30 лучших вопросов на собеседовании по Azure Databricks на 2025 год

Microsoft Azure — это платформа облачных вычислений. Databricks — это платформа, используемая для анализа данных и оптимизированная для платформы Azure. Это позволяет вам легко интегрироваться с библиотеками с открытым исходным кодом. Если вы ищете карьеру в этой области, вот список вопросов на собеседовании по Azure Data Bricks, с которыми вы можете столкнуться.

Лучшие вопросы и ответы на собеседовании Databricks на 2025 год

1. Определите блоки данных

Databricks — это облачное решение, помогающее обрабатывать и преобразовывать большие объемы данных, предлагаемое Azure.

2. Что такое Microsoft Azure?

Это платформа облачных вычислений. Поставщик услуг может настроить управляемую службу в Azure, чтобы пользователи могли получать доступ к службам по требованию.

3. Что такое ДБУ?

DBU означает Databricks Unified, который представляет собой структуру Databricks для обработки ресурсов и расчета цен.

4. Что отличает Azure Databricks от Databricks?

Azure Databricks — это совместная работа Microsoft и Databricks по расширению возможностей прогнозной аналитики и статистического моделирования.

5. Каковы преимущества использования Azure Databricks?

Azure Databricks предоставляет множество преимуществ, включая снижение затрат, повышение производительности и безопасности.

6. Можно ли использовать Databricks вместе с ноутбуками Azure?

Их можно выполнить аналогичным образом, но передачу данных необходимо вручную запрограммировать в кластере. Существует Databricks Connect, который позволяет беспрепятственно выполнить эту интеграцию.

7. Какие типы кластеров присутствуют в Azure Databricks?

Azure Databricks имеет четыре типа кластеров: интерактивные, задания, низкоприоритетные и высокоприоритетные.

8. Что такое кэширование?

Кэш относится к практике временного хранения информации. Когда вы заходите на часто посещаемый веб-сайт, ваш браузер берет информацию из кеша, а не с сервера. Это помогает сэкономить время и снизить нагрузку на сервер.

9. Можно ли очистить кеш?

Да, очистить кеш можно, поскольку информация не нужна ни одной программе.

10. Что такое автомасштабирование?

Автомасштабирование — это функция Databricks, которая поможет вам автоматически масштабировать кластер в любом нужном вам направлении.

11. Нужно ли вам сохранять результат действия в другой переменной?

Это не обязательно. Это будет полностью зависеть от того, с какой целью он будет использоваться.

12. Следует ли удалять неиспользуемые фреймы данных?

Очистка кадров данных не требуется, если вы не используете кеш, поскольку это занимает большой объем данных в сети.

13. С какими проблемами можно столкнуться при использовании Azure Databricks?

Вы можете столкнуться с ошибками при создании кластера, если у вас недостаточно кредитов для создания дополнительных кластеров. Ошибки Spark отображаются, если ваш код несовместим со средой выполнения Databricks. Вы можете столкнуться с сетевыми ошибками, если они настроены неправильно или если вы пытаетесь войти в Databricks через неподдерживаемое расположение.

14. Для чего нужен Кафка?

Когда Azure Databricks собирает данные, он устанавливает подключения к концентраторам и источникам данных, таким как Kafka.

15. Для чего используется файловая система Databricks?

Файловая система Databricks обеспечивает надежность данных даже после удаления узла Azure Databricks. Это распределенная файловая система, разработанная с учетом рабочих нагрузок больших данных.

16. Как устранить проблемы, связанные с Azure Databricks?

Лучше всего начать устранение неполадок с Azure Databricks с помощью документации, в которой содержатся решения ряда распространенных проблем. Если потребуется дополнительная помощь, можно обратиться в службу поддержки Databricks.

17. Является ли Azure Key Vault жизнеспособной альтернативой секретным областям?

Это, конечно, возможно, но перед использованием его необходимо настроить.

18. Как вы обрабатываете код Databricks, работая в команде с использованием TFS или Git?

С TFS работать невозможно, так как он не поддерживается. Вы можете работать только с Git или распределенными системами репозитория Git. Хотя было бы здорово прикрепить Databricks к вашему каталогу Git, Databricks работает как еще один клон проекта. Вам следует начать с создания блокнота, а затем передать его в систему контроля версий. Затем вы можете обновить его.

19. Какие языки поддерживаются в Azure Databricks?

Можно использовать такие языки, как Python, Scala и R. С помощью Azure Databricks вы также можете использовать SQL.

20. Можно ли запускать Databricks в частной облачной инфраструктуре?

В настоящее время вы можете запустить его только на AWS и Azure. Но Databricks находится на Spark с открытым исходным кодом. Это означает, что можно создать собственный кластер и разместить его в своем частном облаке. Однако вы не сможете воспользоваться всеми обширными возможностями Databricks.

21. Можете ли вы администрировать Databricks с помощью PowerShell?

Официально этого сделать нельзя. Но есть модули PowerShell, которые вы можете опробовать.

22. В чем разница между экземпляром и кластером в Databricks?

Экземпляр — это виртуальная машина, которая помогает запускать среду выполнения Databricks. Кластер — это группа экземпляров, которые используются для запуска приложений Spark.

23. Как создать токен частного доступа Databricks?

Чтобы создать токен частного доступа, перейдите к значку «профиль пользователя» и выберите «Настройки пользователя». Здесь вам нужно будет выбрать вкладку «Токены доступа», где вы увидите кнопку «Создать новый токен». Нажмите кнопку, которая создаст токен.

24. Какова процедура отзыва токена частного доступа?

Чтобы отозвать токен, перейдите в «профиль пользователя» и выберите «Настройки пользователя». Выберите вкладку «Токены доступа» и нажмите значок «x», который вы найдете рядом с токеном, который вы хотите отозвать. Наконец, в окне «Отменить токен» нажмите кнопку «Отменить токен».

25. Какова плоскость управления в Azure Databricks?

План управления — это то, как вы управляете и отслеживаете развертывание Databricks.

26. Какова плоскость управления в Azure Databricks?

Плоскость управления отвечает за управление приложениями Spark.

27. Что такое плоскость данных в Azure Databricks?

Плоскость данных отвечает за хранение и обработку данных.

28. Для чего используется среда выполнения Databricks?

Среда выполнения Databricks часто используется для выполнения коллекции модулей платформы Databricks.

29. Какую пользу приносят виджеты в Databricks?

Виджеты могут помочь настроить панели и блокноты путем добавления переменных.

30. В чем секрет Databricks?

Секрет — это комбинация «ключ-значение», которая может помочь сохранить секретный контент; он состоит из уникального имени ключа, содержащегося в секретном контексте. Каждая область ограничена 1000 секретами. Его размер не может превышать 128 КБ.