مقدمة
Azure Databricks هي خدمة قائمة على السحابة تعالج معالجة البيانات والتحليلات الكبيرة. تخيل ذلك كبرنامج توربيني يمكنه تحويل جبال البيانات إلى نتائج. هذا يشحذ التبصر المالي لشركتك ويحسن منتجاتك وخدماتك الأخرى وفي الوقت نفسه يزيد من الإنتاجية. تخيل كمدفأة Azure Databricks في جهاز الكمبيوتر الخاص بك لتنفيذ وظائف تحليل البيانات الخاصة بك وحفظها. يمكنك تنظيف ومعالجة البيانات من مصادر مختلفة. يتم تنفيذ بعض الحسابات والتصورات للحصول على المزيد من الأهمية من البيانات. يعد Azure DataBricks مفيدًا عند إنشاء نماذج وتدريب يمكن أن تتعلم بشكل مستقل.
في هذه المقالة ، يتم التعامل مع بعض أسئلة المقابلة المشتركة حول Azure Databricks.
سأل معظمهم مقابلة Azure Databrick
1. ما هي قواعد البيانات؟
Databricks هي شركة تأسست في سان فرانسيسكو ، كاليفورنيا في عام 2013. يحتوي على Apache Spark -منصة Tongue -Software ، والتي يشار إليها حتى إلى “Databricks”. تعمل تقنية المصادر المفتوحة هذه في السحابة وهي مصممة لتطوير البيانات وعلوم البيانات التعاونية والتعلم الآلي.
يقدم Databricks بيئة تعاونية لمهندسي البيانات وعلماء البيانات ومحللي الأعمال للعمل في مشاريع البيانات. إنه يوفر دفاتر ملاحظات قائمة على الويب للتطوير البسيط والتنفيذ والاستخدام الشائع لمشاريع تحليل البيانات. كما أنه يوفر أدوات لمعالجة البيانات وتحويلها وإعدادها والتحليلات الموسعة ، على سبيل المثال ب. معالجة الرسومات والسلسلة الزمنية والتحليلات الجغرافية المكانية.
2. ماذا تقصد بمصطلح databricks Azure؟
يبيع مصطلح “Azure DataBricks” مفهوم منتج PAAS لمزود لأول مرة يقدمه Microsoft في منصة Azure Cloud. DataBricks عبارة عن منصة قائمة على الويب تستضيفها Microsoft Azure وتديرها Apache Spark ويتم تنفيذها في Azure. وهو يدعم إنشاء وتدريب نماذج للتعلم الآلي.
3. ما هي الأسباب التي تجعلك تستخدم بيانات Azure Databricks؟
Azure DataBricks هي منصة معالجة DATA كبيرة ولديها العديد من المزايا من حيث الاستخدام على النحو التالي:
تضمن قابلية التوسع محاذاة موارد الكتلة كما هو مطلوب. هذا مهم من أجل إدارة سجلات البيانات الكبيرة والتعامل مع متطلبات الحساب المتزايدة.
تعمل تكامل خدمة Azure على العمل مع خدمات Azure الأخرى -Azure -blob -seumer و Azure Data Lake -Speicher و Azure SQL Database -لتوفير البيانات وتحليلها.
يعتمد Azure DataBricks على Apache Spark ، وهو محرك تحليل مفتوح المصدر ويمكنك من استخدام مجموعة متنوعة من المكتبات والأدوات لمعالجة البيانات وتحليلها.
4 .. هل تصف التخزين المؤقت؟
من خلال التخزين المؤقت ، يمكنك حفظ البيانات الأكثر استخدامًا في منطقة خاصة بحيث يمكنك الوصول إليها بسرعة. على سبيل المثال ، إذا تم الوصول إلى عدة مرات إلى موقع ويب ، فسيتم وضع بعض بياناته في ذاكرة التخزين المؤقت. إذا قام المتصفح بتحميل الموقع لإلقاء نظرة ثانية من ذاكرة التخزين المؤقت ، فسيتم تقديم البيانات من ذاكرة التخزين المؤقت بدلاً من البدء مرة أخرى بواسطة خادم موقع الويب من خادم الموقع ، مما يعني أن الأمور غير متوترة بشكل أسرع والخادم.
5. هل من المقبول حذف ذاكرة التخزين المؤقت؟
نعم ، من الجيد تمامًا حذف ذاكرة التخزين المؤقت. البيانات المخزنة في ذاكرة التخزين المؤقت ليست مهمة للغاية لتشغيل البرامج. إنه هنا فقط لجعل الأشياء بسرعة وسهولة لك.
6. هل يجب علي حفظ نتائج الشركة في متغير جديد؟
ليس عليك دائمًا حفظ نتائج شركة في متغير جديد. في حالة قيامك بشيء ذي معنى مع النتيجة. إذا كان عليك استخدام النتيجة في مشروعك لاحقًا ، فقد تكون فكرة جيدة.
القراءة ذات الصلة
7. هل يجب علي حذف إطارات البيانات غير المستخدمة؟
لا تريد أن تفعل ذلك إذا لم تشغل مساحة كبيرة. إذا كان لديك نظام تخزين مؤقت ، فاحرص على أن تستهلك البيانات الكبيرة جزءًا كبيرًا من موارد الشبكة المتاحة.
8. كيف قمت بحل المشكلات عند وصولهم مع قواعد بيانات Azure؟
أفضل مكان للبدء بخطأ Azure Databricks هو الوثائق الرسمية. هذا له إجابات على المشكلات المختلفة ومفيدة للغاية. خلاف ذلك ، يمكن أن يكون النهج الأفضل التالي هو الاتصال بدعم “قواعد البيانات”.
9. 1CAN Azure Key Vault استبداله للمناطق السرية؟
يمكن لمفتاح Azure -Vault محل المناطق السرية في Azure DevOps ، ولكنه يختلف تمامًا كما هو مطلوب. إذا كان عليك توفير سر مع الوصول إلى العديد من خدمات Azure وحتى العديد من المنظمات ، فقد يكون قبو Azure -key أكثر فائدة. ومع ذلك ، قد تجعل النطاقات السرية من السهل إدارة أسرارها داخل المنظمة.
10. ما هي لغات البرمجة التي يتم دعمها في قواعد بيانات Azure؟
Azure Databricks يدعم لغات برمجة Python و Scala و R و SQL. يمكّنك هذا النهج من العمل باللغة التي تجعلك أكثر راحة أو أكثر ملاءمة لمتطلبات تحليل البيانات الخاصة بك.
11. ما هي بعض من أهم وظائف قواعد بيانات Azure؟
تحتوي بعض أهم وظائف أشجار بيانات Azure
مجالات العمل التعاوني – إنه يوفر بيئة مشتركة يمكن للمهندسين والعلماء والمحللين العمل معًا.
تسجيل البيانات والإعداد – يمكن استيراد أدوات تناول البيانات من مصادر مختلفة وإعدادها.
التعلم الآلي و AI – – – إنه يوفر خيار إنشاء نماذج التعلم الآلي وتوفيرها وتنظيمها بأطر شهيرة.
التحليلات المتقدمة – يمكنك إجراء تحليلات معقدة مثل معالجة الرسوم البيانية وتحليل السلاسل الزمنية.
12. ما هي المشاكل المتكررة التي أواجهها مع قواعد بيانات Azure؟
بعض التحديات الأكثر شيوعًا التي ستواجهها مع أشجار بيانات Azure-
التكلفة – سوف يتحول إلى مكلف ، بشكل رئيسي عندما تقوم بتنفيذ بيانات ضخمة أو مجموعة.
التعقيد – المنصة معقدة في الغالب بالنسبة للوافد الجديد ، وخاصة إذا لم يتم تحويلك باستخدام Apache Spark.
اندماج – ربما قد تتطلب حلول أخرى لكتابة رمز أو مزود الطرف الثالث ربط قواعد بيانات Azure مع أدوات أخرى.
perfomance – قد يتعين إدارة الأداء ببيانات كبيرة أو استعلامات معقدة على النظام.
يتطلب أمان بيانات أمن البيانات التخطيط الدقيق وتنفيذ تدابير أمنية مختلفة.
13. ما هو الفرق بين مثيل ومجموعة في قواعد البيانات؟
مثيل هو جهاز Apache الظاهري من Apache Spark. الكتلة هي مجرد مجموعة من هذه الحالات بحيث يمكنك البحث وتحليل البيانات. يوفر مثيل قوة الحوسبة ، في حين أن المجموعة ليست سوى طريقة واحدة للجمع بين العديد من الحالات من أجل القيام بوظائف أكبر أو سجلات البيانات بشكل أكثر كفاءة.
14. ما هو المستوى الإداري في Databricks Azure؟
المستوى الإداري في Azure Databricks هو عدد من الأدوات والوظائف المستخدمة لإدارة وتكوين النظام الأساسي. إنه يساعد على إدارة مجموعات الشرارة والوظائف والمكتبات والأسرار والتكوينات وفي الوقت نفسه التأكد من اكتمال معالجة البيانات بسهولة وكفاءة.
15. ما هو مستوى التحكم في بيانات Azure؟
المستوى الضريبي هو النظام الأساسي داخل أشجار بيانات Azure التي تعالج العمليات المتعلقة بالبيانات الكبيرة. إنه يحلل العمليات المطلوبة للتنفيذ الأمثل للتطبيقات للشرب ويضمن تنفيذ مهام معالجة البيانات في مكونات الخدمة الأخرى على النحو الأمثل.
باختصار ، يمكن القول أن Azure DataBricks هي أداة قوية للعمل أو الحلول مع البيانات الكبيرة في السحابة. تدور هذه الأداة حول دعم المنظمات في التعامل مع وتحليل وأرباح المعرفة من سجلات البيانات الضخمة. سيؤيد ذلك العديد من لغات البرمجة ودمجها جيدًا في خدمات Azure الأخرى ويوفر المرونة والراحة. إذا كانت وظائف قابلة للتطوير وممتدة بشكل صحيح مثل معالجة بيانات الوقت الحقيقي مع كافكا ، فقد تصبح المنصة جوهرة للشركات التي تجويع البيانات الضخمة. إذا كنت تعرف بيانات بيانات Azure والإجابة على المزالق المشتركة ، فسيتم توسيع وظائف إدارة البيانات وتحليلها.
كثيرا ما يطرح السؤال
كيف يمكنك الاستعداد لمقابلة Databricks؟
احصل على فهم أساسي لـ Apache Spark لأن قواعد البيانات مبنية عليها. مفاهيم حول البيانات الكبيرة والحاجة إلى تحليله. رمز في Python أو Scala أو SQL المختصة. ألقِ نظرة على بعض قواعد البيانات والأدوات حول الوثائق وموقع الويب الخاص بك.
ما الذي تحتاج إلى معرفته عن قواعد البيانات؟
Databricks هي منصة تحليل موحدة أنشأها مطورو Apache Spark المؤسسين. تقوم المنصة بتسريع الابتكار من خلال الجمع بين هندسة البيانات وعلوم البيانات وتحليلات الأعمال.
كم عدد جولات المقابلات الموجودة في قواعد البيانات؟
كما هو مطلوب من قبل المنظمة ، لديها حوالي ثلاث إلى أربع مقابلات: مظاهرة هاتفية ، جولة تقنية ، وأخيرا ملاءمة ثقافية.
ما هي فئة الخدمات السحابية التي تشمل قواعد البيانات: SaaS أو PaaS أو IaaS؟
تقع قواعد البيانات تحت النظام الأساسي كخدمة (خدمة (خدمة (PaaS) فئة. يوفر هذا النوع من خدمة الحوسبة السحابية منصة شاملة يمكن للمستخدمين بسهولة إنشاء وتنفيذ وإدارة المستخدمين دون التعامل مع مضاعفات بناء وصيانة البنية التحتية الأساسية لتطوير التطبيق وتعديله.
