yoklateknik mülakat

Data Engineer Data Pipeline Design Mülakat Soruları

75 doğrulanmış Data Engineer Data Pipeline Design mülakat sorusu — cevaplarıyla çöz, açıklamalarıyla öğren, gerçek simülasyonda kendini test et.

Gerçek simülasyonu dene →

Örnek sorular

Data Pipeline DesignZorluk 1
Bir ETL pipeline'ında veri dönüşümü, yükleme adımına göre hangi aşamada gerçekleşir?
  • aDönüşüm, veri hedef sisteme yüklendikten sonra gerçekleşir
  • bDönüşüm, veri hedef sisteme ulaşmadan önce gerçekleşir
  • cDönüşüm yalnızca kaynak şema değişirse gerçekleşir
  • dDönüşüm tamamen atlanır ve ham veri olduğu gibi yüklenir
Açıklama:ETL, Extract-Transform-Load anlamına gelir: veri, hedef sisteme ulaşmadan önce ayrı bir işleme adımında dönüştürülür. Bu, dönüşümün yüklemeden SONRA hedef sistemin içinde gerçekleştiği ELT'den temel farkıdır.
Data Pipeline DesignZorluk 1
Hedef sistem güçlü bir analitik veritabanı olduğunda bir ekip neden ETL yerine ELT'yi tercih edebilir; asıl pratik sebep nedir?
  • aELT, herhangi bir veri doğrulaması yapma ihtiyacını ortadan kaldırır
  • bELT, kaynak sistemin şemasının asla değişmeyeceğini garanti eder
  • cELT, kaynaktan veri çekme ihtiyacını tamamen ortadan kaldırır
  • dELT, ağır dönüşümleri hedefin gücüyle işler
Açıklama:ELT, ham veriyi önce yükler ve dönüşüm işini hedef sisteme aktarır; böylece büyük ölçekli dönüşümler için ayrı bir dönüşüm katmanında ağır iş yapmak yerine hedef sistemin kendi işlem gücünden yararlanılır.
Data Pipeline DesignZorluk 1
Bir pipeline adımının "idempotent" olması ne anlama gelir?
  • aAynı girdiyle tekrar tekrar çalıştırmak, tek seferle aynı sonucu verir
  • bBelirli bir veri kümesi için yalnızca tam olarak bir kez çalıştırılabilir
  • cBaşarılı olana kadar kendini otomatik olarak yeniden dener
  • dGirdi ne olursa olsun asla hata üretmez
Açıklama:Idempotency, aynı girdiyle tekrarlanan çalıştırmaların sistemi tek bir çalıştırmayla aynı duruma bırakması demektir — tekrar eden satır yok, çift sayılmış toplam yok. Yeniden deneme mekanizması ya da hatasızlık hakkında bir şey söylemez, adımın tekrar çalıştırılmasını da yasaklamaz.
Data Pipeline DesignZorluk 2
Gece çalışan bir pipeline, dünkü siparişleri yüklerken yarı yolda hata veriyor. Bir mühendis işi baştan sona yeniden çalıştırıyor. Bunun güvenli olması neden yalnızca yükleme adımı idempotent ise mümkündür?
  • aÇünkü yeniden çalıştırmak pipeline'ı ikinci seferde her zaman daha hızlı yapar
  • bÇünkü idempotency, kaynak sistemin değişmeyeceğini garanti eder
  • cÇünkü idempotency olmadan, hatadan önce yüklenmiş satırlar mükerrer hale gelir
  • dÇünkü idempotency, veriyi tekrar çekme ihtiyacını ortadan kaldırır
Açıklama:Yükleme adımı, hata vermeden önce dünkü siparişlerin bir kısmını zaten eklemişse ve idempotent değilse, baştan yeniden çalıştırma bu aynı satırları tekrar ekler; bu da mükerrer kayıtlara ve şişmiş toplamlara yol açar. Idempotent bir yükleme (kavramsal olarak upsert benzeri davranış) tam yeniden çalıştırmayı güvenli kılar.
Data Pipeline DesignZorluk 1
Bir kaynak sistemden yapılan tam (full) extract ile artımlı (incremental) extract arasındaki temel fark nedir?
  • aTam extract yalnızca son çalıştırmadan beri değişen satırları çeker, artımlı extract her şeyi çeker
  • bTam extract her seferinde her şeyi çeker, artımlı extract yalnızca değişen satırları çeker
  • cTam extract, bir kaynak tablo için yaşamı boyunca yalnızca bir kez kullanılabilir
  • dAnlamlı bir fark yoktur, ikisi de her zaman aynı satır sayısını döndürür
Açıklama:Tam extract, her çalıştırmada ne değişmiş olursa olsun kaynak veri kümesinin tamamını yeniden okur. Artımlı extract ise yalnızca önceki çalıştırmadan bu yana yeni veya değişmiş satırları belirleyip çeker; bu, büyük ve yavaş değişen tablolar için daha ucuzdur.
Data Pipeline DesignZorluk 2
Herhangi bir araca atıfta bulunmadan, change-data-capture tarzı extraction'ın kavramsal özü nedir?
  • aKaynakta yalnızca değişen satırları tespit edip çekmek
  • bDoğruluğu iki kez kontrol etmek için dönüşüm mantığını iki kere çalıştırmak
  • cExtract edildikten sonra kaynak sistemdeki eski veriyi silmek
  • dNe değişmiş olursa olsun her extract'i tam bir anlık görüntü (snapshot) olarak saklamak
Açıklama:Change-data-capture tarzı extraction, her seferinde tüm kaynak veri kümesini yeniden taramak yerine, son extraction'dan bu yana hangi satırların değiştiğini (eklendi, güncellendi, silindi) belirleyip yalnızca o farkı çekmekle ilgilidir.

600 soruluk Data Engineer bankasında kendini sına.

Mülakata başla