Посмотрим, сможешь ли ты на них ответить

Вопросы по ETL

  1. Можете ли вы объяснить процесс ETL и его значение в инженерии данных? Приведите пример реального сценария, в котором ETL имеет решающее значение для успешной миграции данных.
  2. Каковы различия между пакетной обработкой и потоковой обработкой в ​​ETL? Приведите пример варианта использования каждого подхода.
  3. Как бы вы спроектировали конвейер ETL для перемещения данных из PubSub в Google BigQuery?
  4. Как бы вы справились с эволюцией схемы в конвейере данных?
  5. Представьте, что вы переносите данные из локальной базы данных MySQL в Google Cloud SQL. Как бы вы обеспечили целостность данных и минимизировали время простоя во время процесса миграции?

Данные (Моделирование, Управление):

  1. Что такое многомерное моделирование и в каких случаях вы бы предпочли его другим методам моделирования данных? Приведите пример сценария, в котором вы бы применили многомерное моделирование.
  2. Объясните концепцию нормализации и денормализации данных. Каковы преимущества и недостатки каждого подхода в контексте хранилища данных?
  3. Как вы подходите к разработке схемы хранилища данных для аналитических запросов в Google BigQuery? Какие факторы влияют на ваш процесс принятия решений?
  4. Что такое происхождение данных и почему оно важно в управлении данными? Как бы вы установили и отслеживали происхождение данных в сложном конвейере данных?
  5. Описать концепцию секционирования и кластеризации данных в Google BigQuery. Как эти методы могут повысить производительность запросов и снизить затраты?

На основе сценария:

  1. Вам поручено интегрировать сторонний источник данных в существующий конвейер данных, который включает в себя Pub/Sub, Kafka и BigQuery. Расскажи мне, какие шаги ты предпримешь?
  2. Ваша команда заметила значительное увеличение времени, необходимого для выполнения заданий ETL. Как бы вы подошли к диагностике узких мест в производительности конвейера и оптимизации его эффективности?
  3. Внезапный всплеск входящих данных приводит к тому, что ваши темы Kafka задерживаются, что влияет на последующие процессы. Опишите стратегии, которые вы будете использовать, чтобы справиться с этим всплеском и обеспечить своевременную обработку.
  4. Одно из ваших ETL-заданий не удалось выполнить на полпути обработки из-за временной ошибки. Как бы вы реализовали отказоустойчивость и отказоустойчивость работы, чтобы справиться с такими проблемами и минимизировать потерю данных?
  5. Ваша компания расширяется, и вам необходимо сохранять исторические данные для анализа, сохраняя при этом управляемость затрат. Как бы вы разработали стратегию архивирования старых данных в Google BigQuery, учитывая как шаблоны доступа, так и экономическую эффективность?

Свой ответ я дам в следующем посте. А пока дайте свой ответ в комментариях.