Si conseguir un trabajo que implique ingeniería de datos y procesos ETL a menudo requiere una sólida comprensión de AWS Glue. Prepararse para las preguntas de entrevista de AWS Glue es crucial, y dominar las preguntas que se hacen comúnmente puede aumentar significativamente tu confianza, claridad y rendimiento general en la entrevista. Esta guía proporciona las 30 preguntas más frecuentes de aws glue interview questions, junto con estrategias detalladas y respuestas de ejemplo para ayudarte a tener éxito en tu entrevista.
¿Qué son las preguntas de entrevista de AWS Glue?
Las preguntas de entrevista de AWS Glue están diseñadas para evaluar tu conocimiento del servicio ETL completamente administrado de Amazon. Cubren varios aspectos, incluyendo su arquitectura, características y las mejores prácticas para construir y administrar pipelines de datos. Estas preguntas ayudan a determinar tu familiaridad con la catalogación de datos, técnicas de transformación, programación de trabajos e integración con otros servicios de AWS. Comprender estos aspectos es fundamental para cualquier candidato que aspire a un puesto relacionado con la gestión de datos y flujos de trabajo ETL en AWS.
¿Por qué los entrevistadores hacen preguntas de entrevista de AWS Glue?
Los entrevistadores hacen preguntas de entrevista de AWS Glue para evaluar tu experiencia práctica y tu comprensión de los conceptos de ingeniería de datos dentro del ecosistema de AWS. Quieren medir tu capacidad para diseñar, implementar y optimizar soluciones ETL utilizando Glue. Además, buscan evaluar tus habilidades de resolución de problemas al encontrarse con problemas relacionados con la calidad de los datos, el rendimiento o la integración con otros servicios de AWS. Tus respuestas deben demostrar no solo conocimiento teórico, sino también experiencia práctica en la construcción y gestión de pipelines ETL utilizando AWS Glue.
A continuación, se presenta un resumen rápido de las 30 preguntas de entrevista de AWS Glue que cubriremos:
1. ¿Qué es AWS Glue?
2. Describe la arquitectura de AWS Glue.
3. ¿Qué son los Crawlers de AWS Glue?
4. ¿Qué es el Catálogo de Datos de AWS Glue?
5. ¿Cómo funcionan los trabajos de AWS Glue?
6. ¿Qué son los Puntos de Desarrollo en AWS Glue?
7. ¿Qué tipos de trabajos soporta AWS Glue?
8. Explica el concepto de Triggers en AWS Glue.
9. ¿Cómo maneja AWS Glue los cambios de esquema en las fuentes de datos?
10. ¿Qué es AWS Glue Elastic Views?
11. ¿Cómo se optimiza el rendimiento de los trabajos de AWS Glue?
12. ¿Qué son las etiquetas de AWS Glue?
13. ¿Cómo se monitorean los trabajos de AWS Glue?
14. ¿Qué técnicas de manejo de errores utilizas en AWS Glue?
15. ¿Cómo se integra AWS Glue con otros servicios de AWS?
16. ¿Cuál es la diferencia entre AWS Glue y AWS Data Pipeline?
17. ¿Puede AWS Glue manejar datos en streaming?
18. ¿Qué soporte de lenguaje proporciona AWS Glue?
19. ¿Qué son los marcadores de trabajos de Glue?
20. ¿Cómo clasifican los datos los Crawlers de Glue?
21. ¿Qué es el Registro de Esquemas de AWS Glue?
22. ¿Cómo se aseguran los datos en AWS Glue?
23. ¿Qué es un marcador de trabajos de Glue y cómo ayuda?
24. ¿Cómo se programa un trabajo en AWS Glue?
25. ¿Cuál es la diferencia entre Crawlers de Glue y Trabajos de Glue?
26. ¿Cuáles son algunos errores comunes en AWS Glue y cómo se solucionan?
27. ¿Puede AWS Glue manejar datos semiestructurados?
28. ¿Qué son los marcos dinámicos en AWS Glue?
29. ¿Cómo se maneja la partición de datos en AWS Glue?
30. Describe un proyecto en el que utilizaste AWS Glue para ETL.
## 1. ¿Qué es AWS Glue?
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Por qué podrías recibir esta pregunta:
Esta es una pregunta fundamental destinada a asegurar que comprendas el propósito y la funcionalidad principal de AWS Glue. Los entrevistadores quieren saber si entiendes el papel de Glue en los procesos ETL y sus beneficios clave como un servicio sin servidor. Tu comprensión de las preguntas de entrevista de AWS Glue comienza con saber qué es el servicio.
Cómo responder:
Define claramente AWS Glue como un servicio ETL completamente administrado. Resalta su capacidad para simplificar la preparación y carga de datos para análisis. Enfatiza su naturaleza sin servidor, generación automática de código y gestión del proceso ETL.
Ejemplo de respuesta:
"AWS Glue es un servicio ETL completamente administrado y sin servidor proporcionado por Amazon Web Services. Simplifica el proceso de preparación y carga de datos para fines analíticos. El beneficio clave es su arquitectura sin servidor, lo que significa que no tienes que administrar ninguna infraestructura. Glue automatiza tareas como el descubrimiento de datos, la generación de código y la programación de trabajos, lo que facilita la construcción y el mantenimiento de pipelines de datos."
## 2. Describe la arquitectura de AWS Glue.
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Por qué podrías recibir esta pregunta:
Los entrevistadores quieren evaluar tu comprensión de los componentes internos de Glue y cómo interactúan. Esta pregunta ayuda a medir tu capacidad para diseñar e implementar flujos de trabajo ETL complejos. Comprender la arquitectura de Glue es fundamental para responder a preguntas de entrevista de AWS Glue que profundizan en funcionalidades específicas.
Cómo responder:
Describe los componentes clave, incluyendo el Catálogo de Datos, Crawlers, Trabajos ETL, Puntos de Desarrollo y Triggers. Explica la función de cada componente y cómo trabajan juntos para facilitar el proceso ETL.
Ejemplo de respuesta:
"La arquitectura de AWS Glue comprende varios componentes clave que trabajan juntos para facilitar el proceso ETL. El Catálogo de Datos actúa como un repositorio central de metadatos, almacenando definiciones de tablas y esquemas. Los Crawlers descubren y catalogan automáticamente las fuentes de datos, poblando el Catálogo de Datos. Los Trabajos ETL son donde se realizan las transformaciones de datos, típicamente escritas en Python o Scala utilizando Apache Spark. Los Puntos de Desarrollo proporcionan un entorno para el desarrollo interactivo y la prueba de scripts ETL. Finalmente, los Triggers automatizan la ejecución de trabajos basándose en horarios o eventos."
## 3. ¿Qué son los Crawlers de AWS Glue?
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Por qué podrías recibir esta pregunta:
Los Crawlers son fundamentales para AWS Glue, por lo que los entrevistadores quieren evaluar tu comprensión de cómo descubren y catalogan los datos. Evalúa tu comprensión de la gestión de metadatos en Glue. Este es un componente común destacado en las preguntas de entrevista de AWS Glue.
Cómo responder:
Explica que los Crawlers se conectan a los almacenes de datos, extraen metadatos y pueblan el Catálogo de Datos de AWS Glue con definiciones de tablas.
Ejemplo de respuesta:
"Los Crawlers de AWS Glue son herramientas automatizadas que se conectan a tus almacenes de datos, ya sean cubos de S3, bases de datos relacionales u otras fuentes de datos. Extraen automáticamente metadatos, como nombres de tablas, definiciones de esquemas y tipos de datos, y luego pueblan el Catálogo de Datos de AWS Glue con estas definiciones de tablas. Esta automatización es fundamental porque simplifica el proceso de descubrimiento de esquemas y mantiene el catálogo actualizado cada vez que se agregan nuevos datos o evolucionan los esquemas."
## 4. ¿Qué es el Catálogo de Datos de AWS Glue?
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Por qué podrías recibir esta pregunta:
El Catálogo de Datos es el corazón de AWS Glue, y comprender su propósito es esencial. Los entrevistadores quieren saber si comprendes su papel en la gestión de metadatos y cómo facilita el descubrimiento y la gobernanza de datos. Este suele ser el primer tema para las preguntas de entrevista de AWS Glue.
Cómo responder:
Descríbelo como un repositorio central de metadatos para almacenar definiciones de tablas, esquemas y metadatos de trabajos. Resalta su importancia para la búsqueda y gestión de datos en trabajos ETL de Glue.
Ejemplo de respuesta:
"El Catálogo de Datos de AWS Glue es un almacén de metadatos central y persistente que contiene información sobre tus activos de datos. Almacena definiciones de tablas, esquemas, particiones y otros metadatos necesarios para comprender tus datos. Este catálogo es crucial porque permite que los trabajos ETL de Glue, así como otros servicios como Amazon Athena y Redshift Spectrum, descubran, accedan y administren datos fácilmente sin necesidad de definir manualmente los esquemas cada vez."
## 5. ¿Cómo funcionan los trabajos de AWS Glue?
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Por qué podrías recibir esta pregunta:
Esta pregunta tiene como objetivo comprender tu conocimiento de cómo se transforman y cargan los datos dentro de AWS Glue. Los entrevistadores quieren saber si puedes explicar el proceso de extremo a extremo de un trabajo de Glue. Abordar esto en las preguntas de entrevista de AWS Glue demuestra tu comprensión del flujo de datos dentro de Glue.
Cómo responder:
Explica que los trabajos de Glue ejecutan scripts ETL escritos en Python o Scala utilizando Apache Spark. Describe cómo extraen datos de las fuentes, los transforman según la lógica de negocio y los cargan en los destinos.
Ejemplo de respuesta:
"Los trabajos de AWS Glue son el núcleo del proceso ETL. Funcionan ejecutando scripts que escribes en Python o Scala utilizando el motor Apache Spark. Estos scripts definen cómo se extraen los datos de varias fuentes, se transforman de acuerdo con tus reglas de negocio específicas y luego se cargan en los destinos de destino. Glue maneja la complejidad de administrar clústeres de Spark, escalar recursos y manejar fallas, permitiéndote concentrarte en la lógica de transformación de datos."
## 6. ¿Qué son los Puntos de Desarrollo en AWS Glue?
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Por qué podrías recibir esta pregunta:
Los Puntos de Desarrollo son clave para el desarrollo interactivo y la depuración. Los entrevistadores quieren saber si estás familiarizado con esta característica y cómo ayuda en el proceso de desarrollo ETL. Demuestra tu enfoque práctico para las preguntas de entrevista de AWS Glue.
Cómo responder:
Explica que son entornos para desarrollar, depurar y probar interactivamente scripts ETL antes de ejecutarlos como trabajos por lotes. Menciona el soporte para integraciones de notebooks y transformaciones personalizadas.
Ejemplo de respuesta:
"Los Puntos de Desarrollo en AWS Glue son entornos que te permiten desarrollar, depurar y probar interactivamente tus scripts ETL antes de implementarlos como parte de un trabajo a gran escala. Piensa en ellos como un sandbox donde puedes ejecutar fragmentos de código, inspeccionar datos y solucionar problemas en tiempo real. También admiten integraciones con notebooks populares como Jupyter, lo que facilita la iteración de tu lógica ETL y asegura que funcione correctamente antes de implementarla en producción."
## 7. ¿Qué tipos de trabajos soporta AWS Glue?
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Por qué podrías recibir esta pregunta:
Esto evalúa tu conocimiento de los diferentes tipos de cargas de trabajo que Glue puede manejar. Los entrevistadores quieren entender si conoces la distinción entre trabajos Spark y trabajos de shell de Python. Es esencial poder responder eficazmente a las preguntas de entrevista de AWS Glue.
Cómo responder:
Menciona que Glue soporta trabajos Spark para el procesamiento ETL por lotes y trabajos de shell de Python para la ejecución de scripts ligeros.
Ejemplo de respuesta:
"AWS Glue soporta principalmente dos tipos de trabajos: trabajos Spark y trabajos de shell de Python. Los trabajos Spark están diseñados para el procesamiento ETL por lotes a gran escala, aprovechando las capacidades de procesamiento distribuido de Apache Spark. Los trabajos de shell de Python, por otro lado, son más adecuados para tareas ligeras, como la activación de procesos externos o la ejecución de scripts simples de validación de datos. Tienen menores requisitos de recursos y se ejecutan más rápido que los trabajos Spark."
## 8. Explica el concepto de Triggers en AWS Glue.
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Por qué podrías recibir esta pregunta:
Los Triggers son esenciales para automatizar flujos de trabajo ETL. Los entrevistadores quieren saber si comprendes cómo orquestan la ejecución de trabajos basándose en horarios o eventos. Esto muestra tu competencia en preguntas de entrevista de AWS Glue relacionadas con la automatización de flujos de trabajo.
Cómo responder:
Explica que los Triggers automatizan la ejecución de trabajos basándose en horarios, eventos o bajo demanda. Describe cómo orquestan flujos de trabajo iniciando trabajos en secuencia o basándose en el estado del trabajo.
Ejemplo de respuesta:
"Los Triggers en AWS Glue son lo que automatiza la ejecución de tus trabajos ETL. Te permiten definir cuándo y cómo se ejecutan tus trabajos, sin intervención manual. Los Triggers pueden basarse en horarios, utilizando expresiones cron para ejecutar trabajos en momentos o intervalos específicos. También pueden basarse en eventos, activando trabajos cuando ocurren ciertos eventos, como la llegada de nuevos datos a un cubo de S3 o la finalización de otro trabajo de Glue. Esta capacidad de orquestación te permite construir pipelines de datos complejos y automatizados."
## 9. ¿Cómo maneja AWS Glue los cambios de esquema en las fuentes de datos?
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Por qué podrías recibir esta pregunta:
La evolución del esquema es un desafío común en los pipelines de datos. Los entrevistadores quieren evaluar tu conocimiento de cómo Glue aborda este problema a través de Crawlers y actualizaciones del Catálogo de Datos. Tu capacidad para responder a este tema común de las preguntas de entrevista de AWS Glue puede ser muy impactante.
Cómo responder:
Explica que los crawlers de Glue se pueden programar o ejecutar bajo demanda para detectar cambios de esquema y actualizar automáticamente el Catálogo de Datos de Glue.
Ejemplo de respuesta:
"AWS Glue maneja los cambios de esquema aprovechando los Crawlers de Glue. Puedes programar estos crawlers para que se ejecuten periódicamente o activarlos bajo demanda. Cuando un crawler se ejecuta, detecta cualquier cambio en el esquema de tus fuentes de datos. Si encuentra algún cambio, actualiza automáticamente las definiciones de tablas en el Catálogo de Datos de Glue. Esto asegura que tus trabajos ETL siempre utilicen el esquema más reciente, evitando errores debido a desajustes de esquemas. También puedes configurar el crawler para manejar la evolución del esquema de diferentes maneras, como agregar nuevas columnas o cambiar tipos de datos."
## 10. ¿Qué es AWS Glue Elastic Views?
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Por qué podrías recibir esta pregunta:
Esto evalúa tu conocimiento de las capacidades de Glue más allá del ETL básico. Los entrevistadores quieren ver si conoces Elastic Views y su uso para combinar datos de diferentes almacenes de datos. Demostrar conocimiento de esto puede diferenciarte en las preguntas de entrevista de AWS Glue.
Cómo responder:
Explica que Elastic Views permite combinar y replicar datos de múltiples almacenes de datos para crear vistas materializadas que se mantienen actualizadas casi en tiempo real.
Ejemplo de respuesta:
"AWS Glue Elastic Views es una característica que te permite crear vistas materializadas que combinan datos de múltiples almacenes de datos. El principal beneficio de Elastic Views es que estas vistas materializadas se mantienen actualizadas casi en tiempo real. Esto significa que cada vez que los datos subyacentes cambian en cualquiera de los almacenes de datos de origen, Elastic Views actualiza automáticamente la vista materializada para reflejar esos cambios. Esto es particularmente útil cuando necesitas crear una vista unificada de datos que reside en diferentes sistemas, como combinar datos de una base de datos relacional con datos de una base de datos NoSQL."
## 11. ¿Cómo se optimiza el rendimiento de los trabajos de AWS Glue?
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Por qué podrías recibir esta pregunta:
La optimización del rendimiento es crucial para un procesamiento ETL eficiente. Los entrevistadores quieren saber si tienes experiencia práctica en la mejora del rendimiento de los trabajos de Glue. Responder con consejos prácticos en las preguntas de entrevista de AWS Glue mejorará tu resultado.
Cómo responder:
Menciona técnicas como la partición de datos, la optimización de la configuración de Spark, el uso de predicados de empuje (pushdown predicates), la optimización de uniones con uniones de difusión (broadcast joins) y la minimización de mezclas de datos (data shuffles). También sugiere evitar transformaciones innecesarias y almacenar en caché datos intermedios cuando sea necesario.
Ejemplo de respuesta:
"Optimizar el rendimiento de los trabajos de AWS Glue implica varias estrategias. La partición de datos puede reducir significativamente la cantidad de datos escaneados durante el procesamiento. La optimización de la configuración de Spark, como el número de ejecutores y la asignación de memoria, puede mejorar la velocidad de procesamiento. El uso de predicados de empuje para filtrar datos al principio del pipeline minimiza la cantidad de datos transferidos. La optimización de las uniones, especialmente utilizando uniones de difusión para conjuntos de datos más pequeños, puede reducir la mezcla de datos. Evitar transformaciones innecesarias y almacenar en caché resultados intermedios cuando sea apropiado también contribuyen a un mejor rendimiento. Por ejemplo, en un proyecto reciente, mejoré el tiempo de ejecución del trabajo en un 40% implementando la partición de datos y optimizando la configuración de los ejecutores de Spark."
## 12. ¿Qué son las etiquetas de AWS Glue?
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Por qué podrías recibir esta pregunta:
Las etiquetas son importantes para la gestión de recursos y la asignación de costos. Los entrevistadores quieren saber si comprendes su propósito y cómo se pueden usar en Glue. Conocer esto es fundamental para las preguntas de entrevista de AWS Glue sobre costos y gestión de recursos.
Cómo responder:
Explica que las etiquetas son pares clave-valor utilizados para organizar y administrar recursos de AWS Glue para la asignación de costos, control de acceso y automatización.
Ejemplo de respuesta:
"Las etiquetas de AWS Glue son pares clave-valor que puedes asociar con tus recursos de Glue, como crawlers, trabajos y triggers. Se utilizan principalmente para fines de organización y gestión. Por ejemplo, puedes usar etiquetas para categorizar recursos por departamento, proyecto o entorno. Las etiquetas también son valiosas para la asignación de costos, lo que te permite rastrear los costos asociados con proyectos o equipos específicos. Además, puedes usar etiquetas para el control de acceso, otorgando o restringiendo el acceso a recursos basándose en sus etiquetas, y para la automatización, permitiéndote automatizar tareas basándose en valores de etiquetas."
## 13. ¿Cómo se monitorean los trabajos de AWS Glue?
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Por qué podrías recibir esta pregunta:
El monitoreo es esencial para mantener pipelines ETL saludables. Los entrevistadores quieren saber si estás familiarizado con las herramientas y técnicas para monitorear el rendimiento de los trabajos de Glue e identificar problemas. Esto es crítico en las preguntas de entrevista de AWS Glue.
Cómo responder:
Menciona el uso de Logs y Métricas de AWS CloudWatch para el estado del trabajo, el historial de ejecuciones de trabajos de la Consola de Glue y la configuración de Alarmas de CloudWatch para fallas o retrasos.
Ejemplo de respuesta:
"Los trabajos de AWS Glue se pueden monitorear utilizando varias herramientas. CloudWatch Logs proporciona logs detallados de la ejecución del trabajo, que son esenciales para solucionar problemas. CloudWatch Metrics ofrece información sobre el rendimiento del trabajo, como el tiempo de ejecución, el uso de memoria y el número de registros procesados. La Consola de Glue proporciona un historial de ejecuciones de trabajos, lo que te permite rastrear el estado de las ejecuciones de trabajos anteriores. Finalmente, puedes configurar Alarmas de CloudWatch para notificarte automáticamente sobre fallas, retrasos u otros eventos críticos. Por ejemplo, una vez configuré una alarma para que se activara si un trabajo de Glue tardaba más de lo esperado, lo que me permitió investigar y resolver el problema rápidamente."
## 14. ¿Qué técnicas de manejo de errores utilizas en AWS Glue?
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Por qué podrías recibir esta pregunta:
El manejo robusto de errores es crucial para procesos ETL confiables. Los entrevistadores quieren saber si tienes experiencia en la implementación de mecanismos de manejo de errores en trabajos de Glue. Responder a este tema en las preguntas de entrevista de AWS Glue valida tu experiencia.
Cómo responder:
Sugiere implementar reintentos, registrar errores detallados en CloudWatch, usar bloques try-catch en scripts ETL y validar datos de entrada antes de procesar.
Ejemplo de respuesta:
"En AWS Glue, utilizo varias técnicas de manejo de errores. Implementar mecanismos de reintento ayuda a manejar errores transitorios. Registro mensajes de error detallados en CloudWatch Logs para la solución de problemas. El uso de bloques try-catch en scripts ETL me permite manejar excepciones con gracia y prevenir fallas en el trabajo. Validar los datos de entrada antes del procesamiento asegura que solo se procesen datos limpios, reduciendo la probabilidad de errores. Por ejemplo, en un proyecto reciente, implementé un mecanismo de reintento para errores de conexión a la base de datos, lo que mejoró significativamente la resiliencia del pipeline ETL."
## 15. ¿Cómo se integra AWS Glue con otros servicios de AWS?
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Por qué podrías recibir esta pregunta:
Las capacidades de integración de Glue son una ventaja clave. Los entrevistadores quieren saber si estás familiarizado con cómo Glue interactúa con otros servicios de AWS en un pipeline de datos típico. Poder integrar otros servicios con preguntas de entrevista de AWS Glue puede probar tu experiencia.
Cómo responder:
Menciona integraciones comunes, incluyendo S3 (almacenamiento), Athena (consulta), Redshift (almacén de datos), CloudWatch (monitoreo) y Lake Formation (seguridad y gobernanza del lago de datos).
Ejemplo de respuesta:
"AWS Glue se integra perfectamente con muchos otros servicios de AWS. Se integra comúnmente con S3 para el almacenamiento de datos, lo que te permite leer datos de y escribir datos en cubos de S3. La integración con Athena te permite consultar los datos catalogados por Glue directamente desde Athena. De manera similar, Glue se integra con Redshift para el almacenamiento de datos, lo que te permite cargar datos transformados en tablas de Redshift. La integración con CloudWatch proporciona capacidades de monitoreo y registro para trabajos de Glue. Finalmente, la integración con Lake Formation te permite aplicar políticas de seguridad y gobernanza de grano fino a tu lago de datos."
## 16. ¿Cuál es la diferencia entre AWS Glue y AWS Data Pipeline?
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Por qué podrías recibir esta pregunta:
Esto evalúa tu comprensión de las diferentes opciones de ETL disponibles en AWS. Los entrevistadores quieren ver si sabes cuándo usar Glue en lugar de Data Pipeline. Esta suele ser una pregunta capciosa en las preguntas de entrevista de AWS Glue.
Cómo responder:
Explica que AWS Glue es un servicio ETL sin servidor completamente administrado enfocado en la transformación de datos y la catalogación, mientras que Data Pipeline es más de propósito general para flujos de datos y movimiento, requiriendo más sobrecarga de administración.
Ejemplo de respuesta:
"AWS Glue y AWS Data Pipeline son ambos servicios de AWS para construir pipelines de datos, pero difieren significativamente. AWS Glue es un servicio ETL completamente administrado y sin servidor, lo que significa que no tienes que administrar ninguna infraestructura. Se enfoca en la transformación de datos y la catalogación utilizando el Catálogo de Datos de Glue. AWS Data Pipeline, por otro lado, es un servicio más de propósito general para flujos de datos y movimiento. Requiere más configuración manual y administración de la infraestructura subyacente. Glue a menudo se prefiere para tareas ETL debido a su facilidad de uso y naturaleza sin servidor, mientras que Data Pipeline podría ser más adecuado para flujos de trabajo complejos que requieren un control más detallado."
## 17. ¿Puede AWS Glue manejar datos en streaming?
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Por qué podrías recibir esta pregunta:
Esto evalúa tu conocimiento de las capacidades de Glue más allá del procesamiento por lotes. Los entrevistadores quieren ver si estás al tanto de las capacidades de ETL en streaming de Glue. El streaming es un tema candente para las preguntas de entrevista de AWS Glue.
Cómo responder:
Explica que Glue soporta principalmente ETL por lotes, pero los trabajos de ETL en streaming de Glue te permiten procesar datos en streaming de fuentes como Kinesis y Kafka casi en tiempo real.
Ejemplo de respuesta:
"Si bien AWS Glue se conoce principalmente por el procesamiento ETL por lotes, también puede manejar datos en streaming a través de los trabajos de ETL en streaming de Glue. Esta característica te permite procesar datos en streaming de fuentes como Kinesis Data Streams y Apache Kafka casi en tiempo real. Los trabajos de ETL en streaming procesan continuamente los datos entrantes, transformándolos sobre la marcha y cargándolos en destinos de destino. Esto es útil para aplicaciones que requieren análisis o procesamiento de datos en tiempo real."
## 18. ¿Qué soporte de lenguaje proporciona AWS Glue?
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Por qué podrías recibir esta pregunta:
Esta es una pregunta básica para asegurar que conoces los lenguajes de programación compatibles con Glue para scripts ETL. Es importante conocer el soporte de lenguaje en las preguntas de entrevista de AWS Glue.
Cómo responder:
Menciona que AWS Glue soporta Python y Scala para escribir scripts ETL utilizando Apache Spark.
Ejemplo de respuesta:
"AWS Glue soporta tanto Python como Scala para escribir scripts ETL. Estos scripts se ejecutan utilizando el motor Apache Spark, lo que te permite aprovechar las capacidades de procesamiento distribuido de Spark. Python a menudo se prefiere por su facilidad de uso y sus extensas bibliotecas, mientras que Scala es una buena opción para transformaciones más complejas y tareas críticas para el rendimiento."
## 19. ¿Qué son los marcadores de trabajos de Glue?
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Por qué podrías recibir esta pregunta:
Los marcadores de trabajos son esenciales para el ETL incremental. Los entrevistadores quieren saber si comprendes cómo rastrean los datos procesados para evitar reprocesar. Esto muestra una comprensión práctica al responder a preguntas de entrevista de AWS Glue.
Cómo responder:
Explica que rastrean los datos procesados previamente para permitir trabajos ETL incrementales procesando solo los datos nuevos o cambiados desde la última ejecución.
Ejemplo de respuesta:
"Los marcadores de trabajos de Glue son una característica que te ayuda a implementar procesos ETL incrementales. Rastrea los datos que ya han sido procesados por un trabajo, lo que permite que las ejecuciones subsiguientes procesen solo datos nuevos o cambiados desde la última ejecución. Esto reduce significativamente el tiempo de procesamiento y los costos, especialmente para grandes conjuntos de datos. Cuando un trabajo se ejecuta, actualiza el marcador para reflejar los datos procesados más recientes, asegurando que las ejecuciones futuras comiencen desde el punto correcto."
## 20. ¿Cómo clasifican los datos los Crawlers de Glue?
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Por qué podrías recibir esta pregunta:
Esto evalúa tu comprensión de cómo los Crawlers de Glue infieren el esquema de diferentes formatos de datos. Los entrevistadores quieren saber si estás familiarizado con los clasificadores incorporados y personalizados. Comprender los clasificadores es vital para las preguntas de entrevista de AWS Glue.
Cómo responder:
Explica que utilizan clasificadores incorporados o clasificadores personalizados (por ejemplo, patrones grok) para inferir el esquema de varios formatos de archivo como JSON, CSV, Parquet y XML.
Ejemplo de respuesta:
"Los Crawlers de Glue clasifican los datos utilizando una combinación de clasificadores incorporados y personalizados. Los clasificadores incorporados pueden detectar automáticamente el esquema de formatos de archivo comunes como JSON, CSV, Parquet y XML. Para formatos de datos más complejos o personalizados, puedes definir tus propios clasificadores utilizando patrones Grok o expresiones regulares. Estos clasificadores examinan los datos e infieren el esquema basándose en los patrones definidos. El esquema inferido se utiliza luego para crear definiciones de tablas en el Catálogo de Datos de Glue."
## 21. ¿Qué es el Registro de Esquemas de AWS Glue?
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Por qué podrías recibir esta pregunta:
Esto evalúa tu conocimiento de las características de gobernanza de datos de Glue. Los entrevistadores quieren ver si conoces el Registro de Esquemas y su papel en la gestión de esquemas para datos en streaming. El conocimiento del registro de esquemas es crucial para las preguntas de entrevista de AWS Glue.
Cómo responder:
Descríbelo como un repositorio para administrar y aplicar esquemas para aplicaciones de datos en streaming, asegurando la compatibilidad de los datos y habilitando el versionado de esquemas.
Ejemplo de respuesta:
"El Registro de Esquemas de AWS Glue es un repositorio centralizado para administrar y aplicar esquemas para aplicaciones de datos en streaming. Te permite definir, versionar y controlar la evolución de los esquemas utilizados por tus productores y consumidores de datos en streaming. Al registrar tus esquemas en el Registro de Esquemas, puedes asegurar la compatibilidad de los datos entre diferentes aplicaciones y prevenir la corrupción de datos debido a desajustes de esquemas. El Registro de Esquemas soporta varios formatos de esquema, como Avro, JSON Schema y Protobuf."
## 22. ¿Cómo se aseguran los datos en AWS Glue?
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Por qué podrías recibir esta pregunta:
La seguridad de los datos es primordial. Los entrevistadores quieren saber si estás familiarizado con las medidas de seguridad disponibles en Glue para proteger datos sensibles. Datos Seguros es un tema crítico para las preguntas de entrevista de AWS Glue.
Cómo responder:
Menciona el uso de roles y políticas de IAM para el control de acceso, el cifrado en reposo y en tránsito (S3, Catálogo de Datos de Glue), y la integración con AWS Lake Formation para seguridad de grano fino.
Ejemplo de respuesta:
"Asegurar los datos en AWS Glue implica varias capas de protección. Se utilizan roles y políticas de IAM para controlar el acceso a los recursos y datos de Glue. El cifrado en reposo está habilitado para los datos almacenados en S3 y el Catálogo de Datos de Glue. Se utiliza el cifrado en tránsito para proteger los datos durante la transferencia. La integración con AWS Lake Formation te permite aplicar políticas de seguridad de grano fino, como el control de acceso a nivel de columna. Por ejemplo, me aseguro de que solo los usuarios autorizados puedan acceder a datos sensibles utilizando roles de IAM con el principio de menor privilegio y habilitando el cifrado para los cubos de S3 que contienen información sensible."
## 23. ¿Qué es un marcador de trabajos de Glue y cómo ayuda?
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Por qué podrías recibir esta pregunta:
Refuerza la importancia de comprender los marcadores. Los entrevistadores podrían hacer esta pregunta nuevamente con una redacción diferente para verificar la comprensión consistente. Esto aparece comúnmente en las preguntas de entrevista de AWS Glue.
Cómo responder:
Explica que guarda información de estado para evitar reprocesar los mismos datos en ejecuciones posteriores, permitiendo cargas de datos incrementales eficientes.
Ejemplo de respuesta:
"Un marcador de trabajos de Glue es un mecanismo que guarda información de estado entre las ejecuciones de trabajos, específicamente para evitar reprocesar los mismos datos. Ayuda a realizar cargas de datos incrementales eficientes al procesar solo datos nuevos o modificados desde la última ejecución del trabajo. Esto es particularmente útil para grandes conjuntos de datos donde reprocesar todo cada vez sería lento y costoso. El marcador rastrea qué registros han sido procesados y permite que la próxima ejecución continúe desde donde se quedó."
## 24. ¿Cómo se programa un trabajo en AWS Glue?
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Por qué podrías recibir esta pregunta:
Evalúa tu conocimiento de la automatización de la ejecución de trabajos. Los entrevistadores quieren saber si estás familiarizado con los Triggers de Glue y cómo habilitan la programación. Esto muestra cuán competente eres al responder preguntas de entrevista de AWS Glue.
Cómo responder:
Menciona el uso de triggers que pueden ser basados en tiempo (horarios cron), bajo demanda o basados en eventos (tras la finalización de otros trabajos o eventos externos).
Ejemplo de respuesta:
"La programación de trabajos en AWS Glue se realiza principalmente utilizando Triggers. Estos triggers se pueden configurar de varias maneras: basados en tiempo, utilizando expresiones cron para definir horarios; bajo demanda, que inicia el trabajo manualmente; y basados en eventos, donde el trabajo se inicia tras la finalización de otro trabajo o basándose en eventos externos. Por ejemplo, a menudo utilizo triggers basados en tiempo para ejecutar trabajos ETL durante la noche y triggers basados en eventos para iniciar un trabajo de transformación tan pronto como nuevos datos lleguen a un cubo de S3."
## 25. ¿Cuál es la diferencia entre Crawlers de Glue y Trabajos de Glue?
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Por qué podrías recibir esta pregunta:
Verificación de comprensión fundamental. Los entrevistadores quieren asegurarse de que conoces los roles distintos de Crawlers y Trabajos en el ecosistema de Glue. Conocer las diferencias fundamentales es clave para las preguntas de entrevista de AWS Glue.
Cómo responder:
Explica que los Crawlers descubren y catalogan metadatos de las fuentes de datos, mientras que los trabajos realizan las transformaciones ETL reales y el movimiento de datos.
Ejemplo de respuesta:
"Los Crawlers de Glue y los Trabajos de Glue sirven para propósitos diferentes. Los Crawlers son responsables de descubrir el esquema y los metadatos de tus fuentes de datos y luego poblar el Catálogo de Datos de Glue con esta información. Básicamente, recorren tus datos, entienden su estructura y crean definiciones de tablas. Los Trabajos de Glue, por otro lado, son donde ocurren las transformaciones ETL reales y el movimiento de datos. Utilizan los metadatos en el Catálogo de Datos para leer datos, transformarlos según tu script y luego cargarlos en una ubicación de destino."
## 26. ¿Cuáles son algunos errores comunes en AWS Glue y cómo se solucionan?
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Por qué podrías recibir esta pregunta:
Las habilidades prácticas de solución de problemas son esenciales. Los entrevistadores quieren saber si puedes identificar y resolver problemas comunes encontrados en Glue. Tu solución de problemas es un aspecto importante de las preguntas de entrevista de AWS Glue.
Cómo responder:
Menciona errores como desajustes de esquemas, datos faltantes, agotamiento de recursos y errores de script. Sugiere que la solución de problemas implica revisar los logs de CloudWatch, los parámetros del trabajo y validar las fuentes de datos.
Ejemplo de respuesta:
"Los errores comunes en AWS Glue incluyen desajustes de esquemas entre los datos y el Catálogo de Datos, datos faltantes o corruptos en la fuente, agotamiento de recursos debido a memoria o cómputo insuficientes, y errores en el propio script ETL. La solución de problemas generalmente implica revisar los logs de CloudWatch para obtener mensajes de error detallados, revisar los parámetros y configuraciones del trabajo, validar las fuentes de datos para asegurar que sean accesibles y contengan los datos esperados, y usar Puntos de Desarrollo para depurar el script ETL de forma interactiva. En un proyecto anterior, resolví un problema persistente de desajuste de esquemas revisando cuidadosamente los logs de CloudWatch y actualizando el Catálogo de Datos de Glue con el esquema correcto después de un cambio en el sistema de origen."
## 27. ¿Puede AWS Glue manejar datos semiestructurados?
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Por qué podrías recibir esta pregunta:
Evalúa el conocimiento del soporte de formatos de datos. Los entrevistadores quieren saber si estás al tanto de las capacidades de Glue para manejar JSON, XML y otros formatos semiestructurados. Saber esto es muy útil para las preguntas de entrevista de AWS Glue.
Cómo responder:
Sí, AWS Glue puede procesar formatos semiestructurados como JSON, XML utilizando marcos dinámicos y clasificadores incorporados.
Ejemplo de respuesta:
"Sí, AWS Glue definitivamente puede manejar formatos de datos semiestructurados como JSON y XML. Utiliza DynamicFrames, que son una extensión de los Spark DataFrames, para proporcionar flexibilidad de esquema y manejar estructuras de datos anidadas. Los clasificadores incorporados pueden inferir automáticamente el esquema de estos formatos, y también puedes usar clasificadores personalizados para escenarios más complejos. Esto facilita la extracción, transformación y carga de datos de varias fuentes semiestructuradas."
## 28. ¿Qué son los marcos dinámicos en AWS Glue?
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Por qué podrías recibir esta pregunta:
Evalúa la comprensión de las estructuras de datos de Glue. Los entrevistadores quieren saber si estás familiarizado con los DynamicFrames y cómo difieren de los Spark DataFrames tradicionales. Los marcos dinámicos a menudo forman parte de las preguntas de entrevista de AWS Glue.
Cómo responder:
Explica que los marcos dinámicos son una extensión de los Spark DataFrames que proporcionan flexibilidad de esquema y están optimizados para transformaciones ETL en Glue.
Ejemplo de respuesta:
"Los DynamicFrames en AWS Glue son una extensión de los Spark DataFrames pero ofrecen más flexibilidad y están específicamente optimizados para transformaciones ETL. A diferencia de los DataFrames, los DynamicFrames no requieren un esquema fijo desde el principio. Esto les permite manejar datos con esquemas cambiantes o inconsistentes de manera más efectiva. También proporcionan transformaciones integradas que se utilizan comúnmente en procesos ETL, como la resolución de tipos de elección y el manejo de valores faltantes. Encuentro los DynamicFrames particularmente útiles cuando se trata de datos semiestructurados o fuentes de datos donde el esquema puede cambiar con el tiempo."
## 29. ¿Cómo se maneja la partición de datos en AWS Glue?
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Por qué podrías recibir esta pregunta:
Técnica de optimización del rendimiento. Los entrevistadores quieren saber si comprendes cómo la partición puede mejorar el rendimiento de las consultas en Glue. Discutir esto en las preguntas de entrevista de AWS Glue muestra un enfoque proactivo.
Cómo responder:
Definiendo particiones en el Catálogo de Datos y usándolas en scripts ETL para optimizar consultas y reducir los datos escaneados durante el procesamiento.
Ejemplo de respuesta:
"La partición de datos en AWS Glue implica definir particiones en el Catálogo de Datos y luego usar esas particiones en tus scripts ETL para optimizar las consultas. Al particionar tus datos basándote en patrones de consulta comunes, como la fecha o la región, puedes reducir significativamente la cantidad de datos que deben escaneados durante el procesamiento. Esto se hace agregando claves de partición a las definiciones de tus tablas en el Catálogo de Datos y luego utilizando esas claves en tus consultas Spark para filtrar los datos. Por ejemplo, si frecuentemente consultas datos por fecha, particionar tus datos por fecha puede mejorar drásticamente el rendimiento de las consultas."
## 30. Describe un proyecto en el que utilizaste AWS Glue para ETL.
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Por qué podrías recibir esta pregunta:
Esta es una pregunta conductual para evaluar tu experiencia práctica. Los entrevistadores quieren escuchar un ejemplo del mundo real de cómo has utilizado Glue para resolver un problema de ingeniería de datos. Esta es tu oportunidad para brillar al responder preguntas de entrevista de AWS Glue.
Cómo responder:
Una respuesta típica: Creé un crawler de AWS Glue para catalogar grandes conjuntos de datos almacenados en S3, desarrollé trabajos ETL de Spark para limpiar y transformar los datos, optimicé el rendimiento utilizando partición y predicados de empuje, y automatizé la ejecución de trabajos con triggers, integrando el monitoreo usando CloudWatch.
Ejemplo de respuesta:
"En un proyecto reciente, utilicé AWS Glue para construir un pipeline ETL para una gran empresa de comercio electrónico. Teníamos enormes conjuntos de datos de pedidos de clientes e información de productos almacenados en varios cubos de S3. Primero, creé crawlers de AWS Glue para descubrir y catalogar automáticamente estos conjuntos de datos en el Catálogo de Datos de Glue. Luego, desarrollé trabajos ETL de Spark para limpiar, transformar y enriquecer los datos. Optimicé el rendimiento del trabajo particionando los datos por fecha y utilizando predicados de empuje para filtrar los datos al principio del pipeline. Finalmente, automatizé la ejecución del trabajo utilizando triggers que se ejecutaban diariamente, y adapté el monitoreo usando CloudWatch para rastrear el rendimiento del trabajo y detectar cualquier problema. Este pipeline permitió a la empresa realizar análisis avanzados y obtener información valiosa sobre el comportamiento del cliente y el rendimiento del producto."
Otros consejos para prepararse para preguntas de entrevista de AWS Glue
Para mejorar aún más tu preparación para las preguntas de entrevista de AWS Glue, considera las siguientes estrategias:
Práctica práctica: Obtén experiencia práctica trabajando en proyectos de AWS Glue. Intenta construir pipelines ETL, crear crawlers y administrar el Catálogo de Datos.
Profundiza en la documentación: Revisa a fondo la documentación oficial de AWS Glue para comprender sus características, mejores prácticas y limitaciones.
Entrevistas simuladas: Practica responder preguntas comunes de la entrevista con un amigo o mentor. Esto te ayudará a refinar tus respuestas y a ganar confianza.
Mantente actualizado: Mantente al tanto de las últimas actualizaciones y características de AWS Glue siguiendo el blog de AWS y asistiendo a webinars de AWS.
Utiliza herramientas de entrevista de IA: El Interview Copilot de Verve AI es tu compañero de preparación más inteligente, que ofrece entrevistas simuladas adaptadas a roles de ingeniero de datos. Empieza gratis en Verve AI.
"La única manera de hacer un gran trabajo es amar lo que haces." - Steve Jobs
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Preguntas Frecuentes
P: ¿Cuál es la mejor manera de aprender AWS Glue para entrevistas?
R: La experiencia práctica es invaluable. Comienza con pipelines ETL simples y aborda gradualmente escenarios más complejos. Utiliza talleres y tutoriales de AWS.
P: ¿Hay alguna certificación específica de AWS Glue que pueda ayudarme a prepararme?
R: La certificación AWS Certified Data Analytics – Specialty valida tu experiencia en servicios de análisis de datos de AWS, incluido Glue.
P: ¿Qué tan importante es conocer Apache Spark para las entrevistas de AWS Glue?
R: Muy importante. Dado que Glue utiliza Spark como su motor de ejecución, una buena comprensión de los conceptos de Spark es esencial.
P: ¿Qué recursos puedo usar para mantenerme actualizado con las últimas características de AWS Glue?
R: Sigue el Blog oficial de AWS, asiste a webinars de AWS y participa en foros de la comunidad de AWS.
P: ¿En qué debo centrarme si tengo tiempo limitado para prepararme para las preguntas de entrevista de AWS Glue?
R: Prioriza la comprensión de los conceptos centrales: Catálogo de Datos, Crawlers, Trabajos ETL, Triggers y técnicas básicas de solución de problemas.
P: ¿Puede Verve AI ayudarme con mi preparación?
R: ¡Absolutamente! Verve AI te permite ensayar preguntas reales de la entrevista con retroalimentación dinámica de IA. No se necesita tarjeta de crédito: https://vervecopilot.com.
