适合所有级别的 20 大 Databricks 面试问题
Posted: Tue Dec 03, 2024 3:35 am
Databricks 是一个数据分析平台，可简化数据工程、数据科学和机器学习。越来越多的工作机会提供给了解或想要学习 Databricks 的数据工程师和其他专业人士。
为了帮助您在面试中占据上风，我创建了本指南，为您准备了基本主题。以下问题是根据我自己招聘数据工程师和与使用 Databricks 的其他数据专业人员合作的经验形成的。因此，我相信本文将很好地洞察招聘经理正在寻找什么。
如果您对 Databricks 完全陌生，或者想要提高技能，那么我建议您查看 Datacamp 的Databricks 简介课程，以便快速上手。如果您想更详细地了解任何特定概念，我还在本文中提供了对 DataCamp 课程和教程的参考。
成为一名数据工程师
培养 Python 技能，成为一名专业的数据工程师。
Databricks 基本面试问题
现在，在基本用户级别，面试问题将集中在 Databricks 的基础知识上，包括部署笔记本和使用平台内提供的基本工具等基本任务。如果您对 Databricks 的经验有限，或者面试官不确定您的技能水平，您可能会遇到这些问题。
以下是您可能会被问到的一些关键主题。另请阅读我们的Databricks 教程：7 个必须知道的概念，作为准备的额外资源。
Databricks 的高层概述：您应该能够描述什么是 Databricks 以及它如何融入现代数据平台。
核心功能和用户：您应该了解协作工作区、笔记本、优化的 Spark 引擎以及处理批量和流数据的能力。
简单用例：您应该提供一些有关客户如何使用 Databricks 的高级示例，包括对基本架构的一些见解。
此外，如果流数据的想法对您来说很新，那么我建议您看看我们的流概念课程，以增强您在该领域的知识。
1. 什么是Databricks，它的主要功能是什么？
Databricks 是一个数据分析平台，以其协作笔记本、Spark 引擎和数据湖（例如具有 ACID 事务的 Delta Lake）而闻名。当然，Databricks 还可以与各种数据源和 BI 工具集成，并提供良好的安全功能。
2. 解释Databricks的核心架构。
Databricks 的核心架构由几个关键部分组成。首先是 Databricks Runtime，它包含 博蒂姆数据库 在集群上运行的 Spark 等基本组件。然后是集群本身，它们是用于运行笔记本和作业的可扩展计算资源。Databricks 中的笔记本是混合了代码、可视化和文本的交互式文档。工作区是您组织和管理这些笔记本以及库和实验的地方。最后是 Databricks 文件系统，它是一个连接到集群的分布式文件系统。
3. 如何在 Databricks 中创建和运行笔记本？
在 Databricks 中创建和运行笔记本非常简单。首先，转到要创建笔记本的 Databricks 工作区。单击“创建”并选择“笔记本”。为笔记本命名并选择默认语言，例如 Python、Scala、SQL 或 R。接下来，将其附加到集群。然后，要运行笔记本，只需将代码写入或粘贴到单元格中，然后单击“运行”按钮。
中级 Databricks 面试问题
面试官确定你对 Databricks 有一些基本了解后，就会提出这些问题。这些问题通常更具技术性，会测试你对平台特定部分及其配置的理解。在中级水平上，你需要展示管理资源、配置集群和实施数据处理工作流的能力。
这将建立在您对该平台的基本知识和对平台以下部分的理解之上：
管理集群：您应该了解如何设置和管理集群。这包括配置集群、选择实例类型、设置自动扩展和管理权限。
Databricks 上的 Spark：您应该熟练使用 Databricks 中的 Apache Spark。这包括使用 DataFrames、Spark SQL 和Spark MLlib进行机器学习。
资源监控：您应该知道如何使用 Databricks UI 和 Spark UI 来跟踪资源使用情况和作业性能，以及如何识别瓶颈。
如果你不熟悉处理大型数据集和分布式计算，那么我建议你看一下以下技能轨迹：使用 PySpark 处理大数据，其中介绍了 PySpark，一个用于 Python 的 Apache Spark 接口
4. 如何设置和管理集群？
要设置集群，首先转到 Databricks 工作区并单击“集群”。然后点击“创建集群”按钮。您需要通过选择集群模式、实例类型和 Databricks Runtime 版本以及其他设置来配置集群。完成后，只需单击“创建集群”。然后，要管理集群，您可以通过 Clusters UI 或使用 Databricks REST API 来监视资源使用情况、配置自动缩放、安装必要的库和管理权限。
5. 解释 Spark 在 Databricks 中的使用方式。
Databricks 使用 Apache Spark 作为其主要引擎。在 Databricks 中，Spark 使用 RDD 和 DataFrames 处理大规模数据，通过 MLlib 运行机器学习模型，使用 Spark Structured Streaming 管理流处理，并使用 Spark SQL 执行基于 SQL 的查询。
6. 什么是数据管道？如何创建它们？
数据管道基本上是处理数据的一系列步骤。要在 Databricks 中设置数据管道，首先要在 Databricks 笔记本中编写ETL脚本。然后，您可以使用 Databricks Jobs 管理和自动化这些工作流程。对于可靠且可扩展的存储，Delta Lake 是一个不错的选择。Databricks 还允许您使用内置连接器连接各种数据源和目标。
7. 如何监控和管理Databricks中的资源？
要关注和管理 Databricks 中的资源，您有几个方便的选项。首先，您可以使用 Databricks UI，它可以让您跟踪集群性能、作业执行情况以及资源的使用情况。然后是 Spark UI，它提供作业执行详细信息，包括阶段和任务。如果您更喜欢自动化，Databricks REST API 提供了一种以编程方式管理集群和作业的方法。
8. 描述 Databricks 中可用的数据存储选项。
Databricks 提供了多种存储数据的方式。首先，有用于存储和管理文件的 Databricks 文件系统。然后，有 Delta Lake，这是一个开源存储层，它为 Apache Spark 添加了 ACID 事务，使其更加可靠。Databricks 还与AWS S3、Azure Blob Storage 和 Google Cloud Storage 等云存储服务集成。此外，您可以使用 JDBC 连接到一系列外部数据库（包括关系数据库和 NoSQL）。
高级 Databricks 面试问题
Databricks 的高级用户需要执行诸如性能优化、创建高级工作流以及实施复杂的分析和机器学习模型等任务。通常，只有当您申请高级数据职位或具有强大 DevOps 组件的职位时，才会被问到高级问题。如果您有兴趣面试高级职位并需要培养这方面的技能，我们的DevOps 概念课程是一个很好的资源。此外，请查看我们的数据架构师面试问题文章。
为了帮助您在面试中占据上风，我创建了本指南，为您准备了基本主题。以下问题是根据我自己招聘数据工程师和与使用 Databricks 的其他数据专业人员合作的经验形成的。因此，我相信本文将很好地洞察招聘经理正在寻找什么。
如果您对 Databricks 完全陌生，或者想要提高技能，那么我建议您查看 Datacamp 的Databricks 简介课程，以便快速上手。如果您想更详细地了解任何特定概念，我还在本文中提供了对 DataCamp 课程和教程的参考。
成为一名数据工程师
培养 Python 技能，成为一名专业的数据工程师。
Databricks 基本面试问题
现在，在基本用户级别，面试问题将集中在 Databricks 的基础知识上，包括部署笔记本和使用平台内提供的基本工具等基本任务。如果您对 Databricks 的经验有限，或者面试官不确定您的技能水平，您可能会遇到这些问题。
以下是您可能会被问到的一些关键主题。另请阅读我们的Databricks 教程：7 个必须知道的概念，作为准备的额外资源。
Databricks 的高层概述：您应该能够描述什么是 Databricks 以及它如何融入现代数据平台。
核心功能和用户：您应该了解协作工作区、笔记本、优化的 Spark 引擎以及处理批量和流数据的能力。
简单用例：您应该提供一些有关客户如何使用 Databricks 的高级示例，包括对基本架构的一些见解。
此外，如果流数据的想法对您来说很新，那么我建议您看看我们的流概念课程，以增强您在该领域的知识。
1. 什么是Databricks，它的主要功能是什么？
Databricks 是一个数据分析平台，以其协作笔记本、Spark 引擎和数据湖（例如具有 ACID 事务的 Delta Lake）而闻名。当然，Databricks 还可以与各种数据源和 BI 工具集成，并提供良好的安全功能。
2. 解释Databricks的核心架构。
Databricks 的核心架构由几个关键部分组成。首先是 Databricks Runtime，它包含 博蒂姆数据库 在集群上运行的 Spark 等基本组件。然后是集群本身，它们是用于运行笔记本和作业的可扩展计算资源。Databricks 中的笔记本是混合了代码、可视化和文本的交互式文档。工作区是您组织和管理这些笔记本以及库和实验的地方。最后是 Databricks 文件系统，它是一个连接到集群的分布式文件系统。
3. 如何在 Databricks 中创建和运行笔记本？
在 Databricks 中创建和运行笔记本非常简单。首先，转到要创建笔记本的 Databricks 工作区。单击“创建”并选择“笔记本”。为笔记本命名并选择默认语言，例如 Python、Scala、SQL 或 R。接下来，将其附加到集群。然后，要运行笔记本，只需将代码写入或粘贴到单元格中，然后单击“运行”按钮。
中级 Databricks 面试问题
面试官确定你对 Databricks 有一些基本了解后，就会提出这些问题。这些问题通常更具技术性，会测试你对平台特定部分及其配置的理解。在中级水平上，你需要展示管理资源、配置集群和实施数据处理工作流的能力。
这将建立在您对该平台的基本知识和对平台以下部分的理解之上：
管理集群：您应该了解如何设置和管理集群。这包括配置集群、选择实例类型、设置自动扩展和管理权限。
Databricks 上的 Spark：您应该熟练使用 Databricks 中的 Apache Spark。这包括使用 DataFrames、Spark SQL 和Spark MLlib进行机器学习。
资源监控：您应该知道如何使用 Databricks UI 和 Spark UI 来跟踪资源使用情况和作业性能，以及如何识别瓶颈。
如果你不熟悉处理大型数据集和分布式计算，那么我建议你看一下以下技能轨迹：使用 PySpark 处理大数据，其中介绍了 PySpark，一个用于 Python 的 Apache Spark 接口
4. 如何设置和管理集群？
要设置集群，首先转到 Databricks 工作区并单击“集群”。然后点击“创建集群”按钮。您需要通过选择集群模式、实例类型和 Databricks Runtime 版本以及其他设置来配置集群。完成后，只需单击“创建集群”。然后，要管理集群，您可以通过 Clusters UI 或使用 Databricks REST API 来监视资源使用情况、配置自动缩放、安装必要的库和管理权限。
5. 解释 Spark 在 Databricks 中的使用方式。
Databricks 使用 Apache Spark 作为其主要引擎。在 Databricks 中，Spark 使用 RDD 和 DataFrames 处理大规模数据，通过 MLlib 运行机器学习模型，使用 Spark Structured Streaming 管理流处理，并使用 Spark SQL 执行基于 SQL 的查询。
6. 什么是数据管道？如何创建它们？
数据管道基本上是处理数据的一系列步骤。要在 Databricks 中设置数据管道，首先要在 Databricks 笔记本中编写ETL脚本。然后，您可以使用 Databricks Jobs 管理和自动化这些工作流程。对于可靠且可扩展的存储，Delta Lake 是一个不错的选择。Databricks 还允许您使用内置连接器连接各种数据源和目标。
7. 如何监控和管理Databricks中的资源？
要关注和管理 Databricks 中的资源，您有几个方便的选项。首先，您可以使用 Databricks UI，它可以让您跟踪集群性能、作业执行情况以及资源的使用情况。然后是 Spark UI，它提供作业执行详细信息，包括阶段和任务。如果您更喜欢自动化，Databricks REST API 提供了一种以编程方式管理集群和作业的方法。
8. 描述 Databricks 中可用的数据存储选项。
Databricks 提供了多种存储数据的方式。首先，有用于存储和管理文件的 Databricks 文件系统。然后，有 Delta Lake，这是一个开源存储层，它为 Apache Spark 添加了 ACID 事务，使其更加可靠。Databricks 还与AWS S3、Azure Blob Storage 和 Google Cloud Storage 等云存储服务集成。此外，您可以使用 JDBC 连接到一系列外部数据库（包括关系数据库和 NoSQL）。
高级 Databricks 面试问题
Databricks 的高级用户需要执行诸如性能优化、创建高级工作流以及实施复杂的分析和机器学习模型等任务。通常，只有当您申请高级数据职位或具有强大 DevOps 组件的职位时，才会被问到高级问题。如果您有兴趣面试高级职位并需要培养这方面的技能，我们的DevOps 概念课程是一个很好的资源。此外，请查看我们的数据架构师面试问题文章。