Top câu hỏi phỏng vấn Databricks và câu trả lời cho năm 2026

Quy trình phỏng vấn Databricks

Trước khi đi vào từng câu hỏi, sẽ hữu ích nếu bạn biết quy trình phỏng vấn thường trông như thế nào. Dựa trên kinh nghiệm của tôi và báo cáo hiện tại từ ứng viên vào năm 2026, một vòng phỏng vấn Databricks điển hình cho vai trò kỹ thuật và dữ liệu gồm năm đến sáu giai đoạn kéo dài bốn đến bảy tuần.

Quy trình dĩ nhiên thay đổi theo công ty, nhưng bạn nên chuẩn bị cho các bước sau:

Các câu hỏi bên dưới tương ứng với vòng sàng lọc kỹ thuật và các vòng onsite. Chuẩn bị hành vi nằm ngoài phạm vi hướng dẫn này, nhưng hướng dẫn Chứng chỉ Databricks cho bạn cảm nhận tốt về độ sâu nền tảng mà người phỏng vấn kỳ vọng.

Câu hỏi phỏng vấn Databricks cơ bản

Ở mức người dùng cơ bản, câu hỏi phỏng vấn sẽ tập trung vào kiến thức nền tảng về Databricks, bao gồm các tác vụ như triển khai notebook và sử dụng các công cụ thiết yếu trong nền tảng. Bạn có khả năng gặp những câu hỏi này nếu bạn có ít kinh nghiệm với Databricks hoặc người phỏng vấn chưa chắc về trình độ của bạn. 

Dưới đây là một số chủ đề chính bạn có thể sẽ được hỏi. Đọc thêm Hướng dẫn Databricks: 7 khái niệm cần biết như một tài nguyên bổ sung để chuẩn bị.

• Tổng quan cấp cao về Databricks: Bạn nên mô tả Databricks là gì và nó phù hợp như thế nào trong một nền tảng dữ liệu hiện đại. 
• Tính năng cốt lõi và người dùng: Bạn nên biết về workspace cộng tác, notebook, engine Spark được tối ưu và khả năng xử lý cả dữ liệu batch và streaming.
• Trường hợp sử dụng đơn giản: Bạn nên đưa ra một số ví dụ cấp cao về cách khách hàng dùng Databricks, bao gồm một vài hiểu biết về kiến trúc cơ bản.

Ngoài ra, nếu khái niệm dữ liệu streaming còn mới với bạn, tôi khuyên bạn xem khóa học Khái niệm Streaming của chúng tôi để nâng cao kiến thức trong lĩnh vực này. 

1. Databricks là gì và những tính năng chính là gì? 

Databricks là nền tảng phân tích dữ liệu nổi tiếng với notebook cộng tác, engine Spark và hồ dữ liệu như Delta Lake có giao dịch ACID. Dĩ nhiên Databricks cũng tích hợp với nhiều nguồn dữ liệu và công cụ BI, đồng thời cung cấp các tính năng bảo mật tốt.

2. Giải thích kiến trúc cốt lõi của Databricks.

Kiến trúc cốt lõi chia thành năm phần.

• Databricks Runtime gói Spark và các thành phần khác chạy trên cụm.
• Cluster là tài nguyên tính toán thực thi notebook và job.
• Notebook kết hợp mã, trực quan hóa và văn bản trong một tài liệu tương tác.
• Workspace tổ chức notebook, thư viện và thí nghiệm.
• Databricks File System (DBFS) cung cấp hệ thống tệp phân tán gắn với các cụm đó.

3. Bạn tạo và chạy một notebook trong Databricks như thế nào? 

Trước hết, vào workspace Databricks nơi bạn muốn tạo notebook. Nhấp “Create” và chọn “Notebook.” Đặt tên notebook và chọn ngôn ngữ mặc định như Python, Scala, SQL hoặc R. Tiếp theo, gắn notebook vào một cụm. Sau đó, để chạy notebook, chỉ cần viết hoặc dán mã vào một ô rồi nhấp nút "Run".

Câu hỏi phỏng vấn Databricks trung cấp

Những câu hỏi này sẽ xuất hiện khi người phỏng vấn xác nhận bạn có một số kiến thức cơ bản về Databricks. Chúng thường mang tính kỹ thuật hơn và kiểm tra hiểu biết của bạn về các phần cụ thể của nền tảng và cấu hình của chúng. Ở mức trung cấp, bạn cần thể hiện khả năng quản lý tài nguyên, cấu hình cụm và triển khai quy trình xử lý dữ liệu. 

Điều này sẽ xây dựng dựa trên kiến thức cơ bản cùng hiểu biết về các phần sau của nền tảng: 

• Quản lý cụm: Bạn nên hiểu cách thiết lập và quản lý cụm. Bao gồm cấu hình cụm, chọn loại phiên bản, thiết lập tự động co giãn (autoscaling) và quản lý quyền. 
• Spark trên Databricks: Bạn nên thành thạo sử dụng Apache Spark trong Databricks. Bao gồm làm việc với DataFrame, Spark SQL và Spark MLlib cho máy học. Bạn cũng có thể nâng cao kỹ năng PySpark với hướng dẫn Câu hỏi phỏng vấn PySpark của chúng tôi. 
• Giám sát tài nguyên: Bạn nên biết cách dùng Databricks UI và Spark UI để theo dõi mức sử dụng tài nguyên và hiệu năng job, cũng như xác định điểm nghẽn. 

Nếu làm việc với bộ dữ liệu lớn và tính toán phân tán là mới với bạn, tôi khuyên bạn xem lộ trình kỹ năng: Big Data với PySpark, giới thiệu PySpark, giao diện cho Apache Spark trong Python 

4. Bạn thiết lập và quản lý cụm như thế nào? 

Để thiết lập cụm, bắt đầu bằng cách vào workspace Databricks và nhấp "Clusters." Sau đó, bấm nút "Create Cluster." Bạn cần cấu hình cụm bằng cách chọn chế độ cụm, loại phiên bản và phiên bản Databricks Runtime, cùng các thiết lập khác. Khi xong, chỉ cần nhấp "Create Cluster". Để quản lý cụm, bạn có thể theo dõi mức sử dụng tài nguyên, cấu hình autoscaling, cài đặt thư viện cần thiết và quản lý quyền thông qua Clusters UI hoặc dùng Databricks REST API.

5. Giải thích cách Spark được sử dụng trong Databricks.

Databricks dùng Apache Spark làm engine chính. Trong Databricks, Spark xử lý dữ liệu quy mô lớn với RDD và DataFrame, chạy mô hình máy học qua MLlib, quản lý xử lý dòng với Spark Structured Streaming và thực thi truy vấn dựa trên SQL với Spark SQL. 

6. Data pipeline là gì và bạn tạo chúng như thế nào? 

Data pipeline về cơ bản là chuỗi bước để xử lý dữ liệu. Để thiết lập pipeline trong Databricks, bạn bắt đầu viết script ETL trong notebook Databricks. Sau đó, bạn quản lý và tự động hóa các quy trình này bằng Databricks Jobs. Đối với lưu trữ tin cậy và khả năng mở rộng, Delta Lake là lựa chọn tốt — đọc giới thiệu Delta Lake nếu bạn cần ôn lại. Databricks cũng cho phép bạn kết nối với nhiều nguồn và đích dữ liệu bằng các connector tích hợp.

7. Bạn giám sát và quản lý tài nguyên trong Databricks như thế nào? 

Databricks cung cấp ba lựa chọn chính để theo dõi và quản lý tài nguyên. Đầu tiên là Databricks UI, cho phép bạn theo dõi hiệu năng cụm, thực thi job và mức sử dụng tài nguyên. Tiếp theo là Spark UI, cung cấp chi tiết thực thi job, gồm các stage và task. Nếu bạn thích tự động hóa, Databricks REST API cho phép quản lý cụm và job một cách lập trình.

8. Mô tả các tùy chọn lưu trữ dữ liệu có sẵn trong Databricks. 

Databricks cung cấp nhiều cách lưu trữ dữ liệu. Đầu tiên là Databricks File System để lưu trữ và quản lý tệp. Sau đó là Delta Lake, một lớp lưu trữ mã nguồn mở bổ sung giao dịch ACID cho Apache Spark, giúp đáng tin cậy hơn. Databricks cũng tích hợp với các dịch vụ lưu trữ đám mây như AWS S3, Azure Blob Storage và Google Cloud Storage. Ngoài ra, bạn có thể kết nối tới nhiều cơ sở dữ liệu bên ngoài, cả quan hệ và NoSQL, qua JDBC.

Câu hỏi phỏng vấn Databricks nâng cao

Người dùng nâng cao của Databricks được kỳ vọng thực hiện các tác vụ như tối ưu hiệu năng, tạo workflow nâng cao và triển khai phân tích, mô hình máy học phức tạp. Thông thường, bạn chỉ được hỏi câu hỏi nâng cao nếu ứng tuyển vị trí cấp cao về dữ liệu hoặc vai trò có thành phần DevOps mạnh. Nếu bạn quan tâm phỏng vấn cho vị trí nâng cao và cần xây dựng mảng kỹ năng đó, khóa học Khái niệm DevOps là tài nguyên tuyệt vời. Ngoài ra, hãy xem Câu hỏi phỏng vấn Kiến trúc sư Dữ liệu, Top 20 Câu hỏi phỏng vấn Spark và bài so sánh Databricks vs Snowflake của chúng tôi.

Điều này sẽ xây dựng dựa trên kiến thức cơ bản và trung cấp của bạn về nền tảng cũng như kinh nghiệm thực tế. 

• Tối ưu hiệu năng: Người dùng nâng cao cần tập trung tối ưu hiệu năng. Bao gồm tinh chỉnh cấu hình Spark, cache dữ liệu, phân vùng dữ liệu phù hợp và tối ưu join và shuffle. 
• Máy học: Triển khai mô hình máy học bao gồm huấn luyện bằng TensorFlow hoặc PyTorch. Bạn nên thành thạo dùng MLflow để theo dõi thí nghiệm, quản lý mô hình và triển khai, đảm bảo mô hình có thể tái lập và mở rộng.
• Pipeline CI/CD: Xây dựng pipeline CI/CD liên quan đến tích hợp Databricks với kiểm soát phiên bản, kiểm thử tự động và công cụ triển khai. Bạn nên biết dùng Databricks CLI hoặc REST API để tự động hóa và đảm bảo tích hợp liên tục, phân phối liên tục cho ứng dụng Databricks.

Nếu làm việc với máy học và AI trong Databricks còn mới với bạn, tôi khuyên bạn xem hướng dẫn sau để nâng cao kiến thức: Hướng dẫn toàn diện về Databricks Lakehouse AI dành cho Nhà khoa học Dữ liệu. Tôi cũng khuyên nghiêm túc xem các khóa Giới thiệu TensorFlow bằng Python và Học sâu trung cấp với PyTorch để bổ trợ cho công việc khác của bạn trong Databricks.

9. Bạn dùng chiến lược nào để tối ưu hiệu năng? 

Để tối ưu hiệu năng, tôi dựa vào Spark SQL để xử lý dữ liệu hiệu quả. Tôi cũng đảm bảo cache dữ liệu phù hợp để tránh lặp lại. Tôi nhớ tinh chỉnh cấu hình Spark, như điều chỉnh bộ nhớ executor và số partition cho shuffle. Tôi chú ý đặc biệt đến tối ưu join và shuffle bằng cách quản lý phân vùng dữ liệu. Tôi cũng cho rằng dùng Delta Lake giúp lưu trữ và truy xuất tốt hơn đồng thời hỗ trợ giao dịch ACID.

10. Bạn có thể triển khai pipeline CI/CD trong Databricks như thế nào? 

Thiết lập pipeline CI/CD trong Databricks gồm vài bước. Đầu tiên, bạn có thể dùng hệ thống kiểm soát phiên bản như Git để quản lý mã. Sau đó, bạn tự động hóa kiểm thử bằng Databricks Jobs và lên lịch chạy thường xuyên. Cũng quan trọng là tích hợp với các công cụ như Azure DevOps hoặc GitHub Actions để tự động hóa pipeline triển khai. Cuối cùng, bạn có thể dùng Databricks CLI hoặc REST API để triển khai và quản lý job và cụm.

11. Giải thích cách xử lý phân tích phức tạp trong Databricks.

Spark SQL và DataFrame xử lý truy vấn và biến đổi nâng cao. Với máy học và phân tích thống kê, thư viện tích hợp MLlib bao phủ hầu hết trường hợp. Công cụ phân tích bên thứ ba kết nối qua JDBC hoặc ODBC. Với trực quan hóa tương tác, notebook Databricks hỗ trợ Matplotlib, Seaborn và Plotly.

12. Bạn triển khai mô hình máy học như thế nào? 

Triển khai mô hình máy học trong Databricks theo một khuôn mẫu rõ ràng. Trước tiên, bạn huấn luyện mô hình bằng thư viện như TensorFlow, PyTorch hoặc Scikit-Learn. Sau đó, bạn dùng MLflow để theo dõi thí nghiệm, quản lý mô hình và đảm bảo mọi thứ có thể tái lập. Để đưa mô hình vào hoạt động, bạn triển khai nó dưới dạng REST API bằng các tính năng của MLflow. Cuối cùng, bạn có thể thiết lập Databricks Jobs để xử lý huấn luyện lại và đánh giá mô hình theo lịch.

Câu hỏi phỏng vấn Databricks cho vai trò Kỹ sư Dữ liệu

Kỹ sư Dữ liệu chịu trách nhiệm thiết kế và xây dựng hệ thống dữ liệu, phân tích và AI xử lý khối lượng lớn một cách tin cậy, quản lý pipeline dữ liệu và đảm bảo chất lượng dữ liệu tổng thể. Với kỹ sư dữ liệu, trọng tâm là thiết kế và xây dựng hệ thống dữ liệu, quản lý pipeline và đảm bảo chất lượng dữ liệu. 

Khi ứng tuyển vị trí Kỹ sư Dữ liệu tập trung nhiều vào Databricks, bạn nên nắm vững các chủ đề sau: 

• Kiến trúc Data Pipeline: Thiết kế kiến trúc pipeline mạnh mẽ bao gồm hiểu cách trích xuất, biến đổi và nạp (ETL) dữ liệu hiệu quả. Bạn nên có khả năng thiết kế pipeline xử lý khối lượng dữ liệu tăng trưởng, khôi phục sau lỗi và dễ bảo trì bằng các tính năng của Databricks như Delta Lake.
• Xử lý thời gian thực: Xử lý dữ liệu thời gian thực yêu cầu dùng Spark Structured Streaming để tiếp nhận và xử lý dữ liệu gần thời gian thực. Bạn nên có khả năng thiết kế ứng dụng streaming chịu lỗi và xử lý sự kiện trong vòng vài giây sau khi tiếp nhận.
• Bảo mật dữ liệu: Đảm bảo bảo mật dữ liệu liên quan đến triển khai mã hóa, kiểm soát truy cập và cơ chế ghi nhật ký kiểm toán. Bạn nên quen với tích hợp của Databricks với các tính năng bảo mật của nhà cung cấp đám mây và các thực tiễn tốt nhất để bảo vệ dữ liệu khi lưu trữ và khi truyền.

13. Bạn thiết kế data pipeline như thế nào? 

Thiết kế pipeline dữ liệu trong Databricks thường bắt đầu bằng việc lấy dữ liệu từ các nguồn khác nhau bằng connector và API của Databricks. Sau đó, bạn biến đổi dữ liệu với các phép biến đổi Spark và thao tác DataFrame. Tiếp theo, bạn nạp dữ liệu vào hệ thống lưu trữ đích như Delta Lake hoặc cơ sở dữ liệu bên ngoài. Để vận hành liên tục, bạn tự động hóa toàn bộ quy trình bằng Databricks Jobs và workflow. Ngoài ra, bạn theo dõi và quản lý chất lượng dữ liệu bằng công cụ tích hợp và các kiểm định tùy chỉnh.

14. Thực tiễn tốt nhất cho quy trình ETL trong Databricks là gì? 

Theo kinh nghiệm của tôi, những thực tiễn này quan trọng nhất cho ETL trong Databricks. Bắt đầu bằng việc dùng Delta Lake cho lưu trữ vì nó mang lại độ tin cậy và khả năng mở rộng với giao dịch ACID. Viết mã dạng mô-đun và có thể tái sử dụng trong notebook Databricks cũng là bước đi khôn ngoan. Để lập lịch và quản lý job ETL, Databricks Jobs là công cụ hữu ích. Theo dõi quy trình ETL của bạn với Spark UI và công cụ giám sát khác, và đừng quên đảm bảo chất lượng dữ liệu với kiểm tra xác thực và xử lý lỗi.

15. Bạn xử lý dữ liệu thời gian thực như thế nào? 

Trước đây, tôi quản lý xử lý dữ liệu thời gian thực trong Databricks bằng Spark Structured Streaming để xử lý dữ liệu khi đến. Tôi thiết lập tích hợp với nguồn streaming như Kafka, Event Hubs hoặc Kinesis. Với biến đổi và tổng hợp thời gian thực, tôi viết truy vấn streaming. Delta Lake là chìa khóa để xử lý dữ liệu streaming hiệu quả, với tốc độ đọc ghi nhanh. Để vận hành trơn tru, tôi giám sát và quản lý job streaming bằng Databricks Jobs và Spark UI.

16. Bạn đảm bảo bảo mật dữ liệu như thế nào? 

Để giữ dữ liệu an toàn, tôi dùng kiểm soát truy cập dựa trên vai trò để quản lý ai có quyền truy cập cái gì. Dữ liệu được mã hóa cả khi lưu trữ và khi truyền nhờ mã hóa khi lưu (at rest) và khi truyền (in transit) của Databricks. Tôi cũng thiết lập biện pháp bảo mật mạng như VPC/VNet và đảm bảo quyền truy cập được kiểm soát chặt chẽ ở đó. Để theo dõi, tôi từng dùng nhật ký kiểm toán của Databricks để giám sát truy cập và sử dụng. Cuối cùng, tôi đảm bảo mọi thứ phù hợp với chính sách quản trị dữ liệu bằng Unity Catalog — để tìm hiểu sâu hơn công cụ này, hãy đọc hướng dẫn Databricks Unity Catalog của chúng tôi.

Câu hỏi phỏng vấn Databricks cho vai trò Kỹ sư Phần mềm

Kỹ sư phần mềm làm việc với Databricks cần phát triển và triển khai ứng dụng, cũng như tích hợp chúng với các dịch vụ Databricks. 

Khi ứng tuyển loại vị trí này, bạn nên hiểu sâu các chủ đề sau:

• Phát triển ứng dụng: Phát triển ứng dụng trên Databricks bao gồm viết mã trong notebook hoặc IDE bên ngoài, dùng Databricks Connect cho phát triển cục bộ và triển khai ứng dụng bằng Databricks Jobs. 
• Tích hợp dữ liệu: Tích hợp Databricks với nguồn dữ liệu và ứng dụng khác liên quan đến việc dùng API và connector. Bạn nên thành thạo dùng REST API, connector JDBC/ODBC và công cụ tích hợp khác để kết nối Databricks với hệ thống bên ngoài.
• Gỡ lỗi: Gỡ lỗi ứng dụng Databricks bao gồm sử dụng Spark UI, kiểm tra log và kiểm thử tương tác trong notebook. Triển khai ghi log chi tiết và giám sát giúp xác định và giải quyết vấn đề hiệu quả, đảm bảo ứng dụng chạy mượt và tin cậy.

Nếu bạn mới phát triển ứng dụng và muốn nâng cao kỹ năng, tôi khuyên bạn xem Hướng dẫn đầy đủ Databricks Dolly để xây dựng ứng dụng, hướng dẫn bạn quy trình xây dựng ứng dụng bằng Dolly. 

17. Bạn tích hợp Databricks với các nguồn dữ liệu khác bằng API như thế nào? 

Để kết nối Databricks với nguồn dữ liệu khác bằng API, bắt đầu bằng việc dùng Databricks REST API để truy cập tài nguyên Databricks một cách lập trình. Bạn cũng có thể kết nối tới cơ sở dữ liệu bên ngoài qua connector JDBC hoặc ODBC. Với điều phối và tích hợp dữ liệu toàn diện hơn, các công cụ như Azure Data Factory hoặc AWS Glue rất hữu ích. Bạn có thể tạo quy trình tiếp nhận và tích hợp dữ liệu tùy chỉnh bằng Python, Scala hoặc Java.

18. Bạn phát triển và triển khai ứng dụng trên Databricks như thế nào? 

Đây là cách tôi thường triển khai ứng dụng: Trước tiên, tôi viết mã ứng dụng, trực tiếp trong notebook Databricks hoặc trong IDE bên ngoài. Đối với phát triển và kiểm thử cục bộ, tôi dùng Databricks Connect. Khi mã sẵn sàng, tôi đóng gói và triển khai bằng Databricks Jobs. Để tự động hóa quy trình triển khai, tôi dựa vào REST API hoặc Databricks CLI. Cuối cùng, tôi theo dõi hiệu năng ứng dụng và khắc phục sự cố bằng Spark UI và log.

19. Thực tiễn tốt nhất cho tinh chỉnh hiệu năng là gì? 

Khi nói đến tinh chỉnh hiệu năng trong Databricks, tôi khuyên bạn tối ưu cấu hình Spark theo nhu cầu khối lượng công việc. Dùng DataFrame và Spark SQL cũng có thể giúp xử lý dữ liệu hiệu quả hơn nhiều. Một mẹo khác là cache dữ liệu bạn dùng thường xuyên để giảm thời gian tính toán. Cũng quan trọng là phân vùng dữ liệu để phân phối tải đều trên các cụm. Theo dõi hiệu năng job và chú ý các điểm nghẽn.

20. Bạn gỡ lỗi sự cố trong ứng dụng Databricks như thế nào? 

Tôi bắt đầu với Spark UI để tìm stage hoặc task nào đang lỗi. Log của Databricks cung cấp thông báo lỗi và stack trace cho những gì UI không thể hiện. Tôi cũng dùng các ô notebook để kiểm thử nhanh tương tác, và tôi đảm bảo mã ứng dụng có đủ ghi log để truy vết lỗi khi chạy.

Câu hỏi phỏng vấn Databricks nâng cao cho năm 2026

Nền tảng Databricks đã phát triển đáng kể kể từ năm 2024. Ba chủ đề hiện xuất hiện thường xuyên trong các buổi phỏng vấn nâng cao:

• Unity Catalog cho quản trị
• Kiến trúc Medallion cho tổ chức dữ liệu
• Delta Live Tables cho quản lý pipeline theo kiểu khai báo.

Nếu bạn phỏng vấn cho vai trò cấp cao vào năm 2026, hãy kỳ vọng ít nhất một câu hỏi từ phần này.

21. Unity Catalog là gì và vì sao nó quan trọng trong môi trường Databricks hiện đại?

Unity Catalog là lớp quản trị tập trung của Databricks cho mọi tài sản dữ liệu và AI. Nó thay thế Hive Metastore cũ và cung cấp kiểm soát truy cập chi tiết đến mức hàng và cột, chia sẻ dữ liệu xuyên workspace, phả hệ dữ liệu tự động và nhật ký kiểm toán thống nhất.

Trong thực tế, Unity Catalog cho phép nhóm nền tảng dữ liệu quản lý chính sách truy cập cho hàng trăm workspace từ một giao diện duy nhất, điều mà Hive Metastore theo từng workspace trước đây không thể làm được.

22. Giải thích Kiến trúc Medallion và khi nào bạn sẽ dùng nó.

Kiến trúc Medallion là một mẫu tổ chức dữ liệu phân lớp các bảng Delta Lake thành ba vùng:

• Bronze (dữ liệu thô được tiếp nhận, không thay đổi)
• Silver (dữ liệu đã làm sạch và chuẩn hóa)
• Gold (dữ liệu đã tổng hợp, sẵn sàng cho nghiệp vụ)

Bạn dùng nó khi cần một dấu vết kiểm toán đáng tin cậy — Bronze giữ nguyên bản ghi nguồn đúng như khi đến. Silver xử lý khử trùng lặp, áp đặt lược đồ và join. Gold phục vụ công cụ BI và đặc trưng ML. Hầu hết môi trường Databricks sản xuất mà tôi từng làm việc sử dụng mẫu này vì nó giúp vấn đề chất lượng dữ liệu có thể truy vết và xử lý lại mà không cần bắt đầu từ đầu.

23. Delta Live Tables (DLT) là gì và chúng khác gì so với Databricks Jobs tiêu chuẩn?

Delta Live Tables là một khung khai báo để xây dựng pipeline dữ liệu trong Databricks. Thay vì viết mã Spark mệnh lệnh đọc từ bảng A và ghi sang bảng B, bạn định nghĩa mỗi bảng nên chứa gì bằng SQL hoặc Python, và DLT sẽ xác định thứ tự thực thi, xử lý phụ thuộc và quản lý retry tự động. Khác biệt then chốt so với Jobs tiêu chuẩn là DLT cung cấp kỳ vọng chất lượng dữ liệu tích hợp (dùng ràng buộc EXPECT), phả hệ pipeline tự động và đơn giản hóa xử lý lỗi. Tôi thấy DLT đặc biệt hữu ích cho pipeline kiểu Medallion nơi các biến đổi Bronze-to-Silver-to-Gold hưởng lợi từ quản lý phụ thuộc theo kiểu khai báo.

24. Photon engine là gì và khi nào nó cải thiện hiệu năng?

Photon là engine truy vấn vector hóa gốc của Databricks được viết bằng C++. Nó chạy như một phần của Databricks Runtime và tăng tốc khối lượng công việc SQL và DataFrame bằng cách xử lý dữ liệu theo lô dạng cột thay vì từng dòng. Photon hiệu quả nhất với các truy vấn nặng quét, tổng hợp và join trên các bảng Parquet hoặc Delta lớn — kiểu khối lượng công việc điển hình trong bảng điều khiển BI và xây dựng đặc trưng. Nó không cải thiện các khối lượng công việc nặng Python hoặc phụ thuộc UDF tùy chỉnh, vì các phần đó vẫn chạy trên JVM.

25. Tại sao bạn chọn Databricks thay vì Snowflake (hoặc ngược lại)?

Databricks dẫn đầu về tính toán mã nguồn mở (Spark, Delta, MLflow), khối lượng công việc AI và ML, và mô hình Lakehouse với dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc. Snowflake dẫn đầu về phân tích ưu tiên SQL, chia sẻ dữ liệu đa đám mây và đơn giản cho đội BI.

Người phỏng vấn dùng câu hỏi này để đánh giá liệu ứng viên hiểu vị thế chiến lược của nền tảng hay không, chứ không chỉ cơ chế vận hành. Để so sánh chi tiết, xem bài phân tích Databricks vs Snowflake của chúng tôi.

Lời kết 

Tôi hy vọng bạn thấy hướng dẫn phỏng vấn này hữu ích khi chuẩn bị cho buổi phỏng vấn Databricks. Dĩ nhiên, không gì thay thế được việc chuẩn bị và thực hành vững vàng, đó là lý do tôi khuyến nghị học cả hai khóa Khái niệm Databricks và Giới thiệu về Databricks của DataCamp, chắc chắn sẽ cho bạn khả năng hiểu và nói về Databricks theo cách gây ấn tượng với người phỏng vấn. Tôi cũng khuyên bạn làm quen với tài liệu Databricks. Đọc tài liệu luôn là ý tưởng hay.

Cuối cùng, hãy nghe tập podcast DataFramed trên đường đến buổi phỏng vấn và học hỏi từ CTO của Databricks về Cách Databricks đang thay đổi kho dữ liệu và AI. Việc lắng nghe các lãnh đạo trong ngành và cập nhật xu hướng là quan trọng vì mọi thứ đang thay đổi nhanh chóng.

Chúc may mắn!