20 câu hỏi phỏng vấn Databricks hàng đầu cho mọi cấp độ

Câu hỏi phỏng vấn Databricks mức cơ bản

Ở mức người dùng cơ bản, các 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 có sẵn trong nền tảng. Bạn có khả năng gặp những câu hỏi này nếu bạn có kinh nghiệm hạn chế với Databricks hoặc nếu người phỏng vấn chưa chắc chắn về trình độ của bạn. 

Dưới đây là một số chủ đề chính mà bạn có thể sẽ được hỏi. Hãy đọc thêm Hướng dẫn Databricks: 7 khái niệm phải biết như một tài liệu bổ sung để chuẩn bị.

• Tổng quan cấp cao về Databricks: Bạn nên có thể mô tả Databricks là gì và nó phù hợp thế nào trong một nền tảng dữ liệu hiện đại. 
• Tính năng cốt lõi và người dùng: Bạn nên biết về không gian làm việc cộng tác, notebook, engine Spark được tối ưu, và khả năng xử lý cả dữ liệu batch lẫn streaming.
• Trường hợp sử dụng đơn giản: Bạn nên nêu 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 để nâng cao kiến thức trong lĩnh vực này. 

1. Databricks là gì và các tính năng chính của nó là gì? 

Databricks là một nền tảng phân tích dữ liệu nổi tiếng với các notebook cộng tác, engine Spark và các 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 lõi của Databricks.

Kiến trúc lõi của Databricks gồm một vài phần chính. Trước hết là Databricks Runtime, bao gồm các thành phần thiết yếu như Spark chạy trên cụm. Tiếp đến là các cụm (cluster), là tài nguyên tính toán có thể mở rộng dùng để chạy notebook và job. Notebook trong Databricks là tài liệu tương tác kết hợp mã, trực quan hóa và văn bản. Workspace là nơi bạn tổ chức và quản lý các notebook này, cũng như thư viện và thí nghiệm. Cuối cùng là Databricks File System, một hệ thống tệp phân tán gắn với các cụm.

3. Làm thế nào để tạo và chạy một notebook trong Databricks? 

Tạo và chạy notebook trong Databricks khá đơn giản. Trước tiên, vào workspace của 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 (cell) rồi bấm nút "Run".

Câu hỏi phỏng vấn Databricks mức trung cấp

Những câu hỏi này xuất hiện khi người phỏng vấn xác định rằng bạn có một số kiến thức cơ bản về Databricks. Chúng thường 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 các quy trình xử lý dữ liệu. 

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

• Quản lý cụm: Bạn nên hiểu cách thiết lập và quản lý cụm. Điều này bao gồm cấu hình cụm, chọn loại phiên bản, thiết lập tự động mở rộng và quản lý quyền. 
• Spark trên Databricks: Bạn nên thành thạo sử dụng Apache Spark trong Databricks. Điều này bao gồm làm việc với DataFrame, Spark SQL và Spark MLlib cho machine learning. 
• Giám sát tài nguyên: Bạn nên biết cách dùng Databricks UI và Spark UI để theo dõi việc sử dụng tài nguyên và hiệu năng job, cũng như xác định các nút thắt. 

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

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

Để thiết lập một cụm, hãy vào workspace của Databricks và nhấp "Clusters." Sau đó bấm nút "Create Cluster." Bạn sẽ 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 việc sử dụng tài nguyên, cấu hình tự động mở rộng, 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 machine learning thông qua MLlib, quản lý xử lý luồng với Spark Structured Streaming và thực thi các 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 một chuỗi bước để xử lý dữ liệu. Để thiết lập một data pipeline trong Databricks, bạn bắt đầu bằng việc viết script ETL trong các notebook Databricks. Sau đó, bạn quản lý và tự động hóa các quy trình này bằng Databricks Jobs. Đối với lưu trữ đáng tin cậy và có thể mở rộng, Delta Lake là lựa chọn tốt. Databricks cũng cho phép bạn kết nối với nhiều nguồn và đích dữ liệu bằng các connector tích hợp sẵn.

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

Để theo dõi và quản lý tài nguyên trong Databricks, bạn có vài lựa chọn hữu ích. Trước hết là Databricks UI, cho phép theo dõi hiệu năng cụm, quá trình thực thi job và cách sử dụng tài nguyên. Tiếp theo là Spark UI, cung cấp chi tiết thực thi job, bao gồm các giai đoạn và tác vụ. Nếu bạn ưa tự động hóa, Databricks REST API cho phép quản lý cụm và job bằng lập trình.

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

Databricks cung cấp một số cách để lưu trữ dữ liệu. Trước hết là Databricks File System để lưu và quản lý tệp. Tiếp theo là Delta Lake, một lớp lưu trữ mã nguồn mở bổ sung giao dịch ACID cho Apache Spark, giúp tăng độ tin cậy. 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 đến nhiều cơ sở dữ liệu bên ngoài, cả quan hệ và NoSQL, thông qua JDBC.

Câu hỏi phỏng vấn Databricks mức nâng cao

Người dùng Databricks nâng cao được kỳ vọng thực hiện các tác vụ như tối ưu hiệu năng, tạo quy trình làm việc nâng cao và triển khai các mô hình phân tích, machine learning phức tạp. Thông thường, bạn chỉ được hỏi các câu nâng cao nếu ứng tuyển vị trí dữ liệu cấp cao 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 này, khóa học Khái niệm DevOps của chúng tôi là nguồn tài nguyên tuyệt vời. Ngoài ra, vui lòng xem bài viết Câu hỏi phỏng vấn Kiến trúc sư Dữ liệu.

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. Điều này bao gồm tinh chỉnh cấu hình Spark, cache dữ liệu, phân vùng dữ liệu phù hợp, và tối ưu phép nối (join) và shuffle. 
• Machine Learning: Triển khai mô hình machine learning bao gồm huấn luyện mô hình bằng TensorFlow hoặc PyTorch. Bạn nên thành thạo sử dụng MLflow để theo dõi thí nghiệm, quản lý và triển khai mô hình, đảm bảo mô hình có thể tái lập và mở rộng.
• Pipeline CI/CD: Xây dựng pipeline CI/CD bao gồm tích hợp Databricks với quản lý 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, triển khai liên tục cho ứng dụng Databricks.

Nếu làm việc với machine learning và AI trong Databricks còn mới với bạn, tôi khuyên xem hướng dẫn sau để nâng cao kiến thức trong lĩnh vực này: 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 các công việc khác của bạn trong Databricks.

9. Bạn sử dụng những chiến lược nào để tối ưu hiệu năng? 

Đối với tối ưu hiệu năng, tôi dựa vào Spark SQL để xử lý dữ liệu hiệu quả. Tôi cũng đảm bảo cache dữ liệu hợp lý để tránh dư thừa. Tôi nhớ tinh chỉnh cấu hình Spark, như điều chỉnh bộ nhớ executor và số partition cho shuffle. Tôi đặc biệt chú ý 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 hiệu quả trong khi 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 quản lý phiên bản như Git để quản lý mã. Sau đó, bạn tự động hóa kiểm thử bằng Databricks Jobs và lên lịch chạy định kỳ. Cũng quan trọng là tích hợp với các công cụ như Azure DevOps hoặc GitHub Actions để tinh gọn quy trình. 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.

Xử lý phân tích phức tạp trong Databricks có thể khá đơn giản miễn là bạn nhớ một vài ý chính. Trước hết, bạn có thể dùng Spark SQL và DataFrame để chạy truy vấn nâng cao và biến đổi dữ liệu. Với machine learning và phân tích thống kê, Databricks có sẵn MLlib rất tiện. Nếu cần đưa công cụ phân tích bên thứ ba vào, bạn có thể dễ dàng tích hợp qua JDBC hoặc ODBC. Thêm nữa, để tương tác, notebook Databricks hỗ trợ thư viện như Matplotlib, Seaborn và Plotly, giúp trực quan hóa dữ liệu nhanh chóng.

12. Bạn triển khai các mô hình machine learning như thế nào? 

Triển khai mô hình machine learning trong Databricks cũng khá đơn giản. Đầu tiên, bạn huấn luyện mô hình bằng các 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 dưới dạng REST API bằng các tính năng của MLflow. Cuối cùng, bạn có thể thiết lập Databricks Jobs để xử lý việc 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 các hệ thống dữ liệu, phân tích và AI có khả năng mở rộng và đáng tin cậy, quản lý data pipeline 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 vững chắc đòi hỏi hiểu cách trích xuất, biến đổi và nạp (ETL) dữ liệu hiệu quả. Bạn nên có khả năng thiết kế pipeline có thể mở rộng, đáng tin cậy và dễ bảo trì bằng các tính năng như Delta Lake của Databricks.
• Xử lý theo thời gian thực: Xử lý dữ liệu thời gian thực yêu cầu dùng Spark Structured Streaming để thu nhận và xử lý dữ liệu gần thời gian thực. Bạn nên có khả năng thiết kế ứng dụng streaming chịu lỗi, có thể mở rộng và cung cấp insight kịp thời từ dữ liệu thời gian thực.
• Bảo mật dữ liệu: Đảm bảo bảo mật dữ liệu bao gồm triển khai mã hóa, kiểm soát truy cập và cơ chế kiểm toán. Bạn nên quen thuộc với tích hợp của Databricks với các tính năng bảo mật của nhà cung cấp đám mây và các thực hành tốt nhất để bảo vệ dữ liệu khi lưu trữ và khi truyền.

13. Bạn thiết kế data pipeline như thế nào? 

Thiết kế một data pipeline trong Databricks thường bắt đầu bằng việc kéo 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 giám sát và quản lý chất lượng dữ liệu bằng công cụ tích hợp sẵn và các kiểm tra tùy chỉnh.

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

Theo kinh nghiệm của tôi, với quy trình ETL trong Databricks, một vài thực hành tốt có thể tạo khác biệt lớn. Bắt đầu bằng việc dùng Delta Lake cho lưu trữ, vì nó cung cấp độ tin cậy và khả năng mở rộng với giao dịch ACID. Viết mã theo 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 với Spark UI và các 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 đã quản lý xử lý dữ liệu thời gian thực trong Databricks bằng cách dùng Spark Structured Streaming để xử lý dữ liệu khi nhận được. Tôi thiết lập tích hợp với các nguồn streaming như Kafka, Event Hubs hoặc Kinesis. Đối với biến đổi và tổng hợp theo thời gian thực, tôi viết các truy vấn streaming. Delta Lake là chìa khóa để xử lý dữ liệu streaming hiệu quả, với thời gian đọc/ghi nhanh. Để mọi thứ chạy trơn tru, tôi theo dõi và quản lý các job streaming bằng Databricks Jobs và Spark UI.

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

Để giữ an toàn dữ liệu, tôi dùng kiểm soát truy cập dựa trên vai trò để quản lý ai được quyền gì. Dữ liệu được mã hóa cả khi lưu trữ và khi truyền nhờ các tính năng mã hóa rất nghiêm ngặt của Databricks. Tôi cũng thiết lập các 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 tuân thủ chính sách quản trị dữ liệu bằng cách sử dụng Unity Catalog.

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, đồng thời tích hợp chúng với các dịch vụ của Databricks. 

Khi ứng tuyển loại vị trí này, bạn nên hiểu rõ 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 để phát triển cục bộ và triển khai ứng dụng bằng Databricks Jobs. 
• Tích hợp dữ liệu: Tích hợp Databricks với các nguồn dữ liệu và ứng dụng khác bao gồm sử dụng API và connector. Bạn nên thành thạo dùng REST API, connector JDBC/ODBC và các công cụ tích hợp khác để kết nối Databricks với hệ thống bên ngoài.
• Gỡ lỗi: Gỡ lỗi ứng dụng Databricks bao gồm dùng 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 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 các nguồn dữ liệu khác bằng API, hãy bắt đầu bằng cách dùng Databricks REST API để truy cập tài nguyên Databricks bằng lập trình. Bạn cũng có thể kết nối đến cơ sở dữ liệu bên ngoài thông 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 thu 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 hết, tôi viết mã ứng dụng, hoặc trực tiếp trong notebook Databricks hoặc trong IDE bên ngoài. Để 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 hành 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. Việc phân vùng dữ liệu cũng quan trọng để phân bố tải đều trên các cụm. Hãy theo dõi hiệu năng job và tìm các nút thắt.

20. Bạn gỡ lỗi các vấn đề trong ứng dụng Databricks như thế nào? 

Tôi gỡ lỗi bằng cách dùng Spark UI để xem chi tiết thực thi job và xác định giai đoạn hoặc tác vụ nào gây vấn đề. Tôi kiểm tra log của Databricks để tìm thông báo lỗi và stack trace. Bạn cũng có thể dùng notebook Databricks để gỡ lỗi và kiểm thử tương tác. Hãy đảm bảo triển khai ghi log trong mã ứng dụng để có thông tin thời gian chạy chi tiết. Nếu vẫn bế tắc, đừng ngại liên hệ hỗ trợ Databricks để được giúp với các vấn đề phức tạp hơn. Đôi khi mọi người quên làm điều này, nhưng nó rất hữu ích. 

Lời kết 

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 sự chuẩn bị và luyện tập nghiêm túc, đó là lý do tôi đề xuất học cả hai khóa của DataCamp: Khái niệm Databricks và Giới thiệu về Databricks, chắc chắn sẽ giúp bạn 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 hay.

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

Chúc bạn may mắn!