Data Engineer

Ի՞նչ է զոհաբերում տվյալների բազան արագ տվյալների բեռնման ժամանակ (COPY in Postgres, BULK INSERT)։

Ի՞նչ է ACID-ը: Ի՞նչ է նշանակում յուրաքանչյուր տառը: Ինչպե՞ս է դա կապված գործարքների հետ:

Դու գիտե՞ս Avro ձևաչափը։

Դու ունե՞ս փորձ Docker պատկերների հետ, միջավայր ստեղծելու վիրտուալ մեքենայում։

Դուք հիշեցիք Docker գործընթացները, կարող եք ավելի մանրամասն պատմել, թե դա ինչպես է կազմակերպված ձեր մոտ?

Երբ մեզ տվյալների պահեստավորումը անհրաժեշտ չէ?

Ի՞նչ է տաքսի տիպավորումը (duck typing):

Ի՞նչ սահմանափակումներ կան հեշ աղյուսակների օգտագործման ժամանակ։

Ինչպես է կազմակերպված ձեր QA-ն (տվյալների որակի ստուգում)?

Ի՞նչ ֆիզիկական միացումներ կան (միացման մեթոդներ):

Ի՞նչ է ռեֆակտորինգի և օպտիմիզացիայի տարբերությունը։

Ի՞նչ է հարցման պլանը: Ինչու՞ են դրանք անհրաժեշտ։

Դուք ունե՞ք փորձ ClickHouse-ում Table Engine Join-ի հետ աշխատելու։

Կարող եք պատմել ձեր փորձի մասին տարածված տվյալների բազաների հետ (Greenplum, ClickHouse)?

Նախատեսեք, որ Data Vault հասանելի չէ և կան երկու լայն աղյուսակներ, որոնք պետք է միացվեն: Ինչպե՞ս եք դա օպտիմալացնում Greenplum-ում: Իսկ եթե դա լիներ ClickHouse-ում:

Ի՞նչն է քեզ ներկայումս դուր չգալու աշխատանքում:

Կա՞ք փորձ աշխատելու Trino նման շարժիչների կամ Spark-ում տախտակային ֆորմատների (Iceberg, Parquet) հետ:

Կարող է ինչ-որ բան մտածել սովորական CTE-ի փոխարեն, հաշվի առնելով, որ ֆիլտրումը դեռևս տեղի է ունենում հիշողության մեջ ամբողջ աղյուսակի վրա?

Ի՞նչ միջավայրում էր գործարկված Spark-ը։

Ի՞նչ է դինամիկ տիպավորումը։