107 Preguntas de Entrevista de Databricks para Contratar a los Mejores Ingenieros

Contratar al profesional de Databricks adecuado es como encontrar una aguja en un pajar; necesitas hacer las preguntas correctas para filtrar el ruido. Como con la contratación de cualquier otro puesto especializado, como un científico de datos, el proceso de entrevista es un paso crítico.

Esta publicación de blog tiene como objetivo equiparte con una lista completa de preguntas de entrevista de Databricks adaptadas para varios niveles de experiencia, desde recién graduados hasta profesionales experimentados. También incluiremos una sección de preguntas de opción múltiple para ayudarte a evaluar rápidamente el conocimiento de un candidato.

Al usar estas preguntas, podrás evaluar las habilidades y la experiencia de un candidato de manera efectiva, e incluso puedes usar nuestra prueba en línea de Spark para preseleccionar a los candidatos antes de la entrevista.

Tabla de contenido

Preguntas de entrevista de Databricks para recién graduados

Preguntas de entrevista de Databricks para juniors

Preguntas de entrevista intermedias de Databricks

Preguntas de entrevista de Databricks para experimentados

Preguntas de opción múltiple de Databricks

¿Qué habilidades de Databricks deberías evaluar durante la fase de entrevista?

Domina la contratación de Databricks con pruebas de habilidades y preguntas de entrevista específicas

Descarga la plantilla de preguntas de entrevista de Databricks en múltiples formatos

Preguntas de entrevista de Databricks para recién graduados

1. ¿Puedes explicar qué es Databricks, como si se lo estuvieras explicando a un amigo que nunca ha oído hablar de ello?

Imagina que tienes montones de datos y quieres analizarlos de forma rápida y sencilla, pero están dispersos por todas partes. Databricks es como un espacio de trabajo superpotenciado en la nube que te ayuda a hacer precisamente eso. Está construido sobre Apache Spark, que es un motor realmente rápido para procesar grandes cantidades de datos. Databricks facilita el uso de Spark y añade un montón de herramientas, como cuadernos colaborativos (donde puedes escribir código y ver los resultados al instante), bibliotecas de aprendizaje automático y formas de gestionar tus flujos de datos.

Piénsalo como un entorno colaborativo para científicos de datos, ingenieros y analistas. Todos pueden trabajar juntos con los mismos datos, utilizando herramientas como Python, SQL, Scala y R. Databricks se encarga de la infraestructura (como la configuración y gestión de servidores), para que puedas centrarte en analizar los datos y construir modelos en lugar de preocuparte por la tecnología subyacente. Además, se integra bien con el almacenamiento en la nube como AWS S3 o Azure Blob Storage para leer y escribir datos fácilmente.

2. ¿Cuáles son los componentes clave de la plataforma Databricks y cómo funcionan juntos?

Los componentes clave de la plataforma Databricks son:

• Apache Spark: El motor de procesamiento central para el procesamiento de datos a gran escala. Databricks proporciona una versión optimizada de Spark.
• Databricks Runtime: Un entorno preconfigurado con Spark optimizado, bibliotecas y mejoras de rendimiento.
• Delta Lake: Una capa de almacenamiento de código abierto que brinda confiabilidad a los lagos de datos, lo que permite transacciones ACID, manejo de metadatos escalable y procesamiento unificado de datos en streaming y por lotes. Permite construir una Lakehouse.
• MLflow: Una plataforma de código abierto para gestionar el ciclo de vida de ML, incluyendo el seguimiento de experimentos, el empaquetado de modelos y el despliegue.
• Databricks Workspace: Un entorno colaborativo para que los científicos de datos, ingenieros y analistas trabajen juntos. Proporciona cuadernos, paneles y otras herramientas para la exploración de datos, el desarrollo y el despliegue.

Estos componentes trabajan juntos aprovechando Spark para el procesamiento de datos, Delta Lake para el almacenamiento confiable, MLflow para la gestión del ciclo de vida de ML y Databricks Workspace para la colaboración y la productividad. Databricks Runtime proporciona un entorno optimizado para ejecutar todos estos componentes. Los usuarios pueden escribir y ejecutar código utilizando cuadernos, programar trabajos y desplegar modelos de aprendizaje automático, todo dentro de la plataforma Databricks.

3. ¿Ha utilizado alguna plataforma en la nube antes, como AWS, Azure o GCP? Si es así, ¿cómo se relaciona Databricks con ellas?

Sí, tengo experiencia con plataformas en la nube como AWS, Azure y GCP. Databricks se implementa típicamente sobre estas plataformas en la nube, aprovechando su infraestructura subyacente para la computación, el almacenamiento y la red. No es una plataforma en la nube en sí misma, sino una plataforma de análisis de datos y aprendizaje automático optimizada para ejecutarse dentro de esos entornos.

Específicamente, Databricks se integra profundamente. Por ejemplo, en AWS, Databricks utiliza servicios como S3 para almacenamiento y EC2 para cómputo. De manera similar, en Azure, aprovecha Azure Blob Storage y Azure VMs, y en GCP utiliza Google Cloud Storage y Compute Engine. Esto permite a Databricks enfocarse en proporcionar una plataforma de análisis unificada, al tiempo que confía en los proveedores de la nube para la gestión de la infraestructura y la escalabilidad.

4. ¿Qué es Apache Spark y por qué es importante en el contexto de Databricks?

Apache Spark es un potente sistema de procesamiento distribuido de código abierto diseñado para el procesamiento y análisis de big data. Proporciona APIs de alto nivel en Java, Scala, Python y R, y un motor optimizado que admite gráficos de cómputo generales para el análisis de datos. Spark es crucial en Databricks porque Databricks está construido sobre Spark; mejora las capacidades de Spark al proporcionar un entorno de notebook colaborativo, gestión automatizada de clústeres y rendimiento optimizado.

Específicamente, Databricks utiliza Spark para diversas tareas de ingeniería de datos y ciencia de datos, incluyendo la ingestión de datos, la transformación, el aprendizaje automático y la transmisión de datos en tiempo real. Databricks simplifica el uso de Spark con características como clústeres de escalado automático, Delta Lake incorporado para el almacenamiento de datos confiable y MLflow para la gestión de flujos de trabajo de aprendizaje automático. Por lo tanto, Spark es el motor fundamental que impulsa la plataforma Databricks, haciéndolo esencial para procesar grandes conjuntos de datos de manera eficiente y efectiva.

5. ¿Puedes describir la diferencia entre un DataFrame y un Dataset en Spark?

En Spark, tanto DataFrames como Datasets son colecciones distribuidas de datos. La principal diferencia radica en el nivel de abstracción y la seguridad de tipos. Un DataFrame es como una tabla con columnas, similar a una tabla de base de datos relacional o una hoja de cálculo. Proporciona una vista de esquema de los datos, pero sin seguridad de tipos en tiempo de compilación. Esto significa que no sabrás si estás utilizando el tipo de datos incorrecto hasta el tiempo de ejecución.

Un Dataset, por otro lado, proporciona seguridad de tipos en tiempo de compilación. Es esencialmente un DataFrame con tipado fuerte. Define la estructura de sus datos utilizando una clase Scala o Java, y Spark asegura que los datos se ajusten a esa estructura en tiempo de compilación. Los conjuntos de datos están disponibles en Scala y Java. Con Datasets, puede realizar operaciones directamente en objetos (por ejemplo, dataset.map(x => x.atributo) en lugar de usar nombres de columna de cadena), lo que hace que el código sea más limpio y menos propenso a errores. Los conjuntos de datos aprovechan los codificadores para convertir entre objetos JVM y el formato binario interno de Spark para almacenamiento y procesamiento.

6. ¿Cuáles son algunos formatos de datos comunes con los que puede trabajar Databricks, como CSV, JSON y Parquet? ¿Cómo se cargan los datos desde ellos?

Databricks puede trabajar con una variedad de formatos de datos que incluyen: CSV, JSON, Parquet, ORC, Avro y archivos de texto sin formato. También admite el trabajo con datos almacenados en bases de datos relacionales a través de conexiones JDBC.

Para cargar datos, normalmente usa la API spark.read de Spark. Por ejemplo, para cargar un archivo CSV:

df = spark.read.csv("/ruta/a/tu/archivo.csv", header=True, inferSchema=True) df.show()

De manera similar, para JSON, usaría spark.read.json(), y para Parquet, spark.read.parquet(). La opción header=True en el ejemplo CSV indica que la primera fila contiene los nombres de las columnas, e inferSchema=True intenta determinar automáticamente el tipo de datos de cada columna. Hay diferentes opciones disponibles para cada formato para controlar cómo se analizan y cargan los datos.

7. ¿Cuáles son las ventajas de usar el formato Parquet en comparación con CSV?

Parquet ofrece ventajas significativas sobre CSV, principalmente debido a su formato de almacenamiento columnar. Esto permite una compresión y codificación de datos eficientes, lo que resulta en tamaños de archivo más pequeños y menores costos de almacenamiento. El almacenamiento columnar también permite un rendimiento de consulta más rápido, ya que solo se leen las columnas necesarias, omitiendo los datos irrelevantes.

En contraste, CSV almacena los datos en formato basado en filas, lo que conlleva tamaños de archivo más grandes y un rendimiento de consulta más lento, especialmente cuando se trata de grandes conjuntos de datos. Parquet también admite la evolución del esquema y un mejor manejo de los tipos de datos, que a menudo faltan o son engorrosos en los archivos CSV.

8. ¿Has escrito algún código usando PySpark o Scala? ¿Podrías guiarme a través de un ejemplo sencillo?

Sí, tengo experiencia con PySpark. Aquí tienes un ejemplo sencillo:

Digamos que tenemos un archivo de texto data.txt con algunas líneas de texto. Queremos contar las ocurrencias de cada palabra usando PySpark. Aquí está el código:

from pyspark import SparkContext sc = SparkContext("local", "Word Count") # Carga el archivo de texto en un RDD rdd = sc.textFile("data.txt") # Divide cada línea en palabras, aplana el RDD, convierte a minúsculas y añade un conteo de 1 a cada palabra word_counts = rdd.flatMap(lambda line: line.split())
.map(lambda word: word.lower())
.map(lambda word: (word, 1)) # Reduce por clave para sumar los conteos para cada palabra word_counts = word_counts.reduceByKey(lambda a, b: a + b) # Imprime los conteos de palabras for word, count in word_counts.collect(): print(f"{word}: {count}") sc.stop()

Este código primero crea un SparkContext. Luego, lee el archivo de texto, divide cada línea en palabras y las convierte a minúsculas. Finalmente, cuenta las ocurrencias de cada palabra e imprime los resultados. La función flatMap aplica la función lambda a cada elemento, devolviendo un nuevo RDD y luego aplanando el resultado. La función reduceByKey agrega los valores basados en la clave utilizando la función lambda.

9. ¿Qué es una transformación Spark, y qué es una acción Spark? ¿Puedes dar ejemplos de cada una?

Las transformaciones Spark son operaciones perezosas que crean un nuevo RDD (Conjunto de Datos Distribuido Resiliente) a partir de uno existente. No se ejecutan inmediatamente; en cambio, Spark construye un Grafo Acíclico Dirigido (DAG) de transformaciones. Los ejemplos incluyen map(), filter(), flatMap(), groupByKey() y reduceByKey().

Las acciones Spark, por otro lado, desencadenan la ejecución del DAG y devuelven un valor al programa controlador o escriben datos en almacenamiento externo. Las acciones obligan a Spark a realizar los cálculos definidos por las transformaciones. Los ejemplos incluyen collect(), count(), first(), take(), reduce() y saveAsTextFile().

10. ¿Puedes explicar qué son un trabajo, una etapa y una tarea de Spark? ¿Cómo se relacionan?

En Spark, un trabajo es la unidad de ejecución de más alto nivel. Representa una aplicación completa o un flujo de trabajo que Spark ejecuta. Un trabajo se activa cuando se llama a una acción en un RDD (Conjunto de Datos Distribuido Resiliente) o DataFrame, como count(), collect() o saveAsTextFile(). El controlador de Spark divide el trabajo en unidades más pequeñas llamadas etapas.

Una etapa es un conjunto de tareas independientes que se pueden ejecutar en paralelo. Las etapas se crean en función de las dependencias de mezcla, que ocurren cuando los datos necesitan ser redistribuidos entre particiones (por ejemplo, durante una operación groupByKey() o reduceByKey()). Cada etapa consta de tareas, que son las unidades de trabajo más pequeñas en Spark. Una tarea es una sola unidad de ejecución que opera en una partición de datos. Cada tarea realiza la misma operación en su respectiva partición. Por lo tanto, un trabajo se compone de múltiples etapas, y cada etapa se compone de múltiples tareas.

11. ¿Cuál es la diferencia entre 'evaluación perezosa' y 'evaluación ansiosa' en Spark? ¿Cómo ayuda la evaluación perezosa con el rendimiento?

En Spark, la evaluación ansiosa ejecuta una transformación tan pronto como se llama. En contraste, la evaluación perezosa (utilizada por Spark) retrasa la ejecución hasta que se activa una acción. Las transformaciones se registran en un Grafo Acíclico Dirigido (DAG), y solo cuando se llama a una acción como count() o saveAsTextFile() Spark realmente procesa las transformaciones.

La evaluación perezosa ayuda con el rendimiento de un par de maneras clave:

• Optimización: Spark puede optimizar todo el DAG antes de la ejecución. Podría reordenar transformaciones, combinarlas o elegir la estrategia de ejecución más eficiente.
• Evitar cálculos innecesarios: Si solo se necesita un subconjunto de los datos, Spark podría calcular solo las transformaciones necesarias para ese subconjunto, evitando el procesamiento de todo el conjunto de datos.
• Ejemplo:

val data = sc.textFile("mydata.txt") val filteredData = data.filter(_.contains("error")) //Transformación - evaluada perezosamente filteredData.count() // Acción - desencadena la evaluación

12. ¿Cómo se manejan los valores faltantes o nulos en un DataFrame de Spark?

Spark proporciona varias formas de manejar valores faltantes o nulos en los DataFrames. Los enfoques comunes incluyen:

• Filtrado: Eliminar filas con valores nulos usando df.na.drop() o df.filter(col("nombre_columna").isNull()). El método drop() ofrece opciones como how='any' (eliminar si cualquier valor en la fila es nulo) o how='all' (eliminar solo si todos los valores en la fila son nulos).
• Imputación: Reemplazar los valores nulos con un valor específico. Esto se puede hacer usando df.na.fill(valor, subset=["nombre_columna"]). Las estrategias de imputación comunes incluyen el uso de la media, la mediana o un valor constante. Por ejemplo, df.na.fill(df.stat.mean("nombre_columna"), subset=["nombre_columna"]) para reemplazar los valores faltantes con la media de la columna. También puede usar la función fillna. Ejemplo: df.fillna({'nombre_columna': 0})
• Usando coalesce: La función coalesce devuelve el primer valor no nulo de una lista de columnas. Esto es útil cuando tiene varias columnas que podrían contener los datos deseados. Ejemplo: df.withColumn("nueva_columna", coalesce(col("columna1"), col("columna2")))

13. ¿Qué son las funciones definidas por el usuario (UDF) en Spark y cuándo podrías usarlas?

Las funciones definidas por el usuario (UDF) en Spark son funciones personalizadas que extienden la funcionalidad incorporada de Spark. Defines estas funciones usando lenguajes como Python, Scala, Java o R, y luego las registras con Spark para usarlas dentro de las expresiones SQL de Spark y DataFrames/Datasets. Esencialmente, te permiten aplicar lógica personalizada a tus datos durante las transformaciones.

Podrías usar UDFs cuando:

• Necesitas realizar cálculos o transformaciones complejas que no están disponibles en las funciones incorporadas de Spark.
• Necesitas integrarte con bibliotecas o sistemas externos dentro de tus trabajos de Spark. Por ejemplo: spark.udf.register("mi_udf", mi_funcion_python)

14. ¿Cómo puedes optimizar el rendimiento de un trabajo de Spark, como reduciendo los shuffles?

Optimizar un trabajo de Spark implica varias estrategias para minimizar la reorganización de datos y el consumo de recursos. Un enfoque clave es reducir los shuffles, que son operaciones costosas que implican la redistribución de datos a través del clúster. Esto se puede lograr mediante técnicas como:

• Usando variables broadcast: Transmite pequeños conjuntos de datos a todos los nodos de trabajo, evitando la necesidad de mezclar una tabla más grande para las uniones. Ejemplo: val broadcastState = sc.broadcast(statesMap). Luego, en una operación de mapa o unión, usa broadcastState.value.
• Filtrando temprano: Aplica filtros lo antes posible en la tubería de procesamiento de datos para reducir la cantidad de datos que necesitan ser mezclados.
• Usando particiones apropiadas: Elige el número correcto de particiones según el tamaño de los datos y los recursos del clúster. Demasiadas pocas particiones pueden llevar a la subutilización, mientras que demasiadas pueden aumentar la sobrecarga. Considera usar repartition o coalesce estratégicamente.
• Evitando groupByKey innecesario: Prefiere reduceByKey o aggregateByKey cuando sea posible, ya que realizan pre-agregación en el lado del mapeador antes de mezclar. groupByKey mezcla todos los datos.
• Optimizando las operaciones de unión: Considera técnicas como el bucketing o el uso de sugerencias skew join si hay una asimetría significativa de datos. Además, asegura un orden de unión adecuado para minimizar la transferencia de datos.

15. ¿Cuál es el propósito de la partición de datos en Spark? ¿Cómo puedes controlar el número de particiones?

La partición en Spark es crucial para el procesamiento paralelo. Divide los datos en fragmentos lógicos más pequeños que pueden ser procesados independientemente por diferentes ejecutores en todo el clúster. Esto mejora significativamente el rendimiento y la escalabilidad, especialmente para conjuntos de datos grandes, ya que permite una verdadera computación paralela.

Puedes controlar el número de particiones de varias maneras:

• Durante la carga de datos: Muchos métodos SparkSession.read te permiten especificar el número de particiones (por ejemplo, spark.read.text("archivo.txt").repartition(10)).
• Usando repartition() o coalesce(): repartition() crea un nuevo RDD/DataFrame con el número especificado de particiones, barajando los datos. coalesce() intenta reducir el número de particiones de manera más eficiente, evitando una mezcla completa si es posible. Usa repartition al aumentar las particiones o cuando una mezcla completa es aceptable/deseada. Usa coalesce al disminuir el número de particiones para evitar una mezcla completa.
• Configuración de Spark: La propiedad spark.default.parallelism afecta el número predeterminado de particiones para los RDD creados a partir de fuentes de datos como archivos o colecciones. Sin embargo, a menudo es preferible establecer explícitamente el número de particiones con repartition() o durante la carga de datos para un mejor control.

16. ¿Qué es el sistema de archivos de Databricks (DBFS) y cómo se utiliza para almacenar datos?

El sistema de archivos de Databricks (DBFS) es un sistema de archivos distribuido montado en un espacio de trabajo de Databricks, disponible en los clústeres de Databricks. Es una capa de abstracción sobre el almacenamiento en la nube (como AWS S3, Azure Blob Storage o Google Cloud Storage), lo que permite a los usuarios interactuar con el almacenamiento en la nube como si fuera un sistema de archivos local.

DBFS se utiliza para diversos fines: almacenar datos para su procesamiento con Spark, almacenar bibliotecas, archivos de configuración y resultados de experimentos. Los usuarios pueden interactuar con DBFS a través de la CLI de DBFS, la interfaz de usuario de Databricks, la API REST de Databricks y las API de Spark. Esto facilita la carga de datos en DataFrames y conjuntos de datos de Spark. Por ejemplo, podría usar spark.read.csv("dbfs:/FileStore/mydata.csv") para leer un archivo CSV de DBFS.

17. ¿Ha utilizado cuadernos de Databricks antes? ¿Cuáles son algunas de sus ventajas?

Sí, he utilizado cuadernos de Databricks extensamente. Algunas ventajas incluyen:

• Colaboración: Múltiples usuarios pueden trabajar simultáneamente en el mismo cuaderno, fomentando el trabajo en equipo. Se admite la coautoría en tiempo real.
• Entorno Integrado: Proporciona un entorno unificado para la ingeniería de datos, la ciencia de datos y las tareas de aprendizaje automático. Integra Spark, Python, Scala, R y SQL.
• Control de Versiones: La integración con Git permite el seguimiento de los cambios y la colaboración en el código de forma eficaz.
• Computación Interactiva: Permite la exploración y visualización interactiva de datos, lo que facilita la comprensión y el análisis de los datos. Visualización en línea de gráficos y tablas.
• Escalabilidad: Aprovecha el poder de Apache Spark para procesar grandes conjuntos de datos.
• Implementación Simplificada: Los cuadernos se pueden implementar fácilmente como trabajos de producción. Puede programar trabajos directamente desde la interfaz de usuario de Databricks.
• Reproducibilidad: Fácil de recrear entornos con dependencias definidas.

Por ejemplo, el uso de %pip install <nombre_del_paquete> permite instalar paquetes específicos para la sesión actual del notebook, garantizando la consistencia del entorno.

18. ¿Cómo colabora con otros en proyectos de Databricks?

La colaboración en Databricks implica varias prácticas clave. Aprovecho Databricks Repos para el control de versiones utilizando Git, lo que permite que múltiples desarrolladores trabajen en los mismos notebooks o archivos de código simultáneamente y gestionen los cambios de manera efectiva a través de ramificaciones, fusiones y solicitudes de extracción. También utilizo las funciones de comentarios integradas de Databricks dentro de los notebooks para discutir el código, compartir ideas y proporcionar contexto para los cambios, lo que mejora la comunicación y la comprensión.

Además, utilizo espacios de trabajo y clústeres de Databricks compartidos para facilitar el trabajo en equipo. Por ejemplo, al desarrollar una tubería de datos, los miembros del equipo pueden trabajar en diferentes etapas (por ejemplo, ingestión de datos, transformación, carga) en notebooks separados dentro del mismo repositorio, y luego usar un notebook central para orquestar toda la tubería. El uso de clústeres compartidos garantiza entornos consistentes y simplifica la gestión de dependencias, evitando el problema de 'funciona en mi máquina'. Además, participo activamente en revisiones de código, proporcionando comentarios constructivos para asegurar la calidad del código y el cumplimiento de los estándares de codificación. Finalmente, la comunicación clara es clave, y utilizo herramientas como Slack o Teams para discusiones rápidas y actualizaciones sobre el progreso del proyecto.

19. ¿Cuáles son algunas formas de monitorear el rendimiento de un trabajo de Spark en Databricks?

Puede monitorear el rendimiento del trabajo de Spark en Databricks a través de varios métodos. La Interfaz de usuario de Spark (Spark UI) es una herramienta principal, que ofrece información sobre la ejecución del trabajo, las etapas, las tareas y el uso de recursos. Acceda a ella directamente desde la interfaz de usuario de Databricks o a través del Servidor de Historial de Spark para trabajos completados. También puede usar la Interfaz de usuario de Monitoreo de Databricks (Databricks Monitoring UI), disponible en la interfaz de usuario de Databricks.

Además, los Repositorios de Databricks (Databricks Repos) y las soluciones de registro integradas como Azure Monitor o AWS CloudWatch (dependiendo del proveedor de la nube) pueden capturar registros y métricas para su análisis. Considere usar spark.sparkContext.addSparkListener() para rastrear y recopilar métricas programáticamente y enviarlas a sistemas de monitoreo externos. Por ejemplo, se puede usar esto para enviar datos a herramientas de monitoreo como Prometheus o Grafana.

20. ¿Cómo abordaría la depuración de un trabajo de Spark que se ejecuta lentamente o falla?

Al depurar trabajos de Spark lentos o fallidos, comenzaría por examinar la interfaz de usuario de Spark en busca de cuellos de botella, centrándome en las etapas con duraciones largas o lectura/escritura de mezcla (shuffle) alta. Verificaría la asimetría de los datos (data skew), lo que puede causar una distribución desigual de las tareas y un rendimiento lento. Revisar los registros del ejecutor y los registros del controlador es crucial para identificar errores, excepciones o problemas de recursos como errores de memoria (OOM).

Luego, miraría el código para asegurar que los datos se estén procesando de manera eficiente. Esto incluye evitar mezclas innecesarias (por ejemplo, usar uniones broadcast para conjuntos de datos pequeños), optimizar la serialización de datos (usando Kryo) y asegurar que los datos se filtren lo antes posible en la tubería para reducir la cantidad de datos que se procesan. También podría considerar aumentar el paralelismo del trabajo ajustando el número de particiones.

21. ¿Qué es Delta Lake y qué beneficios ofrece en comparación con los lagos de datos tradicionales?

Delta Lake es una capa de almacenamiento de código abierto que aporta fiabilidad a los lagos de datos. Proporciona transacciones ACID (Atomicidad, Consistencia, Aislamiento, Durabilidad), manejo de metadatos escalable y unifica el procesamiento de datos en streaming y por lotes. Esencialmente, es una capa sobre el almacenamiento de objetos existente como AWS S3, Azure Data Lake Storage o Google Cloud Storage, que proporciona funciones mejoradas para la gestión de datos.

En comparación con los lagos de datos tradicionales, Delta Lake ofrece varios beneficios: Asegura la fiabilidad de los datos a través de transacciones ACID, previniendo la corrupción de los datos. Permite la aplicación y evolución de esquemas, manteniendo la calidad de los datos a lo largo del tiempo. Proporciona capacidades de versionado y viaje en el tiempo, lo que le permite auditar y revertir a estados de datos anteriores. Los lagos de datos tradicionales a menudo carecen de estas características, lo que lleva a problemas de calidad de los datos y dificultades en la gestión de datos a gran escala.

22. ¿Puede explicar las propiedades ACID y cómo Delta Lake las asegura?

Las propiedades ACID (Atomicidad, Consistencia, Aislamiento, Durabilidad) son cruciales para las transacciones de datos fiables. Delta Lake asegura las propiedades ACID en su lago de datos utilizando un registro de transacciones.

• Atomicidad: Las transacciones son todo o nada. Delta Lake utiliza un protocolo de confirmación para garantizar que se apliquen todos los cambios en una transacción, o ninguno. El registro de transacciones de Delta sirve como fuente de verdad, garantizando que nunca se expongan escrituras parciales.
• Consistencia: Las transacciones mueven los datos de un estado válido a otro. Delta Lake aplica la validación y las restricciones del esquema, evitando que se escriban datos incorrectos. Asegura que solo se agreguen a la tabla datos válidos, que se ajusten al esquema definido.
• Aislamiento: Las transacciones concurrentes están aisladas entre sí. Delta Lake utiliza el control de concurrencia optimista con aislamiento serializable, lo que significa que múltiples transacciones pueden ejecutarse concurrentemente, pero parecerá que se ejecutaron en serie. Los conflictos se detectan y resuelven, y las transacciones se reintentarán automáticamente.
• Durabilidad: Una vez que se confirma una transacción, es permanente. Delta Lake almacena el registro de transacciones en almacenamiento confiable (por ejemplo, almacenamiento de objetos en la nube como S3 o Azure Blob Storage), lo que hace que los cambios confirmados sean duraderos incluso ante fallas. La creación de puntos de control del registro de transacciones mejora el rendimiento de lectura.

23. ¿Cuál es la diferencia entre una 'tabla gestionada' y una 'tabla externa' en Databricks?

En Databricks, el ciclo de vida de una tabla gestionada está totalmente controlado por Databricks. Cuando se elimina una tabla gestionada, se borran tanto los metadatos como los datos subyacentes. Los datos se almacenan en la ubicación de almacenamiento gestionada por Databricks, a menudo la raíz DBFS. Una tabla externa, por otro lado, solo tiene sus metadatos gestionados por Databricks. Los datos en sí residen en una ubicación de almacenamiento externa que usted especifica, como un almacenamiento de blobs de Azure o un bucket de AWS S3. Eliminar una tabla externa solo elimina los metadatos del metastore; los datos subyacentes permanecen intactos en su ubicación externa.

Las diferencias clave son:

• Ubicación de los datos: Las tablas gestionadas almacenan datos en el almacenamiento controlado por Databricks; las tablas externas almacenan datos en ubicaciones definidas por el usuario.
• Eliminación de datos: Eliminar una tabla gestionada borra tanto los metadatos como los datos; eliminar una tabla externa solo borra los metadatos.
• Acceso a los datos: Las tablas externas son útiles cuando los datos necesitan ser accedidos por otras herramientas o procesos fuera de Databricks porque residen en almacenamiento externo, mientras que las tablas gestionadas se utilizan principalmente dentro de Databricks.

24. ¿Cómo implementaría una tubería de datos simple utilizando Databricks, desde la ingestión de datos hasta la transformación de datos?

Una tubería de datos simple de Databricks implica ingerir datos de una fuente, transformarlos y luego almacenarlos. Primero, use cuadernos de Databricks o Delta Live Tables (DLT) para leer datos de varias fuentes (por ejemplo, almacenamiento en la nube como AWS S3, Azure Blob Storage o bases de datos). Esto se puede hacer utilizando la funcionalidad spark.read de Spark con las opciones de formato apropiadas (por ejemplo, csv, json, parquet).

A continuación, los datos se transforman utilizando Spark SQL o PySpark DataFrames. Esto implica limpiar, filtrar, agregar y unir conjuntos de datos. Por ejemplo, puede usar funciones como filter(), groupBy(), agg() y join(). Luego, los datos transformados se escriben en una ubicación de almacenamiento de destino, típicamente una tabla de Delta Lake para mejorar la fiabilidad y el rendimiento. Esto se logra utilizando df.write.format("delta").save("/ruta/a/la/tabla/delta"). La programación se puede lograr utilizando Databricks Jobs o DLT pipelines para la ejecución automatizada.

Preguntas de entrevista de Databricks para juniors

1. Imagina que Databricks es un cofre de juguetes. ¿Cuáles son algunos juguetes (características) que encontrarías dentro y qué hacen?

¡Imagina Databricks como un cofre de juguetes! Aquí tienes algunos juguetes que encontrarías:

• Spark: El motor principal. Es como un conjunto de bloques de construcción para el procesamiento distribuido de datos, lo que te permite construir pipelines de datos complejos y ejecutarlos rápidamente en un clúster.
• Delta Lake: Piénsalo como una herramienta organizativa mágica para tu data lake. Agrega fiabilidad y estructura (transacciones ACID, aplicación de esquema) a los datos almacenados en el almacenamiento de objetos en la nube, garantizando la calidad de los datos.
• MLflow: Esta es una caja de herramientas para proyectos de aprendizaje automático. Te ayuda a rastrear experimentos, gestionar modelos y desplegarlos fácilmente. Es como un sistema para mantener organizados todos tus proyectos de construcción de ML.
• SQL Analytics (Databricks SQL): Una lupa, que da a los usuarios de negocio la capacidad de explorar los datos almacenados en el lakehouse utilizando consultas SQL estándar. Ideal para dashboards e informes.
• Notebooks: Entornos de codificación interactivos. Utiliza lenguajes como Python, Scala, R y SQL para interactuar con los datos. Puedes escribir código útil, como print('¡Hola Mundo!') o spark.read.format('delta').load('/ruta/a/delta').show().

2. Si tienes una gran pila de ladrillos LEGO (datos), ¿cómo te ayudaría Databricks a ordenar y construir algo genial con ellos?

Databricks proporciona una plataforma poderosa para procesar y transformar grandes conjuntos de datos, similar a ordenar y construir con una gran pila de ladrillos LEGO. Aquí te explicamos cómo:

El motor Spark de Databricks permite el procesamiento paralelo de datos, lo que te permite ordenar, filtrar y transformar eficientemente tus 'ladrillos LEGO' (datos) a escala. Las características clave incluyen:

• Escalabilidad: Maneja fácilmente grandes conjuntos de datos con computación distribuida.
• Ingeniería de datos: Usa herramientas como Delta Lake para el almacenamiento y versionado de datos confiables.
• Ciencia de datos y aprendizaje automático: Aprovecha MLflow integrado para la creación e implementación de modelos.
• Análisis SQL: Ejecuta consultas SQL para explorar y analizar tus datos de 'ladrillos LEGO'.

Esencialmente, Databricks te da las herramientas para organizar, manipular y combinar tus datos (ladrillos LEGO) para construir estructuras complejas y valiosas (información, modelos, aplicaciones).

3. ¿Cuál es la diferencia entre un 'clúster' pequeño y uno grande en Databricks, como tener pocos o muchos amigos que te ayuden a construir?

En Databricks, un clúster pequeño es como tener unos pocos amigos que te ayudan a construir algo: es más barato y rápido para empezar, bueno para tareas más pequeñas o pruebas. Tiene recursos de cómputo limitados, por lo que las tareas tardan más si requieren muchos datos o son computacionalmente complejas. Un clúster grande es como tener muchos amigos: es más caro, pero puede manejar tareas más grandes y complejas mucho más rápido porque tiene más poder de cómputo (más núcleos y memoria).

Elegir el tamaño correcto depende de tu carga de trabajo. Los clústeres pequeños son ideales para el desarrollo, las pruebas y conjuntos de datos pequeños. Los clústeres grandes brillan cuando necesitas procesar grandes conjuntos de datos o ejecutar cálculos complejos rápidamente. Considera la compensación entre costo y rendimiento al decidir.

4. ¿Puedes explicar, de forma sencilla, qué es un 'notebook' en Databricks y por qué lo usamos?

En Databricks, un notebook es una interfaz web para crear y ejecutar código, visualizaciones y documentación de forma colaborativa. Piénsalo como un cuaderno digital e interactivo donde puedes combinar código, su salida y texto explicativo en un solo documento.

Usamos notebooks por varias razones:

• Colaboración: Múltiples usuarios pueden trabajar en el mismo notebook simultáneamente.
• Desarrollo interactivo: Escribe y ejecuta código en celdas, ve los resultados inmediatamente e itera rápidamente.
• Exploración y visualización de datos: Explora fácilmente datos, crea visualizaciones y documenta hallazgos.
• Orquestación del flujo de trabajo: Encadena múltiples pasos en una tubería de datos.
• Soporte para múltiples lenguajes: Los notebooks de Databricks soportan lenguajes como Python, SQL, Scala y R. Por ejemplo, puedes usar los comandos mágicos %python, %sql, %scala o %r para especificar el lenguaje de una celda en particular. Esto permite una mezcla de lenguajes dentro de un mismo notebook.

5. Si tuvieras que enseñar a una computadora a sumar todos los números del 1 al 100, ¿cómo le dirías a Databricks que lo hiciera?

Le diría a Databricks que sumara los números del 1 al 100 usando un bucle o una fórmula matemática dentro de un trabajo de Spark. Usando Scala en Databricks, podría implementarlo así:

val sum = spark.range(1, 101).sum() println(sum) // Output: 5050.0

Alternativamente, podría usar la fórmula para la suma de una serie aritmética: n * (n + 1) / 2. Esto se implementaría como: val n = 100; val sum = n * (n + 1) / 2; println(sum). Este enfoque evita la iteración y es más eficiente para rangos grandes.

6. ¿Qué es 'Spark' en Databricks? Piénsalo como el motor que hace que todo funcione rápido. ¿Por qué es importante?

En Databricks, Spark es el motor de análisis unificado utilizado para el procesamiento de datos a gran escala. Piense en él como el núcleo potente que permite a Databricks manejar conjuntos de datos masivos y cálculos complejos de manera eficiente. Es importante porque permite a los usuarios realizar tareas como la limpieza de datos, la transformación, el aprendizaje automático y el análisis en tiempo real a velocidades significativamente más rápidas que los marcos de procesamiento de datos tradicionales.

Spark logra esta velocidad a través de varias características clave:

• Procesamiento en memoria: Spark almacena datos en la memoria RAM, lo que reduce la necesidad de leer del disco.
• Computación distribuida: Spark distribuye la carga de trabajo a través de un clúster de máquinas, lo que permite el procesamiento paralelo.
• Evaluación perezosa: Spark optimiza el plan de ejecución computando los resultados solo cuando es necesario.

Sin Spark, Databricks no podría cumplir su promesa de análisis de datos rápido y escalable.

7. Digamos que un archivo es como una receta. ¿Qué haría en Databricks para seguir esa receta y hornear un pastel (obtener información)?

Si un archivo es como una receta (instrucciones para el procesamiento de datos), en Databricks, seguiría estos pasos para 'hornear un pastel' (derivar información):

Primero, subiría el archivo de la 'receta' a Databricks, probablemente a DBFS o a una ubicación de almacenamiento montada. Luego, crearía un notebook de Databricks (Python, Scala, SQL o R) para orquestar el procesamiento de datos. Dentro del notebook, haría lo siguiente:

• Leer el archivo de la 'receta': Usar código para leer y analizar el archivo, por ejemplo:

with open("/dbfs/mnt/my_data/recipe.txt", "r") as f: recipe = f.read()

• Implementar la ingesta de datos: Usar Spark para cargar los datos ('ingredientes') desde la fuente especificada (por ejemplo, archivos, bases de datos) en DataFrames. Por ejemplo:

df = spark.read.csv("/dbfs/mnt/my_data/ingredients.csv", header=True)

• Aplicar transformaciones de datos: Realizar las transformaciones de datos ('pasos') descritas en la receta utilizando operaciones de Spark DataFrame (filtrado, agregación, unión, etc.).

• Analizar los resultados: Utilizar Spark para realizar análisis y obtener información, posiblemente visualizando los datos utilizando las herramientas de visualización integradas de Databricks o bibliotecas como Matplotlib y Seaborn.

• Almacenar/presentar el 'pastel': Guardar la información obtenida ('pastel horneado') en una tabla, visualización o panel para que sea accesible. O, si la receta contiene instrucciones para generar un informe, crearía ese informe.

8. ¿Por qué es útil mantener los datos (como los juguetes) organizados en una 'casa' especial (lago/almacén de datos)?

Mantener los datos organizados en un repositorio central como un lago o almacén de datos facilita enormemente su búsqueda y uso. Imagínese buscando un juguete específico en una habitación desbordante de desorden frente a encontrarlo cuidadosamente guardado en su caja designada dentro de una casa de juguetes. Los lagos/almacenes de datos centralizan la información, lo que la hace accesible para el análisis, la generación de informes y el aprendizaje automático. Esto mejora la eficiencia y reduce el tiempo necesario para extraer información valiosa.

Además, los datos organizados permiten una mejor consistencia y calidad. Limpiar y transformar los datos se vuelve más simple cuando se gestionan de forma centralizada. Esto nos permite utilizar los datos de forma más fiable para la toma de decisiones y asegura que diferentes equipos trabajen con la misma información fiable. Piense en ello como etiquetar todas las cajas de juguetes, para que sepa exactamente lo que hay dentro, evitando confusiones y asegurando que todos jueguen con los juguetes correctos.

9. Si accidentalmente rompiste algunos LEGO (datos corruptos), ¿de qué manera Databricks podría ayudarte a arreglarlos?

Databricks puede ayudar a arreglar datos corruptos (como LEGO rotos) principalmente a través de sus capacidades de ingeniería de datos centradas en Delta Lake. Delta Lake proporciona transacciones ACID sobre lagos de datos, lo que permite funciones como el versionado y el viaje en el tiempo. Si los datos están corruptos, puedes usar la función de viaje en el tiempo de Delta Lake para revertir a una versión anterior y conocida de los datos. Por ejemplo:

%sql RESTORE TABLE my_table TO VERSION AS OF 2;

Este comando restauraría my_table al estado en el que se encontraba en la versión 2, deshaciendo efectivamente el daño causado por los "LEGO rotos". Además, el motor Spark de Databricks te permite realizar operaciones de limpieza y transformación de datos a escala. Los registros corruptos podrían ser identificados, filtrados y corregidos, antes de reescribir una versión limpia del conjunto de datos. Delta Lake proporciona el marco y Spark proporciona las herramientas para arreglarlo.

10. ¿Qué significa "escalar" tu proyecto Databricks, como agregar más mesas a un restaurante?

Escalar un proyecto Databricks, como agregar mesas a un restaurante, significa aumentar su capacidad y recursos para manejar cargas de trabajo más grandes y más datos. En lugar de mesas literales, piensa en tablas en tu lago de datos o almacén de datos. Esto podría implicar procesar conjuntos de datos más grandes, admitir más usuarios concurrentes o realizar análisis más complejos.

En términos prácticos, el escalado implica varios aspectos clave: aumentar la potencia de cálculo (por ejemplo, usando clústeres Databricks más grandes o más clústeres), optimizar el código para el rendimiento (por ejemplo, usando transformaciones Spark eficientes), gestionar el almacenamiento de datos de manera efectiva (por ejemplo, particionando datos) y potencialmente mejorar la arquitectura general para manejar las crecientes demandas. Podría optimizar las configuraciones de Spark, como spark.sql.shuffle.partitions, y también aumentar el tamaño del clúster.

11. Explique cómo usaría Databricks para encontrar el edificio más alto de todos los edificios de la ciudad de Nueva York.

Usaría Databricks con Spark para procesar un conjunto de datos que contenga información sobre los edificios de la ciudad de Nueva York. Primero, cargaría el conjunto de datos (por ejemplo, un archivo CSV o Parquet) en un DataFrame de Spark. Esto podría implicar leer los datos del almacenamiento en la nube como AWS S3 o Azure Blob Storage utilizando la API de fuente de datos de Spark. A continuación, seleccionaría las columnas relevantes para la altura del edificio (por ejemplo, 'nombre_del_edificio', 'altura_pies'). Finalmente, usaría las funciones de agregación de Spark para encontrar la altura máxima. Específicamente, usaría la función orderBy en la columna de altura y luego tomaría el nombre del edificio a través de first() o head(1).

Por ejemplo, en PySpark:

df = spark.read.csv("nyc_buildings.csv", header=True, inferSchema=True) tallest_building = df.orderBy(desc("height_feet")).select("building_name", "height_feet").first() print(tallest_building)

Este código lee el CSV, ordena por altura descendente, selecciona el nombre y la altura, e imprime el nombre del edificio con la altura más alta.

12. ¿Cómo usaría Databricks para contar cuántas veces aparece la palabra 'the' en un libro?

Primero, cargue el texto del libro en un DataFrame de Databricks. Puede leer el archivo de texto usando spark.read.text().

Luego, use los siguientes pasos:

1. Divida el texto en palabras: Use la función split() para dividir cada línea en una matriz de palabras.
2. Explote la matriz: Use la función explode() para crear una nueva fila para cada palabra.
3. Filtre por 'the': Filtre el DataFrame para mantener solo las filas donde la palabra es 'the' (se recomienda una comparación que no distinga entre mayúsculas y minúsculas: función lower()).
4. Cuente las ocurrencias: Use la función count() para contar el número de filas en el DataFrame filtrado.

from pyspark.sql.functions import split, explode, lower book_df = spark.read.text("path/to/your/book.txt") word_df = book_df.select(explode(split(book_df.value, "\s+")).alias("word")) the_count = word_df.filter(lower(word_df["word"]) == "the").count() print(f"The word 'the' appears {the_count} times.")

13. Si se le da un archivo grande que contiene nombres y correos electrónicos de clientes, ¿cómo puede usar Databricks para encontrar todos los clientes de California?

Suponiendo que el archivo grande es accesible en Databricks (por ejemplo, en DBFS o un almacenamiento en la nube externo como S3), puede usar Spark SQL o PySpark para leer el archivo, aplicar la lógica de filtrado y extraer los datos de clientes requeridos. Primero, cargue los datos en un DataFrame de Spark. Luego, suponiendo que hay una columna 'estado', filtre el DataFrame para incluir solo las filas donde el 'estado' es 'California'. Finalmente, puede mostrar los resultados o guardarlos en un nuevo archivo.

Por ejemplo, en PySpark:

from pyspark.sql.functions import col df = spark.read.csv("/path/to/your/file.csv", header=True, inferSchema=True) # Carga el archivo CSV en un DataFrame california_customers = df.filter(col("state") == "California") # Filtra para los clientes de California california_customers.show() # Muestra los clientes de California #california_customers.write.csv("/path/to/california_customers.csv", header=True) # Guarda en un nuevo archivo CSV

14. Explique cómo Databricks puede ayudar a una empresa a predecir ventas futuras basándose en datos de ventas pasadas.

Databricks permite a las empresas predecir ventas futuras al aprovechar su plataforma unificada para la ingeniería de datos, la ciencia de datos y el aprendizaje automático. Primero, los datos históricos de ventas de diversas fuentes (CRM, ERP, sistemas de punto de venta) se ingieren y procesan utilizando las capacidades de ingeniería de datos de Databricks con Spark, lo que permite una limpieza, transformación y agregación eficientes de los datos. Estos datos limpios se utilizan luego para entrenar modelos de aprendizaje automático utilizando MLlib u otras bibliotecas como scikit-learn dentro del entorno Databricks, construyendo modelos predictivos como modelos de regresión o de series temporales, que podrían ser producidos fácilmente con MLflow o Databricks Model Serving.

Databricks simplifica todo el proceso de previsión de ventas, desde la preparación de datos hasta la implementación del modelo. El espacio de trabajo colaborativo permite a los científicos de datos e ingenieros trabajar juntos sin problemas. La infraestructura Spark escalable garantiza el procesamiento eficiente de grandes conjuntos de datos, y la plataforma MLflow integrada agiliza la gestión, el seguimiento y la implementación de modelos. Además, Databricks Delta Lake ofrece almacenamiento de datos y control de versiones confiables, lo que garantiza la integridad de los datos y la reproducibilidad de los resultados, mejorando la confianza en las cifras de ventas pronosticadas y permitiendo la toma de decisiones proactiva.

15. ¿Qué es una API en términos sencillos y cómo ayuda a Databricks a conectarse a otras cosas?

Una API (Interfaz de Programación de Aplicaciones) es como un camarero en un restaurante. El camarero toma tu pedido (solicitud) a la cocina (aplicación/sistema), y luego te trae la comida (respuesta). En el contexto de Databricks, una API es un conjunto de reglas y especificaciones que permiten que diferentes aplicaciones de software se comuniquen entre sí.

Las API permiten que Databricks se conecte a diversas fuentes de datos, herramientas y servicios. Por ejemplo, Databricks usa las API para:

• Leer datos del almacenamiento en la nube como AWS S3 o Azure Blob Storage.
• Escribir datos en bases de datos como MySQL o PostgreSQL.
• Integrarse con otros servicios como Tableau para la visualización o Airflow para la orquestación. Las llamadas subyacentes generalmente ocurren utilizando solicitudes HTTP que contienen la solicitud y la respuesta en un formato estándar (por ejemplo, JSON). curl https://someapi.com/data es un ejemplo de tal llamada a la API. Databricks puede procesar los datos obtenidos a través de la API.

16. Imagina que tienes dos listas de nombres. ¿Cómo encontrarías los nombres que están en ambas listas usando Databricks?

Para encontrar nombres presentes en ambas listas usando Databricks, puedes aprovechar el poder de Apache Spark y su API DataFrame. Asumiendo que tus listas se almacenan como DataFrames (por ejemplo, df1 y df2), puedes usar una operación de inner join. Primero crea dos dataframes para la lista de nombres y carga los datos en ellos. Para que el join funcione, necesitarás una columna común, lo cual se puede hacer especificando la columna usando .join después de especificar los dataframes.

Aquí hay un ejemplo usando PySpark:

from pyspark.sql.functions import col # Asumiendo que df1 y df2 son tus DataFrames con una columna llamada 'name' nombres_comunes = df1.join(df2, df1["name"] == df2["name"], "inner") # Selecciona solo la columna 'name' para obtener la lista de nombres comunes (opcional) nombres_comunes = nombres_comunes.select(col("df1.name")) nombres_comunes.show()

El DataFrame nombres_comunes resultante contendrá los nombres que aparecen en ambos DataFrames de entrada. Este enfoque es eficiente para conjuntos de datos grandes porque Spark distribuye la operación de join a través del clúster. Ten en cuenta que también puedes escribir código en Scala.

17. ¿Cómo puede Databricks ayudar a detectar fraudes analizando patrones en las transacciones con tarjetas de crédito?

Databricks, aprovechando Apache Spark, puede procesar y analizar eficientemente grandes volúmenes de datos de transacciones con tarjetas de crédito para detectar patrones fraudulentos. Permite a los ingenieros de datos y a los científicos de datos construir sistemas robustos de detección de fraudes al:

• Ingesta y preprocesamiento de datos: Conexión a diversas fuentes de datos (bases de datos, flujos), limpieza, transformación y agregación de datos de transacciones utilizando Spark DataFrames y SQL.
• Ingeniería de características: Creación de características indicativas de fraude, como la frecuencia de transacciones, el importe, anomalías de ubicación, patrones de gasto en comparación con datos históricos, etc., todo mediante trabajos escalables de Spark.
• Entrenamiento e implementación de modelos: Entrenamiento de modelos de aprendizaje automático (por ejemplo, Regresión Logística, Bosques Aleatorios, Árboles Aumentados por Gradiente) utilizando MLlib u otras bibliotecas de ML en Databricks. MLflow de Databricks puede rastrear experimentos, gestionar modelos e implementar el modelo con mejor rendimiento en producción para la puntuación de fraude en tiempo real o por lotes.
• Monitoreo en tiempo real: Implementación de tuberías de datos de transmisión con Spark Streaming o Structured Streaming para analizar transacciones en tiempo real y activar alertas cuando se detectan actividades sospechosas. Databricks Delta Lake permite un almacenamiento de datos confiable y de alto rendimiento tanto para el análisis histórico como para la ingesta en tiempo real.
• Colaboración: Proporciona cuadernos colaborativos para que los científicos de datos e ingenieros trabajen juntos en la construcción, prueba e implementación de soluciones de detección de fraude.

18. ¿Cuáles son algunas de las herramientas de visualización de datos que puede usar con Databricks para mostrar datos?

Databricks ofrece varias opciones para la visualización de datos. La función integrada display() es una forma rápida y fácil de generar gráficos y tablas directamente desde DataFrames dentro de los cuadernos. Esto funciona bien para el análisis exploratorio de datos. Además, puede usar bibliotecas populares de Python como Matplotlib, Seaborn y Plotly dentro de los cuadernos de Databricks. Estas bibliotecas ofrecen una amplia gama de opciones de personalización para crear visualizaciones sofisticadas. Para paneles interactivos, Databricks SQL (anteriormente conocido como Databricks Workspace SQL) proporciona una plataforma para crear y compartir paneles usando consultas SQL.

También puede conectar Databricks a herramientas de BI externas como Tableau, Power BI y Looker usando los controladores JDBC/ODBC para aprovechar sus capacidades avanzadas de visualización e integrar los datos de Databricks en los flujos de trabajo de informes existentes. Por ejemplo, con Plotly, puede renderizar gráficos interactivos usando plotly.offline.iplot().

19. ¿Cómo usaría Databricks para analizar el tráfico del sitio web y averiguar qué páginas son las más populares?

Usaría Databricks con Spark SQL o Python (PySpark) para analizar los registros de tráfico del sitio web, típicamente almacenados en un formato como los registros de acceso de Apache. Primero, ingeriría los datos del registro en una tabla Delta de Databricks. Luego, usando Spark SQL, consultaría la tabla para extraer las URL de las páginas y agregar el número de visitas para cada página. Finalmente, ordenaría los resultados en orden descendente para identificar las páginas más populares. El código se vería así: SELECT page_url, COUNT(*) AS visit_count FROM logs_table GROUP BY page_url ORDER BY visit_count DESC.

Alternativamente, en PySpark, cargaría los registros, extraería las URL y luego usaría las funciones groupBy y count para lograr el mismo resultado. Después de obtener los resultados, los visualizaría usando las herramientas de gráficos integradas de Databricks u otras bibliotecas como Matplotlib para identificar fácilmente las páginas y tendencias más populares.

20. ¿Cómo puede Databricks ayudar a mejorar la precisión de los modelos de aprendizaje automático?

Databricks mejora la precisión de los modelos de aprendizaje automático a través de varias capacidades clave. Su plataforma unificada agiliza todo el ciclo de vida del ML, facilitando la ingeniería de datos, la ingeniería de características, el entrenamiento de modelos y la implementación, lo que lleva a resultados más consistentes y confiables. Específicamente, características como Delta Lake aseguran la calidad y confiabilidad de los datos, cruciales para el entrenamiento preciso de modelos, y MLflow permite el seguimiento de experimentos, el versionado y la reproducibilidad, lo que permite a los científicos de datos mejorar los modelos iterativamente mientras mantienen un claro registro de auditoría.

Además, Databricks admite el entrenamiento distribuido utilizando Apache Spark, lo que permite un entrenamiento de modelos más rápido en conjuntos de datos grandes. Esto es vital para modelos complejos que requieren datos sustanciales para un rendimiento óptimo. El entorno colaborativo de la plataforma promueve el intercambio de conocimientos y la reutilización de código dentro de los equipos de ciencia de datos. Las capacidades de AutoML automatizan la selección de modelos y el ajuste de hiperparámetros para mejorar la eficiencia.

21. Explique cómo configuraría un trabajo simple de Databricks para que se ejecute automáticamente todos los días.

Para configurar un trabajo diario de Databricks, usaría la interfaz de usuario de Trabajos de Databricks o la API REST de Databricks. Dentro de la interfaz de usuario, crearía un nuevo trabajo, configuraría una tarea para ejecutar un cuaderno o JAR específico y luego definiría un disparador de programación. Esta programación se configuraría para ejecutarse diariamente a la hora deseada. Por ejemplo, podría seleccionar una recurrencia diaria y establecer los campos 'Hora' y 'Minuto' para definir la hora exacta del día.

Alternativamente, usando la API REST, crearía una carga útil JSON que especifica los detalles de la tarea (ruta del cuaderno, parámetros si los hay) y la programación (usando la sintaxis cron para definir la ejecución diaria). Una carga útil de ejemplo podría incluir:

{ "name": "MiTrabajoDiario", "tasks": [ { "task_key": "mitarea", "notebook_task": { "notebook_path": "/Usuarios/me@example.com/MiCuaderno" }, "new_cluster": { "spark_version": "12.2.x-scala2.12", "node_type_id": "Standard_DS3_v2", "num_workers": 2 } } ], "schedule": { "quartz_cron_expression": "0 0 0 * * ?", "timezone": "UTC" } }

Luego, usaría curl o una herramienta similar para publicar esta carga útil en el punto final de la API de Trabajos de Databricks.

22. Si tiene un archivo con datos faltantes, ¿cómo usaría Databricks para manejarlo?

Para manejar datos faltantes en Databricks, primero cargaría los datos en un DataFrame de Spark. Luego, exploraría los patrones de datos faltantes usando funciones como isNull(), isnan(), count() y groupBy() para comprender la extensión y distribución de los valores faltantes. A continuación, elegiría una estrategia de imputación adecuada.

Las estrategias comunes incluyen:

• Eliminación de filas/columnas: Usa dropna() para eliminar filas o columnas con valores faltantes (apropiado si los datos faltantes son mínimos).
• Imputación:
  • Imputación con la media/mediana/moda: Reemplaza los valores faltantes con la media, la mediana o la moda de la columna (usando fillna() con la estadística calculada).
  • Imputación con valor constante: Reemplaza los valores faltantes con un valor constante específico (también usando fillna()).
  • Técnicas más avanzadas: Para escenarios más complejos, podría considerar usar técnicas de imputación más avanzadas como la imputación de k-vecinos más cercanos (usando bibliotecas como sklearn.impute a través de UDFs de Spark) o la imputación basada en modelos (entrenando un modelo para predecir los valores faltantes). Finalmente, evaluaría el impacto de la estrategia elegida en el análisis posterior.

23. ¿Cómo se asegura de que su código de Databricks sea fácil de leer y comprender para los demás?

Para asegurar la legibilidad y comprensión de mi código de Databricks, priorizo las prácticas de codificación limpia. Esto incluye el uso de nombres descriptivos para variables y funciones, agregar comentarios para explicar la lógica compleja y adherirme a un formato de código consistente (por ejemplo, sangría consistente, saltos de línea). También trato de mantener las funciones pequeñas y enfocadas, con parámetros de entrada y salida claros. El código debe dividirse en partes más pequeñas y manejables utilizando funciones. Evito bloques de código largos o profundamente anidados. Uso celdas de markdown en los cuadernos de Databricks para explicar el propósito de las secciones de código.

También estructuro mis cuadernos de Databricks de manera lógica, agrupando las celdas de código relacionadas y usando encabezados de markdown para proporcionar contexto. Usar títulos de celda significativos es importante. Cuando es posible, sigo guías de estilo como PEP 8 para Python y guías de estilo SQL generales al escribir consultas SQL. Si una transformación es particularmente complicada, una pequeña muestra de los datos que entran en la transformación y los datos de salida esperados ayuda a explicarla. Considere usar las funciones de documentación incorporadas de Databricks. Por ejemplo:

def calcular_promedio(datos: list[int]) -> float: """Calcula el promedio de una lista de enteros. Args: datos: Una lista de enteros. Returns: El promedio de los enteros en la lista. Raises: TypeError: Si la entrada no es una lista de enteros. ValueError: Si la lista de entrada está vacía. """ if not isinstance(datos, list): raise TypeError("La entrada debe ser una lista.") if not all(isinstance(x, int) for x in datos): raise TypeError("La lista debe contener solo enteros.") if not datos: raise ValueError("La lista de entrada no puede estar vacía.") return sum(datos) / len(datos)

24. Digamos que necesita procesar datos de múltiples fuentes (como bases de datos y archivos). ¿Cómo puede ayudar Databricks?

Databricks ofrece varias funciones para ayudar a procesar datos de múltiples fuentes de manera eficiente. Primero, proporciona conectores a varias fuentes de datos como bases de datos (por ejemplo, MySQL, PostgreSQL), almacenamiento en la nube (por ejemplo, AWS S3, Azure Blob Storage) y formatos de archivo (por ejemplo, CSV, JSON, Parquet). Estos conectores le permiten leer datos fácilmente en Databricks utilizando la API DataFrame de Spark. Por ejemplo, puede cargar un archivo CSV de la siguiente manera:

df = spark.read.csv("ruta/a/tu/archivo.csv", header=True, inferSchema=True)

En segundo lugar, la plataforma de análisis unificado de Databricks le permite realizar transformaciones y análisis de datos de estas fuentes dispares utilizando un único entorno consistente. Puede utilizar SQL, Python, Scala o R para consultar y procesar los datos. Al aprovechar las capacidades de procesamiento distribuido de Spark, Databricks puede manejar grandes volúmenes de datos de múltiples fuentes con alto rendimiento. Además, Databricks Delta Lake agrega una capa de almacenamiento encima del almacenamiento en la nube para la fiabilidad y las transacciones ACID.

Preguntas de entrevista intermedias de Databricks

1. ¿Cómo optimizaría un cuaderno de Databricks que se está ejecutando más lento de lo esperado?

Para optimizar un cuaderno de Databricks lento, primero identifique los cuellos de botella utilizando la interfaz de usuario de Spark o las herramientas de perfilado de Databricks para identificar las etapas u operaciones que consumen la mayor cantidad de recursos. Luego considere estas optimizaciones:

• Particionamiento de datos: Asegúrese de que los datos se particionen correctamente utilizando repartition() o coalesce() según la carga de trabajo para minimizar la reorganización de datos (shuffling).
• Almacenamiento en caché: Almacene en caché DataFrames/Datasets a los que se accede con frecuencia utilizando cache() o persist().
• Formatos de datos eficientes: Utilice formatos eficientes como Parquet o Delta, aprovechando características como la "propagación de predicados" (predicate pushdown).
• Variables de difusión (Broadcast Variables): Utilice variables de difusión para conjuntos de datos más pequeños para evitar la reorganización de datos durante las uniones (joins).
• Optimización de uniones (Joins): Elija la estrategia de unión adecuada según los tamaños de los conjuntos de datos (por ejemplo, unión hash de difusión para uniones pequeño-grande).
• Optimización del código: Revise el código de Spark en busca de ineficiencias; utilice UDFs vectorizadas siempre que sea posible y evite los bucles.
• Asignación de recursos: Ajuste los parámetros de configuración de Spark (por ejemplo, spark.executor.memory, spark.executor.cores, spark.driver.memory) para proporcionar suficientes recursos.
• Sesgo de datos (Data Skew): Maneje el sesgo de datos salando las claves o utilizando técnicas como la partición por rangos.
• Evite la reorganización de datos (shuffles) innecesaria: Refactorice el código para evitar transformaciones amplias que requieran reorganización de datos.
• Optimice las lecturas de archivos: Asegúrese de que el número de archivos leídos sea óptimo. Demasiados archivos pequeños pueden causar lecturas lentas.
• Optimice las escrituras: Asegúrese de que el número de archivos de salida sea óptimo ajustando el número de particiones.
• Use comandos de optimización de Delta Lake: Ejecute los comandos OPTIMIZE y VACUUM en las tablas Delta.

2. Explique cómo manejaría datos sesgados en un DataFrame de Spark dentro de Databricks.

Para manejar datos sesgados en un DataFrame de Spark dentro de Databricks, consideraría estrategias como "salting" (agregar sal), "bucketing" (agrupación) y el uso de "broadcast joins" (uniones de transmisión). "Salting" implica agregar un prefijo o sufijo aleatorio a la clave sesgada para distribuirla en múltiples particiones. "Bucketing" es útil al unir en claves sesgadas dividiendo los datos en cubos. Para tablas de dimensiones pequeñas unidas con tablas de hechos grandes que exhiben sesgo, las "broadcast joins" pueden ser muy efectivas.

Específicamente, para "salting", el código podría parecerse a esto:

import org.apache.spark.sql.functions._ def addSalt(key: String, numBuckets: Int): String = { val rand = new scala.util.Random key + "_" + rand.nextInt(numBuckets).toString } val addSaltUDF = udf(addSalt _ , StringType) df.withColumn("salted_key", addSaltUDF(col("skewed_key"), lit(10)))

Después de "salting"/"bucketing", podemos realizar uniones en la nueva columna 'salted_key', reduciendo así el sesgo y mejorando el rendimiento. La Ejecución de Consultas Adaptativas (AQE) en Spark también es útil, ya que optimiza dinámicamente los planes de ejecución de consultas en tiempo de ejecución basándose en las estadísticas de los datos, lo que puede mitigar los efectos del sesgo. AQE puede fusionar particiones pequeñas, dividir particiones sesgadas y optimizar las estrategias de unión.

3. Describa su experiencia con el uso de Delta Lake para el almacenamiento de datos en Databricks. ¿Cuáles son los beneficios?

Tengo experiencia utilizando Delta Lake en Databricks para construir almacenes de datos confiables y escalables. Mi trabajo implicó la creación de tuberías de datos que ingerían datos de diversas fuentes, realizaban transformaciones y almacenaban los resultados en tablas Delta. Aproveché las características de Delta Lake, como las transacciones ACID, para garantizar la consistencia de los datos, especialmente durante las operaciones de escritura y actualizaciones concurrentes. También se utilizó el viaje en el tiempo para auditar los cambios de datos y revertir a versiones anteriores cuando fue necesario.

Los beneficios de utilizar Delta Lake incluyen una mayor confiabilidad de los datos debido a las propiedades ACID, una mejor gobernanza de los datos a través de la aplicación y evolución del esquema, y un aumento en el rendimiento de las consultas con características como el salto de datos y el Z-ordering. Además, su integración perfecta con Spark hizo que el procesamiento y la manipulación de datos fueran eficientes, lo que me permitió construir y mantener soluciones robustas de almacenamiento de datos.

4. ¿Cómo gestiona las dependencias (por ejemplo, bibliotecas de Python) en un entorno Databricks para garantizar la reproducibilidad?

Para gestionar las dependencias en Databricks para la reproducibilidad, utilizo principalmente pip y scripts de inicialización de Databricks junto con Databricks Repos.

• requirements.txt: Creo un archivo requirements.txt que enumera todos los paquetes de Python necesarios y sus versiones. Este archivo se usa luego en un script de inicialización que se ejecuta cuando se inicia el clúster de Databricks. El script de inicialización ejecuta pip install -r requirements.txt, lo que garantiza versiones de paquetes consistentes en todos los nodos.
• Repositorios de Databricks: El código, incluidos los scripts de inicialización y requirements.txt, se almacena en un repositorio de Databricks, con control de versiones (por ejemplo, usando Git). Esto permite una fácil reversión y garantiza que se use la versión correcta del código y las dependencias.
• Bibliotecas del clúster: Otro enfoque es instalar directamente bibliotecas en un clúster. Sin embargo, requirements.txt y los scripts de inicialización son preferibles para una mayor reproducibilidad. Las bibliotecas se instalan en el clúster utilizando la interfaz de usuario o la CLI de Databricks.
• Archivos Wheel: Para dependencias complejas o privadas, creo archivos wheel y los almaceno, instalándolos mediante pip install /path/to/wheel_file.whl en el script de inicialización.

5. ¿Cuáles son algunas estrategias para manejar archivos pequeños en Databricks para mejorar el rendimiento?

Los archivos pequeños en Databricks pueden generar problemas de rendimiento debido al aumento de la sobrecarga en la gestión de numerosos archivos. Varias estrategias pueden mitigar esto:

• Reparticionamiento: Aumente el tamaño de la partición usando los métodos repartition(numPartitions) o coalesce(numPartitions) para reducir el número de particiones y crear archivos más grandes. repartition() mezcla los datos por completo en el clúster, creando una distribución equitativa, mientras que coalesce() intenta minimizar el movimiento de datos (use coalesce si sabe que los datos ya están particionados razonablemente bien). Sin embargo, coalesce() puede resultar en tamaños de particiones desiguales.
• Escribir datos con particionamiento optimizado: Al escribir datos en el almacenamiento, puede asegurar un particionamiento eficiente especificando el número de particiones. Por ejemplo, al escribir un DataFrame:

df.write.option("maxRecordsPerFile", 1000000).parquet("path/to/output")

Esto limita el tamaño de los archivos. Adapte el valor maxRecordsPerFile según sus datos y clúster.

• Compactación: Compacte periódicamente archivos pequeños en archivos más grandes. Esto implica leer archivos pequeños, concatenarlos y escribir el resultado de nuevo en el almacenamiento. Esto se puede automatizar con trabajos programados.
• Usando Delta Lake: Delta Lake proporciona compactación automática (optimización automática) y omisión de datos que ayudan a administrar archivos pequeños y mejorar el rendimiento de las consultas.

6. ¿Cómo configuraría una tubería CI/CD para cuadernos y trabajos de Databricks?

Una tubería CI/CD para cuadernos y trabajos de Databricks se puede configurar utilizando herramientas como Azure DevOps, GitHub Actions o GitLab CI/CD. Los pasos básicos implican el control de versiones de sus cuadernos de Databricks (típicamente como archivos .ipynb o archivos .py exportados de cuadernos) en un repositorio Git. Luego, la tubería CI/CD se activaría al realizar commits de código en el repositorio. La tubería luego realizaría pasos como linting, pruebas unitarias (si corresponde) e implementar los cuadernos y trabajos en un espacio de trabajo de Databricks. Para la implementación, se puede usar la CLI de Databricks o la API REST de Databricks para importar cuadernos, crear o actualizar trabajos basados en el código más reciente en el repositorio. Considere usar la función databricks bundle para administrar los artefactos de implementación como parte de CI/CD.

Por ejemplo, una tubería simple podría:

1. Extraer código: Obtener el código más reciente del repositorio Git.
2. Lint & Test: Ejecutar linters (por ejemplo, flake8, pylint) y pruebas unitarias.
3. Desplegar en Databricks: Usar la CLI de Databricks (databricks bundles deploy) para desplegar los cuadernos y trabajos en un espacio de trabajo Databricks especificado. Esto podría implicar:
   • databricks bundles validate: validar el despliegue
   • databricks bundles deploy -t <target>: desplegar los paquetes
4. Ejecutar pruebas en Databricks: Activar un trabajo de Databricks para ejecutar pruebas de integración o aceptación contra el código desplegado.
5. Reportar resultados: Publicar los resultados de las pruebas y el estado del despliegue.

7. Explique cómo monitorizaría los trabajos de Databricks para detectar el rendimiento y los errores. ¿Qué métricas son importantes?

Para monitorizar los trabajos de Databricks, aprovecharía varias herramientas y métricas. Principalmente, usaría la interfaz de usuario de Databricks para monitorizar las ejecuciones de trabajos, prestando mucha atención a la interfaz de usuario de Spark para obtener información detallada sobre las etapas, las tareas y los ejecutores. Las métricas importantes incluyen la duración del trabajo, la duración de la tarea, los tamaños de lectura/escritura de shuffle y el uso de memoria del ejecutor. Esto puede ayudar a identificar cuellos de botella.

Para la monitorización y alerta proactiva, configuraría la monitorización de Databricks utilizando herramientas como Azure Monitor, Prometheus o Datadog para rastrear estas métricas clave. Configuraría alertas basadas en umbrales para fallos de trabajos, tareas de larga duración o consumo excesivo de recursos. Además, implementaría el registro dentro de los propios trabajos de Databricks utilizando log4j o similar, para capturar errores y advertencias específicas de la aplicación, que luego se pueden enrutar a un sistema de registro central para su análisis.

8. Describe tu experiencia con Databricks SQL Analytics. ¿En qué se diferencia de usar Spark SQL?

Mi experiencia con Databricks SQL Analytics implica usarlo para consultas interactivas y creación de paneles en lagos de datos. Lo he usado para construir paneles para usuarios de negocio, realizar análisis ad-hoc y crear informes. Es un almacén de SQL sin servidor muy eficiente, especialmente al consultar datos en formato Delta Lake.

Databricks SQL y Spark SQL son similares pero tienen diferencias clave. Spark SQL es un motor SQL distribuido de propósito general dentro del marco más amplio de Apache Spark, adecuado para el procesamiento de datos a gran escala y tuberías ETL. Databricks SQL, por otro lado, está optimizado para consultas SQL de baja latencia para cargas de trabajo de BI y análisis. Databricks SQL ofrece características como un motor de consulta optimizado para SQL, historial de consultas, paneles y alertas que no están disponibles fácilmente en Spark SQL. Piénsalo de esta manera: Spark SQL es para construir los datos, mientras que Databricks SQL es para analizar el producto terminado.

9. ¿Cómo implementaría la seguridad a nivel de fila en Databricks para controlar el acceso a los datos?

La seguridad a nivel de fila en Databricks se puede implementar utilizando varias técnicas. Un enfoque común es aprovechar las Vistas Dinámicas. Esto implica crear una vista que filtre los datos en función de la identidad de un usuario o la pertenencia a un grupo utilizando CURRENT_USER() o una función personalizada que recupere la información del grupo. La definición de la vista incluye una cláusula WHERE que restringe el acceso a las filas en función del contexto del usuario. Por ejemplo:

CREATE VIEW secured_table AS SELECT * FROM original_table WHERE user_id = CURRENT_USER();

Otro enfoque, especialmente útil con Delta Lake, implica el uso de las funciones de control de acceso a tablas de Delta Lake en conjunción con funciones definidas por el usuario (UDF) para definir políticas de acceso detalladas. Las UDF pueden encapsular una lógica de autorización compleja. Estas funciones, cuando se combinan, garantizan que los usuarios solo vean los datos que están autorizados a ver en función de las políticas o roles predefinidos dentro del entorno de Databricks.

10. Explique cómo usaría Databricks para construir una tubería de datos en tiempo real.

Para construir una canalización de datos en tiempo real en Databricks, aprovecharía Structured Streaming. Primero, configuraría una fuente de transmisión, como Kafka o Azure Event Hubs, para ingerir los datos entrantes. Luego, utilizando Spark Structured Streaming, realizaría transformaciones como filtrado, agregación y enriquecimiento en los datos. Finalmente, escribiría los datos procesados en un sumidero en tiempo real como una tabla Delta Lake configurada para lecturas de transmisión, una base de datos NoSQL o una solución de panel en tiempo real.

Las consideraciones clave incluyen elegir el intervalo de activación apropiado (por ejemplo, micro-lotes o continuo), manejar los datos que llegan tarde usando marcas de agua y asegurar la tolerancia a fallos con puntos de control. Monitorear el rendimiento de la canalización, incluyendo la latencia y el rendimiento, es crucial para mantener su estabilidad y eficiencia. Utilizaría las capacidades integradas de monitoreo de Databricks, la interfaz de usuario de Spark y las capacidades de registro para lograr esto.

11. ¿Cuál es la diferencia entre usar `dbutils.notebook.run` y llamar a un cuaderno como un trabajo en Databricks?

`dbutils.notebook.run` ejecuta un cuaderno dentro del contexto del cuaderno que lo llama. Esto significa que se ejecuta en línea, espera a que el cuaderno llamado se complete, y cualquier variable o configuración establecida en el cuaderno llamado puede ser directamente accedida o afectar el estado del cuaderno que llama, sujeto al alcance. Además, los errores en el cuaderno llamado detienen el cuaderno que llama.

Llamar a un cuaderno como un trabajo de Databricks, por otro lado, ejecuta el cuaderno en un contexto separado y aislado. No bloquea el proceso que llama; es asíncrono. Los cambios o errores en el cuaderno de trabajo no afectan directamente la ejecución del cuaderno del llamante. Los datos se pasan a través de métodos de entrada y salida bien definidos (por ejemplo, parámetros y devolver un valor usando `dbutils.notebook.exit()`), asegurando una separación adecuada. Los trabajos generalmente se activan en un horario o evento, y son más adecuados para cargas de trabajo de producción que requieren un manejo robusto de errores y aislamiento.

12. ¿Cómo usaría Databricks para realizar tareas de aprendizaje automático? Explique su flujo de trabajo preferido.

Usaría Databricks para realizar tareas de aprendizaje automático aprovechando su espacio de trabajo colaborativo, computación escalable y seguimiento integrado de MLflow. Mi flujo de trabajo preferido implica varios pasos:

Primero, ingeriría y prepararía datos usando Spark SQL o PySpark. Esto implica limpiar, transformar y diseñar características de los datos. Segundo, exploraría diferentes modelos de aprendizaje automático usando bibliotecas como scikit-learn, TensorFlow o PyTorch, experimentando con hiperparámetros. Luego, usaría MLflow para rastrear experimentos, registrar parámetros, métricas y artefactos. Implementaría el modelo de mejor rendimiento en un punto final de servicio de Databricks para predicciones en tiempo real o lo usaría para inferencia por lotes, y posteriormente monitorearía su rendimiento. Los pasos clave incluyen:

• Exploración y preparación de datos: Usa Spark para el procesamiento de datos distribuido.
• Entrenamiento de modelos: Aprovecha el cómputo optimizado de Databricks para ciclos de entrenamiento rápidos.
• Seguimiento de experimentos (MLflow): Rastrea parámetros, métricas y artefactos.
• Despliegue de modelos: Despliega en Databricks Serving o plataformas externas.
• Monitoreo: Monitorea continuamente el rendimiento del modelo y reentrena según sea necesario.

13. Describe cómo has usado Databricks para integrarte con otras fuentes de datos (por ejemplo, almacenamiento en la nube, bases de datos).

He usado Databricks extensamente para integrarme con varias fuentes de datos. Para el almacenamiento en la nube, me he conectado a AWS S3, Azure Blob Storage y Google Cloud Storage usando las bibliotecas de conectores respectivas y configurando claves de acceso o entidades de servicio. spark.read.format("parquet").load("s3a://<bucket>/<path>") es un patrón común. Para bases de datos relacionales como PostgreSQL y MySQL, he utilizado controladores JDBC para establecer conexiones y leer/escribir datos utilizando la API DataFrame de Spark. También usé secretos de Databricks para administrar de forma segura las credenciales de la base de datos. Por ejemplo, para conectarse a una base de datos postgres:

df = spark.read.format("jdbc")
.option("url", "jdbc:postgresql://<host>:<port>/<database>")
.option("dbtable", "<table>")
.option("user", dbutils.secrets.get(scope="<scope_name>", key="<user_key>"))
.option("password", dbutils.secrets.get(scope="<scope_name>", key="<password_key>"))
.load()

Además, me he integrado con colas de mensajes como Kafka utilizando la API Spark Streaming para ingerir datos en tiempo real en Databricks para su procesamiento y análisis. El enfoque de streaming estructurado facilita el trabajo.

14. ¿Cómo manejas el versionado de datos y la reproducibilidad en los proyectos de Databricks?

El control de versiones y la reproducibilidad de los datos en los proyectos de Databricks se pueden gestionar utilizando varias técnicas. Para los datos, la función de viaje en el tiempo de Delta Lake es clave. Permite consultar versiones anteriores de sus datos usando SELECT * FROM table VERSION AS OF timestamp o SELECT * FROM table@v1. Esto permite la auditoría, la depuración y la reproducción de resultados de análisis anteriores. Otro enfoque es utilizar herramientas de linaje de datos para rastrear los orígenes y las transformaciones de los datos.

Para el código, se recomienda usar Databricks Repos con integración de Git. Esto permite rastrear los cambios en sus cuadernos y otros archivos de código. También facilita la colaboración y permite revertir a versiones anteriores de su código, garantizando que puede reproducir estados de código específicos y el análisis correspondiente. Usar %pip freeze > requirements.txt en un cuaderno y rastrear este archivo con Git junto con su código también ayudará a gestionar y reproducir los entornos.

15. Explique cómo usaría Databricks para crear un panel de datos para las partes interesadas.

Para crear un panel de datos para las partes interesadas usando Databricks, aprovecharía Databricks SQL y Databricks Dashboards. Primero, usaría Databricks SQL para crear consultas SQL que agreguen y transformen los datos sin procesar almacenados en las tablas de Delta Lake. Estas consultas calcularían las métricas clave y los KPI relevantes para las partes interesadas, como los usuarios activos diarios, las tendencias de ingresos o la tasa de abandono de clientes. Luego, usaría Databricks Dashboards para visualizar estas métricas. Crearía gráficos, diagramas y tablas que presenten claramente los datos y permitan a las partes interesadas comprender fácilmente las tendencias y los patrones.

Específicamente, configuraría los paneles para que se actualicen automáticamente a intervalos regulares (por ejemplo, diariamente) para asegurar que las partes interesadas siempre tengan acceso a la información más reciente. También implementaría el control de acceso para restringir el panel a grupos de usuarios específicos y otorgarles los permisos apropiados, y usaría parámetros, filtros y drill downs para permitir la interactividad. Para monitorear el rendimiento, usaría las herramientas de monitoreo de Databricks. La elección de gráficos y tablas utilizados en los paneles dependería del tipo de métricas que necesiten las partes interesadas.

16. ¿Cuáles son algunas de las mejores prácticas para escribir consultas SQL de Spark eficientes en Databricks?

Al escribir consultas SQL de Spark eficientes en Databricks, considere estas mejores prácticas:

• Particionamiento y Bucketing: Use estrategias de particionamiento y bucketing apropiadas basadas en sus datos y patrones de consulta. Esto permite que Spark lea solo los datos relevantes. Por ejemplo, PARTITIONED BY (fecha) o CLUSTERED BY (user_id INTO 200 BUCKETS). Seleccione claves de particionamiento basadas en columnas de filtro de uso frecuente.

• Filtrado temprano: Aplique filtros lo antes posible en la consulta para reducir la cantidad de datos procesados en etapas posteriores. Esto minimiza los datos mezclados a través de la red.

• Evite SELECT *: Especifique las columnas que necesita en lugar de seleccionar todas las columnas. Esto reduce el uso de E/S y memoria.

• Use Broadcast Joins para tablas pequeñas: Para tablas más pequeñas, use broadcast joins para evitar mezclar la tabla más grande. Puede indicarlo usando BROADCASTJOIN o habilitar la auto-difusión usando la configuración de Spark: spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold.

• Optimice los Joins: Considere cuidadosamente el orden de los joins. Comience por unir las tablas más pequeñas primero. Por ejemplo:

SELECT /*+ BROADCASTJOIN(small_table) */ * FROM large_table JOIN small_table ON large_table.key = small_table.key;

• Usar funciones integradas: aprovechar las funciones integradas de Spark para obtener rendimiento. Estas suelen estar muy optimizadas.

• Caché con prudencia: Almacenar en caché conjuntos de datos utilizados con frecuencia o resultados intermedios utilizando CACHE TABLE o df.cache() para evitar el recálculo. Sin embargo, tener en cuenta las limitaciones de memoria.

• Optimizar los tipos de datos: Utilizar los tipos de datos más pequeños posibles para reducir el almacenamiento y la huella de memoria. Por ejemplo, utilizar Int en lugar de Long si los valores caben dentro del rango Int.

• Analizar tablas: Ejecutar ANALYZE TABLE table_name COMPUTE STATISTICS para actualizar las estadísticas de la tabla, lo que ayuda al optimizador de Spark SQL a tomar mejores decisiones.

• Evitar las UDFs cuando sea posible: Si bien las UDFs son flexibles, a menudo pueden ser un cuello de botella en el rendimiento. Explorar el uso de funciones integradas o expresiones de Spark SQL en su lugar. Si las UDFs son necesarias, considere el uso de UDFs de Scala o Java para obtener un mejor rendimiento que las UDFs de Python.

• Considerar Delta Lake: Utilizar Delta Lake para el almacenamiento de datos. Delta Lake proporciona funciones como el salto de datos, escrituras optimizadas y almacenamiento en caché para mejorar el rendimiento de las consultas.

17. ¿Cómo usaría Databricks para implementar políticas de gobierno de datos?

Databricks ofrece varias funciones para implementar políticas de gobierno de datos. Unity Catalog proporciona gobierno de datos centralizado, seguridad, auditoría y linaje de datos en los espacios de trabajo de Databricks. Puede definir controles de acceso, administrar la propiedad de los datos y rastrear el linaje de los datos mediante Unity Catalog. Se puede aplicar enmascaramiento de datos y seguridad a nivel de fila a los datos confidenciales.

Además, Databricks se integra con herramientas de gobierno externas. La calidad de los datos se puede monitorear a través de Delta Live Tables con expectativas, y los registros de auditoría proporcionan un registro del acceso y las modificaciones de los datos. Las herramientas de orquestación del flujo de trabajo garantizan la aplicación consistente de las reglas de gobierno en todas las tuberías. Además, puede usar cuadernos para el descubrimiento de datos, la documentación y la gestión de políticas para mejorar la comprensión y la usabilidad de los datos.

18. Describa su experiencia con el uso de Databricks para la exploración y visualización de datos.

He usado Databricks extensamente para la exploración y visualización de datos, aprovechando su entorno de cuaderno colaborativo y la integración con varias fuentes de datos. Mi flujo de trabajo típico implica cargar datos de fuentes como Azure Data Lake Storage Gen2 o AWS S3 en Spark DataFrames. Luego, uso Spark SQL u operaciones de DataFrame para realizar la limpieza, transformación y agregación de datos.

Para la visualización, utilizo principalmente las capacidades de trazado integradas de Databricks a través de %matplotlib inline con bibliotecas como Matplotlib, Seaborn y Plotly. También utilizo widgets de Databricks para crear paneles interactivos. También he utilizado la función display() para representar fácilmente Pandas DataFrames y crear gráficos básicos directamente dentro del cuaderno para obtener información rápida de los datos.

19. ¿Cómo usaría Databricks para realizar pruebas A/B?

Para realizar pruebas A/B en Databricks, normalmente usarías una combinación de manipulación de datos, aprendizaje automático y herramientas de análisis estadístico disponibles dentro de la plataforma. Primero, necesitarías definir tu prueba A/B, identificando los grupos de control y tratamiento y las métricas clave que deseas rastrear (por ejemplo, tasa de conversión, tasa de clics). Luego, puedes usar Spark para procesar y transformar tus datos, segmentando usuarios o sesiones en los grupos A y B en función de una asignación aleatoria.

A continuación, calcularías las métricas relevantes para cada grupo. Las bibliotecas integradas de Databricks como mllib o scikit-learn permiten modelos de aprendizaje automático que pueden ser necesarios para predecir el comportamiento del usuario en función del tratamiento. Finalmente, emplearías pruebas estadísticas (por ejemplo, pruebas t, pruebas de chi-cuadrado) utilizando bibliotecas como scipy o implementaciones personalizadas en Spark para determinar si la diferencia en las métricas entre los grupos A y B es estadísticamente significativa. Si el grupo de tratamiento funciona significativamente mejor, puedes implementar el cambio con confianza. El registro de resultados en Delta Lake permite la repetibilidad y el seguimiento a lo largo del tiempo.

20. Explica cómo manejarías la información de identificación personal (PII) en Databricks para cumplir con las regulaciones de privacidad.

Para manejar la información de identificación personal (PII) en Databricks y cumplir con las regulaciones de privacidad, implementaría un enfoque multicapa. En primer lugar, identificaría y clasificaría todos los datos PII dentro del entorno de Databricks. Esto implica el descubrimiento de datos y el etiquetado de columnas sensibles. En segundo lugar, implementaría controles de acceso utilizando las funciones integradas de Databricks, como las ACL de tabla y la seguridad a nivel de fila, para restringir el acceso a los datos PII solo a usuarios y servicios autorizados. Se podrían utilizar técnicas de enmascaramiento o redacción de datos utilizando funciones de Spark SQL (por ejemplo, regexp_replace, sha2) para proteger los datos PII en reposo y en tránsito, especialmente cuando se utilizan en entornos de desarrollo o prueba. El cifrado de datos utilizando claves administradas por el cliente (CMK) protegería aún más los datos en reposo. Se habilitaría el registro de auditoría para rastrear el acceso a los datos PII, proporcionando trazabilidad para la presentación de informes de cumplimiento e investigaciones de seguridad.

Finalmente, se practicaría la minimización de datos al solo recopilar y almacenar la PII necesaria. Se harían cumplir políticas de retención de datos para eliminar la PII cuando ya no sea necesaria. Por ejemplo, podría usar dbutils.fs.rm para eliminar archivos antiguos después de un cierto período (después de moverlos al almacenamiento de archivo). Todos estos procesos se documentarán y se revisarán regularmente.

21. ¿Cuál es el papel del metastore de Databricks y cómo lo administraría?

El Metastore de Databricks es un repositorio central que almacena metadatos sobre activos de datos, como tablas, bases de datos, vistas y privilegios de control de acceso. Actúa como un catálogo, lo que permite a los usuarios y sistemas descubrir, comprender y acceder a los datos gestionados por Databricks. Proporciona una vista unificada de los datos en diferentes sistemas de almacenamiento como ADLS Gen2 o S3.

La gestión del Metastore de Databricks implica considerar factores como la alta disponibilidad, las estrategias de copia de seguridad y restauración, el control de acceso y la evolución del esquema. Las prácticas clave de gestión incluyen:

• Realizar copias de seguridad periódicas del metastore para evitar la pérdida de datos, posiblemente utilizando dbutils.fs.cp para el metastore predeterminado.
• Implementar un control de acceso robusto utilizando Unity Catalog o permisos tradicionales de Hive Metastore, dependiendo del tipo de metastore.
• Monitorear el rendimiento del metastore y escalarlo según sea necesario.
• Utilizar la CLI de Databricks o la API REST para la automatización.

22. ¿Cómo aborda la depuración de aplicaciones complejas de Spark en Databricks?

La depuración de aplicaciones complejas de Spark en Databricks implica un enfoque multifacético. Comienzo examinando la interfaz de usuario de Spark en busca de cuellos de botella de rendimiento, como particiones de datos sesgadas o uniones ineficientes. Métricas clave como la duración de las tareas, los tiempos de lectura/escritura de shuffle y el uso de memoria del ejecutor proporcionan información valiosa. También analizo el plan de ejecución para identificar posibles optimizaciones. Aprovecho ampliamente las capacidades de registro de Databricks, utilizando log4j o dbutils.notebook.exit para capturar información relevante y declaraciones de depuración durante la ejecución de los trabajos. Luego, verifico los registros en los nodos del controlador y del trabajador, buscando excepciones, seguimientos de pila y otros mensajes de error que puedan señalar la causa raíz del problema.

Para problemas más intrincados, podría usar el depurador de Databricks, que permite establecer puntos de interrupción y recorrer el código paso a paso. Además, a menudo aíslo el problema creando casos de prueba más pequeños y reproducibles con un subconjunto de los datos. Si se sospecha una desviación de datos, se emplean técnicas como el salado o el uso de uniones de difusión para mitigar el impacto. Además, soy un gran fan del perfilado de Spark utilizando herramientas como spark.profiler o herramientas de perfilado externas para verificar los puntos críticos.

23. Describa una vez que tuvo que solucionar un problema de rendimiento en Databricks. ¿Qué pasos tomó?

En un proyecto reciente, experimentamos un rendimiento lento de las consultas en un cuaderno de Databricks que procesaba grandes conjuntos de datos. Sospeché un problema de sesgo de datos. Mis pasos iniciales implicaron examinar la interfaz de usuario de Spark para identificar qué etapas tomaban más tiempo. Noté que ciertas tareas dentro de una etapa eran significativamente más lentas que otras, lo que sugería una distribución desigual de los datos.

Para abordar esto, implementé los siguientes pasos: 1) Analicé los datos usando approx_count_distinct e histogramas para identificar las columnas con alta cardinalidad y potencial sesgo. 2) Introduje técnicas de "salting" en la columna sesgada agregando un prefijo o sufijo aleatorio a la clave. Esto ayudó a redistribuir los datos de manera más uniforme entre las particiones. 3) Volví a particionar los datos usando spark.sql.shuffle.partitions con un mayor número de particiones para aumentar el paralelismo. Finalmente, monitoreé la interfaz de usuario de Spark nuevamente para confirmar que los datos estaban distribuidos de manera más uniforme y el rendimiento de la consulta mejoró significativamente.

24. ¿Cómo asegura su espacio de trabajo de Databricks y evita el acceso no autorizado?

Asegurar un espacio de trabajo de Databricks implica múltiples capas. La seguridad de la red es crucial, utilizando listas de acceso IP para restringir el acceso al espacio de trabajo y puntos finales privados (AWS PrivateLink, Azure Private Link) para evitar la exposición a Internet pública. La autenticación y autorización se gestionan a través de proveedores de identidad robustos (Azure Active Directory, AWS IAM) y se hacen cumplir con la autenticación multifactor (MFA). Dentro de Databricks, las listas de control de acceso (ACL) en cuadernos, clústeres, trabajos y datos son vitales. El Control de acceso basado en roles (RBAC) debe implementarse para otorgar los permisos mínimos requeridos a los usuarios. Audite regularmente las actividades del espacio de trabajo utilizando registros de auditoría. Siempre cifre los datos en reposo y en tránsito.

Las características de gobernanza de datos como Unity Catalog centralizan el control de acceso y la auditoría en todos los activos de datos. Habilite la configuración de acceso al espacio de trabajo como 'Acceso a IP pública' solo cuando sea necesario y deshabilite características como 'Habilitar el servicio de metadatos de instancia V1' en los clústeres si su aplicación no lo requiere. Implemente la seguridad a nivel de fila y columna donde corresponda. Proteja los secretos utilizando secretos y ámbitos secretos de Databricks (respaldados por Azure Key Vault o AWS Secrets Manager) y evite codificar las credenciales de forma fija. Revise y actualice periódicamente las configuraciones de seguridad para adaptarse a las nuevas amenazas y vulnerabilidades.

25. ¿Cuáles son las ventajas de usar clústeres de Databricks sobre otras soluciones Spark basadas en la nube?

Los clústeres de Databricks ofrecen varias ventajas sobre otras soluciones Spark basadas en la nube. Una ventaja clave es el rendimiento optimizado. Databricks incorpora mejoras de rendimiento como Databricks Runtime, que se basa en Apache Spark e incluye optimizaciones que pueden mejorar significativamente la velocidad de ejecución de los trabajos. Otro beneficio es la infraestructura gestionada, Databricks simplifica la gestión de clústeres, automatizando tareas como el aprovisionamiento, el escalado y la aplicación de parches.

Además, Databricks proporciona un entorno colaborativo con características como cuadernos compartidos y coautoría en tiempo real, lo que promueve el trabajo en equipo y el intercambio de conocimientos. También proporciona una fuerte integración con otros servicios de Azure y fuentes de datos externas y ofrece una interfaz fácil de usar para la exploración y visualización de datos, mejorando el flujo de trabajo general de la ciencia de datos. Finalmente, Databricks ofrece Delta Lake, una capa de almacenamiento que aporta confiabilidad a los lagos de datos. Permite transacciones ACID, manejo escalable de metadatos y procesamiento unificado de datos en streaming y por lotes. Esto lo diferencia de otras soluciones Spark basadas en la nube, que requieren configuraciones o soluciones adicionales para funcionalidades similares.

26. ¿Cómo usaría Databricks para construir un motor de recomendaciones?

Para construir un motor de recomendaciones con Databricks, aprovecharía su entorno Spark para el procesamiento de datos distribuidos y el aprendizaje automático. Primero, ingeriría y prepararía los datos (por ejemplo, interacciones del usuario, metadatos de elementos) utilizando Spark DataFrames. Luego, implementaría un algoritmo de recomendación como el filtrado colaborativo (ALS) o el filtrado basado en contenido utilizando MLlib de Spark o scikit-learn, escalando el entrenamiento del modelo en el clúster de Databricks. Finalmente, el modelo entrenado se puede implementar como un UDF de Spark o a través de una API REST (usando MLflow), y luego se llama desde una consulta Spark SQL o alguna aplicación.

Específicamente, usaría los siguientes pasos:

1. Ingesta y preparación de datos: Leer datos de fuentes como bases de datos o almacenamiento en la nube (por ejemplo, S3, Azure Blob Storage) en Spark DataFrames y limpiar/transformar los datos según sea necesario.
2. Ingeniería de características: Crear características relevantes para el algoritmo de recomendación (por ejemplo, incrustaciones de usuario/artículo).
3. Entrenamiento del modelo: Usar el algoritmo ALS de MLlib para filtrado colaborativo o entrenar un modelo basado en contenido usando scikit-learn dentro de un contexto Spark. El modelo se puede ajustar usando técnicas de optimización de hiperparámetros.
4. Evaluación del modelo: Evaluar el modelo usando métricas como precisión, recall o NDCG.
5. Despliegue del modelo: Desplegar el modelo usando MLflow para versionamiento y gestión. El modelo se puede servir como un punto final API REST.
6. Generación de recomendaciones: Generar recomendaciones aplicando el modelo a nuevos datos. Esto se puede hacer en lotes o en tiempo real usando Spark Streaming o Delta Live Tables.

27. Explique la diferencia entre un clúster de trabajo de Databricks y un clúster interactivo. ¿Cuándo usaría cada uno?

Databricks ofrece dos tipos de clústeres principales: clústeres de trabajo y clústeres interactivos. Los clústeres de trabajo están diseñados para ejecutar cargas de trabajo automatizadas y no interactivas, como tuberías de datos programadas o procesamiento por lotes. Son efímeros, lo que significa que se crean automáticamente cuando se inicia un trabajo y se terminan cuando el trabajo se completa. Esto optimiza el uso de recursos y el costo. Los clústeres interactivos, por otro lado, están destinados a la exploración de datos interactiva, el desarrollo colaborativo y las consultas ad-hoc utilizando notebooks. Estos clústeres son persistentes y permanecen activos hasta que se terminan manualmente.

Use un clúster de trabajo cuando necesite ejecutar un script o notebook de forma automatizada sin interacción directa del usuario. Esto es ideal para procesos ETL, trabajos de entrenamiento de aprendizaje automático y otras tareas programadas. Use un clúster interactivo cuando esté desarrollando activamente código, explorando datos o colaborando con otros científicos e ingenieros de datos. Esto es adecuado para tareas como el análisis exploratorio de datos, la creación de prototipos de modelos y la creación de paneles.

28. ¿Cómo implementaría el seguimiento del linaje de datos en Databricks?

Databricks ofrece varias formas de implementar el seguimiento del linaje de datos. El método principal es utilizar las capacidades de linaje integradas de Databricks SQL, que capturan automáticamente las relaciones entre tablas, vistas y paneles. Esto está habilitado de forma predeterminada y se puede acceder a través de la interfaz de usuario o la API de Databricks.

Alternativamente, para un linaje más personalizado y granular, puede aprovechar la función de historial de Delta Lake para rastrear los cambios en las tablas Delta. Para otras fuentes de datos o transformaciones más complejas, considere el uso de herramientas como Apache Atlas integrado con Databricks o mecanismos personalizados de registro y seguimiento dentro de sus trabajos de Spark para registrar el flujo de datos. Además, puede usar herramientas de linaje de terceros que se integran con Databricks.

29. Describa cómo manejaría los problemas de calidad de los datos en un pipeline de Databricks.

Para manejar los problemas de calidad de los datos en un pipeline de Databricks, implementaría un enfoque de múltiples capas que incorpore validación, monitoreo y remediación. Primero, usaría expectativas, a menudo implementadas con bibliotecas como Great Expectations o las restricciones de Delta Lake, para definir reglas de calidad de datos (por ejemplo, tipos de datos, rangos, unicidad) y validar los datos en varias etapas del pipeline. Estas expectativas activarían alertas o pondrían en cuarentena los registros incorrectos en caso de fallo.

Segundo, configuraría paneles de monitoreo usando herramientas como Databricks Monitoring o soluciones de terceros para rastrear las métricas clave de calidad de los datos a lo largo del tiempo (por ejemplo, conteos nulos, valores no válidos). Finalmente, basándome en fallas de validación y en la información del monitoreo, implementaría pasos de remediación, como transformaciones de limpieza de datos usando Spark SQL o Python, o enrutaría los datos problemáticos a un área separada de "cuarentena" para su inspección y corrección manual.

30. ¿Cómo usa Databricks Repos para el control de versiones y la colaboración?

Databricks Repos se integra directamente con proveedores de Git como GitHub, GitLab, Bitbucket y Azure DevOps, lo que permite el control de versiones para cuadernos, proyectos de MLflow y otro código. Para usarlo, conectas tu espacio de trabajo de Databricks a tu repositorio de Git. Luego puedes clonar repositorios, crear ramas, confirmar cambios y enviar actualizaciones directamente desde la interfaz de usuario de Databricks o usando la CLI de Databricks. Este flujo de trabajo facilita la colaboración al proporcionar un espacio de trabajo centralizado y con control de versiones para que los equipos trabajen en el código.

Los beneficios clave incluyen:

• Historial de versiones: Realiza un seguimiento de los cambios y vuelve a versiones anteriores de los cuadernos.
• Colaboración: Varios usuarios pueden trabajar en el mismo proyecto simultáneamente mediante ramificación y fusión.
• Revisión de código: Facilita los flujos de trabajo de revisión de código utilizando las prácticas estándar de Git.
• Integración CI/CD: Se integra con las canalizaciones CI/CD para pruebas y despliegue automatizados.
• Admite la sincronización de cuadernos, scripts de Python y R, y otros archivos. Por ejemplo, un script de Python:

print("¡Hola, Databricks!")

Preguntas de la entrevista de Databricks para personas con experiencia

1. ¿Cómo optimizaría un notebook de Databricks que se ejecuta muy lentamente?

Para optimizar un notebook de Databricks lento, primero identifique los cuellos de botella usando la interfaz de usuario de Spark. Busque etapas con duraciones largas o mezcla de datos excesiva. Reduzca la mezcla de datos optimizando las uniones (usando uniones de transmisión para tablas pequeñas) y usando repartition o coalesce apropiadamente. Mejore el filtrado de datos al principio de la tubería para reducir el tamaño del conjunto de datos. Considere el almacenamiento en caché de DataFrames de acceso frecuente usando df.cache() o df.persist(), pero evite el exceso de almacenamiento en caché.

En segundo lugar, optimice el código. Evite los bucles for y los UDF tanto como sea posible; en su lugar, use funciones integradas de Spark, que están optimizadas. Optimice los formatos de datos: use el formato Parquet o Delta con la compresión adecuada. Revise la configuración del clúster: aumente el número de trabajadores o actualice a instancias con más memoria/CPU. Finalmente, asegúrese de estar usando la última versión de Databricks Runtime. Por ejemplo:

df = df.filter(df['columna'] > 10) # filtrado temprano df.cache() df.write.format("delta").save("/mnt/delta/data")

2. Describa una vez que tuvo que depurar un trabajo complejo de Spark en Databricks.

Durante un proyecto que implicaba la transformación de datos a gran escala, un trabajo de Spark ejecutándose en Databricks comenzó a fallar intermitentemente con mensajes de error crípticos relacionados con problemas de memoria. El trabajo involucraba varias transformaciones complejas, incluyendo joins y agregaciones a través de múltiples conjuntos de datos grandes. Para depurar, comencé por examinar la interfaz de usuario de Spark, centrándome en las etapas que fallaban. Noté que una etapa particular que involucraba un shuffle grande consumía consistentemente una cantidad excesiva de memoria. Luego utilicé el comando EXPLAIN en el DataFrame de Spark para entender el plan de ejecución e identificar posibles cuellos de botella. Me di cuenta de que la estrategia de particionamiento predeterminada estaba causando una asimetría de datos, con algunas particiones siendo significativamente más grandes que otras.

Para resolver el problema, reparticioné los datos utilizando una clave de partición más apropiada basada en la distribución de los datos, equilibrando efectivamente la carga de trabajo entre los ejecutores. Además, optimicé las operaciones de unión utilizando uniones broadcast para conjuntos de datos más pequeños. También ajusté la configuración de Spark, como spark.sql.shuffle.partitions y spark.driver.memory, para que se adaptaran mejor a la carga de trabajo. Después de estos cambios, el trabajo se ejecutó con éxito y de forma fiable, con mejoras significativas en el rendimiento y la estabilidad. Además, configuré la monitorización y las alertas para detectar y abordar de forma proactiva problemas similares en el futuro, incluyendo el registro de métricas clave y el uso de las herramientas de monitorización integradas de Databricks.

3. ¿Cuáles son tus experiencias con Delta Lake y qué ventajas ofrece?

Tengo experiencia trabajando con Delta Lake para construir pipelines de datos fiables en lagos de datos. Lo he utilizado para ingerir, transformar y analizar grandes conjuntos de datos, centrándome principalmente en garantizar la calidad y consistencia de los datos. Mi experiencia incluye la creación de tablas Delta, la realización de transacciones ACID, la optimización del rendimiento de las consultas mediante técnicas como la partición y el Z-ordering, y la implementación del versionado de datos con fines de auditoría y retroceso.

Delta Lake ofrece varias ventajas, incluyendo transacciones ACID en lagos de datos, lo que elimina los problemas de corrupción de datos. Permite el viaje en el tiempo para la auditoría y la reproducibilidad de los datos. Unifica el procesamiento de datos por lotes y en streaming, simplificando las arquitecturas de las tuberías de datos. Además, la función de evolución del esquema es bastante útil. Finalmente, las optimizaciones de rendimiento de Delta Lake, como el salto de datos y el Z-ordering, mejoran significativamente el rendimiento de las consultas, particularmente para conjuntos de datos grandes. Es una gran capa sobre los lagos de datos existentes.

4. Explique cómo configuraría una tubería CI/CD para los cuadernos de Databricks.

Para configurar una tubería CI/CD para los cuadernos de Databricks, usaría una combinación de herramientas como Azure DevOps, Jenkins o GitHub Actions. Primero, almacenaría mis cuadernos de Databricks en un repositorio Git. Luego, configuraría una tubería CI/CD que se active en cada commit o solicitud de extracción a la rama principal. Esta tubería realizaría los siguientes pasos:

• Linting y Pruebas: Usar herramientas como flake8 o pylint (si el cuaderno contiene código Python sustancial fuera de los comandos específicos de Databricks) y pytest con dbx para ejecutar pruebas unitarias contra el código del cuaderno.
• Implementación: Implementar los cuadernos en un espacio de trabajo de Databricks utilizando la CLI de Databricks o dbx. Esto implica cargar los cuadernos y potencialmente configurar trabajos de Databricks para ejecutarlos. Usar databricks workspace import o dbx deploy.
• Pruebas de Integración: Después de la implementación, ejecutar pruebas de integración activando trabajos de Databricks utilizando la API REST de Databricks y validando los datos de salida. Almacenar el cuaderno de Databricks como archivos .py controlados por fuente.
• Documentación Automatizada: Generar automáticamente la documentación del cuaderno de Databricks utilizando dbx.

5. Cuénteme sobre una vez que usó Databricks para resolver un problema de negocios del mundo real.

Trabajé en un proyecto para un cliente minorista importante para mejorar su previsión de inventario. Estaban teniendo problemas con el exceso y la falta de existencias, lo que generaba pérdidas significativas. Usamos Databricks para construir un modelo de aprendizaje automático para predecir la demanda de diferentes productos en varias ubicaciones. El sistema existente se basaba en promedios móviles simples y carecía de la sofisticación para manejar la estacionalidad, las promociones y otros factores influyentes. Usando Databricks, aprovechamos Spark para procesar grandes volúmenes de datos históricos de ventas, datos meteorológicos y datos promocionales; las características se diseñaron utilizando técnicas como la descomposición de series temporales y la codificación one-hot. Construimos un modelo de Gradient Boosting usando XGBoost en Databricks, porque podíamos escalar fácilmente el entrenamiento a través de un clúster para manejar el gran tamaño de los datos.

El modelo se implementó como una API REST usando Databricks Model Serving. Como resultado, mejoramos la precisión del pronóstico en un 15%, lo que se tradujo en una reducción significativa de los costos de inventario y un aumento de las ventas debido a la menor cantidad de faltantes. El cliente estaba muy contento con el resultado, que demostrablemente mejoró sus resultados finales. La capacidad de iterar rápidamente en los modelos dentro del entorno colaborativo de Databricks y luego implementar el modelo utilizando sus capacidades de servicio integradas resultó ser fundamental para el éxito del proyecto.

6. ¿Cómo implementaría la seguridad a nivel de fila en Databricks?

La seguridad a nivel de fila en Databricks se puede implementar utilizando algunos métodos diferentes. Un enfoque común es utilizar la seguridad basada en vistas. Esto implica crear vistas que filtren datos en función del rol o los permisos de un usuario. Por ejemplo, podría crear una vista que solo muestre datos de una región específica si el usuario tiene acceso a esa región.

Otro enfoque implica el uso de vistas dinámicas o funciones con valores de tabla. Estas técnicas permiten una lógica más compleja para determinar qué filas puede ver un usuario. Por ejemplo, podría usar una función con valores de tabla para determinar la pertenencia a un grupo de un usuario y luego filtrar los datos en función de esa pertenencia. Databricks también admite el uso de los comandos GRANT y REVOKE en tablas para controlar el acceso. Puede usar estos comandos para otorgar a usuarios o grupos específicos acceso a ciertas filas en función de alguna condición.

7. Describe su experiencia con diferentes configuraciones de clústeres de Databricks y cuándo elegiría una sobre otra.

Tengo experiencia con varias configuraciones de clústeres de Databricks, incluidos clústeres de un solo nodo, estándar y de alta concurrencia. Normalmente selecciono un clúster de un solo nodo para fines de desarrollo y prueba donde necesito un entorno rápido y rentable para ejecutar trabajos a pequeña escala. Los clústeres estándar son mi opción para cargas de trabajo de propósito general, como procesos ETL y análisis de datos.

Para entornos de producción con muchos usuarios concurrentes o paneles interactivos, prefiero los clústeres de alta concurrencia. Estos clústeres están diseñados para manejar múltiples consultas concurrentes y ofrecen funciones como la ejecución optimizada de consultas y el aislamiento de recursos, lo que garantiza un rendimiento estable. También considero los clústeres con GPU para tareas de aprendizaje automático que involucran aprendizaje profundo u otros algoritmos de cálculo intensivo.

8. ¿Qué estrategias utiliza para monitorear y alertar sobre los trabajos de Databricks?

Para monitorear y alertar sobre los trabajos de Databricks, principalmente utilizo las herramientas de monitoreo integradas de Databricks y las integro con sistemas de alerta externos. Específicamente, utilizo las siguientes estrategias:

• Interfaz de usuario de Databricks: Revise periódicamente la interfaz de usuario de Databricks para ver los estados de ejecución de los trabajos, la duración y cualquier mensaje de error. También analizo la interfaz de usuario de Spark, accesible desde la interfaz de usuario de Databricks, para depurar los cuellos de botella de rendimiento.
• API REST de Databricks: Acceda mediante programación al estado de ejecución de los trabajos, los registros y las métricas mediante la API REST de Databricks. Esto permite la supervisión automatizada y la integración con herramientas de supervisión externas. Puedo usar estos datos para crear paneles personalizados o activar alertas.
• Métricas de Spark: Supervise métricas de Spark como el uso de memoria del ejecutor, la utilización de la CPU y la duración de las tareas utilizando herramientas como Prometheus y Grafana para identificar problemas de rendimiento.
• Supervisión de Delta Lake: Para las tablas de Delta Lake, supervise el estado de la tabla utilizando el comando DESCRIBE HISTORY de Delta Lake y compruebe si hay sesgos de versión, operaciones de vacuum excesivas o problemas relacionados con la calidad de los datos. Implemente controles de calidad de datos utilizando Delta Live Tables.
• Integración de alertas: Integre Databricks con sistemas de alertas como PagerDuty, Slack o correo electrónico utilizando servicios como Azure Monitor o scripts personalizados activados por la API REST de Databricks. Las alertas se configuran en función de los errores de los trabajos, la superación de los umbrales de recursos o los problemas de calidad de los datos.
• Registro: Configure un registro detallado dentro de los trabajos utilizando las capacidades de registro de Spark y dirija la salida a Azure Blob Storage o al sistema de archivos de Databricks, que se puede revisar y analizar en caso de fallos. Los registros de errores pueden activar notificaciones automatizadas.

9. ¿Qué tan familiarizado está con Databricks SQL Analytics, y cuáles son sus características clave?

Tengo una buena comprensión de Databricks SQL Analytics (ahora conocido como Databricks SQL). Es un servicio de almacenamiento de datos sin servidor en la plataforma Databricks Lakehouse que permite a los analistas de datos y científicos de datos ejecutar consultas SQL contra datos almacenados en Delta Lake y otras fuentes de datos. Las características clave incluyen:

• Arquitectura sin servidor: Escala automáticamente los recursos de cómputo en función de la carga de consultas, simplificando la gestión.
• Punto final SQL: Proporciona una interfaz SQL estándar (ANSI SQL) para consultar datos.
• Integración con Delta Lake: Optimizado para consultar tablas Delta Lake, aprovechando características como el salto de datos y el almacenamiento en caché.
• Conectores de BI: Se integra con herramientas de BI populares como Tableau, Power BI y Looker mediante controladores JDBC/ODBC estándar.
• Optimización de consultas: Utiliza la optimización basada en costos para generar planes de ejecución de consultas eficientes.
• Gobernanza de datos: Admite el control de acceso, el enmascaramiento de datos y la auditoría para garantizar la seguridad y el cumplimiento de los datos.
• Supervisión del rendimiento: Proporciona paneles e métricas para supervisar el rendimiento de las consultas y solucionar problemas.
• Gestión de costos: Permite establecer presupuestos y alertas para controlar el gasto en recursos de SQL Analytics.

10. Explica el proceso de migración de datos de un sistema heredado a Databricks.

La migración de datos a Databricks desde un sistema heredado generalmente involucra estos pasos: Primero, evaluar los datos: analizar la estructura, el volumen y la calidad de los datos fuente. Esto ayuda a determinar la estrategia de migración apropiada. Luego, extraer los datos: Utilizar herramientas apropiadas (como conectores de bases de datos, APIs o scripts personalizados) para extraer datos del sistema heredado. Los formatos comunes incluyen CSV, Parquet o Avro. Después, transformar los datos: Limpiar, transformar y remodelar los datos extraídos para que se ajusten al esquema de Databricks. Esto a menudo implica el uso de Spark SQL o Python con bibliotecas como Pandas. Finalmente, cargar los datos: Usar la API DataFrameWriter de Spark para cargar los datos transformados en Databricks, típicamente en una tabla Delta Lake para mejorar el rendimiento y la fiabilidad.

Considere estos aspectos: Para una migración simple, podría cargar directamente los datos en una tabla Delta. Para transformaciones complejas, use una tubería de datos con herramientas de orquestación como Apache Airflow o Databricks Workflows. Para actualizaciones incrementales, implemente la captura de datos de cambio (CDC) utilizando herramientas como Debezium. Siempre priorice la validación y las pruebas de datos en cada etapa.

11. ¿Cómo maneja el versionado de datos y la reproducibilidad en Databricks?

En Databricks, el versionado de datos y la reproducibilidad se pueden lograr utilizando varios métodos. La función de viaje en el tiempo incorporada de Delta Lake es un mecanismo principal, que le permite consultar versiones anteriores de sus datos utilizando marcas de tiempo o números de versión. Esto asegura que pueda reproducir análisis anteriores o recuperarse de errores de datos. Por ejemplo:

SELECT * FROM my_table VERSION AS OF 1; SELECT * FROM my_table TIMESTAMP AS OF '2023-01-01';

Además, la gestión de sus cuadernos y código en un sistema de control de versiones como Git (integrado con Databricks Repos) ayuda a rastrear los cambios en su lógica de procesamiento de datos. Al combinar las capacidades de control de versiones de datos de Delta Lake con el control de versiones de código, garantiza la completa reproducibilidad de sus flujos de trabajo de Databricks. Databricks también es compatible con MLflow para el seguimiento de experimentos de aprendizaje automático, lo que también puede ayudar en la reproducibilidad del modelo.

12. Describa su experiencia con la integración de Databricks con otros servicios en la nube.

Tengo experiencia en la integración de Databricks con varios servicios en la nube, principalmente dentro de los entornos de AWS y Azure. Por ejemplo, he conectado Databricks a AWS S3 y Azure Blob Storage para la ingesta y el almacenamiento de datos utilizando las funciones spark.read y spark.write, configurando las claves de acceso y secretos apropiados para el acceso seguro a los datos. También he trabajado con Azure Data Factory y AWS Glue para orquestar tuberías de datos que incluyen cuadernos de Databricks para transformaciones de datos complejas y tareas de aprendizaje automático.

Específicamente, he utilizado Databricks para leer datos de flujos de Kafka alojados tanto en AWS MSK como en Azure Event Hubs, realizando análisis en tiempo real. En estos casos, configurar la configuración de conexión de Kafka apropiada dentro de Spark fue crucial. Además, he integrado Databricks con bases de datos basadas en la nube como AWS RDS (PostgreSQL) y Azure SQL Database mediante el uso del conector JDBC dentro de Spark para cargar datos para su análisis y almacenar resultados, gestionando cuidadosamente las credenciales y las configuraciones de red para garantizar el acceso seguro a estas fuentes de datos.

13. ¿Cuáles son algunas de las mejores prácticas para escribir código Spark eficiente en Databricks?

• Particionamiento de datos: Utilice estrategias de partición apropiadas (como repartition o coalesce) para distribuir los datos de manera uniforme entre los ejecutores. Evite la asimetría en sus datos, lo que puede provocar la sobrecarga de algunos ejecutores.
• Serialización de datos: Elija un formato de serialización eficiente como Parquet o Avro, que son columnales y ofrecen una mejor compresión y rendimiento de consulta en comparación con los formatos basados en filas. La serialización Kryo también puede mejorar el rendimiento de los objetos personalizados.
• Almacenamiento en caché: Almacene en caché DataFrames o RDDs utilizados con frecuencia utilizando cache() o persist() para evitar el re-cálculo. Tenga en cuenta las limitaciones de memoria.
• Variables de difusión: Utilice variables de difusión para distribuir de manera eficiente conjuntos de datos grandes y de solo lectura a todos los ejecutores, reduciendo la sobrecarga de la red.
• Evite las funciones definidas por el usuario (UDF): Las UDF pueden ser un cuello de botella en el rendimiento, ya que Spark no puede optimizarlas. Prefiera las funciones integradas de Spark o use UDF vectorizadas cuando sea posible (usando UDFs de Pandas).
• Optimice las uniones: Elija la estrategia de unión correcta (por ejemplo, unión de transmisión para tablas pequeñas) y asegúrese de la partición adecuada de las claves de unión. Considere el uso de hints para guiar al optimizador de Spark.
• Gestión de recursos: Configure la asignación de recursos de Spark (por ejemplo, número de ejecutores, memoria por ejecutor) en función del tamaño y la complejidad de su carga de trabajo. Utilice las capacidades de escalado automático de Databricks.
• Filtrado temprano: Filtre los datos lo antes posible en su canalización para reducir la cantidad de datos procesados en etapas posteriores.
• Optimización del código: Revise la interfaz de usuario de Spark para identificar cuellos de botella y optimice su código en consecuencia. Busque etapas que tarden mucho tiempo o tareas con alta asimetría.
• Use explain(): El método explain() revela el plan de consulta de Spark. Analice esta salida para identificar operaciones ineficientes o un flujo de datos subóptimo.

14. ¿Cómo aborda la resolución de problemas de cuellos de botella de rendimiento en las consultas de Spark SQL?

Para solucionar los cuellos de botella de rendimiento de Spark SQL, normalmente empiezo por examinar el plan de ejecución de la consulta utilizando EXPLAIN. Esto ayuda a identificar posibles problemas como exploraciones completas de tablas, órdenes de unión subóptimas o índices faltantes (si corresponde). También analizo la interfaz de usuario de Spark para comprender la utilización de recursos (CPU, memoria, E/S de disco) en las diferentes etapas y tareas. Las etapas o tareas de larga duración indican áreas que requieren optimización.

Las técnicas de optimización comunes incluyen la partición de datos de forma adecuada, el uso de uniones de difusión para tablas pequeñas, el almacenamiento en caché de datos de acceso frecuente y el ajuste de los parámetros de configuración de Spark (por ejemplo, spark.executor.memory, spark.driver.memory, spark.sql.shuffle.partitions). La Ejecución de Consultas Adaptativa (AQE) también es una característica útil en Spark 3.x para optimizar dinámicamente los planes de consulta durante el tiempo de ejecución. También compruebo la asimetría de los datos y la abordo utilizando técnicas como el salado o la re-partición.

15. Explique su comprensión de Databricks Workflows.

Databricks Workflows es un servicio de orquestación totalmente administrado en la plataforma Databricks Lakehouse. Le permite definir y administrar canalizaciones de datos y otras tareas complejas como Gráficos Acíclicos Dirigidos (DAGs). En lugar de administrar dependencias y programar externamente, los flujos de trabajo le permiten programar, supervisar y administrar estas canalizaciones de datos directamente dentro de Databricks.

Los aspectos clave incluyen:

• Tareas: Representan unidades individuales de trabajo (por ejemplo, ejecutar un notebook, un script de Python, una canalización de Delta Live Tables o una consulta SQL).
• Dependencias: Definen el orden en que se ejecutan las tareas. Los flujos de trabajo manejan las dependencias automáticamente.
• Programación: Los flujos de trabajo se pueden programar para ejecutarse periódicamente o activarse por eventos.
• Monitoreo: Proporciona visibilidad en la ejecución de flujos de trabajo, incluyendo estado, registros y métricas.
• Orquestación: Gestiona la ejecución de tareas, incluyendo el manejo de fallos y reintentos.

16. ¿Cómo implementaría un marco de calidad de datos dentro de Databricks?

Implementar un marco de calidad de datos en Databricks implica varios pasos clave. Primero, defina las reglas de calidad de datos utilizando herramientas como restricciones de Delta Lake, expectativas en Delta Live Tables (DLT) o código Spark personalizado con bibliotecas como Great Expectations o Deequ. Estas reglas deben cubrir aspectos como la integridad, la exactitud, la consistencia y la puntualidad.

A continuación, implemente comprobaciones de calidad de datos como parte de sus canalizaciones de datos. Usando DLT, puede definir expectativas y poner en cuarentena automáticamente los datos que fallan. Alternativamente, puede integrar comprobaciones de calidad de datos utilizando trabajos de Spark. Ejemplo: ```python from great_expectations.core.expectation_suite import ExpectationSuite

Cargar datos en un DataFrame de Spark

df = spark.read.format("delta").load("/ruta/a/la/tabla/delta")

Definir el conjunto de expectativas con Great Expectations (ejemplo)

expectation_suite = ExpectationSuite(expectation_suite_name="mi_suite") expectation_suite.add_expectation({"expectation_type": "expect_column_values_to_not_be_null", "kwargs": {"column": "id"}})

#Crear un validador validator = ge.get_context().get_validator( batch_request=batch_request, expectation_suite=expectation_suite ) #Ejecutar la validación y almacenar los resultados validator.validate() ```Finalmente, monitorizar e informar sobre las métricas de calidad de los datos. Utilice los paneles de control de Databricks u otras herramientas de monitorización para realizar un seguimiento de las tendencias de calidad de los datos y alertar a las partes interesadas sobre cualquier problema. Este enfoque iterativo garantiza la mejora continua de la calidad de los datos.

17. Describa su experiencia con el uso de Databricks para tareas de machine learning.

Tengo experiencia utilizando Databricks para diversas tareas de aprendizaje automático, aprovechando su entorno colaborativo y la infraestructura escalable de Spark. He utilizado cuadernos de Databricks para la exploración de datos, la ingeniería de características con PySpark y el entrenamiento de modelos con bibliotecas como scikit-learn y TensorFlow. Específicamente, he trabajado en proyectos que involucran clasificación y regresión, implementando modelos directamente desde Databricks usando MLflow para el seguimiento e implementación de modelos. Esto me permitió centralizar el ciclo de vida del modelo.

18. ¿Cuáles son algunas estrategias para la optimización de costos en Databricks?

La optimización de costos en Databricks se puede lograr a través de varias estrategias. Seleccionar la configuración correcta del clúster es crucial. Considere usar tipos de instancia más pequeños, instancias spot y escalado automático para ajustar dinámicamente los recursos según la carga de trabajo. Habilite Photon para un rendimiento de consulta acelerado, lo que puede reducir el tiempo de ejecución y, por lo tanto, los costos de cómputo. Los formatos de almacenamiento de datos eficientes, como Delta Lake, que ofrece compresión y salto de datos optimizado, también pueden ayudar.

Además, optimice su código Spark para reducir la reorganización de datos y mejorar la eficiencia de la ejecución. La utilización de estrategias de particionamiento apropiadas y el almacenamiento en caché de datos a los que se accede con frecuencia pueden tener un impacto significativo. Supervise regularmente el uso de recursos e identifique posibles cuellos de botella. Utilice las herramientas de análisis de costos de Databricks para obtener información sobre los patrones de gasto e identificar áreas de mejora.

19. ¿Cómo gestiona la información de identificación personal (PII) en Databricks para cumplir con las regulaciones de privacidad de datos?

Para manejar la PII en Databricks y cumplir con las regulaciones de privacidad de datos, utilizo varias técnicas. El enmascaramiento y la tokenización de datos son cruciales para redactar o reemplazar datos confidenciales con equivalentes no confidenciales. Se implementan listas de control de acceso (ACL) y control de acceso basado en roles (RBAC) para restringir el acceso a los datos PII en función de los roles y permisos del usuario. El cifrado de datos, tanto en reposo como en tránsito, es imprescindible, aprovechando las funciones de cifrado integradas de Databricks y KMS del proveedor de la nube.

Además, empleo la auditoría y el monitoreo de datos para rastrear el acceso a la información de identificación personal (PII) e identificar posibles brechas de seguridad o violaciones de políticas. El seguimiento del linaje de datos ayuda a comprender el flujo de datos PII a través de diferentes sistemas y transformaciones, garantizando la responsabilidad y el cumplimiento. Finalmente, usaría las características de Databricks Delta Lake, como la aplicación del esquema y el salto de datos, junto con técnicas de computación que preservan la privacidad (por ejemplo, privacidad diferencial) cuando sea apropiado. Revisar y actualizar regularmente estas medidas también es esencial para adaptarse a las regulaciones y amenazas de seguridad en evolución. Por ejemplo, aquí hay un bloque de código de muestra para el enmascaramiento de datos:

import pyspark.sql.functions as sf def mask_email(email): username, domain = email.split('@') return f"xxxxx@{domain}" mask_email_udf = sf.udf(mask_email, StringType()) df = df.withColumn("masked_email", mask_email_udf(df["email"]))

20. Explique su experiencia con el uso de Structured Streaming en Databricks.

Tengo experiencia usando Structured Streaming en Databricks para el procesamiento de datos casi en tiempo real. Principalmente lo he usado para ingerir datos de temas de Kafka, realizando transformaciones como filtrado, agregación y unión con conjuntos de datos estáticos, y luego escribiendo los resultados en tablas de Delta Lake para análisis posteriores. También he trabajado con operaciones de ventanas para agregaciones basadas en el tiempo.

Específicamente, he utilizado spark.readStream para definir la fuente de entrada, he aplicado transformaciones utilizando Spark SQL y DataFrames, y he usado writeStream con varios modos de salida como append, update y complete, dependiendo del caso de uso. También estoy familiarizado con el checkpointing para garantizar la tolerancia a fallos. He utilizado la función de auto-carga de Databricks para ingerir datos incrementalmente desde el almacenamiento en la nube.

21. ¿Cómo diseñaría un data lake utilizando Databricks y Delta Lake?

Diseñar un data lake con Databricks y Delta Lake implica varios pasos clave. Primero, establecería una arquitectura de múltiples capas, a menudo referida como bronce, plata y oro. Las capas de bronce almacenan datos sin procesar ingeridos de diversas fuentes. Las capacidades de Delta Lake aseguran una ingesta y almacenamiento confiables. Las capas de plata limpiarían, filtrarían y transformarían los datos, creando un conjunto de datos más refinado y optimizado para el análisis. Finalmente, las capas de oro agregan y resumen los datos en métricas e informes a nivel de negocio.

En segundo lugar, aprovecharía las características de Delta Lake, como las transacciones ACID, la evolución del esquema y el viaje en el tiempo, para garantizar la calidad y la fiabilidad de los datos. El motor Spark optimizado de Databricks y las capacidades de indexación de Delta Lake se utilizarían para acelerar el rendimiento de las consultas. También implementaría una monitorización y auditoría robustas, utilizando herramientas dentro de Databricks y servicios externos, para rastrear el linaje de los datos, identificar problemas de calidad de los datos y garantizar el cumplimiento.

22. Describa su experiencia con el uso de Databricks para los procesos ETL (Extracción, Transformación, Carga).

He usado Databricks extensamente para los procesos ETL, aprovechando principalmente Spark (PySpark y Scala) para el procesamiento distribuido de datos. Mi experiencia incluye la extracción de datos de varias fuentes como almacenamiento en la nube (AWS S3, Azure Blob Storage), bases de datos (PostgreSQL, MySQL) y APIs. Para las transformaciones, he utilizado la API DataFrame de Spark para la limpieza de datos, el filtrado, la agregación y la unión de conjuntos de datos. Estoy familiarizado con técnicas como las funciones de ventana, las UDF (Funciones Definidas por el Usuario) y el manejo de diferentes formatos de datos (Parquet, CSV, JSON).

Para la carga, he escrito datos de vuelta a lagos de datos, almacenes de datos (Snowflake, Redshift) y bases de datos, optimizando el rendimiento a través de la partición, el bucketing y los formatos de archivo apropiados. Tengo experiencia con Delta Lake para construir pipelines de datos fiables con propiedades ACID y control de versiones. También he usado Databricks Jobs para la programación y el monitoreo de flujos de trabajo ETL, integrándome con herramientas como Airflow para la orquestación. Un ejemplo de código de una transformación simple:

df = spark.read.parquet("s3://ruta/a/datos") df_transformed = df.filter(df["nombre_columna"] > 10).withColumn("nueva_columna", df["nombre_columna"] * 2) df_transformed.write.parquet("s3://ruta/a/datos_transformados")

23. ¿Cuáles son algunos desafíos que ha enfrentado al trabajar con grandes conjuntos de datos en Databricks y cómo los superó?

Al trabajar con grandes conjuntos de datos en Databricks, he encontrado desafíos como la distorsión de datos, que causó una distribución desigual de tareas y un procesamiento lento. Abordé esto utilizando técnicas como el "salting" de claves o empleando una estrategia de "broadcast join" para conjuntos de datos más pequeños. Otro desafío fue la gestión de memoria (errores de "Out of Memory"). Para superar eso, optimicé configuraciones de Spark como spark.executor.memory y spark.driver.memory, y también utilicé técnicas para reducir el "shuffling" como el "bucketing".

Específicamente, he usado lo siguiente:

• Repartición de datos con df.repartition() para equilibrar la distribución de datos.
• Aplicación de filtros al principio del pipeline para reducir el tamaño del conjunto de datos.
• Aprovechar las operaciones DataFrame optimizadas para Spark, evitando las funciones definidas por el usuario (UDFs) siempre que sea posible. También me aseguro de persistir los datos cuando se usan varias veces para evitar la recomputación. Usar el nivel de almacenamiento correcto para "persist" también es clave. Por ejemplo:

df.persist(StorageLevel.MEMORY_AND_DISK)

24. ¿Cómo se asegura la consistencia e integridad de los datos al realizar transformaciones de datos en Databricks?

Para asegurar la consistencia y la integridad de los datos durante las transformaciones de datos en Databricks, empleo varias técnicas. En primer lugar, aprovecho las propiedades ACID soportadas por Delta Lake, que proporciona garantías transaccionales. Esto incluye el uso de sentencias MERGE para actualizaciones atómicas, asegurando que se apliquen todos los cambios o ninguno. También uso la aplicación de esquemas para evitar que se escriban tipos de datos inconsistentes.

Además, implemento comprobaciones de validación de datos antes y después de las transformaciones. Esto incluye verificar los tipos de datos, rangos y restricciones de unicidad. Estas comprobaciones se pueden implementar utilizando las sentencias assert de Spark, o comparando conteos y agregaciones. Para las transformaciones críticas, creo pistas de auditoría registrando los datos de entrada y salida en tablas separadas, lo que permite el linaje de datos y la depuración en caso de discrepancias. Finalmente, las pruebas unitarias en las funciones de transformación de datos son importantes.

25. Explique su experiencia con el uso de Databricks Repos para el control de versiones.

He usado Databricks Repos extensivamente para el control de versiones de mis cuadernos, pipelines de Delta Live Tables y otros activos de Databricks. Aprecio particularmente cómo se integra directamente dentro del espacio de trabajo de Databricks, lo que me permite confirmar, enviar, extraer y ramificar mi código sin problemas usando Git. Esta estrecha integración elimina la necesidad de cambiar entre diferentes herramientas, agilizando mi flujo de trabajo de desarrollo. Comúnmente uso Repos para el desarrollo colaborativo, lo que permite que varios miembros del equipo trabajen en los mismos cuadernos simultáneamente sin conflictos. Características como las solicitudes de extracción y las revisiones de código también son muy beneficiosas.

Normalmente uso Databricks Repos con Azure DevOps o GitHub, dependiendo de los requisitos del proyecto. Estoy familiarizado con la resolución de conflictos de fusión dentro de la interfaz de usuario de Databricks y con el uso de comandos Git para escenarios más complejos. También he configurado pipelines de CI/CD que activan pruebas y despliegues automatizados cuando los cambios se envían a ramas específicas en mis Repos.

26. ¿Cómo abordaría la optimización de un trabajo de Databricks que implica múltiples uniones?

Para optimizar un trabajo de Databricks con múltiples uniones, me enfocaría en varias áreas clave. Primero, analizaría el plan de ejecución de la consulta para identificar cuellos de botella, usando EXPLAIN o la interfaz de usuario de Spark. Luego, optimizaría las uniones en sí mismas por:

• Elegir el tipo de unión correcto: La transmisión de tablas más pequeñas utilizando broadcastHint puede acelerar significativamente las uniones. Considere usar uniones inner, left o right dependiendo de las características de los datos. Si las tablas son grandes, las uniones sesgadas se pueden optimizar utilizando técnicas como el salado.
• Optimizar la partición de datos: Asegúrese de que los datos estén particionados adecuadamente en función de las claves de unión para minimizar el barajado. Puede ser necesario el re-particionado usando repartition o coalesce.
• Filtrar datos temprano: Aplicar filtros antes de las uniones reduce la cantidad de datos que deben procesarse. Además, considere usar cache y persist para almacenar los dataframes de uso frecuente en la memoria o en el disco para evitar el re-cálculo. Considere habilitar la ejecución de consultas adaptativas (AQE) para la optimización dinámica. Finalmente, asegúrese de que se utilicen estadísticas actualizadas para la planificación de consultas a través de ANALYZE TABLE COMPUTE STATISTICS.

27. Describa su experiencia con el uso de Databricks para el procesamiento de datos en tiempo real.

Tengo experiencia en el uso de Databricks con Spark Streaming y Structured Streaming para el procesamiento de datos en tiempo real. He trabajado en proyectos que involucran la ingestión de datos de fuentes como Kafka y Azure Event Hubs, realizando transformaciones y agregaciones utilizando la API DataFrame de Spark, y luego escribiendo los datos procesados en sistemas posteriores como Cassandra o paneles para análisis casi en tiempo real. Específicamente, he usado foreachBatch para realizar escrituras personalizadas en bases de datos y también he aprovechado las funciones de ventana para calcular métricas en intervalos de tiempo deslizantes.

Estoy familiarizado con conceptos como el micro-batching, la marca de agua (watermarking) para manejar datos que llegan tarde, y el checkpointing para la tolerancia a fallos. Por ejemplo, trabajé en un proyecto que implicaba calcular el valor promedio de las transacciones por minuto a partir de un flujo de datos de comercio electrónico. Utilizamos Structured Streaming con una duración de ventana de un minuto y una duración de desplazamiento de un minuto y escribimos los resultados agregados en una base de datos utilizando foreachBatch. También implementamos monitoreo para detectar y resolver cualquier cuello de botella de rendimiento en la canalización de streaming.

28. ¿Qué piensa sobre el uso de computación Spark serverless en Databricks?

La computación Spark serverless en Databricks ofrece ventajas significativas, principalmente en torno a la gestión simplificada de la infraestructura y la optimización de costos. Ya no es necesario gestionar o dimensionar clústeres, ya que Databricks maneja automáticamente el escalado en función de las demandas de la carga de trabajo. Esto reduce la sobrecarga operativa y permite a los ingenieros y científicos de datos centrarse en el procesamiento y análisis de datos en lugar de la administración de clústeres.

Sin embargo, también existen posibles inconvenientes. Serverless Spark a veces puede generar mayores tiempos de inicio en frío para los trabajos, especialmente si el entorno necesita aprovisionar recursos. La previsibilidad de los costos también puede ser un desafío, ya que los costos están directamente relacionados con el consumo de recursos. Por lo tanto, es esencial una cuidadosa supervisión y estrategias de gestión de costos para garantizar la rentabilidad, especialmente para las cargas de trabajo con necesidades de recursos variables.

29. ¿Cómo gestiona las dependencias y la gestión de paquetes en los cuadernos de Databricks?

En los cuadernos de Databricks, puede gestionar las dependencias utilizando varios métodos. Principalmente, utilizaría los comandos %pip, %conda o %sh directamente dentro de una celda del cuaderno para instalar paquetes de Python o dependencias a nivel de sistema. Estos comandos le permiten instalar paquetes desde PyPI, Conda u otras fuentes. También puede utilizar la interfaz de usuario de los clústeres de Databricks para instalar bibliotecas que estarán disponibles para todos los cuadernos adjuntos a ese clúster.

Por ejemplo, %pip install pandas instala la biblioteca pandas. Para gestionar las versiones de los paquetes, puede especificarlas: %pip install pandas==1.5.0. Para garantizar la reproducibilidad, es mejor práctica crear un archivo requirements.txt con sus dependencias e instalarlas usando %pip install -r requirements.txt. También puede crear y administrar entornos virtuales de Python. Para las dependencias que no son de Python (por ejemplo, bibliotecas del sistema), generalmente usaría comandos %sh como %sh apt-get install <paquete> (en clústeres con SO basado en Debian). Finalmente, puede usar scripts de inicialización de Databricks para instalaciones o configuraciones más complejas y a nivel de clúster.

Pregunta 1.

¿Qué función de Delta Lake le permite consultar una instantánea anterior de una tabla para recuperar los datos tal como existían en un momento específico, incluso después de actualizaciones y eliminaciones?

Opciones:

Clonación de Delta

Viaje en el tiempo

Vacuuming

Aplicación del esquema

Pregunta 2.

En Delta Lake, está utilizando la operación MERGE para actualizar una tabla de destino basada en una tabla de origen. Varias filas en la tabla de origen coinciden con la misma fila en la tabla de destino según la condición MERGE. ¿Cuál es el comportamiento predeterminado de Delta Lake en este escenario?

Opciones:

La operación MERGE fallará con una excepción que indica actualizaciones ambiguas.

La operación MERGE elegirá arbitrariamente una de las filas de origen coincidentes para la actualización.

La operación `MERGE` actualizará la fila de destino una vez por cada fila de origen coincidente, lo que podría generar resultados inesperados.

La operación `MERGE` solo tendrá éxito si el usuario proporciona una lógica explícita de deduplicación para resolver el conflicto en los datos de origen y así garantizar una sola actualización por fila de destino coincidente.

Pregunta 3.

¿Cuál de las siguientes afirmaciones describe mejor cómo funciona el salto de datos en Delta Lake para mejorar el rendimiento de las consultas?

Opciones:

Opciones:

Delta Lake crea automáticamente índices en todas las columnas para acelerar la recuperación de datos.

Delta Lake realiza un seguimiento de los valores mínimo y máximo de las columnas en cada archivo de datos y utiliza estas estadísticas para evitar la lectura de archivos innecesarios.

Delta Lake almacena todos los datos en un solo archivo Parquet altamente optimizado.

Delta Lake requiere que los usuarios definan manualmente índices de salto de datos para cada tabla.

Pregunta 4.

¿Cuál de las siguientes afirmaciones describe MEJOR el propósito de Z-Ordering en Delta Lake?

Opciones:

Para encriptar la tabla Delta Lake para mejorar la seguridad.

Para optimizar la disposición de los datos en el almacenamiento con el fin de mejorar el rendimiento de las consultas mediante la colocación conjunta de datos relacionados en función de las columnas especificadas.

Para realizar copias de seguridad automáticas de las tablas Delta Lake en una ubicación de almacenamiento remota.

Para aplicar restricciones de calidad de datos en la tabla Delta Lake durante las operaciones de escritura.

Pregunta 5.

En Delta Lake, ¿qué comando se utiliza para optimizar el rendimiento de escritura compactando archivos pequeños en otros más grandes?

Opciones:

Opciones:

OPTIMIZE ZORDER BY

OPTIMIZAR

VACUUM

ANALYZE TABLE

¿Cuál de las siguientes operaciones de Delta Lake actualizará automáticamente el esquema de la tabla para acomodar nuevas columnas en los datos entrantes, asumiendo que spark.databricks.delta.schema.autoMerge.enabled está configurado en true?

Opciones:

Anexar

Sobrescribir

Fusionar con `whenNotMatchedInsert`

Crear Tabla Como Selección (CTAS)

Pregunta 7.

¿Cuál de las siguientes afirmaciones sobre la arquitectura de Delta Lake es FALSA?

Opciones:

• Delta Lake almacena datos en formato Parquet.

Opciones:

Delta Lake almacena datos en formato Parquet.

Delta Lake proporciona transacciones ACID sobre el almacenamiento en la nube.

Delta Lake utiliza un registro de transacciones para rastrear todos los cambios en la tabla.

Delta Lake requiere un clúster de cómputo dedicado separado para la gestión de metadatos.

Pregunta 8.

¿Cuál de los siguientes es el caso de uso MÁS apropiado para particionar una tabla de Delta Lake?

Opciones:

Opciones:

Para cifrar datos en reposo.

Para mejorar el rendimiento de las consultas en las columnas que se utilizan con frecuencia en los filtros de la cláusula `WHERE`.

Para reducir el espacio de almacenamiento general utilizado por la tabla Delta.

Para generar automáticamente informes de calidad de datos.

Pregunta 9.

¿Qué afirmación describe MEJOR cómo Delta Lake gestiona las operaciones de escritura concurrentes para garantizar la consistencia de los datos?

Opciones:

Delta Lake utiliza control de concurrencia optimista con aislamiento serializable, lo que significa que las transacciones proceden bajo la suposición de que los conflictos son raros y se realizan validaciones antes de confirmar los cambios. Si se detecta un conflicto, una de las transacciones en conflicto se abortará y deberá reintentarse.

Delta Lake utiliza bloqueo pesimista, donde las operaciones de escritura adquieren bloqueos exclusivos en toda la tabla, lo que impide que otras operaciones continúen hasta que se libere el bloqueo.

Delta Lake permite escrituras concurrentes sin ninguna resolución de conflictos, asumiendo que todas las operaciones de escritura son idempotentes y se pueden aplicar en cualquier orden.

Delta Lake se basa únicamente en el modelo de consistencia del proveedor de almacenamiento en la nube subyacente para manejar las escrituras concurrentes, sin implementar ningún mecanismo de control de concurrencia adicional.

Pregunta 10.

En Delta Lake, ¿cuál es el propósito principal del comando VACUUM?

Opciones:

Para optimizar el rendimiento de escritura reordenando los datos dentro de la tabla Delta.

Para eliminar archivos del almacenamiento de la tabla Delta que ya no son necesarios en función del intervalo de retención, lo que reduce los costos de almacenamiento.

Para hacer cumplir la evolución del esquema migrando automáticamente los datos más antiguos al esquema más reciente.

Para compactar archivos pequeños en archivos más grandes, mejorando el rendimiento de lectura.

Pregunta 11.

Está administrando una tabla Delta Lake que se actualiza con frecuencia. Para optimizar el rendimiento de las consultas y reducir la sobrecarga de los registros de transacciones, desea ajustar la frecuencia de los puntos de control. ¿Cuál de las siguientes configuraciones controla con qué frecuencia Delta Lake escribe puntos de control?

Opciones:

`spark.databricks.delta.checkpoint.interval`

`delta.checkpoint.interval`

`spark.sql.shuffle.partitions`

`delta.checkpointPolicy`

Pregunta 12.

Necesita implementar Change Data Feed (CDF) en una tabla Delta Lake llamada customers. Desea consultar los cambios que ocurrieron después de una versión específica. ¿Cuál de las siguientes opciones demuestra la sintaxis correcta para leer los datos de cambio utilizando un número de versión?

Opciones:

```sql SELECT * FROM table_changes('customers', version=2); ```

```python df = spark.read.format("delta").option("readChangeFeed", "true").option("startingVersion", 2).table("customers") df.show() ```

```sql SELECT * FROM customers.history WHERE version > 2; ```

```python df = spark.read.format("delta").changeTable("customers").versionAsOf(2) df.show() ```

Pregunta 13.

¿Cuál de las siguientes afirmaciones describe MEJOR cómo Delta Lake maneja el versionado de datos?

Opciones:

Delta Lake versiona automáticamente cada cambio realizado en los datos, proporcionando un historial completo de todas las modificaciones.

Delta Lake solo versiona los cambios de esquema, no las modificaciones de datos reales.

El versionado de datos está deshabilitado de forma predeterminada y debe habilitarse manualmente a través de configuraciones específicas.

Las versiones de Delta Lake solo los metadatos y no los archivos de datos reales, confiando en el versionado de almacenamiento externo.

Pregunta 14.

¿Cuál de las siguientes afirmaciones describe MEJOR el papel del registro de transacciones de Delta Lake?

Opciones:

Almacena los archivos de datos reales en formato Parquet.

Es un repositorio de metadatos que rastrea todos los cambios en la tabla Delta, proporcionando propiedades ACID e historial de versiones.

Es una base de datos separada que se utiliza para almacenar resultados de consultas agregadas para una recuperación más rápida.

Contiene configuraciones para la gestión de clústeres y la asignación de recursos.

Pregunta 15.

Está construyendo una tubería de ingestión de datos en tiempo real utilizando Structured Streaming y Delta Lake. Desea asegurarse de que los datos se procesen e escriban incrementalmente en su tabla Delta con semántica de exactamente una vez. ¿Cuál de las siguientes configuraciones es la MÁS adecuada al escribir los datos de transmisión en la tabla Delta Lake?

Opciones:

Use `foreachBatch` y escriba el micro-lote en la tabla Delta sin ninguna opción específica.

Use `writeStream.format("delta").option("checkpointLocation", "/ruta/a/checkpoint").outputMode("append").start("/ruta/a/delta").awaitTermination()

Use `writeStream.format("parquet").option("checkpointLocation", "/path/to/checkpoint").outputMode("append").start("/path/to/delta").awaitTermination()

Use `foreach` y confirme manualmente cada registro en la tabla Delta.

Pregunta 16.

En Delta Lake, ¿cómo afecta el aumento del intervalo de punto de control al rendimiento de las consultas y a la recuperación de datos?

Opciones:

Aumenta el rendimiento de las consultas y acelera la recuperación de datos.

Disminuye el rendimiento de las consultas y ralentiza la recuperación de datos.

Aumenta el rendimiento de las consultas pero ralentiza la recuperación de datos.

Disminuye el rendimiento de las consultas pero acelera la recuperación de datos.

Pregunta 17.

En Delta Lake, ¿cuál es el impacto principal del comando VACUUM en las capacidades de viaje en el tiempo?

Opciones:

Extiende la ventana de viaje en el tiempo, lo que permite a los usuarios acceder a versiones anteriores de los datos.

Reduce los costos de almacenamiento al eliminar permanentemente los archivos que ya no son necesarios por la versión actual de la tabla, lo que podría limitar el viaje en el tiempo.

No tiene impacto en el viaje en el tiempo, ya que solo optimiza el rendimiento de las consultas.

Crea automáticamente copias de seguridad de versiones anteriores de los datos para la recuperación ante desastres, lo que mejora el viaje en el tiempo.

Pregunta 18.

¿Cuál de las siguientes opciones describe mejor cómo la función de optimización automática en Delta Lake mejora el rendimiento de escritura?

Opciones:

Configura automáticamente el Z-Ordering en todas las columnas para mejorar el salto de datos durante las escrituras.

Compacta automáticamente archivos pequeños en archivos más grandes para reducir el número de archivos escritos y mejorar el rendimiento de la escritura.

Divide automáticamente los datos en particiones según las columnas consultadas con mayor frecuencia durante las escrituras.

Desactiva las operaciones de escritura que podrían entrar en conflicto con las lecturas concurrentes.

Pregunta 19.

Una tabla Delta Lake tiene un esquema que incluye una columna llamada user_id de tipo INTEGER. Intenta escribir datos en esta tabla con un DataFrame donde la columna correspondiente user_id es de tipo STRING. Sin especificar ninguna opción de evolución del esquema, ¿qué sucederá cuando intente escribir el DataFrame en la tabla Delta Lake?

Opciones:

La operación de escritura tendrá éxito y Delta Lake convertirá automáticamente los valores `STRING` a `INTEGER` durante la escritura.

La operación de escritura tendrá éxito y Delta Lake cambiará automáticamente el esquema de la tabla a `STRING` para adaptarse al nuevo tipo de datos.

La operación de escritura fallará y lanzará una excepción, lo que indica una discrepancia de esquema.

La operación de escritura tendrá éxito, pero se eliminarán las filas con valores no numéricos en la columna `user_id`.

Pregunta 20.

Después de ejecutar el comando VACUUM en una tabla Delta con el intervalo de retención predeterminado, ¿cuál es la consecuencia en la función de viaje en el tiempo?

Opciones:

El viaje en el tiempo está deshabilitado por completo para la tabla.

El viaje en el tiempo solo es posible a versiones y marcas de tiempo dentro del intervalo de retención definido por `delta.deletedFileRetentionDuration`.

El viaje en el tiempo aún es posible a cualquier versión de los datos, independientemente de la operación `VACUUM`.

El viaje en el tiempo se limita a las últimas 10 versiones de la tabla.

Pregunta 21.

¿Cuál de las siguientes afirmaciones describe mejor cómo Delta Lake maneja las operaciones de escritura concurrentes en la misma tabla Delta?

Opciones:

Delta Lake utiliza el control de concurrencia optimista con Aislamiento de Instantáneas Serializables (SSI) para garantizar la consistencia de los datos.

Delta Lake permite operaciones de escritura concurrentes sin ningún aislamiento, lo que podría provocar la corrupción de datos.

Delta Lake utiliza bloqueo pesimista, donde los escritores adquieren bloqueos exclusivos antes de realizar cualquier cambio en los datos.

Delta Lake solo admite el modo de un solo escritor, donde solo un escritor puede modificar los datos a la vez.

Pregunta 22.

Después de realizar una operación VACUUM en una tabla Delta, ¿cuál es el comportamiento del comando RESTORE con respecto a las versiones anteriores al período de retención?

Opciones:

El comando RESTORE puede restaurar la tabla a cualquier versión, independientemente de la operación VACUUM.

El comando RESTORE fallará si intenta restaurar a una versión anterior al período de retención especificado en el comando VACUUM.

El comando RESTORE restaurará automáticamente solo los metadatos asociados con la tabla, pero no los archivos de datos de versiones anteriores.

El comando RESTORE restaurará una versión corrupta de la tabla.

Pregunta 23.

En Delta Lake, ¿cuál es la función principal del comando OPTIMIZE cuando se usa junto con ZORDER BY?

Comprime archivos pequeños en archivos más grandes y co-localiza datos en función de las columnas especificadas para una recuperación de datos más rápida.

Crea un índice secundario en las columnas especificadas para acelerar las búsquedas, de forma similar a los índices de bases de datos tradicionales.

Actualiza automáticamente el esquema de la tabla Delta para optimizar el almacenamiento en función de las columnas especificadas.

Solo compacta archivos pequeños e ignora la cláusula `ZORDER BY`, ya que esta última es una operación independiente.

Pregunta 24.

¿Cómo aprovecha Delta Lake el salto de datos con archivos Parquet para optimizar el rendimiento de las consultas?

Opciones:

Al crear y mantener automáticamente archivos de índice separados para cada columna en los datos Parquet.

Al recopilar estadísticas sobre los datos dentro de cada archivo Parquet y utilizar estas estadísticas para evitar leer archivos irrelevantes durante la ejecución de la consulta.

Al convertir todos los archivos Parquet al formato ORC, que inherentemente admite el salto de datos.

Al requerir que los usuarios especifiquen manualmente qué columnas indexar para que el salto de datos sea efectivo.

Pregunta 25.

Tiene una tabla Delta y quiere habilitar Change Data Feed (CDF). ¿Qué propiedad de la tabla se establece automáticamente cuando habilita CDF?

Opciones:

`delta.enableChangeDataFeed` se establece en `true`

`delta.trackChanges` se establece en `true`

`delta.appendOnly` se establece en `true`

`delta.compatibility.symlinkFormat.enabled` se establece en `true`

¿Qué habilidades de Databricks debe evaluar durante la fase de entrevista?

Si bien una entrevista no puede revelar todo sobre un candidato, centrarse en las habilidades correctas puede proporcionar información valiosa. Para los roles de Databricks, ciertas habilidades son más importantes que otras. La evaluación de estas habilidades centrales le ayudará a encontrar la mejor opción para su equipo.

Spark

La detección de la competencia en Spark no tiene por qué ser un juego de adivinanzas. Utilice una evaluación de Spark dedicada para filtrar rápidamente a los candidatos con el conocimiento adecuado. Esto le ahorra tiempo y garantiza una base sólida para una evaluación posterior.

Aquí hay una pregunta para evaluar su comprensión de Spark:

Explique la diferencia entre las transformaciones map y flatMap en Spark.

Busque una respuesta que destaque cómo map produce un elemento de salida por cada elemento de entrada, mientras que flatMap puede producir cero o más elementos de salida. Esto demuestra que comprenden cómo estas transformaciones afectan el procesamiento de datos.

SQL

Para evaluar rápidamente las habilidades de SQL, considere usar una prueba de evaluación de SQL. Esto puede ayudar a filtrar a los candidatos que carecen del conocimiento de SQL necesario. También ayuda a ahorrar tiempo en los candidatos que realmente son buenos para las entrevistas.

Aquí hay una pregunta para evaluar su experiencia en SQL:

Escriba una consulta SQL para encontrar los 3 principales clientes que han realizado la mayor cantidad de pedidos.

La respuesta ideal debe usar las cláusulas GROUP BY, ORDER BY y LIMIT (o equivalentes) correctamente. Busque una comprensión de cómo agregar datos y recuperar resultados específicos de un conjunto de datos.

Python

Evalúe las habilidades de Python de manera eficiente con una prueba en línea de Python. Esto ayuda a filtrar a los candidatos que poseen el conocimiento de Python necesario para trabajar eficazmente dentro de Databricks. Esto le da suficiente tiempo para otras actividades de selección.

Aquí hay una pregunta para evaluar sus habilidades de Python en un contexto de Databricks:

Escriba una función de Python que lea un archivo CSV de DBFS (Databricks File System) en un DataFrame de Pandas.

La respuesta debe incluir el uso de dbutils.fs.cp para copiar el archivo localmente y luego pandas.read_csv para cargarlo en un DataFrame. Esto demuestra la comprensión tanto de Python como del entorno de Databricks.

Domine la contratación de Databricks con pruebas de habilidades y preguntas de entrevista dirigidas

La contratación para puestos de Databricks requiere evaluar con precisión las habilidades de un candidato. Necesita asegurarse de que posean el conocimiento y las habilidades adecuados para sobresalir en el puesto.

Las pruebas de habilidades ofrecen un enfoque basado en datos para evaluar a los candidatos. Considere usar nuestra Prueba en línea de Spark, Prueba de ingeniero de datos o Prueba de ciencia de datos para identificar rápidamente a los mejores talentos.

Una vez que haya utilizado las pruebas de habilidades para identificar a los candidatos con alto potencial, es hora de las entrevistas. Esto le permite profundizar en su experiencia y evaluar sus habilidades para resolver problemas y su ajuste cultural.

¿Listo para optimizar su proceso de contratación de Databricks? Regístrese en Adaface o explore nuestra Plataforma de evaluación en línea para comenzar.

Prueba de evaluación de ciencia de datos

35 minutos | 18 MCQs

La prueba de evaluación de ciencia de datos evalúa la competencia de un candidato en estadística, probabilidad, modelos de regresión lineal y no lineal y su capacidad para analizar datos y aprovechar Python/R para extraer información de los datos.

[

Realizar prueba de evaluación de ciencia de datos

](https://www.adaface.com/assessment-test/data-science-test)

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Preguntas frecuentes sobre las entrevistas de Databricks

Espere preguntas básicas sobre los fundamentos de Spark, las estructuras de datos y SQL. Concéntrese en los conceptos básicos y las habilidades de resolución de problemas.

Evalúe su comprensión de los principios de la ingeniería de datos, los procesos ETL y los conocimientos básicos de las funcionalidades de Databricks.

Explore su experiencia con el modelado de datos, la optimización del rendimiento y una comprensión más profunda de las herramientas y servicios de Databricks.

Concéntrese en el diseño arquitectónico, las soluciones complejas de ingeniería de datos, las cualidades de liderazgo y la capacidad de orientar a otros.

Utilice una combinación de preguntas teóricas, desafíos de codificación prácticos y consultas de comportamiento para evaluar tanto la competencia técnica como las habilidades de resolución de problemas.

Concéntrese en el conocimiento de Spark, los principios de la ingeniería de datos, el dominio de SQL, los conceptos de la nube y la capacidad del candidato para aplicar estas habilidades en escenarios prácticos.