Data Engineer
Կա՞ ձեր փորձը փաստաթղթերի գրելու մեջ։
Ի՞նչ փորձ և պատկերացում ունես վիտրինների հաշվարկի (տվյալների մշակման) համար պիպլայնների կառուցման մասին։
Եթե մենք պայման դնենք գործարքի ամսաթվի ֆիլտրի համար WHERE (ձախից LEFT JOIN) հետո, դա կկրճատի առաջին աղյուսակի (հաճախորդների) արդյունքը՞
Կա՞ք ձեր փորձը CI/CD-ում pipeline-ների կարգավորումը, օրինակ, GitLab։
Սթրիմինգով, Iceberg աշխատում էր, լսեցիր? Դա ֆայլերի աղբանոց է։
Ինչպես նվազեցնել DataFrame-ի հիշողության սպառումը Pandas-ում։
Ինչպես է աշխատում Hash Join-ը?
Ինչպես կառավարել shuffle-ը Spark-ում (բաժանում, broadcast join և այլն):
Ի՞նչ հետևման գործիքներ են օգտագործվել: Spring Boot 2 և Spring Boot 3-ում:
Դու ծանոթ ես OLAP խեցեղեններին: Երբ մենք աշխատում ենք բազմաչափ տվյալների հետ, որոնք նման են Excel-ի սյունակային աղյուսակին, բայց ավելի արագ փոխազդեցության համար մեծ տվյալների ծավալների հետ։
Դու աշխատե՞լ ես ինկրեմենտալ և լրիվ բեռնումների հետ: Ինչպե՞ս պայքարեցիր կրկնօրինակների դեմ։
Ինչպես է Git Flow-ն առաջարկում ձևակերպել նոր տարբերակ ծրագրի? - Նոր issue-շախբառ ստեղծելով - Hotfix-շախբառ ստեղծելով master-ից - Անհատական release-շախբառ ստեղծելով develop-ից - Ուղիղ commit անելով master շախբառում - Ուղիղ միացնելով master շախբառը develop-ի հետ
Ինչպե՞ս է Spark-ը որոշում, որ աղյուսակը բավականին 'փոքր' է broadcast join-ի համար (վերին սահմանը):
Ի՞նչ է վիրտուալիզացիայի և կոնտեյներիզացիայի (Docker) տարբերությունը։
Մենք ունենք ORDER BY պատվերների քանակով, և երկու պատվեր կա 5-ով, ևս երկու պատվեր 3-ով։ Ինչպե՞ս կվարվեն RANK() և DENSE_RANK()։
Ինչպե՞ս տարբերում ես տեխնիկական և բիզնես տվյալների ստուգումները, և ով պետք է սահմանել դրանց պահանջները։
Ի՞նչ տարբերություն կա WHERE և HAVING-ի միջև SQL-ում։
Դուք ստեղծում եք audit_logs աղյուսակը, որտեղ անհրաժեշտ է պահել ամսաթիվը և ճշգրիտ ժամանակը ժամային գոտու հետ: Որ տվյալների տիպն է ամենահարմար? ժամանակով ժամային գոտի միջակայք timestamp ժամային գոտու հետ ամսաթիվ timestamp առանց ժամային գոտու
Իմացեք ձեր մասին, որտեղ եք աշխատել, ինչ եք զբաղվել, ինչ հետաքրքիր խնդիրներ և ձախողումներ էին։
Պատմեք ինդեքսների կիրառման լավագույն պրակտիկաների մասին՝ երբ և որքան հաճախ օգտագործել։