Вопросы и ответы на собеседовании с инженером по данным Azure

Опрос, проведенный Microsoft, указывает на растущий спрос на инженеров по обработке данных, обладающих опытом работы с Azure. Вокруг 42% организаций наймут больше инженеров по обработке данных в ближайшие месяцы. Более того, Azure является самой востребованной облачной платформой для должностей инженеров данных. Чтобы стать инженером по обработке данных Azure, необходимы технические знания в службах Azure, а также продемонстрируйте свои знания в других навыках во время собеседований.

В этой статье вы узнаете о нескольких типах вопросов на собеседовании для кандидатов на инженеров по обработке данных Azure. От сложностей SQL Server, Power BI и Azure Data Lake до простоты анализа данных, Azure Data Factory и Azure Synapse Analytics — вы должны овладеть всеми этими навыками, чтобы пройти собеседование с инженером по данным Azure и затмить конкурентов.

Лучшие вопросы и ответы на собеседовании с инженерами по обработке данных Azure

Вопросы для собеседования с инженером по данным Azure созданы для анализа широты и глубины ваших технических знаний и навыков, навыков решения проблем и знаний инфраструктуры данных в облачной среде. Изучите различные вопросы для собеседования по Azure в области обработки данных, которые помогут вам хорошо подготовиться и продемонстрировать свои навыки. Основные вопросы и ответы на собеседовании с инженерами по обработке данных Azure:

1. Расскажите о Microsoft Azure.

Это платформа облачных вычислений, которая предлагает как программное, так и аппаратное обеспечение. Поставщик услуг предоставляет управляемую услугу, которая позволяет пользователям получать доступ к услугам по требованию.

2. Какие функции маскировки данных доступны в Azure?

Маскирование данных в Azure имеет решающее значение для безопасности данных. Он ограничивает важную и конфиденциальную информацию определенными группами пользователей.

• Он доступен для Управляемого экземпляра SQL Azure, Базы данных SQL Azure и Azure Synapse Analytics.
• Его можно использовать в качестве политики безопасности для каждой базы данных SQL в рамках подписки Azure.
• Пользователи могут контролировать уровень маскировки в соответствии с требованиями.
• Он маскирует только результаты запроса для определенных значений столбцов, к которым применяется маскирование данных. Это не влияет на данные, хранящиеся в базе данных.

3. Что вы понимаете в Polybase?

Polybase поддерживает T-SQL и оптимизирует прием данных в PDW. Это позволяет разработчикам запрашивать внешние данные из поддерживаемых хранилищ данных независимо от их архитектуры хранения.

Полибаз используется для:

• Запрашивайте данные, хранящиеся в хранилище BLOB-объектов Azure, Hadoop или хранилище Azure Data Lake, из Azure Synapse Analytics или базы данных SQL Azure. Это устраняет необходимость импортировать данные из любого внешнего источника.
• Импортируйте данные из хранилища BLOB-объектов Azure, Hadoop или Azure Data Lake Store без установки стороннего инструмента ETL, используя только определенные простые запросы T-SQL.
• Вы можете экспортировать данные в Azure Data Lake Store, Hadoop или хранилище BLOB-объектов Azure. Он также поддерживает архивирование и экспорт данных во внешние хранилища данных.

4. Что вы понимаете о зарезервированной емкости в Azure?

Microsoft предлагает вариант зарезервированной емкости для хранилища Azure для оптимизации затрат. Учитывая период резервирования в облаке Azure, зарезервированное хранилище предлагает клиентам определенный объем емкости. Azure Data Lake и Block Blobs доступны для хранения данных поколения 2 в стандартной учетной записи хранения.

5. Как обеспечить соответствие требованиям и безопасность данных с помощью служб данных Azure?

Реализация Azure Active Directory обеспечивает безопасность данных, идентифицируя RBAC и позволяя руководству ограничивать доступ по принципу наименьших привилегий. Политика Azure также используется для обеспечения соблюдения требований соответствия и организационных стандартов. Для обеспечения соответствия GDPR используются предложения Azure по обеспечению соответствия, обеспечивающие соответствие методов обработки данных стандартам ЕС.

6. Расскажите о своем опыте проектирования баз данных и моделирования данных в Azure.

В ответ на этот вопрос подробно расскажите о своем опыте работы с Cosmos DB, базой данных SQL Azure и другими службами хранения данных Azure. Кроме того, объясните свой подход к индексированию, нормализации и секционированию с точки зрения масштабируемости и производительности.

Пример. Для веб-сайта электронной коммерции с высоким трафиком я создал модель данных, внедрив базу данных SQL Azure. Кроме того, чтобы устранить избыточность, я сосредоточился на нормализации, а для повышения производительности запросов я реализовал стратегии секционирования. Кроме того, чтобы повысить скорость поиска в больших наборах данных, я использовал индексацию, которая улучшила время отклика приложения.

Вы знали? 🔍

Средняя зарплата инженера по данным Azure в Индии составляет от 8 000 000 до индийских рупий. 12 00 000 на год

7. Как вы справились с обработкой и преобразованием данных в Azure?

В ответ на этот вопрос подробно расскажите о своем опыте работы с Azure Databricks, Azure Data Factory или Azure Synapse Analytics.

Пример. Для организации конвейеров ETL я использовал Azure Data Factory и Azure Databricks для сложной обработки данных, с помощью которых я выполнял преобразования через Spark. Это позволило проводить аналитику в режиме реального времени и оптимизировать рабочие процессы с данными.

8. Объясните, как оптимизировать и отслеживать производительность решений Azure для обработки данных.

В этом сценарии объясните, как вы используете базу данных SQL Azure и данные о производительности Azure Monitor для отслеживания показателей производительности.

Пример. Я использую монитор Azure и аналитику приложений для мониторинга решений Azure по работе с данными, а также использую аналитику производительности для поиска узких мест в базах данных SQL.

9. Как вы подошли к обеспечению высокой доступности и аварийного восстановления в Azure?

Для сценария уточните важность планирования высокой доступности и аварийного восстановления.

Пример. Чтобы обеспечить высокую доступность, я создал стратегию аварийного восстановления посредством георепликации Azure для баз данных SQL Azure.

10. Какой у вас опыт интеграции данных в Azure?

Обсудите свой опыт использования Logic Apps или Azure Data Factory для интеграции данных.

Пример. Я интегрировал несколько источников данных с помощью Фабрики данных Azure.

11. Как вы использовали службы анализа данных Azure, чтобы предоставлять ценную информацию заинтересованным сторонам?

Расскажите о своем опыте работы с Power BI, Azure Synapse Analytics или Azure Analysis Services.

Пример. Я использовал Azure Synapse Analytics для агрегирования данных из нескольких источников в одну аналитическую платформу. Позже я создал информационные панели Power BI, которые предлагали заинтересованным сторонам информацию о тенденциях продаж и поведении клиентов, что позволяло принимать решения на основе данных.

12. Какой процесс вы выполняете для устранения проблем в конвейерах данных Azure?

Обсудите свои методы выявления, диагностики и решения проблем с конвейером данных.

Пример. Чтобы устранить неполадки в конвейерах данных Azure, я просматриваю длинные данные Azure Monitor, чтобы определить проблему. Для решения сложных задач я использую Log Analytics для анализа и запроса подробных журналов.

13. Какой сервис вы будете внедрять для создания хранилища данных в Azure?

Azure Synapse — это аналитическая служба, которая сочетает в себе аналитику предприятий, данных, хранилищ и больших данных. Это позволяет пользователям запрашивать данные по индивидуальным условиям, используя предоставленные ресурсы или бессерверные ресурсы по требованию в любом масштабе.

14. Объясните архитектуру Azure Synapse Analytics.

Synapse SQL предназначен для работы с огромными объемами данных, например с миллионами строк в таблице. Он обрабатывает сложные запросы и возвращает результаты за считанные секунды даже при наличии огромных объемов данных. Synapse SQL работает на архитектуре массовой параллельной обработки, которая распределяет обработку данных между несколькими узлами.

15. Различайте Azure Synapse Analytics и ADLS.

Различия между ADLS и Azure Synapse Analytics заключаются в следующем:

16. Объясните выделенные пулы SQL.

Выделенные пулы SQL — это набор функций, позволяющих реализовать традиционные платформы хранения корпоративных данных с помощью Azure Synapse Analytics.

17. Как захватывать потоковые данные в Azure?

Azure предлагает специальную службу аналитики под названием Azure Stream Analytics. Эта служба использует простой SQL и позволяет разработчикам расширять язык запросов, определяя дополнительные функции машинного обучения.

18. Упомяните различные оконные функции в Azure Stream Analytics.

В Azure Stream Analytics окно блокирует данные события с отметкой времени, позволяя пользователям выполнять несколько статистических операций с данными события.

Различные оконные функции в Azure Stream Analytics:

• Переворачивающееся окно
• Прыгающее окно
• Раздвижное окно
• Окно сеанса

Готовьтесь как профессионал! Приготовьтесь к собеседованию с инженером по данным Azure, пройдя обучение и сертификацию под руководством экспертов. Присоединяйтесь к курсу Azure Data Engineer Associate сегодня! 🎯

19. Упомяните типы хранилищ в Azure.

Типы хранилищ в Azure перечислены ниже:

• Лазурные капли
• Azure-запросы
• Файлы Azure
• Azure Диски
• Azure-таблицы

20. Определите обозреватель хранилища Azure и упомяните его использование.

Это универсальное приложение, которое управляет хранилищем Azure для нескольких платформ. Это для Mac OS, Linux и Windows. Приложение предлагает доступ к нескольким хранилищам данных Azure и простой в использовании графический интерфейс. Хранилище Azure позволяет пользователям работать даже после отключения от облачной службы Azure.

21. Определите хранилище таблиц Azure.

Он оптимизирован для хранения структурированных данных. Сущности таблицы в структурированных данных — это базовые единицы данных, равные строкам в таблицах реляционной базы данных. Каждая сущность представляет свойства и пару ключ-значение для сущностей таблицы следующим образом:

• Ключ раздела
• РоуКей
• Временная метка

22. Что вы знаете о бессерверных вычислениях в базе данных в Azure?

В вычислительной ситуации программный код находится на клиенте или сервере. Однако бессерверные вычисления реализуют природу кода без сохранения состояния. Следовательно, код не нуждается в какой-либо инфраструктуре.

23. Какие параметры безопасности доступны в базе данных SQL Azure?

Параметры безопасности данных в Azure следующие:

• Правила брандмауэра SQL Azure
• Azure SQL всегда зашифрован
• Прозрачное шифрование данных SQL Azure
• Аудит базы данных SQL Azure

24. Объясните избыточность данных в Azure.

Azure сохраняет несколько копий данных, чтобы обеспечить высокую доступность данных. Клиенты могут получить доступ к определенным решениям по избыточности данных в зависимости от продолжительности и критичности, необходимых для предоставления доступа к реплике.

• Локально избыточное хранилище: данные этого типа реплицируются на несколько стоек в аналогичном центре обработки данных.
• Зонное избыточное хранилище. Это гарантирует, что данные реплицируются в трех зонах внутри основного региона.
• Геоизбыточное хранилище: оно гарантирует, что данные реплицируются в двух регионах и могут быть восстановлены, если один полный регион выйдет из строя.
• Геоизбыточное хранилище с доступом для чтения: оно очень похоже на GRS, но с возможностью доступа для чтения к данным в дополнительном регионе, если в основном регионе происходит сбой.

25. Как вы передаете данные из локального хранилища в Azure?

Основными факторами, которые следует учитывать при выборе решения для передачи данных, являются:

• Пропускная способность сети
• Частота передачи данных
• Размер данных

На основании этих факторов решения для перемещения данных бывают следующими:

Автономная передача: используется для единовременной массовой передачи данных.

Передача по сети: При передаче по сети передача данных осуществляется следующими способами:

• Графический интерфейс
• Программный перенос
• Управляемый конвейер фабрики данных
• Локальные устройства

26. Упомяните лучшие способы переноса данных из локальных баз данных в Azure.

Чтобы перенести данные с существующего локального SQL-сервера в базу данных Azure, Azure предлагает следующие варианты:

• База данных SQL Azure
• Расширенная база данных SQL Server
• SQL-сервер на виртуальной машине
• Управляемый экземпляр SQL Server

«Облако — это не просто технология, это трансформация бизнеса». – Сатья Наделла, генеральный директор Microsoft 🎯

27. Объясните многомодельные базы данных.

Azure Cosmos DB — это ведущая служба NoSQL, предлагаемая Microsoft в Azure. Это первая многомодельная глобально распределенная база данных, предоставляемая поставщиком в облаке. База данных может использоваться для хранения данных в нескольких моделях хранения данных, включая модели на основе документов, семейств столбцов, графов и пар «ключ-значение». Независимо от выбранной клиентом модели данных, характеристики глобального распределения, низкой задержки, согласованности и автоматического индексирования остаются одинаковыми.

28. Объясните синтетический ключ раздела Azure Cosmo DB.

Важно выбрать хороший ключ раздела, способный равномерно распределить данные по нескольким разделам. Синтетический ключ раздела можно создать, когда нет правого столбца с соответствующим образом распределенными значениями. Создать синтетический ключ раздела можно тремя способами:

• Случайный суффикс: к концу значения ключа раздела добавляется случайное число.
• Объединение свойств: объединение нескольких значений свойств для создания всех синтетических ключей разделов.
• Предварительно рассчитанный суффикс: предварительно рассчитанное число добавляется в конец значения раздела для повышения производительности чтения.

29. Назовите различные модели согласованности в Cosmos DB.

Уровни согласованности или модели согласованности предлагают разработчикам процесс выбора между высокой доступностью и лучшей производительностью. Модели согласованности в Cosmos DB следующие:

• Сильный
• Ограниченное устаревание
• Сессия
• Последовательный префикс
• Возможный

30. Как обеспечивается безопасность данных в ADLS Gen2?

ADLS Gen2 имеет многоуровневую модель безопасности. ADLS Gen2 имеет следующие уровни безопасности данных:

• Аутентификация
• Контроль доступа
• Сетевая изоляция
• Защита данных
• Расширенная защита от угроз
• Аудит

31. Каковы действия и конвейеры в Azure?

Конвейер объединяет действия, которые предназначены для выполнения задачи. Он позволяет пользователям обрабатывать отдельные действия как одну группу и предлагает быстрый обзор действий, связанных с сложной задачей, состоящей из нескольких шагов.

Группировка деятельности ADF состоит из трех частей:

• Деятельность по преобразованию данных
• Действия по перемещению данных
• Контрольная деятельность

32. Как запустить конвейер фабрики данных вручную?

Конвейер может запускаться по требованию или вручную.

Чтобы выполнить конвейер программно или вручную, необходимо реализовать команду PowerShell:

Invoke-AzDataFactoryV2Pipeline -DataFactory $df -PipelineName

«DemoPipeline» -ParameterFile .\PipelineParameters.json

Слово «DemoPipeline» относится к конвейеру, который будет функционировать, а «ParameterFile» представляет собой путь к файлу JSON, содержащему путь приемника и источник.

Более того, формат файла JSON передается в качестве параметра упомянутой выше команде PowerShell:

{

“sourceBlobContainer”: “MySourceFolder”,

“sinkBlobContainer”: “MySinkFolder”

}

33. В чем разница между потоком управления и потоком данных в фабрике данных Azure?

Действия потока управления влияют на путь выполнения конвейера фабрики данных.

Преобразования потока данных используются, когда вам необходимо преобразовать входные данные.

Получите роль Azure своей мечты! Получите знания, навыки и сертификацию, необходимые для того, чтобы стать востребованным инженером по данным Azure. Зарегистрируйтесь сейчас и начните учиться! 🎯

34. Что такое схема разделения потока данных?

Схема секционирования оптимизирует производительность потока данных. Этот параметр доступен на вкладке оптимизации панели конфигурации активности потока данных.

35. Упомяните схемы секционирования потока данных в Azure.

Схемы секционирования потока данных в Azure следующие:

• Круговая система
• Хэш
• Динамический диапазон
• Фиксированный диапазон
• Ключ

36. Объясните выполнение триггера в фабрике данных Azure.

Конвейеры можно автоматизировать или запустить в фабрике данных Azure. Ниже приведены некоторые способы запуска или автоматизации выполнения конвейера фабрики данных Azure.

• Расписание триггера
• Переворачивающийся триггер окна
• Триггер на основе событий

37. Определите сопоставление потоков данных.

Microsoft предлагает сопоставление потоков данных, не требующее написания кода 4, — простой опыт бета-интеграции по сравнению с конвейерами фабрики данных. Это способ визуального проектирования потоков преобразования данных. Поток данных превращается в действия фабрики данных Azure, а выполнение происходит в рамках конвейеров ADF.

38. Какова цель фабрики данных Azure?

Фабрика данных Azure служит следующим целям:

• Данные поступают в разных формах из разных источников, и эти источники передают старые передаваемые данные разными способами в разных форматах. Когда эти данные передаются в облако или конкретное хранилище, ими необходимо хорошо управлять. Вы должны гарантировать, что данные собираются из нескольких источников, сводятся в одно место и преобразуются в более значимые данные.
• Фабрика данных помогает организовать весь процесс более организованно и управляемо.

39. Дайте определение моделированию данных.

Моделирование данных включает в себя создание визуальных представлений всей информационной системы или ее частей для представления связей между структурами и точками данных. Цель состоит в том, чтобы представить различные типы данных, хранящихся и используемых в системе, то, как данные классифицируются и упорядочиваются, их взаимосвязь, а также их особенности и форматы. Данные моделируются в соответствии с требованиями на нескольких уровнях абстракции. Процесс начинается с того, что заинтересованные стороны и пользователи предлагают информацию о потребностях бизнеса. Позже эти бизнес-правила преобразуются в структуры данных для построения конкретной базы данных.

При моделировании данных доступны два типа схем проектирования:

• Схема звезды
• Схема снежинки

40. Упомяните различия между схемой «Звезда» и «Снежинка».

Чтобы узнать разницу между схемой «Звезда» и «Снежинка», обратитесь к таблице, приведенной ниже:

41. Назовите и объясните важные концепции фабрики данных Azure.

Важными концепциями фабрики данных Azure являются:

• Действия: отображает этапы обработки конвейера. Конвейер включает одно или несколько действий.
• Трубопровод: он существует как носитель во многих происходящих процессах.
• Связанные сервисы: он хранит важную информацию при подключении к любому внешнему источнику.
• Наборы данных: это источник данных или структура данных, содержащая данные.

42. Упомяните различия между HDInsight и Azure Data Lake Analytics.

43. Определите среду выполнения Azure Synapse.

Azure Synapse использует среды выполнения для объединения версий важнейших компонентов, пакетов Azure Synapse, оптимизаций и соединителей с определенной версией Apache Spark. Эти среды выполнения периодически обновляются, включая новые функции, улучшения и исправления.

Эти среды выполнения имеют следующие преимущества:

• Более быстрый запуск сеанса
• Протестирована и гарантирована совместимость с некоторыми версиями Apache Spark.
• Доступ к совместимым популярным разъемам и пакетам с открытым исходным кодом.

44. Назовите и объясните различные виды среды выполнения интеграции.

Существуют следующие типы среды выполнения интеграции:

• Самостоятельная среда выполнения интеграции: это программное обеспечение имеет код, аналогичный среде выполнения интеграции Azure. Однако его необходимо установить на виртуальной машине или локальном инструменте в виртуальной сети. Этот автономный IR выполняет копирование между хранилищем данных общедоступного облака и частной сетью.
• Среда выполнения интеграции Azure: она копирует данные между облачными репозиториями данных и передает упражнение в вычислительную службу, такую ​​как Azure HDInsight или SQL Server, где происходит преобразование.
• Среда выполнения интеграции Azure SSIS. Этот IR позволяет пользователям самостоятельно выполнять пакеты служб интеграции SQL Server в контролируемой среде. Следовательно, когда пользователи повышают уровень пакетов SSIS до фабрики данных, они работают с Azure SSIS IR.

45. Каковы наиболее распространенные применения хранилища BLOB-объектов?

Ниже приведены некоторые распространенные применения хранилища BLOB-объектов.

• Обработка документов по изображениям прямо в браузере.
• Сохранение данных для анализа в Azure или локально.
• Сохранение файлов для общего доступа.
• Потоковое видео и аудио.
• Сбор данных для архивирования и восстановления, а также резервного аварийного восстановления.

46. ​​Упомяните основные характеристики Hadoop.

Некоторые основные характеристики Hadoop следующие:

• Он взаимодействует с несколькими типами оборудования и легко получает доступ к отдельному оборудованию внутри определенного узла.
• Hadoop — это структура с открытым исходным кодом, готовая к бесплатному использованию.
• Hadoop способствует быстрой распределенной обработке данных.
• Он поддерживает создание реплик для каждого блока с разными узлами.

47. Дайте определение схеме «Звезда».

Схема «звезда» — это легко управляемая схема хранилища данных. Назван он так из-за своей звездообразной конструкции. В звездообразной схеме сердце звезды может иметь множество связанных таблиц измерений и одну конкретную таблицу. Эта схема применяется для опроса огромных наборов данных.

48. Как вы одобряете перенос данных из одного набора данных в другой?

Сама по себе эффективность данных, гарантирующая отсутствие утечки данных, должна быть чрезвычайно важна для любого инженера по обработке данных. Администраторы по найму задают этот вопрос, чтобы узнать ваше мнение о том, как будет происходить проверка данных. Вы должны обсудить правильную проверку и представления в различных ситуациях.

Например, вы должны рекомендовать, чтобы проверка представляла собой простое сравнение или могла выполняться после комплексной миграции данных.

«Облако — это не просто будущее, это настоящее. От него зависит любая цифровая трансформация».
— Сатья Наделла, генеральный директор Microsoft

49. Различайте неструктурированные и структурированные данные.

50. Объясните конвейер данных.

Конвейер данных — это система, которая транспортирует данные из одного источника в другой, например в хранилище данных. По пути данные оптимизируются и преобразуются и в конечном итоге достигают уровня, который можно оценить и использовать для получения бизнес-информации. Конвейеры данных — это процессы, связанные с организацией, агрегированием и транспортировкой данных. Для улучшения и обработки непрерывной загрузки данных требуется несколько ручных задач, но современные конвейеры данных могут автоматизировать эти задачи.