örnek türü seçimi, otomatik ölçekleme kurulumu ve izinlerin yönetimi dahildir. 
• Databricks’te Spark: Databricks içinde Apache Spark kullanmada yetkin olmalısınız. Buna DataFrame’lerle çalışma, Spark SQL ve makine öğrenimi için Spark MLlib dahildir. PySpark becerilerinizi PySpark Mülakat Soruları rehberimizle de derinleştirebilirsiniz. 
• Kaynak İzleme: Kaynak kullanımını ve iş performansını takip etmek, darboğazları belirlemek için Databricks UI ve Spark UI’yi nasıl kullanacağınızı bilmelisiniz. 

Büyük veri kümeleriyle ve dağıtık hesaplamayla çalışmak sizin için yeniyse, PySpark’ı tanıtan şu yetkinlik yoluna bakmanızı öneririm: Big Data with PySpark; PySpark, Apache Spark’ın Python arayüzüdür 

4. Kümeleri nasıl kurar ve yönetirsiniz? 

Bir küme kurmak için Databricks çalışma alanına gidip "Clusters"a tıklayın. Ardından "Create Cluster" düğmesine basın. Kümenizi, küme modu, örnek türleri ve Databricks Runtime sürümü gibi ayarları seçerek yapılandırmanız gerekir. İşiniz bittiğinde "Create Cluster"a tıklayın. Yönetmek için Clusters UI üzerinden veya Databricks REST API’sini kullanarak kaynak kullanımını izleyebilir, otomatik ölçeklemeyi yapılandırabilir, gerekli kütüphaneleri kurabilir ve izinleri yönetebilirsiniz.

5. Databricks’te Spark nasıl kullanılır?

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

6. Veri hatları (data pipelines) nedir ve nasıl oluşturulur? 

Veri hatları temelde veriyi işlemek için bir dizi adımdır. Databricks’te bir veri hattı kurmak için, önce Databricks not defterlerinde ETL betikleri yazarsınız. Ardından bu iş akışlarını Databricks Jobs ile yönetir ve otomatikleştirirsiniz. Güvenilir ve ölçeklenebilir depolama için Delta Lake iyi bir seçimdir — tazeleme ihtiyacınız varsa Delta Lake girişimizi okuyun. Databricks ayrıca yerleşik bağlayıcılarla çeşitli veri kaynak ve hedeflerine bağlanmanızı sağlar.

7. Databricks’te kaynakları nasıl izler ve yönetirsiniz? 

Databricks, kaynakları izlemek ve yönetmek için üç ana seçenek sunar. İlk olarak Databricks UI; küme performansını, iş yürütmelerini ve kaynak kullanımını takip etmenizi sağlar. Ardından Spark UI; aşamalar ve görevler dahil iş yürütme ayrıntıları sunar. Otomasyonu tercih ederseniz Databricks REST API, kümeleri ve işleri programatik olarak yönetme imkanı verir.

8. Databricks’te mevcut veri depolama seçeneklerini açıklayın. 

Databricks birden çok veri depolama yöntemi sunar. İlk olarak, dosyaları saklamak ve yönetmek için Databricks File System vardır. Ardından, Apache Spark’a ACID işlemleri ekleyen açık kaynaklı bir depolama katmanı olan Delta Lake gelir ve güvenilirliği artırır. Databricks ayrıca AWS S3, Azure Blob Storage ve Google Cloud Storage gibi bulut depolama hizmetleriyle entegre olur. Ayrıca JDBC kullanarak ilişkisel ve NoSQL dahil çok çeşitli harici veritabanlarına bağlanabilirsiniz.

İleri Seviye Databricks Mülakat Soruları

Databricks’in ileri düzey kullanıcılarından performans optimizasyonu, gelişmiş iş akışları oluşturma ve karmaşık analitik ile makine öğrenimi modelleri uygulama gibi görevleri yerine getirmeleri beklenir. Genellikle sadece kıdemli veri pozisyonlarına veya güçlü bir DevOps bileşeni olan rollere başvuruyorsanız ileri seviye sorular sorulur. İleri seviye rollere mülakatla girmek istiyor ve bu becerilerinizi geliştirmek istiyorsanız, DevOps Concepts kursumuz harika bir kaynaktır. Ayrıca Veri Mimarisi Mülakat Soruları, En İyi 20 Spark Mülakat Sorusu ve Databricks vs Snowflake karşılaştırmamıza da bakın.

Bu bölüm, platforma dair temel ve orta seviye bilginiz ile pratik deneyiminiz üzerine inşa edilir. 

• Performans Optimizasyonu: İleri düzey kullanıcılar performansın optimize edilmesine odaklanır. Buna Spark yapılandırmalarının ayarlanması, verinin uygun şekilde önbelleğe alınması, verinin doğru biçimde bölümlenmesi ve join ile shuffle işlemlerinin optimize edilmesi dahildir. 
• Makine Öğrenimi: Makine öğrenimi modellerini uygulamak, TensorFlow veya PyTorch kullanarak modellerin eğitilmesini içerir. Deney takibi, model yönetimi ve dağıtımı için MLflow’u yetkin şekilde kullanmalı; modellerinizin tekrarlanabilir ve ölçeklenebilir olmasını sağlamalısınız.
• CI/CD Hatları: CI/CD hatları kurmak, Databricks’i sürüm kontrolü, otomatik test ve dağıtım araçlarıyla entegre etmeyi gerektirir. Otomasyon için Databricks CLI veya REST API’yi nasıl kullanacağınızı bilmeli ve Databricks uygulamalarınız için sürekli tümleştirme ve teslimatı sağlamalısınız.

Databricks’te makine öğrenimi ve yapay zekayla çalışmak sizin için yeniyse, bu alandaki bilginizi artırmak için şu eğitime göz atmanızı öneririm: Veri Bilimciler için 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 optimizasyonunda verimli veri işleme için Spark SQL’den yararlanırım. Gereksiz işlemleri önlemek için veriyi uygun şekilde önbelleğe alırım. Executor belleği ve shuffle bölümleri gibi Spark yapılandırmalarını ayarlamayı unutmam. Veri bölümlendirmesini yöneterek join ve shuffle işlemlerini özellikle optimize ederim. Ayrıca Delta Lake kullanmanın, ACID işlemleri desteklerken depolama ve erişime yardımcı olduğunu söyleyebilirim.

10. Databricks’te CI/CD hatlarını nasıl uygularsınız? 

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

11. Databricks’te karmaşık analitik nasıl ele alınır?

Spark SQL ve DataFrame’ler gelişmiş sorgular ve dönüşümleri yönetir. Makine öğrenimi ve istatistiksel analiz için yerleşik MLlib kütüphanesi çoğu kullanım durumunu kapsar. Üçüncü taraf analitik araçları JDBC veya ODBC üzerinden bağlanır. Etkileşimli görselleştirme için Databricks not defterleri Matplotlib, Seaborn ve Plotly’yi destekler.

12. Makine öğrenimi modellerini nasıl dağıtırsınız? 

Databricks’te makine öğrenimi modellerinin dağıtımı net bir kalıbı izler. Önce modelinizi TensorFlow, PyTorch veya Scikit-Learn gibi kütüphanelerle eğitirsiniz. Ardından deneylerinizi takip etmek, modellerinizi yönetmek ve her şeyin tekrarlanabilir olmasını sağlamak için MLflow kullanırsınız. Modelinizi çalışır hale getirmek için MLflow özellikleriyle bir REST API olarak dağıtırsınız. Son olarak, modelin yeniden eğitimi ve değerlendirilmesini zamanlı şekilde yönetmek için Databricks Jobs kurabilirsiniz.

Veri Mühendisi Rollerine Özel Databricks Mülakat Soruları

Veri Mühendisleri, büyük hacimleri güvenilir şekilde yöneten veri, analitik ve yapay zeka sistemlerini tasarlayıp inşa etmekten, veri hatlarını yönetmekten ve genel veri kalitesini sağlamaktan sorumludur. Veri mühendisleri için odak; veri sistemlerini tasarlama ve inşa etme, hatları yönetme ve veri kalitesini sağlamadır. 

Databricks’e yoğun şekilde odaklanan Veri Mühendisi pozisyonlarına başvururken, aşağıdaki konulara dair iyi bir anlayışa sahip olmalısınız: 

• Veri Hattı Mimarisi: Sağlam veri hattı mimarileri tasarlamak, veriyi verimli şekilde çıkarma, dönüştürme ve yüklemeyi (ETL) anlamayı gerektirir. Büyüyen veri hacimlerini yöneten, hatalardan kurtulabilen ve Delta Lake gibi Databricks özelliklerini kullanarak bakımı kolay hatlar tasarlayabilmelisiniz.
• Gerçek Zamanlı İşleme: Gerçek zamanlı veri işleme, veriyi neredeyse gerçek zamanda almak ve işlemek için Spark Structured Streaming kullanımını gerektirir. Hata toleranslı ve alımdan saniyeler içinde olayları işleyebilen akış uygulamaları tasarlayabilmelisiniz.
• Veri Güvenliği: Veri güvenliğini sağlamak; şifreleme, erişim kontrolleri ve denetim mekanizmalarını uygulamayı içerir. Databricks’in bulut sağlayıcı güvenlik özellikleriyle entegrasyonuna ve verinin beklemede ve aktarım halinde güvenliğine ilişkin en iyi uygulamalara aşina olmalısınız.

13. Veri hatlarını nasıl tasarlarsınız? 

Databricks’te bir veri hattı tasarlamak genellikle Databricks bağlayıcıları ve API’leriyle 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. Sürekliliği sağlamak için tüm süreci 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? 

Deneyimime göre Databricks’te ETL için en çok şu uygulamalar önemlidir: Depolama için ACID işlemleriyle güvenilirlik ve ölçeklenebilirlik sunduğu için Delta Lake kullanarak başlayın. Databricks not defterlerinde modüler ve yeniden kullanılabilir kod yazmak da akıllıcadır. ETL işlerinizi zamanlamak ve yönetmek için Databricks Jobs kullanışlıdır. ETL süreçlerinizi Spark UI ve diğer izleme araçlarıyla takip edin; doğrulama kontrolleri ve hata yönetimiyle veri kalitesini güvenceye alın.

15. Gerçek zamanlı veri işlemesini nasıl ele alırsınız? 

Geçmişte Databricks’te gerçek zamanlı veri işleme için gelen veriyi yönetmek üzere Spark Structured Streaming kullandım. Kafka, Event Hubs veya Kinesis gibi akış kaynaklarıyla entegrasyonlar kurardım. Gerçek zamanlı dönüşüm ve toplulaştırmalar için akış sorguları yazdım. Delta Lake, hızlı okuma ve yazma süreleriyle akış verisini verimli şekilde yönetmede kilitti. Her şeyin sorunsuz yürümesi için akış işleri Databricks Jobs ve Spark UI ile izlendi ve yönetildi.

16. Veri güvenliğini nasıl sağlarsınız? 

Veriyi güvenli tutmak için, kimin neye erişimi olduğunu yönetmek üzere rol tabanlı erişim kontrolleri kullanırım. Databricks’in beklemede ve aktarım halinde şifrelemeleri sayesinde veri her iki durumda da şifrelenir. Ayrıca VPC/VNet gibi ağ güvenlik önlemleri kurar ve erişimin sıkı şekilde kontrol edilmesini sağlarım. Takip için daha önce erişim ve kullanımı izlemek üzere Databricks denetim günlüklerini kullandım. Son olarak, Unity Catalog kullanarak veri yönetişimi politikalarıyla uyumu güvenceye alırım — bu araca daha derin bakmak için Databricks Unity Catalog rehberimizi okuyun.

Yazılım Mühendisi Rollerine Özel Databricks Mülakat Soruları

Databricks ile çalışan yazılım mühendislerinin uygulamalar geliştirip dağıtması ve bunları Databricks hizmetleriyle entegre etmesi gerekir. 

Bu tür bir pozisyona başvururken aşağıdaki konulara güçlü bir hakimiyetiniz olmalıdır:

• 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 kullanılmasını gerektirir. Databricks’i harici sistemlerle bağlamak için REST API’ler, JDBC/ODBC bağlayıcıları ve diğer entegrasyon araçlarını kullanmada yetkin olmalısınız.
• Hata Ayıklama: Databricks uygulamalarında hata ayıklama; Spark UI kullanımı, günlüklerin kontrolü ve not defterlerinde etkileşimli testleri içerir. Ayrıntılı günlükleme ve izleme, sorunları etkili biçimde tanımlayıp çözmeye yardımcı olur ve uygulamalarınızın sorunsuz ve güvenilir şekilde çalışmasını sağlar.

Uygulama geliştirmeye yeniyseniz ve becerilerinizi geliştirmek istiyorsanız, Uygulama Geliştirme için Eksiksiz Databricks Dolly Eğitimine göz atmanızı öneririm; Dolly kullanarak bir uygulama oluşturma sürecinde size rehberlik eder. 

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

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

18. Databricks üzerinde 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’ye güvenirim. Son olarak uygulamanın performansını izler, Spark UI ve günlüklerle sorunları gideririm.

19. Performans ayarı için en iyi uygulamalar nelerdir? 

Databricks’te performans ayarına gelince, iş yükünüzün ihtiyaçlarına göre Spark yapılandırmalarını optimize etmenizi öneririm. DataFrame’ler ve Spark SQL kullanmak da veri işlemeyi oldukça verimli hale getirebilir. Bir diğer ipucu, sık kullandığınız veriyi önbelleğe almaktır; bu, hesaplama süresini azaltır. Ayrıca verinizi kümeler arasında yükü eşit dağıtacak şekilde bölümlendirmeniz önemlidir. İş performansını izleyin ve darboğazlara dikkat edin.

20. Databricks uygulamalarında sorunları nasıl ayıklarsınız? 

Önce hangi aşama veya görevlerin başarısız olduğunu bulmak için Spark UI ile başlarım. UI’ın göstermediği durumlar için Databricks günlükleri hata mesajları ve yığın izleri sağlar. Etkileşimli yerinde testler için not defteri hücrelerini kullanırım ve çalışma zamanında hataları izlemek için uygulama kodunda yeterli günlükleme olmasına dikkat ederim.

2026 için İleri Seviye Databricks Mülakat Soruları

Databricks platformu 2024’ten bu yana önemli ölçüde gelişti. İleri seviye mülakatlarda artık üç konu düzenli olarak karşımıza çıkıyor:

• Yönetişim için Unity Catalog
• Veri organizasyonu için Madalyon Mimarisi
• Deklaratif hat yönetimi için Delta Live Tables.

2026’da kıdemli bir role mülakata giriyorsanız, bu bölümden en az bir soru bekleyin.

21. Unity Catalog nedir ve modern bir Databricks ortamında neden önemlidir?

Unity Catalog, tüm veri ve yapay zeka varlıkları için Databricks’in merkezileştirilmiş yönetişim katmanıdır. Eski Hive Metastore’un yerini alır ve satır/sütun seviyesine kadar ince taneli erişim kontrolleri, çalışma alanları arası veri paylaşımı, otomatik veri soygeçmişi ve birleşik denetim günlüğü sağlar.

Pratikte Unity Catalog, veri platformu ekibinin yüzlerce çalışma alanı için erişim politikalarını tek bir arayüzden yönetmesine olanak tanır; bu, eski çalışma alanı başına Hive Metastore’un yapamadığı bir şeydi.

22. Madalyon Mimarisi’ni açıklayın ve ne zaman kullanırsınız.

Madalyon Mimarisi, Delta Lake tablolarını üç bölgeye katmanlayan bir veri organizasyon desenidir:

• Bronze (ham alınan veri, değiştirilmemiş)
• Silver (temizlenmiş ve uyumlu veri)
• Gold (toplanmış, iş-kullanımına hazır veri)

Denetim izi gerektiğinde kullanırsınız — Bronze, kaynak kaydını geldiği haliyle korur. Silver, yinelenenlerin kaldırılması, şema zorlaması ve join’lerle ilgilenir. Gold, BI araçlarına ve ML özelliklerine hizmet eder. Üretim Databricks ortamlarının çoğunda bu deseni kullanırım; çünkü veri kalitesi sorunlarını izlenebilir ve sil baştan başlamadan yeniden işlenebilir hale getirir.

23. Delta Live Tables (DLT) nedir ve standart Databricks Jobs’tan nasıl ayrılır?

Delta Live Tables, Databricks’te veri hatları oluşturmak için deklaratif bir çerçevedir. Tablo A’dan okuyup Tablo B’ye yazan emirsel Spark kodu yazmak yerine, her tablonun ne içermesi gerektiğini SQL veya Python ile tanımlarsınız; DLT yürütme sırasını belirler, bağımlılıkları yönetir ve yeniden denemeleri otomatik olarak ele alır. Standart Jobs’tan temel farkı, DLT’nin yerleşik veri kalitesi beklentileri (EXPECT kısıtıyla), otomatik hat soygeçmişi ve basitleştirilmiş hata işleme sunmasıdır. Özellikle Bronze–Silver–Gold dönüşümlerinin deklaratif bağımlılık yönetiminden faydalandığı Madalyon tarzı hatlar için DLT’yi çok kullanışlı buluyorum.

24. Photon motoru nedir ve ne zaman performansı artırır?

Photon, C++ ile yazılmış Databricks’in yerel vektörleştirilmiş sorgu motorudur. Databricks Runtime’ın parçası olarak çalışır ve satır satır yerine sütunlu yığınlar halinde işlem yaparak SQL ve DataFrame iş yüklerini hızlandırır. Photon, büyük Parquet veya Delta tablolarındaki tarama, toplulaştırma ve join ağırlıklı sorgularda — BI panoları ve özellik mühendisliğinde tipik olan iş yüklerinde — en etkilidir. Python ağırlıklı ya da özel UDF’lere dayanan iş yüklerinde iyileştirme sağlamaz; çünkü bunlar hâlâ JVM üzerinde yürütülür.

25. Neden Databricks’i Snowflake’e tercih edersiniz (veya tersi)?

Databricks; açık kaynak hesaplama (Spark, Delta, MLflow), yapay zeka ve ML iş yüklerinde ve yapılandırılmış/yapılandırılmamış veriyi kapsayan Lakehouse modelinde öne çıkar. Snowflake; SQL-öncelikli analitik, çoklu bulutta veri paylaşımı ve BI ekipleri için sadelikte liderdir.

Mülakatçılar, bununla adayların platformun sadece mekaniklerini değil, stratejik konumlandırmasını anlayıp anlamadığını ölçer. Ayrıntılı karşılaştırma için Databricks vs Snowflake analizimize bakın.

Son düşünceler 

Umarım bu mülakat rehberi, Databricks mülakatınıza hazırlanırken faydalı olmuştur. Elbette, sağlam hazırlık ve pratikin yerini hiçbir şey tutmaz; bu yüzden DataCamp’in Databricks Concepts ve Introduction to Databricks kurslarını almanızı öneriyorum; bir görüşmeciyi etkileyecek şekilde Databricks’i anlamanızı ve hakkında konuşmanızı sağlayacaktır. Ayrıca Databricks dokümantasyonuna da aşina olun. Doküman okumak her zaman iyi bir fikirdir.

Son olarak, mülakata giderken DataFramed podcast bölümünü dinleyin ve Databricks CTO’sundan Databricks Veri Ambarını ve Yapay Zekayı Nasıl Dönüştürüyor öğrenin. Sektör liderlerini dinlemek ve güncel kalmak önemlidir; çünkü her şey hızla değişiyor.

Bol şans!