El candidato responde con seguridad mientras mira Verve AI en pantalla — el entrevistador sonríe impresionado.

Las 30 preguntas más comunes de entrevista de Azure Data Factory para las que debes prepararte

Las 30 preguntas más comunes de entrevista de Azure Data Factory para las que debes prepararte

Las 30 preguntas más comunes de entrevista de Azure Data Factory para las que debes prepararte

30 jun 2025

Las 30 preguntas más comunes de entrevista de Azure Data Factory para las que debes prepararte

Las 30 preguntas más comunes de entrevista de Azure Data Factory para las que debes prepararte

Las 30 preguntas más comunes de entrevista de Azure Data Factory para las que debes prepararte

Written by

Laura Mendoza, Coach De Carrera

Conseguir un trabajo que aproveche el poder de la nube para resolver complejos desafíos de integración de datos es una perspectiva apasionante. Dominar las preguntas de entrevista de Azure Data Factory es crucial para demostrar tu experiencia y asegurar el puesto de tus sueños. Con la preparación adecuada, puedes demostrar con confianza tus habilidades y conocimientos, dejando una impresión duradera en tus entrevistadores. Comprender las preguntas de entrevista de Azure Data Factory más comunes puede aumentar significativamente tu confianza, claridad y rendimiento general en la entrevista.

¿Qué son las preguntas de entrevista de Azure Data Factory?

Las preguntas de entrevista de Azure Data Factory son un conjunto de consultas diseñadas para evaluar la competencia y la experiencia práctica de un candidato con Azure Data Factory (ADF), el servicio de integración de datos basado en la nube de Microsoft. Estas preguntas suelen cubrir una amplia gama de temas, incluyendo los componentes principales de ADF, el diseño de canalizaciones, las técnicas de transformación de datos, las consideraciones de seguridad y las estrategias de optimización del rendimiento. El propósito de las preguntas de entrevista de Azure Data Factory es evaluar la comprensión del candidato sobre cómo construir, implementar y administrar flujos de trabajo impulsados por datos en la nube. Dominar estas preguntas demuestra tu capacidad para manejar desafíos de integración de datos del mundo real.

¿Por qué los entrevistadores hacen preguntas de entrevista de Azure Data Factory?

Los entrevistadores hacen preguntas de entrevista de Azure Data Factory para evaluar la capacidad de un candidato para utilizar eficazmente Azure Data Factory para tareas de integración de datos. Buscan evaluar el conocimiento técnico, la capacidad de resolución de problemas y la experiencia práctica en el diseño, implementación y mantenimiento de canalizaciones de datos. Al plantear preguntas de entrevista de Azure Data Factory, los entrevistadores pretenden determinar si un candidato posee las habilidades necesarias para mover y transformar datos entre diversas fuentes y destinos, administrar flujos de trabajo de datos de manera eficiente y garantizar la calidad y seguridad de los datos. El objetivo es encontrar personas que puedan contribuir a la construcción de soluciones de integración de datos robustas y escalables utilizando Azure Data Factory.

A continuación, se presenta una vista previa de las 30 preguntas de entrevista de Azure Data Factory que cubriremos:

  1. ¿Qué es Azure Data Factory?

  2. ¿Por qué necesitamos Azure Data Factory?

  3. ¿Cuáles son los componentes principales de Azure Data Factory?

  4. ¿Qué es Integration Runtime (IR) en Azure Data Factory?

  5. ¿Cuál es la diferencia entre Dataset y Linked Service?

  6. ¿Cuántos tipos de triggers soporta ADF?

  7. ¿Es Azure Data Factory una herramienta ETL o ELT?

  8. ¿Cómo se puede optimizar el rendimiento de una canalización de Azure Data Factory?

  9. ¿Cuál es el papel de Azure Key Vault en Azure Data Factory?

  10. ¿Cuáles son algunas actividades comunes en las canalizaciones de Azure Data Factory?

  11. ¿Qué es una canalización en Azure Data Factory?

  12. ¿Cómo maneja ADF los errores y reintentos?

  13. ¿Qué es un Linked Service en Azure Data Factory?

  14. ¿Qué es un Dataset en Azure Data Factory?

  15. ¿Cuál es la diferencia entre Copy Activity y Data Flow?

  16. ¿Cuáles son los tipos de Integration Runtime en ADF?

  17. ¿Cuál es el paralelismo máximo en Azure Data Factory?

  18. ¿Puede Azure Data Factory disparar canalizaciones basándose en eventos?

  19. ¿Qué son los tumbling window triggers?

  20. ¿Cómo se monitorizan las canalizaciones en Azure Data Factory?

  21. ¿Qué son las canalizaciones parametrizadas?

  22. ¿Qué es un Self-hosted Integration Runtime?

  23. ¿Qué es la depuración de Data Flow en ADF?

  24. ¿Cómo se aseguran los datos sensibles en las canalizaciones de Azure Data Factory?

  25. ¿Cuál es el uso de la Lookup Activity en ADF?

  26. ¿Cómo se implementa la lógica condicional en las canalizaciones de ADF?

  27. Explica cómo funciona el staging en la Copy Activity.

  28. ¿Puede ADF integrarse con Azure Databricks?

  29. ¿Qué opciones hay disponibles para programar canalizaciones?

  30. ¿Cómo se maneja el schema drift en ADF?

¡Ahora, profundicemos en estas preguntas de entrevista de Azure Data Factory comunes y equipémonos con el conocimiento para aprobar tu entrevista!

## 1. ¿Qué es Azure Data Factory?

Por qué podrías recibir esta pregunta:

Los entrevistadores hacen esta pregunta para evaluar tu comprensión fundamental de Azure Data Factory y su propósito. Quieren saber si puedes explicar el servicio en términos sencillos y resaltar sus capacidades clave. Esta es una pregunta fundamental para cualquier persona que trabaje con preguntas de entrevista de Azure Data Factory, por lo que es importante acertar.

Cómo responder:

Proporciona una definición concisa de Azure Data Factory, enfatizando su papel como servicio de integración de datos basado en la nube. Explica que permite crear flujos de trabajo basados en datos para orquestar y automatizar el movimiento y la transformación de datos. Destaca su capacidad para construir canalizaciones ETL y ELT.

Ejemplo de respuesta:

"Azure Data Factory es un servicio de integración de datos basado en la nube proporcionado por Microsoft. Está diseñado para orquestar y automatizar el movimiento y la transformación de datos entre diferentes almacenes de datos. Piénsalo como un centro central para construir canalizaciones ETL y ELT, lo que facilita la gestión de flujos de trabajo de datos complejos en la nube. Esto demuestra que entiendo la función principal de ADF, un aspecto clave de las preguntas de entrevista de Azure Data Factory."

## 2. ¿Por qué necesitamos Azure Data Factory?

Por qué podrías recibir esta pregunta:

Esta pregunta explora tu comprensión de los problemas comerciales que resuelve Azure Data Factory. Los entrevistadores quieren saber si reconoces la propuesta de valor de ADF y su capacidad para abordar los desafíos de integración de datos. Prepararse para las preguntas de entrevista de Azure Data Factory requiere comprender el "por qué" detrás de la herramienta.

Cómo responder:

Explica que Azure Data Factory es necesario para construir flujos de trabajo ETL y ELT que mueven y transforman datos entre diversas fuentes y destinos. Destaca su fiabilidad, escalabilidad y capacidades de monitorización. Menciona su importancia en entornos en la nube.

Ejemplo de respuesta:

"Necesitamos Azure Data Factory para construir y gestionar de manera eficiente canalizaciones ETL y ELT. Proporciona una forma escalable y fiable de mover y transformar datos entre varias fuentes, ya sean locales o en la nube. Las herramientas de monitorización integradas también son cruciales para garantizar la calidad de los datos e identificar problemas potenciales, lo que lo hace esencial para cualquier estrategia moderna de integración de datos. Esto demuestra mi comprensión de la necesidad práctica de ADF, vital para las preguntas de entrevista de Azure Data Factory."

## 3. ¿Cuáles son los componentes principales de Azure Data Factory?

Por qué podrías recibir esta pregunta:

Esta pregunta evalúa tu conocimiento de los bloques de construcción centrales de Azure Data Factory. Los entrevistadores quieren saber si comprendes cómo funcionan los diferentes componentes para crear canalizaciones de datos. Una comprensión exhaustiva de estos componentes es fundamental al responder preguntas de entrevista de Azure Data Factory.

Cómo responder:

Enumera los componentes principales de Azure Data Factory, incluyendo Pipelines, Activities, Datasets, Linked Services, Integration Runtime y Triggers. Explica brevemente el propósito de cada componente.

Ejemplo de respuesta:

"Los componentes principales de Azure Data Factory incluyen Pipelines, que son agrupaciones lógicas de actividades; Activities, que son las tareas individuales dentro de una canalización; Datasets, que representan la estructura de los datos dentro de los almacenes de datos; Linked Services, que contienen la información de conexión a las fuentes de datos; Integration Runtime, que es la infraestructura de cómputo para el movimiento y la transformación de datos; y Triggers, que programan o inician la ejecución de la canalización. Conocer estos componentes es fundamental para abordar las preguntas de entrevista de Azure Data Factory."

## 4. ¿Qué es Integration Runtime (IR) en Azure Data Factory?

Por qué podrías recibir esta pregunta:

Esta pregunta se centra en un componente crítico de Azure Data Factory: el Integration Runtime. Los entrevistadores quieren saber si entiendes su papel en la provisión de capacidades de integración de datos en diferentes entornos de red. El Integration Runtime es un aspecto clave al prepararse para las preguntas de entrevista de Azure Data Factory.

Cómo responder:

Explica que Integration Runtime es la infraestructura de cómputo utilizada por ADF para proporcionar capacidades de integración de datos. Describe los diferentes tipos de Integration Runtime, incluyendo Azure IR, Self-hosted IR y Azure-SSIS IR, y sus respectivos casos de uso.

Ejemplo de respuesta:

"Integration Runtime, o IR, es la infraestructura de cómputo que Azure Data Factory utiliza para mover y transformar datos. Hay algunos tipos: Azure IR para el movimiento de datos basado en la nube, Self-hosted IR para conectarse a datos locales y Azure-SSIS IR para ejecutar paquetes SSIS en la nube. Elegir el IR correcto es esencial para el rendimiento y la seguridad. Comprender los tipos de IR es crucial para responder preguntas de entrevista de Azure Data Factory relacionadas con la infraestructura."

## 5. ¿Cuál es la diferencia entre Dataset y Linked Service?

Por qué podrías recibir esta pregunta:

Esta pregunta pone a prueba tu comprensión de la relación entre Datasets y Linked Services en Azure Data Factory. Los entrevistadores quieren saber si puedes diferenciar entre la información de conexión y la representación de la estructura de los datos. Conocer la diferencia es fundamental para abordar las preguntas de entrevista de Azure Data Factory sobre el acceso a los datos.

Cómo responder:

Explica que un Linked Service define la conexión a la fuente o destino de datos (por ejemplo, cadena de conexión), mientras que un Dataset representa la estructura de los datos dentro del linked service (por ejemplo, una tabla o un archivo).

Ejemplo de respuesta:

"Un Linked Service contiene los detalles de conexión para una fuente de datos, como la dirección del servidor de base de datos y las credenciales. Un Dataset, por otro lado, define la estructura de los datos que deseas utilizar de esa fuente, como una tabla o archivo específico. Por lo tanto, el Linked Service establece la conexión y el Dataset especifica los datos. Definir claramente esta diferencia es un punto clave para las preguntas de entrevista de Azure Data Factory."

## 6. ¿Cuántos tipos de triggers soportados por ADF?

Por qué podrías recibir esta pregunta:

Esta pregunta evalúa tu conocimiento sobre cómo automatizar la ejecución de canalizaciones en Azure Data Factory. Los entrevistadores quieren saber si comprendes los diferentes mecanismos de activación disponibles. Este es un tema común al discutir preguntas de entrevista de Azure Data Factory.

Cómo responder:

Indica que ADF soporta tres tipos de triggers: Schedule trigger, Tumbling window trigger y Event-based trigger. Explica brevemente el propósito de cada trigger.

Ejemplo de respuesta:

"Azure Data Factory soporta tres tipos principales de triggers: Schedule triggers, que ejecutan canalizaciones en un horario definido; Tumbling window triggers, que se ejecutan en intervalos periódicos con gestión de estado; y Event-based triggers, que ejecutan canalizaciones en respuesta a eventos como la creación de archivos. Cada uno sirve para una necesidad de automatización diferente. Conocer estos tipos de triggers es esencial para responder preguntas de entrevista de Azure Data Factory sobre la automatización de canalizaciones."

## 7. ¿Es Azure Data Factory una herramienta ETL o ELT?

Por qué podrías recibir esta pregunta:

Esta pregunta explora tu comprensión de los paradigmas de procesamiento de datos y cómo Azure Data Factory encaja en ellos. Los entrevistadores quieren saber si puedes diferenciar entre ETL y ELT y si sabes cómo ADF soporta ambos. ETL vs ELT es un tema clásico para las preguntas de entrevista de Azure Data Factory.

Cómo responder:

Explica que Azure Data Factory soporta ambos enfoques, ETL y ELT. Puede extraer, transformar y cargar datos, o extraer y cargar datos seguidos de la transformación dentro de los almacenes de datos o entornos de cómputo.

Ejemplo de respuesta:

"Azure Data Factory es flexible y soporta ambos enfoques, ETL y ELT. Puedes usarlo para extraer, transformar y luego cargar datos, o puedes extraer y cargar los datos primero, y luego usar ADF para transformarlos dentro del almacén de datos de destino o utilizando un servicio como Azure Databricks. La elección depende de tu caso de uso específico y de las capacidades de tus fuentes y destinos de datos. Esto muestra una buena comprensión al responder preguntas de entrevista de Azure Data Factory relacionadas con estrategias de transformación de datos."

## 8. ¿Cómo se puede optimizar el rendimiento de una canalización de Azure Data Factory?

Por qué podrías recibir esta pregunta:

Esta pregunta evalúa tu capacidad para diseñar e implementar canalizaciones de datos eficientes utilizando Azure Data Factory. Los entrevistadores quieren saber si entiendes las diversas técnicas para optimizar el rendimiento. La optimización de canalizaciones es una consideración clave para las preguntas de entrevista de Azure Data Factory.

Cómo responder:

Discute técnicas como el uso del paralelismo, la partición de grandes conjuntos de datos, la elección del Integration Runtime apropiado, la habilitación del staging en Copy Activity, y la monitorización y ajuste de las actividades de la canalización.

Ejemplo de respuesta:

"Para optimizar una canalización de Azure Data Factory, me centraría en algunas áreas clave. Primero, aprovecharía el paralelismo ejecutando canalizaciones concurrentemente y particionando grandes conjuntos de datos para el procesamiento paralelo en la Copy Activity. Elegir el Integration Runtime correcto, como un IR autoalojado para datos locales, también es crucial. Además, habilitar el staging en la Copy Activity puede mejorar el rendimiento al almacenar temporalmente los datos en caché. Finalmente, monitorizaría continuamente la canalización y ajustaría las actividades para identificar y abordar cualquier cuello de botella. La optimización eficaz del rendimiento es esencial al discutir preguntas de entrevista de Azure Data Factory."

## 9. ¿Cuál es el papel de Azure Key Vault en Azure Data Factory?

Por qué podrías recibir esta pregunta:

Esta pregunta explora tu comprensión de las mejores prácticas de seguridad en Azure Data Factory. Los entrevistadores quieren saber si entiendes cómo proteger información sensible como cadenas de conexión y contraseñas. La seguridad es un tema vital al discutir preguntas de entrevista de Azure Data Factory.

Cómo responder:

Explica que Azure Key Vault almacena y administra de forma segura información sensible. ADF puede obtener estos secretos en tiempo de ejecución sin codificar credenciales, mejorando la seguridad y el cumplimiento.

Ejemplo de respuesta:

"Azure Key Vault juega un papel crítico en la protección de información sensible en Azure Data Factory. En lugar de codificar cadenas de conexión, contraseñas o claves de API directamente en la canalización, ADF puede recuperar estos secretos de Key Vault en tiempo de ejecución. Esto mejora significativamente la seguridad y ayuda a cumplir con las políticas de seguridad. Comprender cómo usar Key Vault es esencial para las preguntas de entrevista de Azure Data Factory centradas en la seguridad."

## 10. ¿Cuáles son algunas actividades comunes en las canalizaciones de Azure Data Factory?

Por qué podrías recibir esta pregunta:

Esta pregunta evalúa tu conocimiento de los diferentes tipos de tareas que se pueden realizar dentro de una canalización de Azure Data Factory. Los entrevistadores quieren saber si entiendes el propósito y las capacidades de varias actividades. Se espera familiaridad con las actividades en las preguntas de entrevista de Azure Data Factory.

Cómo responder:

Enumera actividades comunes como Copy Activity, Data Flow Activity, Lookup Activity, ForEach Activity, If Condition Activity y Web Activity. Explica brevemente el propósito de cada actividad.

Ejemplo de respuesta:

"Algunas actividades comunes en las canalizaciones de Azure Data Factory incluyen Copy Activity, que se utiliza para el movimiento de datos; Data Flow Activity, que proporciona transformaciones de datos diseñadas visualmente; Lookup Activity, que recupera metadatos; ForEach Activity, que itera sobre colecciones; If Condition Activity, que permite ramificaciones condicionales; y Web Activity, que llama a puntos finales REST. Comprender cómo y cuándo usar cada actividad es importante para responder preguntas de entrevista de Azure Data Factory sobre el diseño de canalizaciones."

## 11. ¿Qué es una canalización en Azure Data Factory?

Por qué podrías recibir esta pregunta:

Esta pregunta tiene como objetivo confirmar tu comprensión de la estructura fundamental dentro de Azure Data Factory. Es un concepto básico, pero esencial para preguntas más complejas. Dominar las preguntas de entrevista de Azure Data Factory comienza con la comprensión de los conceptos básicos como este.

Cómo responder:

Una canalización es una agrupación lógica de actividades que realizan una unidad de trabajo. Las canalizaciones ayudan a organizar y administrar el flujo de trabajo para ejecutar una o más actividades de forma secuencial o paralela.

Ejemplo de respuesta:

"Una canalización en Azure Data Factory es esencialmente un flujo de trabajo. Es una agrupación lógica de actividades que juntas realizan una tarea específica, como cargar datos de una base de datos a otra. Las actividades dentro de una canalización pueden ejecutarse secuencialmente o en paralelo, dependiendo de cómo la configures. Conocer la definición de una canalización es fundamental para abordar las preguntas de entrevista de Azure Data Factory."

## 12. ¿Cómo maneja ADF los errores y reintentos?

Por qué podrías recibir esta pregunta:

Esta pregunta pone a prueba tu conocimiento de los mecanismos de manejo de errores dentro de las canalizaciones de Azure Data Factory. Los entrevistadores buscan una comprensión de cómo construir soluciones de integración de datos robustas y resilientes. El manejo de errores es un aspecto importante para las preguntas de entrevista de Azure Data Factory.

Cómo responder:

Las canalizaciones de ADF se pueden configurar con políticas de reintento en las actividades para reintentar automáticamente en caso de fallo. Además, los caminos de error se pueden manejar utilizando If Condition o caminos de fallo en la canalización para una gestión de errores más elegante.

Ejemplo de respuesta:

"ADF maneja los errores a través de políticas de reintento a nivel de actividad. Puedes configurar una actividad para que reintente automáticamente un cierto número de veces si falla. Para un manejo de errores más complejo, puedes usar actividades 'If Condition' para crear diferentes caminos para el éxito y el fallo, permitiéndote implementar registros o notificaciones de error personalizados. Esto demuestra una comprensión práctica crucial para las preguntas de entrevista de Azure Data Factory."

## 13. ¿Qué es un Linked Service en Azure Data Factory?

Por qué podrías recibir esta pregunta:

Esta pregunta verifica tu comprensión de cómo Azure Data Factory se conecta a fuentes de datos y servicios externos. Los Linked Services son una piedra angular de la arquitectura de ADF. Comprender los Linked Services es necesario para responder preguntas de entrevista de Azure Data Factory sobre la conectividad.

Cómo responder:

Un Linked Service define la información de conexión a recursos externos como bases de datos, almacenamiento de archivos o API REST, lo que permite a ADF conectarse e interactuar con estas fuentes o destinos.

Ejemplo de respuesta:

"Un Linked Service en Azure Data Factory es como una cadena de conexión. Contiene toda la información que ADF necesita para conectarse a un recurso externo, como una Azure SQL Database, una cuenta de Blob Storage o una API REST. Especifica el servidor, la base de datos, el método de autenticación y otros detalles relacionados con la conexión. Los Linked Services son fundamentales al discutir preguntas de entrevista de Azure Data Factory sobre la integración de datos externos."

## 14. ¿Qué es un Dataset en Azure Data Factory?

Por qué podrías recibir esta pregunta:

Esta pregunta verifica tu comprensión de cómo Azure Data Factory representa las estructuras de datos dentro de las fuentes de datos conectadas. Los Datasets se basan en Linked Services, por lo que conocer la distinción es importante. Comprender los Datasets es vital para manejar preguntas de entrevista de Azure Data Factory de manera efectiva.

Cómo responder:

Un Dataset define el esquema y la estructura de los datos dentro de un linked service. Especifica los datos con los que deseas trabajar, como una tabla o archivo específico.

Ejemplo de respuesta:

"Mientras que un Linked Service define cómo conectarse a una fuente de datos, un Dataset define qué datos deseas utilizar. Por ejemplo, si tienes un Linked Service a una Azure SQL Database, el Dataset especificaría qué tabla dentro de esa base de datos deseas leer o escribir. Obtener esta distinción correcta es muy importante en las preguntas de entrevista de Azure Data Factory."

## 15. ¿Cuál es la diferencia entre Copy Activity y Data Flow?

Por qué podrías recibir esta pregunta:

Esta pregunta evalúa tu comprensión de las capacidades primarias de movimiento y transformación de datos dentro de Azure Data Factory. Saber cuándo usar cada una es crucial para diseñar canalizaciones eficientes. Elegir entre Copy Activity y Data Flow es un escenario común discutido en preguntas de entrevista de Azure Data Factory.

Cómo responder:

Copy Activity copia datos de la fuente al destino sin transformación. Data Flow proporciona transformaciones de datos diseñadas visualmente como uniones, filtros y agregaciones dentro de las canalizaciones.

Ejemplo de respuesta:

"La Copy Activity se utiliza principalmente para mover datos de un lugar a otro, como copiar un archivo de Blob Storage a una base de datos, sin realizar ninguna transformación compleja. Data Flow, por otro lado, te permite construir transformaciones de datos complejas visualmente, utilizando una interfaz de arrastrar y soltar. Puedes realizar operaciones como unir conjuntos de datos, filtrar filas y agregar datos. Saber cuándo usar cada una es crítico cuando te enfrentas a preguntas de entrevista de Azure Data Factory orientadas al diseño."

## 16. ¿Cuáles son los tipos de Integration Runtime en ADF?

Por qué podrías recibir esta pregunta:

Esta pregunta se centra en un componente arquitectónico clave de Azure Data Factory, asegurando que comprendas cómo ADF interactúa con diferentes entornos. Los Integration Runtimes son fundamentales para el movimiento y la transformación de datos. Conocer los tipos de IR es esencial para las preguntas de entrevista de Azure Data Factory relacionadas con la infraestructura.

Cómo responder:

Azure Integration Runtime (basado en la nube). Self-hosted Integration Runtime (local). Azure-SSIS Integration Runtime (para ejecutar paquetes SSIS).

Ejemplo de respuesta:

"Hay tres tipos principales de Integration Runtime en ADF. El Azure Integration Runtime se utiliza para conectarse a fuentes de datos basadas en la nube. El Self-hosted Integration Runtime se instala localmente para conectarse a fuentes de datos detrás de un firewall. Y el Azure-SSIS Integration Runtime es específicamente para ejecutar paquetes SSIS en Azure. Cada tipo satisface diferentes requisitos de conectividad. Comprender estas diferencias es vital para responder preguntas de entrevista de Azure Data Factory sobre entornos de tiempo de ejecución."

## 17. ¿Cuál es el paralelismo máximo en Azure Data Factory?

Por qué podrías recibir esta pregunta:

Esta pregunta pone a prueba tu conocimiento sobre la escalabilidad y las limitaciones de rendimiento dentro de Azure Data Factory. El paralelismo es clave para optimizar la ejecución de canalizaciones. Comprender el paralelismo es importante para abordar las preguntas de entrevista de Azure Data Factory sobre el rendimiento.

Cómo responder:

Por defecto, puede haber hasta 10 ejecuciones concurrentes de canalizaciones por suscripción por región, pero esto se puede ajustar mediante solicitudes de soporte. Copy Activity también soporta copias paralelas con un grado de paralelismo configurable.

Ejemplo de respuesta:

"Por defecto, Azure Data Factory permite hasta 10 ejecuciones concurrentes de canalizaciones por suscripción, por región. Sin embargo, este límite se puede aumentar contactando al soporte de Azure. Además, la Copy Activity te permite configurar el grado de paralelismo, que controla cuántas copias paralelas realiza, lo cual es un buen indicador de la comprensión de las preguntas de entrevista de Azure Data Factory y los límites de rendimiento de ADF."

## 18. ¿Puede Azure Data Factory disparar canalizaciones basándose en eventos?

Por qué podrías recibir esta pregunta:

Esta pregunta evalúa tu comprensión de las arquitecturas basadas en eventos y cómo Azure Data Factory puede participar en ellas. Los triggers basados en eventos son útiles para escenarios de integración de datos en tiempo real. Comprender los Event-based Triggers es importante para responder preguntas de entrevista de Azure Data Factory sobre automatización.

Cómo responder:

Sí, ADF soporta event-based triggers que pueden iniciar canalizaciones en la creación o eliminación de blobs en Azure Blob Storage o Azure Data Lake Storage.

Ejemplo de respuesta:

"Sí, Azure Data Factory soporta event-based triggers. Esto significa que puedes configurar una canalización para que se inicie automáticamente cuando ocurre un evento específico, como la creación de un nuevo archivo en Azure Blob Storage o Azure Data Lake Storage. Esto es muy útil para escenarios de ingesta de datos en tiempo real. Es importante construir esta base de conocimientos al prepararse para las preguntas de entrevista de Azure Data Factory."

## 19. ¿Qué son los tumbling window triggers?

Por qué podrías recibir esta pregunta:

Esta pregunta pone a prueba tu conocimiento de un tipo específico de trigger que es útil para escenarios de procesamiento de datos basados en el tiempo. Los tumbling window triggers son potentes para gestionar datos de series temporales. Conocer los Tumbling Window Triggers es beneficioso al abordar las preguntas de entrevista de Azure Data Factory centradas en la programación.

Cómo responder:

Los tumbling window triggers ejecutan canalizaciones en intervalos de tamaño fijo y mantienen el estado, asegurando que no haya solapamientos ni ventanas perdidas, lo cual es crítico para el procesamiento de datos con ventanas de tiempo.

Ejemplo de respuesta:

"Los tumbling window triggers están diseñados para procesar datos en intervalos de tiempo fijos y no superpuestos. Cada ventana se ejecuta de forma independiente, y ADF mantiene un registro del estado, asegurando que cada ventana se procese exactamente una vez. Esto los hace ideales para escenarios en los que necesitas procesar datos en un horario regular, como agregar registros o calcular métricas a lo largo del tiempo. Por lo tanto, es importante prepararse completamente en torno a este concepto para las preguntas de entrevista de Azure Data Factory."

## 20. ¿Cómo se monitorizan las canalizaciones en Azure Data Factory?

Por qué podrías recibir esta pregunta:

Esta pregunta evalúa tu capacidad para garantizar la salud y el rendimiento de tus canalizaciones de integración de datos. La monitorización es un aspecto crítico de la gestión de cualquier canalización de datos. Comprender la monitorización es clave para las preguntas de entrevista de Azure Data Factory sobre aspectos operativos.

Cómo responder:

ADF proporciona un panel de monitorización que muestra las ejecuciones de canalizaciones, las ejecuciones de actividades y mensajes de error detallados. Se pueden configurar alertas para notificar sobre fallos o problemas de rendimiento.

Ejemplo de respuesta:

"Azure Data Factory proporciona un panel de monitorización integrado donde puedes seguir el estado de tus ejecuciones de canalizaciones, ver qué actividades han tenido éxito o han fallado, y ver mensajes de error detallados. También puedes configurar alertas para ser notificado cuando una canalización falla o cuando se incumplen ciertos umbrales de rendimiento. La monitorización eficaz es un aspecto vital de las preguntas de entrevista de Azure Data Factory que cubren operaciones y mantenimiento."

## 21. ¿Qué son las canalizaciones parametrizadas?

Por qué podrías recibir esta pregunta:

Esta pregunta explora tu comprensión de la reutilización y flexibilidad de las canalizaciones. Las canalizaciones parametrizadas son esenciales para crear soluciones de integración de datos dinámicas y adaptables. Conocer las canalizaciones parametrizadas es importante para responder preguntas de entrevista de Azure Data Factory sobre el diseño de canalizaciones.

Cómo responder:

Las canalizaciones con parámetros permiten valores de entrada dinámicos en tiempo de ejecución, lo que hace que las canalizaciones sean reutilizables para diferentes fuentes de datos, destinos o condiciones.

Ejemplo de respuesta:

"Las canalizaciones parametrizadas te permiten pasar valores a una canalización en tiempo de ejecución. Esto hace que la canalización sea más flexible y reutilizable, ya que puedes usarla para procesar diferentes conjuntos de datos o escribir en diferentes destinos sin tener que crear múltiples canalizaciones. Por ejemplo, podrías parametrizar el nombre del archivo de entrada o la cadena de conexión de la base de datos. La parametrización es vital al responder preguntas de entrevista de Azure Data Factory sobre prácticas de diseño flexibles y escalables."

## 22. ¿Qué es un Self-hosted Integration Runtime?

Por qué podrías recibir esta pregunta:

Esta pregunta evalúa tu comprensión de cómo Azure Data Factory se conecta a fuentes de datos locales. Los Self-hosted Integration Runtimes son cruciales para escenarios de integración de datos híbridos. Explicar el Self-Hosted Integration Runtime es importante para preguntas de entrevista de Azure Data Factory que implican conectividad local.

Cómo responder:

Es una infraestructura de cómputo instalada localmente o en otras nubes para permitir la transferencia segura de datos entre almacenes de datos privados y Azure Data Factory.

Ejemplo de respuesta:

"Un Self-hosted Integration Runtime es un agente que instalas en una máquina virtual, ya sea localmente o en una red de nube privada. Permite a Azure Data Factory acceder de forma segura a fuentes de datos que están detrás de un firewall, sin exponerlas directamente a Internet. Es esencial para escenarios híbridos donde necesitas integrar datos locales con servicios en la nube. El Self-Hosted Integration Runtime es un buen ejemplo de infraestructura que demostrará tu profundidad de comprensión de todas las preguntas de entrevista de Azure Data Factory."

## 23. ¿Qué es la depuración de Data Flow en ADF?

Por qué podrías recibir esta pregunta:

Esta pregunta pone a prueba tu conocimiento de las herramientas de depuración disponibles dentro de Azure Data Factory. La depuración de Data Flow es esencial para solucionar problemas de transformaciones de datos complejas. Conocer la depuración de Data Flow es importante para responder preguntas de entrevista de Azure Data Factory sobre la solución de problemas.

Cómo responder:

ADF soporta la depuración interactiva de flujos de datos con puntos de interrupción, vista previa de datos y ejecución paso a paso para solucionar transformaciones antes de la implementación de la canalización.

Ejemplo de respuesta:

"Azure Data Factory proporciona una función de depuración para los flujos de datos que te permite probar tus transformaciones interactivamente antes de ejecutar toda la canalización. Puedes establecer puntos de interrupción, inspeccionar los datos en cada paso de la transformación y previsualizar la salida. Esto hace que sea mucho más fácil identificar y corregir errores en la lógica de tu flujo de datos. Demostrar una base de conocimientos integral sobre preguntas de entrevista de Azure Data Factory te convertirá en un candidato principal."

## 24. ¿Cómo se aseguran los datos sensibles en las canalizaciones de Azure Data Factory?

Por qué podrías recibir esta pregunta:

Esta pregunta explora tu comprensión de las mejores prácticas de seguridad dentro de Azure Data Factory. La seguridad de los datos es una preocupación primordial en cualquier proyecto de integración de datos. Comprender las medidas de seguridad es importante para abordar las preguntas de entrevista de Azure Data Factory centradas en la seguridad.

Cómo responder:

Utiliza la integración de Azure Key Vault para almacenar secretos y evita codificar credenciales en linked services o canalizaciones.

Ejemplo de respuesta:

"La mejor manera de asegurar datos sensibles en Azure Data Factory es usar Azure Key Vault. Puedes almacenar tus cadenas de conexión, contraseñas y claves de API en Key Vault, y luego hacer que tus canalizaciones de ADF las recuperen en tiempo de ejecución. Esto evita codificar credenciales directamente en tus canalizaciones, lo cual es un gran riesgo de seguridad. Es importante entender cómo se aseguran los datos para poder hablar de manera integral sobre las preguntas de entrevista de Azure Data Factory."

## 25. ¿Cuál es el uso de la Lookup Activity en ADF?

Por qué podrías recibir esta pregunta:

Esta pregunta evalúa tu comprensión de una actividad específica que es útil para recuperar metadatos o datos de configuración. La Lookup Activity permite un comportamiento dinámico de la canalización. Comprender la Lookup Activity es útil para preguntas de entrevista de Azure Data Factory que implican configuraciones dinámicas.

Cómo responder:

La Lookup Activity recupera datos o metadatos de una fuente de datos y se puede utilizar para impulsar decisiones de flujo de control o contenido dinámico dentro de las canalizaciones.

Ejemplo de respuesta:

"La Lookup Activity te permite consultar una fuente de datos y recuperar un solo valor, que luego puede usarse en actividades posteriores en tu canalización. Esto es útil para escenarios donde necesitas determinar dinámicamente qué datos procesar o qué acción tomar, basándote en los resultados de una consulta. La Lookup Activity es un buen ejemplo para usar al construir tu caso de estudio para cualquier pregunta de entrevista de Azure Data Factory."

## 26. ¿Cómo se implementa la lógica condicional en las canalizaciones de ADF?

Por qué podrías recibir esta pregunta:

Esta pregunta pone a prueba tu capacidad para crear canalizaciones dinámicas y flexibles que puedan adaptarse a diferentes escenarios. La lógica condicional es esencial para construir soluciones de integración de datos robustas. Conocer la lógica condicional es importante para responder preguntas de entrevista de Azure Data Factory que implican flujos de trabajo complejos.

Cómo responder:

Usando la actividad If Condition que permite ramificar canalizaciones basadas en expresiones booleanas, habilitando flujos de trabajo de toma de decisiones.

Ejemplo de respuesta:

"Puedes implementar lógica condicional en las canalizaciones de ADF usando la actividad 'If Condition'. Esta actividad te permite definir una expresión booleana y luego ejecutar diferentes ramas de la canalización dependiendo de si la expresión se evalúa como verdadera o falsa. Esto te permite crear canalizaciones que pueden adaptarse a diferentes situaciones basándose en condiciones de tiempo de ejecución. Esto es particularmente relevante para las preguntas de entrevista de Azure Data Factory."

## 27. Explica cómo funciona el staging en la Copy Activity.

Por qué podrías recibir esta pregunta:

Esta pregunta explora tu comprensión de una técnica de optimización del rendimiento para la Copy Activity. El staging puede mejorar las velocidades de transferencia de datos en ciertos escenarios. Explicar el staging de la Copy Activity es importante para las preguntas de entrevista de Azure Data Factory que implican optimización del rendimiento.

Cómo responder:

Implica almacenar temporalmente los datos en una ubicación de almacenamiento intermedia (Azure Blob Storage o Azure Data Lake Storage) para un mejor rendimiento durante el movimiento de datos cuando la copia directa no es óptima.

Ejemplo de respuesta:

"El staging en la Copy Activity implica copiar los datos a una ubicación de almacenamiento intermedia, como Azure Blob Storage o Azure Data Lake Storage, antes de escribirlos en el destino final. Esto puede mejorar el rendimiento en situaciones donde la copia directa es lenta debido a limitaciones de red o restricciones de la fuente de datos. Permite a ADF optimizar el proceso de transferencia de datos. Es bueno dar ejemplos del mundo real aquí como parte de tu respuesta integral a las preguntas de entrevista de Azure Data Factory."

## 28. ¿Puede ADF integrarse con Azure Databricks?

Por qué podrías recibir esta pregunta:

Esta pregunta evalúa tu conocimiento de cómo Azure Data Factory puede usarse para orquestar transformaciones de datos más complejas usando Azure Databricks. La integración de Databricks es común para escenarios de análisis avanzado. Conocer la integración de Databricks es útil para preguntas de entrevista de Azure Data Factory que implican transformaciones avanzadas.

Cómo responder:

Sí, ADF puede orquestar y ejecutar cuadernos o trabajos de Azure Databricks como parte de las canalizaciones para transformaciones avanzadas.

Ejemplo de respuesta:

"Sí, Azure Data Factory tiene una excelente integración con Azure Databricks. Puedes usar la actividad Databricks Notebook o la actividad Databricks Jar para ejecutar cuadernos o trabajos de Databricks como parte de tu canalización de ADF. Esto te permite aprovechar las potentes capacidades de procesamiento de datos de Databricks para transformaciones complejas dentro de tus flujos de trabajo de integración de datos. Cuando se te hagan preguntas de entrevista de Azure Data Factory, es importante demostrar conocimiento multiplataforma."

## 29. ¿Qué opciones hay disponibles para programar canalizaciones?

Por qué podrías recibir esta pregunta:

Esta pregunta pone a prueba tu conocimiento de las diferentes formas de automatizar la ejecución de canalizaciones dentro de Azure Data Factory. La programación es esencial para construir soluciones de integración de datos automatizadas. Comprender las opciones de programación es importante para responder preguntas de entrevista de Azure Data Factory sobre automatización.

Cómo responder:

ADF soporta schedule triggers, tumbling window triggers y event-based triggers para automatizar la ejecución de canalizaciones.

Ejemplo de respuesta:

"Azure Data Factory proporciona varias opciones para programar canalizaciones. Puedes usar un Schedule Trigger para ejecutar una canalización en un momento específico o en un horario recurrente. Puedes usar un Tumbling Window Trigger para ejecutar una canalización en intervalos fijos, con soporte incorporado para manejar datos que llegan tarde. O puedes usar un Event-based Trigger para ejecutar una canalización en respuesta a un evento, como la creación de un archivo en Blob Storage. Esta es una respuesta común a las preguntas de entrevista de Azure Data Factory."

## 30. ¿Cómo se maneja el schema drift en ADF?

Por qué podrías recibir esta pregunta:

Esta pregunta explora tu comprensión de cómo lidiar con esquemas de datos cambiantes en tus canalizaciones de integración de datos. El schema drift es un desafío común en escenarios de datos del mundo real. Conocer el schema drift es beneficioso para preguntas de entrevista de Azure Data Factory que implican desafíos de datos del mundo real.

Cómo responder:

Usando data flows de mapeo con schema drift habilitado, ADF puede manejar cambios en el esquema de datos dinámicamente sin fallos en la canalización.

Ejemplo de respuesta:

"El schema drift se refiere a cambios en la estructura de tus datos a lo largo del tiempo, como la adición de nuevas columnas o el cambio de nombre de las columnas existentes. Azure Data Factory puede manejar el schema drift en Mapping Data Flows habilitando la opción 'Allow schema drift'. Esto permite que tu data flow se adapte dinámicamente a los cambios en el esquema de entrada sin causar que la canalización falle. Comprender el schema drift y su mitigación son clave para responder preguntas de entrevista de Azure Data Factory con éxito."

Otros consejos para prepararse para preguntas de entrevista de Azure Data Factory

Prepararse para las preguntas de entrevista de Azure Data Factory requiere más que solo memorizar definiciones. Aquí tienes algunos consejos prácticos para ayudarte a sobresalir:

  • Práctica práctica: Crea e implementa canalizaciones de datos de ejemplo en Azure Data Factory. Experimenta con diferentes actividades, triggers e integration runtimes.

  • Revisa la documentación de Azure: Familiarízate con la documentación oficial de Azure Data Factory para conocer las últimas funciones y mejores prácticas.

  • Estudia escenarios del mundo real: Investiga desafíos comunes de integración de datos y cómo se puede usar Azure Data Factory para resolverlos.

  • Entrevistas simuladas: Practica respondiendo preguntas de entrevista de Azure Data Factory con un amigo o mentor. Esto te ayudará a refinar tus respuestas y a ganar confianza.

  • Usa herramientas impulsadas por IA: Considera usar herramientas como Verve AI's Interview Copilot para simular entrevistas reales y recibir retroalimentación personalizada. Practicar con un reclutador de IA puede mejorar significativamente tu rendimiento. Verve AI te brinda coaching instantáneo basado en formatos de empresas reales. Empieza gratis: https://vervecopilot.com. Ya has visto las preguntas principales, ahora es el momento de practicarlas en vivo.

  • Crea un plan de estudio: Estructura tu preparación asignando tiempo a diferentes componentes y conceptos de ADF. Enfócate en áreas donde te sientas menos seguro.

  • Mantente actualizado: Mantente al tanto de las últimas funciones, actualizaciones y mejores prácticas relacionadas con Azure Data Factory.

"La única forma de hacer un gran trabajo es amar lo que haces." - Steve Jobs

Miles de buscadores de empleo utilizan Verve AI para conseguir los trabajos de sus sueños. Con entrevistas simuladas específicas del puesto, ayuda con el currículum y coaching inteligente, tu entrevista de Azure Data Factory acaba de ser más fácil. Empieza gratis en https://vervecopilot.com.

"El éxito no es final, el fracaso no es fatal: es el coraje de continuar lo que cuenta." - Winston Churchill

El Interview Copilot de Verve AI es tu compañero de preparación más inteligente, que ofrece entrevistas simuladas adaptadas a roles de ADF. Empieza gratis en Verve AI. Accede a un extenso banco de preguntas específicas de la empresa.

¿Quieres simular una entrevista real? Verve AI te permite ensayar con un reclutador de IA 24/7. Pruébalo gratis hoy mismo en https://vervecopilot.com.

Preguntas Frecuentes

P: ¿Cuál es la mejor manera de prepararse para las preguntas de entrevista de Azure Data Factory?

A: La experiencia práctica, el estudio de la documentación oficial de Azure y la práctica con entrevistas simuladas son esenciales para prepararse para las preguntas de entrevista de Azure Data Factory.

P: ¿Cuáles son los temas más importantes en los que centrarse para las preguntas de entrevista de Azure Data Factory?

A: Los temas clave incluyen los componentes de ADF, el diseño de canalizaciones, la transformación de datos, la seguridad, la optimización del rendimiento y la integración con otros servicios de Azure.

P: ¿Cómo puedo demostrar experiencia práctica con Azure Data Factory durante una entrevista?

A: Describe proyectos específicos en los que hayas trabajado, destacando los desafíos que enfrentaste y las soluciones que implementaste utilizando Azure Data Factory.

P: ¿Hay algún recurso en línea que pueda ayudarme a prepararme para las preguntas de entrevista de Azure Data Factory?

A: Sí, Microsoft Learn, foros en línea y blogs comunitarios ofrecen información valiosa, tutoriales y preguntas de práctica para ayudarte a prepararte.

P: ¿Qué debo hacer si no sé la respuesta a una pregunta específica de entrevista de Azure Data Factory?

A: Sé honesto, reconoce que no sabes la respuesta, pero expresa tu disposición a aprender e investigar más sobre el tema.

P: ¿Cómo ayuda Verve AI a aprobar las entrevistas de ADF?
A: Verve AI proporciona soporte en tiempo real durante las entrevistas en vivo.

Tags

Tags

Interview Questions

Interview Questions

Follow us

Follow us

ai interview assistant

Become interview-ready in no time

Become interview-ready in no time

Prep smarter and land your dream offers today!